2017年7月，首届欧洲数据和计算机新闻（European Data and Computational Journalism Conference）大会上发布的首次全球数据新闻调查显示，至少有43个国家的媒体开展了数据新闻实践，并拥有独立的数据新闻团队，这表明全球较多新闻媒体已迅速接纳了数据新闻这一源于英美主流媒体的新闻创新。对于数据新闻这一新闻创新，中国媒体也抱有极高的热情。搜狐的“数字之道”创立于2011年5月21日，是中国最早的数据新闻栏目。之后，超过20多个互联网平台陆续开设了数据新闻栏目。作为一个创新的新闻概念，数据新闻从被提出到被广泛接受，几乎没有任何的过渡期。不论在学术界还是业界，相关的研究和争论都集中在“怎么做”，而对于“做不做”几乎是无人质疑的。这一方面可能是源于数据新闻早期作品的高起点，例如，《纽约时报》的《雪崩》《卫报》的《伊拉克战争日志》和《英国伦敦骚乱的系列报道》，一亮相就先声夺人，高起点地展现了数据新闻的创新价值。另一方面，也应该注意到，数据新闻在创新上并不是一种孤立的个案，它迎合了正在进行的以“大数据”为代表性概念的全球信息整合这一时代潮流。

大数据出版是这一潮流和媒体结合所催生的另外一个创新产物。大数据出版这一概念最早在2012年底提出，维克托·迈克·舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）在《大数据时代》中通过比较数字出版和大数据出版的区别，解释了大数据出版的概念，即“数字出版是将书本内容搬到互联网上给人查阅，数据出版是将书本内容转化为可为计算机识别并进行运算的信息，构建大型内容数据库，以实现对库内文本的深度挖掘和分析”。大数据出版可以看作是数字出版的结构化，把离散的信息有机地关联起来。数据新闻可看作是在精确新闻的基础上，通过对数据的清洗和分析，得到的结构化和可视化的数据。在这个理念革新的层面上，大数据出版和数据新闻有相当高的内在一致性。大数据出版作为一种理念，贯穿于媒体的数据新闻实践的内容制作和发行销售的全过程。其基本思路主要包括三点：通过大数据分析，在主题选择上，可根据消费者的兴趣定制；在内容制作上，通过大数据技术实现对已有数据信息的内容增值；在营销阶段上，可通过大数据技术实现精准推荐和精准营销。那么门户网站如何将大数据出版带来的新思维和新模式应用于数据新闻实践的布局思想、经营模式和盈利方式，以促进自身数据新闻实践的发展，门户网站如何借助数据新闻实践的发展使自身成为有影响力的大数据出版平台，本文将重点分析这些问题。

从2011年开始，我国门户网站搜狐网率先设立数据新闻专栏“数字之道”，网易、新浪和腾讯都迅速跟进，在很短的时间内涌现出一大批数据新闻专栏，如搜狐的数字之道、数研所，新浪的图解天下、图解新闻，网易的数读、数据酷，腾讯的数据大师、大数据学院、算数、球探等。然而，开局的强劲势头未能持续，数据新闻栏目的数量不但未能持续增加，初始阶段产生的栏目反而表现出难以为继的样态。目前，门户网站早期开设的十个数据新闻栏目，除了新浪的“图解天下”和网易的“读数”还在运营，其他八个早在2014年和2015年就相继停止运营。即使是还在运营的这两个栏目，也没有展现出扩展姿态，新闻的更新频率缓慢，细分栏目萎缩。门户网站的数据新闻专题在设立之初都根据自己对数据新闻的理解和自身的优势资源，有其明确的定位，但后期发展中其定位不稳，创立之初到停运的短短几年时间里几经更改，表现出的做高水平数据新闻的信心一再减退。搜狐的“数字之道”创立于2011年5月21日，是我国最早的数据新闻栏目，于2015年1月15日停止更新报道，共发布333期数据新闻。其定位几经嬗变，其最初的定位是“提供最民生的数据，最简明的图表，最有趣的解读。数字剖析新闻，图表读懂社会。民生账本、经济话题一网打尽，数字之道，洞悉生活”。现在定位语改为“中国最早的数据新闻栏目以图解世事，以数化万物。这里的新闻好看，好懂，也好玩”。从早期的试图提供最全面深入的数据新闻，到后来的提供好看好玩的新闻，可见其对数据新闻专业性的要求一降再降，定位不稳定，信心不足。目前还在勉力运营的新浪的“图解天下”和网易的“数读”也有类似的问题。门户网站的数据新闻实践要扭转当前难以为继的局面，可尝试应用大数据出版的新思维和新模式，从数据库建设、内容制作模式和经营模式三方面开展研究以寻求发展路径。

基于大数据出版的“数据建设”的思维，门户网站可以立足于自身丰富的数据资源，凭借其20年历史的丰富的内容数据、用户数据和交互数据的积累，建立数据库作为数据新闻制作的“原料库”。原国家新闻出版广电总局数字出版司用“数据火车”的概念描述出版发行数据体系建设的应用。门户网站作为数据主体机构也应建设好“自己的站台”以及“自己的那一节车厢”，存储数据供自身和其他数据主体机构所用。

数据新闻制作首先要采集数据，门户网站有20年历史的丰富的内容数据、用户数据和交互数据的积累。在大数据出版时代，这是其发展创新的优势，门户网站需要思考的是如何将所拥有的巨大的数据积累用好。门户网站相继成立，至今已有20年的历史，开设了新闻、科技、财经、娱乐、体育、汽车、时尚等30多个内容频道，并为用户提供免费邮箱、游戏、搜索引擎等服务以及博客、视频、论坛等互动交流平台。除此之外，各门户网站还有自己的特色服务，如网易的云音乐、新浪的微博、腾讯的微信等。门户网站的内容频道，互动交流平台和各类服务经过多年的发展也积累了丰富的数据。

受众点击率是基于受众兴趣、职业、教育背景等不同需求的信息选择行为，点击率相关数据可反映受众的新闻兴趣点和兴趣变迁情况，甚至受众的价值观和性格，全面实时地收集分析受众点击率的相关数据，可以准确全面地了解不同受众的信息接触行为和信息需求，更准确地了解受众喜爱哪些新闻，甚至受众接触各类新闻的时间点等相关数据，媒体可以依此进行更精准的新闻选题和策划。目前业内已有探索，腾讯于2016年推出腾讯浏览指数（Tencent Browsing Index，简称TBI），这是依托于腾讯浏览服务（TBS）的海量浏览数据打造的移动浏览行为的数据分析工具，可应用于分析用户浏览行为，预测发展趋势。

大数据技术可对文本内容进行运算和分析，删除无用信息，保留有用的信息。通过大数据技术分析受众评论点赞的相关数据，了解受众的个性化信息需求，就能自动向受众推送经过大数据分析后的其最可能需要的数据新闻，为建立门户网站的数据新闻付费模式提供基础。出版业已有成功的案例，例如，亚马逊建立的购书推荐系统，基于大数据技术分析用户信息，能够自动向用户推荐经数据分析后其最有可能会购买的书籍，拉动市场销售的效果远胜之前的书评团队，于是解散了书评团队。

基于大数据出版的思维，在内容制作上可以通过大数据技术实现对已有数据信息的内容增值，制作高质量的数据新闻作品。门户网站目前的数据新闻实践多停留于低水平的数据新闻报道，罕见高质量的作品。从形式层面上，几乎没有交互式的可视化，只有静态的图片。从内容层面上，绝大部分数据新闻所使用的数据并没有经过广泛的数据“收集”和“清洗”，基本都是“现成”的数据。制作的功夫主要是花在可视化呈现和文字解读上。可见门户网站对于数据新闻的理解大多数还是停留在“数据”+“可视化”，而并没有从“大数据”的角度去理解数据新闻的制作逻辑。

门户网站数据新闻绝大多数是文字描述加有数字的静态图示，没有超越精确新闻，“有数字的新闻”的新闻概念，严格意义上不能归为数据新闻，对受众的吸引力不大。而且数据新闻更新缓慢，而新闻内容的连续性和受众黏性是直接相关的，在当前的碎片化快餐阅读时代，不能时时更新新闻栏目，用户就会很快流失。大多数的数据新闻的评论数不过百，可见其市场接受度和影响力不高，门户网站的数据新闻在数据挖掘分析和可视化水平上还有进步的空间。

门户网站以技术手段作为数据新闻的分类方式并不利于数据新闻的发展。首先，严格意义上的数据新闻的制作周期长，其产量不足以支撑一个专题栏目。其次，数据新闻虽是一种新的新闻传播形态，但仍然属于新闻范畴，具有新闻的本质特性和内在逻辑。传统的新闻观认为，新闻应以内容为王，一般的新闻是以内容为分类标准的，各大网站的新闻导航栏皆是以内容属性作为区分度。维亚康姆公司总裁石东曾说：“传媒企业的基石必须而且绝对必须是内容，内容就是一切。”关注内容的挖掘，才能更好地满足用户的信息需求。数据新闻当前以技术作为区分手段的专栏会有很多问题，终会衰竭。目前门户网站数据新闻专栏相继消亡的事实也说明，用数据新闻独撑一个专题栏目是很困难的。

门户网站应将数据新闻归属在各内容专栏，在不同内容栏目中给出数据新闻链接，或直接在数据新闻的标题作出特别标识，不定期在各内容栏目中推出数据新闻，以提升相应内容栏目的档次。这既契合其新闻本质，又解决了其产量低难以支撑一个专栏的压力，同时也解决了其网站推送不力的问题。受众是大量普通人士，非专业人士，不会因为文章好就去挖掘文章来源，不同浏览目的的网友只会到感兴趣的内容专栏去寻求信息，数据新闻应在各内容专栏给出数据新闻链接，或者直接在标题上做出数据新闻的特殊标识。

门户网站首页导航栏都没有设置数据新闻导航，移动端平台推送力度也不够。网易的“读数”在网易的二级网页才能找到，搜狐、新浪和腾讯的数据新闻在其门户网站的二级网页也没有直接链接，只有通过栏目名称百度搜索才能找到。门户网站将数据新闻专列栏目，但是又不给予明确的导航，导致大部分受众都不知道门户网站有数据新闻专栏的存在，只有对数据新闻有兴趣的用户才会专门去搜索。这使得门户网站的数据新闻专栏的浏览量小，用户量增长缓慢。在新媒体时代，门户网站还应重视移动终端和各社交媒体平台的推送模式，这将会极大地方便受众接触数据新闻，扩大数据新闻的受众面。

基于大数据出版思维，媒体需要重视大数据人才队伍建设，培养懂新闻、懂技术、懂出版的综合性大数据人才。建议设置“企业数据官”的职位，以帮助媒体更顺利地实现在大数据时代的转型。另外，媒体在营销阶段也可通过大数据技术实现精准营销。门户网站的数据新闻实践需要建设稳定、专业的团队，并且通过分析用户数据实现精准新闻推送，开拓盈利模式。

门户网站数据新闻团队从公布的情况来看，一般是3人左右的规模，并且没有资料显示团队成员具有数据处理分析的理工科背景和专项新闻的知识结构。而高质量的数据新闻内容产出需要优秀的团队，既懂数据又懂新闻，对于专业性比较强的数据新闻还需懂专业知识。数据新闻技术难度大，相关技术人才缺乏，这对门户网站的经营模式提出了挑战。数据新闻改变了过去仅通过采访和编辑，甚至差不多一两个记者就能在短时间内完成一篇甚至多篇稿件的情况。它需要数据采集、清洗、分析和数据可视化的专业团队，高水平的数据新闻需要优秀人力的极大投入。我国门户网站的数据新闻团队构成没有相应匹配，这也是在门户网站数据新闻栏目中很少有水平较高的数据新闻的原因。与之对照的是国内已经出现了一些专业数据新闻网站，例如，财新网建立至今仅五年时间，在数据新闻上已树立自己的声誉，这个网站在2013年正式推出数据新闻栏目“数字说”时，就成立了专业的团队——财新数据可视化实验室，这个团队2018年荣获DJA“2018年度全球最佳数据新闻团队奖”，其专业素养得到了国外同行的认可。

数据新闻是高投入低产出，并且不能给媒体带来即时效应的新闻类型，但高质量的数据新闻作品会极大地提升媒体的美誉度和影响力。数据新闻的制作比传统新闻更依赖技术，数据新闻的制作周期较长，短则数天数周，长则数月。其制作速度远低于传统新闻，且不可能时时更新。门户网站数据新闻栏目年均产量最高的网易的“读数”，年均不到百篇。因为数据新闻高投入低产出的特性，数据新闻实践的前期投入是比较大的，研发资金需求量大，需要购买软件和数据以及组建高水平团队。门户网站的数据新闻实践缺乏足够的重视和资金投入也是导致其难以为继的原因。

数据新闻的前期投入大，如果纯粹靠投资维系发展，资金链难免会出现问题，拓展多元的盈利模式是必行之路。首先，通过提升质量提高美誉度，吸引广告收入，推送付费数据新闻服务。门户网站的数据新闻和传统新闻一样，一直是免费阅读的，并且因受众面窄，广告商不投入，在广告收入上明显不如传统新闻，其盈利几乎为零。目前数据新闻业内已有成功的经验积累，财新网从2017年11月6日推出全网收费阅读，根据阅读权限定价，数据新闻阅读费用是一年1 998元，并可免费使用财新全部特色数据库，财新PMI指数报告以及在财新网APP资讯中无障碍查阅人物、企业、事件背景信息。门户网站的数据新闻实践可以借鉴其付费阅读的经验。其次，门户网站还可拓展开放数据的盈利模式，将制作数据新闻的数据根据相关协议分级定价出售给需要的企业或者个人，或在数据新闻制作中开发与新闻内容相关的游戏性的交互工具，收取微量费用。这既可以让数据新闻栏目增加受众黏性，又可以为数据新闻栏目的发展注入新的资金流。

门户网站作为中国互联网的佼佼者，在大数据出版时代面临着前所未有的挑战，数据新闻这一新闻创新的出现，为门户网站在崇尚“内容为王”的媒体行业中重新夺取制高点提供了契机。虽然门户网站目前在数据新闻领域并没有处于乐观的位置，但依凭其自身实力仍然拥有较大的发展潜力。审视数据新闻领域的优秀媒体，不论是国外的《纽约时报》《卫报》，还是国内的财新网，它们共同的特征是高度专业化的团队合作和重资源投入。门户网站作为创新主体，应从大数据出版的宏观视野去发展数据新闻这一新闻创新，将大数据出版的新思维和新模式应用于数据新闻实践的团队建设、经营模式等环节，借助数据新闻实践的发展使自身成为有影响力的大数据出版平台。