資料新聞學網站的報導品質問題

Buzzfeed 揶揄資料新聞學的圖表報導：「根據資料顯示，這些州是美國最北端的幾個州。」
http://www.buzzfeed.com/bennyjohnson/11-amazing-data-driven-maps-of-the-united-states-really-puts

文/wolf

網路時代的媒體發展瞬息萬變，FiveThirtyEight, Vox, The Upshot 等幾個以資料解釋新聞學為核心的媒體網站，開業不過數個月，儼然已經過了蜜月期，在新聞領域逐漸退燒，一些不當的報導也引來了各種批評與揶揄。但是圖像化與資料新聞學專家 Alberto Cairo 認為這不是資料新聞本質上的錯誤，而是這些報導網站沒能符合人們期許的品質水準。

這些網站在開站之前提出資料新聞的高標準，開站後的報導品質卻不如人們所期待的程度，其仰賴的證據往往流於薄弱，常常受到讀者的批評。在批評之餘，Alberto Cairo 也對這些網站提出幾個建議：

1. 資料新聞不能便宜行事：
   過往處理資料的優秀新聞報導都是充分整合了資料分析與現地調查，這些新聞報導的標準不應該因為新的媒體組織型態而有所改變、降低，如果一組專事處理資料數據的小型團隊，很難在完全獨立的狀態下完成優秀的報導。
2. 資料新聞不能急就章：
   在吸引讀者的需求上，專事資料解釋新聞的網站碰到的問題其實與傳統新聞相去不遠。為了吸引讀者，新聞記者希望推出足以吸睛的報導，也就忍不住要追求聳動的報導內容。為了追求聳動而運用可信度不足或引用失當的資料數據，提出牽強的資料詮釋，這是絕不可取的。要順應網路報導資訊流通快速的步調，又要讓報導有足夠的深度與可信度，需要記者絕妙的平衡能力。
3. 你的部份讀者比你還懂：
   資料新聞學處理的，應當是有追朔可能的公開資料。而這也就表示，讀者當中專精統計方面的專家，可以針對這些資料對你的報導做出驗證。如果不審慎處理這些資料的詮釋，人們隨時可以提出有力的質疑。
4. 資料新聞不能關起來作：
   Cairo 強調與各領域專家合作的重要性，而如 FiveThirtyEight 與 Vox 在撰寫報導文章時甚少請教相關的專家研究學者，也就加強了他們資料新聞出錯的危險。重點在於深度了解這些資料數據的來源與脈絡，很多專門學術領域的數據資料，不是靠對於數據統計有通才式的浮泛了解，就可以正確處理的。

Cairo 認為，現在資料新聞網站的退燒與問題顯現並非壞事，而是資料新聞學進入成熟期之前的冷靜階段，人們開始了解資料新聞不是什麼仙丹妙藥，而能夠以更加務實的態度去增益它。我們可以看出，要完成高品質的資料新聞報導，依然需要不同領域的專家合作，記者必須誠實面對自己並非樣樣通的專家，了解自身與各方專家的限制所在，讓彼此的專長得以互補互助而不是彼此相輕，這也就是為何我們將資料新聞學視為「專家網路」事例的原因所在。當然，資料新聞學最終還是要回到「新聞報導」的記者本質，抓住「新聞報導」才是資料新聞學的重要核心。如果空有漂亮的圖表，但是數據的來源與詮釋不確實、報導故事不夠動人，依然只是死板板的圖表而已，對讀者而言沒有任何益處。

跳槽衛報的前紐時資料新聞記者 Aron Pilhofer 開的小玩笑，如果資料新聞媒體的窘狀再不改變：「根據我的分析，Alberto Cairo 到了2028年會隨時隨地處於憤怒針砭媒體的狀態。」
http://www.thefunctionalart.com/2014/07/articles-at-nieman-lab-and-at-message.html

參考：
http://www.thefunctionalart.com/2014/07/articles-at-nieman-lab-and-at-message.html
http://www.niemanlab.org/2014/07/alberto-cairo-data-journalism-needs-to-up-its-own-standards/
http://www.thefunctionalart.com/2014/05/some-data-journalism-is-just-datum.html
http://www.niemanlab.org/2014/05/when-data-journalism-becomes-datum-journalism/