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：
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。
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”。
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。
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
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：
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：
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？
闪电侠韦德·只从左路突破，右路狂抓瞎（点击可看原地图）
大猩猩詹姆斯·篮下无敌（点击可看原地图）
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）
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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