本篇重點: - 曾子軒背景(台大新聞所 碩士生)
- 資料新聞:文與理合作上的困難
- 數據分析vs.資料新聞
- 學習程式語言的經驗,喜歡資料新聞的契機
- 資料新聞選材的異同:學生時期vs.工作時期
- 分析資料得出趨勢後,如何處理新聞價值
- 製作資料新聞專題需要的時間
- 在《天下雜誌》實作過的案例
- 資料新聞的團隊成員,製作過程可能遇到的爭論
- 資料新聞:比觀看率更重要的事
- 難忘的專題製作經驗
這集的《聊聊資料新聞吧》邀請到《天下雜誌》編輯部數位敘事組實習生,同時也是臺大新聞研究所學生的曾子軒,請他來節目分享他在資料新聞的所見所聞。
曾子軒背景
曾子軒從過去一直到研究所期間,有多年豐富的資料分析與資料新聞工作經驗。他在大學期間就讀臺大商學院的工商管理學系,在大學後期,他開始到臺大新聞研究所修習謝吉隆老師開設的R語言課程,學習運用R語言製作資料新聞。這個經驗開啟了子軒對於資料新聞的興趣,他開始更廣泛修習其他資料新聞相關課程,譬如與GIS相關的空間資料處理、文字資料等等。
在就讀臺大新聞研究所期間,曾子軒仍然持續跟著謝吉隆老師學習資料分析。他在結束電商產業的數據分析工作之後,到市政府從事城市相關的數據分析工作。他目前則在《天下雜誌》數位敘事組實習,負責資料研究相關工作。
資料新聞:文與理合作上的困難
曾子軒覺得文跟數理結合有一定的困難,因為記者負責寫文字,然後再與工程師討論,之間很容易存在技術與想法上的落差。他補充說明,純粹做文字的人在數據理解上可能較困難,譬如數據並不總是與預期的想法相符。他也認為,從數據的角度,可能很難馬上跟社會現象做連結。而這也符合曾子軒本身的經驗,他大學期間並非就讀新聞相關科系,因此找出新聞點對他來說並不容易。
數據分析vs.資料新聞
曾子軒認為數據分析與資料新聞工作的相似之處在於兩邊都有需要去滿足的觀眾,且都是用分析數據的方法提出貢獻。不同之處在於,服務觀眾的類型。他說,數據分析工作通常服務對象是自己的老闆,有點類似幕僚的腳色,譬如他之前在電商從事數據分析工作時,他負責分析顧客行為並產生洞見,然後據此提出建議。然而,資料新聞工作服務的對象則是讀者。曾子軒說,對讀者來說重要的事情,跟商業比會較不同。
學習程式語言的經驗,喜歡資料新聞的契機
曾子軒在修習謝吉隆老師的R語言時,他也同時修習其他系所開設的R語言相關課程,他R語言的能力也因此精進了不少。
曾子軒說他自己本來就很愛看新聞,而資料新聞雖然並非完美無缺,譬如數據收集與分析上的問題等。然而資料新聞運用數字提出佐證,對他來說較具有可信度。相較之下,一般新聞受訪者通常不多,以少數代表全體,代表性可能較不足。曾子軒補充,數據能將事件視覺化呈現,符合人是視覺的天性,讀者也更能被帶入記者的角度。
資料新聞選材的異同:學生時期vs.工作時期
曾子軒認為學生時期與工作時期的資料新聞選材差距很大。學生時期比較傾向從現有資料來決定題目,老師會建議學生去資料新聞公開平台,譬如政府的開放資料,挖掘自己感興趣的議題。然而在公司,老闆會希望根據現在社會的重大議題來找出數據,就算沒有數據也會以其他新聞方式來呈現。
分析資料得出趨勢後,如何處理新聞價值
製作資料新聞專題需要的時間
曾子軒認為資料新聞的類型,以及希望呈現的形式都會影響必須投注的時間。以他目前工作的《天下雜誌》數位敘事組為例,通常都是較大型的專題,需要搭配圖表以及前端工程師的協助,因此通常會耗時一兩個月。但像是數據故事、數據看天下等等,通常需要的工作周期就會較短。
在《天下雜誌》實作過的案例
曾子軒曾執行過
《疫後經濟儀表板》,這個專題運用另類數據來呈現經濟上的趨勢,他舉例,電影票房下跌可能反應疫情後經濟尚未復甦。他蒐集了連鎖店的家數是否下降等數據資料,然後交付給工程師製作成儀表板。曾子軒說,專題目前仍持續更新中。
資料新聞的團隊成員,製作過程可能遇到的爭論
曾子軒說明,資料新聞團隊主要會由記者進行採訪以後,再交由前端工程師去發想文章如何呈現,然後設計師會決定顏色以及規劃設計流程。他特別提到,專案經理是團隊中非常重要的腳色,譬如人力的調控、人員工時安排,以及定期追蹤專案等等,專案經理肩負了重責大任。
曾子軒說記者和工程師往往會有很多東西想呈現,也會想嘗試許多新的東西。然而專案管理者可能會根據過去經驗,判斷觀眾的喜好以及文章易讀性,進而否決他們提出的點子,而這可能就會產生衝突。
資料新聞:比觀看率更重要的事
曾子軒回憶,曾有其他從事資料新聞工作的人分享投注心血完成的作品,讀者卻不買單的經驗。然而,曾子軒認為自己的老闆更重視新聞報導的價值,以及社會意義,還有是否有讀者真的在乎這個議題,才會進行鋪墊。因此最後即使讀者反映沒有很好,老闆也不會太在意。
難忘的專題製作經驗
曾子軒分享自己過去修習陳一姍老師的財金新聞寫作,他與團隊完成的專題
糾紛暴增、原創退位,群眾募資平台能否從爭議中再出發?。當時其中一名組員發現募資平台上的爭議,譬如延遲出貨、商品不符預期等等。從這些爭議就能明顯看出募資平台不介入消費糾紛,因此這具有新聞價值。同時,過去也沒有太多人做過相似的議題,此外,相關的數據也都是公開的。曾子軒和團隊都認為這個專題會非常有趣。
曾子軒負責資料抓取嘖嘖以及貝殼放大十年來的募資案趨勢。他也搜尋商品不符合預期的原因,以及看平台是否真的有改善,他發現問題並沒有得到解決。另一名組員帶著資料採訪消保官、平台負責人,以及募資相關專家,譬如部落客等等。完成報導以後,他們也成功將報導投稿到《報導者》上。
這集的《聊聊資料新聞吧》,曾子軒分享了他在資料新聞的心路歷程以及製作過程,由於資料新聞製作上的不易,在實際操作上仍然會遇到許多問題,下集曾子軒也將詳細分享資料新聞的實際操作過程。