从科比退役看数据新闻

你用什么方式致敬偶像?

4月14日,科比完成了他职业生涯的完美谢幕。这一天,除了各大媒体网站论坛争相报道外,无数网友也在微博微信上纷纷刷屏向偶像致敬,有人含泪叙述科比是如何陪伴自己成长,有人贴出请假单,理由是回家看比赛,甚至有人恶搞,晒其他运动员的照片来纪念科比退役……无论以哪种方式,我们都不得不承认,从今往后,再想看NBA中关于科比的表现,只能从历史数据中查找了。

为了纪念科比退役,GeoHey悄声做出这样一组数据图:

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图1:科比爱在哪里投篮?(点击可看原地图)

其中六边形大小表示投篮次数,颜色表示命中率。从图中可以清晰看到,科比是一个全能选手,篮下与三分线外都是他喜欢的投篮区域,当然篮筐附近的命中率更高一些;同时也会发现,球场右边是他偏好的位置,并且命中率更高。

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图2:科比职业生涯投篮密集区(点击可看原地图)

如果你的数据有时间序列,也可以制作出动态的数据图。这幅图涵盖了科比2000-10-31至2016-04-13的1249场比赛的26641次投球,这16年科比在球场上的历练与成长“跃然图上”。

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位置数据不一定在街道上,球场里也能做出美丽的可视化“地图”

当科蜜和科黑想破脑袋去报道科比的新闻时,这样的数据图是否显得更有价值和情怀?而对于媒体,当厌倦了烂大街的“一张图读懂XXX”来做报道时,用这种方式处理数据展示信息,是否能帮助媒体发现更多有价值又有趣的新闻?

其实大众早已接触这种报道,即可视化的数据新闻。

从计算机辅助报道到数据新闻

早在1952年美国大选时,哥伦比亚广播新闻在晚间选举报道中提出,用计算机来帮助预测哪位总统候选人会获胜。在此后60多年的变革中,计算机迅速发展起来,互联网改变了一切,美国各大新闻机构在90年代中期便开始在网站上推出了可视化图表、交互式平台的新闻。

2005年,在英国政府开放数据的头一年,一则数据新闻报道“Justice by Postcode”,揭示了英国不同地区定罪率存在巨大差异。这个报道让众多记者注意到了数据的重要性,因为以往报道个案的方式是无法发现案件审判与地区之间的关系的。随后,数据新闻在英国也开始蓬勃发展。

英国卫报数据博客的创始人Simon Rogers认为,对数据的解读并不只是数据记者的专业能力,人人都可以来做数据新闻,只要你有计算机、对数据新闻有素养,皆可以通过数据来观察我们的社会。

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图1,洪秀柱当选国民党主席台湾地区的得票统计可视化地图

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图2,报道可视化人口数据,美国人口普查局用USA Today Census Tool将人口多样性指数分析了分析了自2000年到2010年美国种族多样性变化,并且对未来四十年的趋势做了预测。鼠标悬停在地图上,可以看到更多的细节信息(这是该作品的主要的交互元素)。无论是那些变化的大小,整体情况一览无余。

热血的体育vs理性的数据

数据是科学也是艺术,竞技体育是对抗但也有迹可循。当写一篇体育数据新闻时,除了比赛的实时报道外,研究战术安排、队伍分析的报道能提供更多的信息和价值,对读者也更具吸引力;在这样的新闻中,比赛数据至关重要,而选择合适的方式呈现数据可视化也在近几年越来越关键。

比如纵向罗列数据,一张图读完科比的职业生涯: alt 图片来自NBA中文官方网站

比如,2015年IBM大数据分析费德勒与德约科维奇比赛技术统计: alt 图片来自网络

看到这个数据比较时,读者可能希望看到更直观的可视化图表——不是美化得“像图一样的表”,而是真正的含有数据本身含义的图。

于是又回到文章开头提到的,对于含有位置信息的数据,不一定在街道上,球场里也能做出美丽的可视化“地图”。

比如,NBA各大球星各自有什么特点?在球场上如何比较他们? alt 闪电侠韦德·只从左路突破,右路狂抓瞎(点击可看原地图)

alt 大猩猩詹姆斯·篮下无敌(点击可看原地图)

alt 库里三分准到没朋友,底线某处三分命中率达80%(点击可看原地图)

alt 雷帝杜兰特投三分上瘾,就是投不进(点击可看原地图)

希望各位看了这些图的标题不要介意,对于不懂篮球、不看NBA的观众来讲,从这几位球员的投篮偏好图中大概得到的结论就是如此;而对于体育评论员,给他们看一看这组图,或许能得到更多的结论。

数据是讲故事的一种方式,而非故事本身

这里要着重说的一点,就是任何数据可视化图都是依赖文字描述的。

数据新闻给了我们以量化方式探索某个话题的力量,但它仍是新闻的一种,也就是说,它的本质还是storytelling(讲故事)。如果只是扔出一堆随机数字,那其实没有做好这项工作。数据及其呈现只是一个开端,我们还需要引导读者,讲完这个故事,要让他们理解为什么那些数字如此重要,它们代表了什么。

就如以上几张图,不同的读者有不同的解读方式,新闻媒体人更要善于运用这种方式,把你的新闻和故事更好地传播出去。

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Echoxiaoya

天高地迥,觉宇宙之无穷;迷途知返,立天地之远志