数据新闻大趋势

数据新闻大趋势 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国人民大学出版社
作者:[英] 西蒙·罗杰斯
出品人:阅想时代
页数:309
译者:岳跃
出版时间:2015-5-1
价格:CNY 128.00
装帧:精装
isbn号码:9787300210681
丛书系列:阅想·新知
图书标签:
  • 数据可视化
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具体描述

本书是英国《卫报》数据新闻实践的最佳蓝本,数据新闻和数据可视化领域的代表性著作, 由现Google趋势数据主编分析师,《卫报》“数据博客”前任主编西蒙·罗杰斯撰写。罗杰斯亲述数据新闻一线工作者从业经验,并将《卫报》2006年-2012年制作的众多经典案例汇入其中,全方位展现了数据新闻媒体、数据新闻记者的工作状态,可谓是“媒体人必读的数据新闻领域的巅峰之作”。

通过书中生动、美丽的数据可视化作品,你能看到《卫报》是如何解读英国政府的财政开支,如何与维基解密合作解读阿富汗、伊拉克战争日志,如何以创新性的角度报道伦敦奥运会……你能看到数据新闻让我们开始以全新的方式看待世界,而它也终将改变世界。

数字时代的信息图景:深度解析数据驱动叙事的演变与未来 图书名称:数字时代的信息图景:深度解析数据驱动叙事的演变与未来 图书简介: 在信息洪流日益汹涌的今天,我们如何穿透噪音,抓住事物的本质?《数字时代的信息图景:深度解析数据驱动叙事的演变与未来》这本书,正是为那些渴望理解和驾驭海量数据,将其转化为有深度、有影响力的信息产品的读者而作。它并非一本关于特定技术工具的操作手册,而是一部关于思维范式、方法论和伦理考量的深度论著。 本书的核心关切在于,在数据爆炸的背景下,传统的新闻学、传播学乃至商业分析的边界正在被重塑。我们不再仅仅满足于“发生了什么”,而是急切地想知道“为什么会这样”以及“接下来可能发生什么”。本书将带领读者进行一次跨越时空、融合学科的探索,全面审视“数据驱动叙事”是如何从早期的统计图表演进为今天复杂的交互式可视化和预测性建模的。 第一部分:基石与演变——数据叙事的历史脉络与理论重塑 本书的开篇追溯了数据可视化的哲学根源,从约翰·斯诺在伦敦霍乱爆发期间绘制的街道地图,到弗洛伦斯·南丁格尔的玫瑰图,揭示了早期数据呈现如何直接影响公共政策和医疗实践。我们探讨了信息图形学黄金时代的经典原则,如明晰性、准确性和效率,并将其置于现代数字环境进行检验。 理论层面,本书批判性地考察了“数据决定论”的陷阱。数据并非天然客观,它总是被收集、清洗和编码的过程所塑造。因此,理解数据的局限性——数据偏见(Data Bias)、测量误差和背景缺失——与解读数据本身同等重要。我们引入了批判性数据研究(Critical Data Studies)的视角,探讨数据在权力结构、社会控制和身份构建中的作用。本书强调,优秀的数据叙事者必须是深刻的社会观察家,而非单纯的数字处理工匠。 第二部分:解构复杂性——从数据到洞察的流程重构 本书的中间部分聚焦于实践层面,但侧重于方法论的构建,而非具体的软件教程。我们详细剖析了数据驱动叙事项目的完整生命周期: 1. 问题定义与数据获取: 探讨如何将模糊的商业或社会问题转化为可操作的数据查询。重点分析了开放数据(Open Data)的潜力和陷阱,以及API、网络爬虫等数据采集方法的伦理边界。 2. 清洗、探索与建模(EDA): 这一章深入探讨了“数据炼金术”的过程。我们讨论了异常值处理、缺失值插补的策略,并引入了描述性统计和探索性数据分析(EDA)的强大工具。读者将学会如何通过数据本身发现故事的线索,而不是预设结论再寻找支持性数据。 3. 叙事设计与可视化语言: 这是本书最具创意和操作性的部分之一。我们超越了基本的柱状图和饼图,深入探讨了网络图、时间序列流图、地理空间热力图等复杂可视化工具的适用场景。更重要的是,我们提出了“叙事驱动的可视化设计”框架,强调视觉元素的层次结构、色彩心理学以及交互设计如何引导读者的认知路径,确保信息被有效接收而非淹没。 4. 多模态集成: 在当代,单一的数据图表已经不足以支撑深度报道或复杂的商业报告。本书探讨了如何将静态可视化、交互式组件、文字解释(Annotated Text)和视频元素无缝集成,构建一个引人入胜、信息密度极高的多模态叙事体验。 第三部分:伦理、挑战与前沿视野 随着技术的发展,数据叙事面临着前所未有的伦理考验和技术前沿的挑战。 本书用相当篇幅讨论了数据伦理。当数据分析能够精准预测个人行为、影响信贷审批或招聘决策时,透明度(Transparency)和可解释性(Explainability)成为核心诉求。我们详细分析了“黑箱模型”的风险,并提出了构建“可信赖叙事”的框架,包括披露分析模型的局限性、数据来源的完整性声明,以及对潜在误读风险的预警。如何避免“滑坡谬误”(Slippery Slope Fallacy)和“相关性不等于因果关系”(Correlation vs. Causation)的经典错误,是本部分重点关注的焦点。 在探讨未来趋势时,本书超越了当前的热点。我们审视了生成式AI对数据叙事工作流的影响,探讨AI是否会成为“故事的发现者”还是仅仅是“可视化代码的生成器”。此外,我们对即时数据流(Real-Time Data Streams)的叙事挑战进行了前瞻性分析,讨论了如何在信息以秒为单位更新的场景下,维持叙事的连贯性和深度。本书还关注了“数据素养”在不同受众群体中的差异化需求,倡导建立更加包容和易懂的数据沟通方式。 目标读者群: 本书适合所有需要从数据中提取价值、构建清晰论点的专业人士:资深新闻从业者、商业智能分析师、市场研究人员、政策制定顾问、UX/UI设计师,以及对数据驱动思维范式感兴趣的高年级学生和研究人员。它不是一本速成指南,而是一部需要反复研读的知识地图,旨在培养读者深度、批判性和创造性地驾驭信息世界的能力。通过阅读此书,读者将能够超越表面的图表,真正掌握驱动现代决策与理解世界的底层逻辑。

作者简介

西蒙·罗杰斯

现任谷歌趋势数据主编分析师(Trend Data Editor),曾任Twitter 公司首任数据编辑,屡获殊荣的英国《卫报》网站“数据博客”和“数据仓库”(guardian.co.uk/data)前任主编、《卫报》新闻编辑。通过和图表设计团队通力合作,他赋予了数据生命、使之跃然纸上。他曾深度参与和推动力《卫报》诸多开拓性创举,发动读者用“众包”的方式分析了45万条英国国会议员开支记录,以及阿富汗和伊拉克维基解密战争日志。他是2012年英国皇家统计协会“杰出数据新闻奖”得主,被牛津大学互联网研究所提名为“2011年度英国最佳互联网记者”。

《卫报》的“数据博客”

http://www.theguardian.com/data

英国《卫报》是世界上较早从事数据新闻实践的媒体之一,成绩斐然,别具一格。2009年《卫报》开创了“数据博客”,可谓数据新闻发展的一个里程碑。

《卫报》的数据博客是一个每日更新,数据信息全部可视化的数据新闻博客。它涵盖政治、经济、体育、战争、灾难、环境、文化等不同领域,采用图表、地图以及互动效果图等不同形式,既有量化数据也有质性数据,还有两者兼顾的混合数据;它倡导用数据讲述新闻故事,增加新闻的可信度,揭露事实真相;它鼓励读者对这些数据进行可视化处理和研究。

译者

岳跃

毕业于武汉大学,目前就职于新华通讯社。他既是财经记者、新闻主播,又是英文翻译和数据达人。立志成为全能型媒体人的他,创建了国内首个专注于数据新闻的自媒体公众号“大数据新闻”。他坚信,数据改变世界。

新浪微博:@岳跃

目录信息

第1章 导言
第2章 数据无处不在
第3章 追根溯源
案例分析:维基解密
第4章 解读财政开支
欢迎提出修改意见
第5章 点“数”成金
第6章 衡量幸福
案例分析:2012年伦敦奥运会
第7章 数据的世界
第8章 众包
案例分析:2011年伦敦骚乱
第9章 新朋克
第10章 怎样做数据新闻
译者后记
附录
· · · · · · (收起)

读后感

评分

要问在下是如何知道这本书的呢?答案很简单,想要什么书就有什么书,就素这么任性。 当我拿到这本书时,就被书的重量和厚度吓哭了。话不多说,上图先: 当我打开这本书时,一幅幅图画和漂亮的数据图吸引了我。没错,我就是这么的肤浅,漂亮即王道。 看完之后才深深明白:...

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要问在下是如何知道这本书的呢?答案很简单,想要什么书就有什么书,就素这么任性。 当我拿到这本书时,就被书的重量和厚度吓哭了。话不多说,上图先: 当我打开这本书时,一幅幅图画和漂亮的数据图吸引了我。没错,我就是这么的肤浅,漂亮即王道。 看完之后才深深明白:...

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要问在下是如何知道这本书的呢?答案很简单,想要什么书就有什么书,就素这么任性。 当我拿到这本书时,就被书的重量和厚度吓哭了。话不多说,上图先: 当我打开这本书时,一幅幅图画和漂亮的数据图吸引了我。没错,我就是这么的肤浅,漂亮即王道。 看完之后才深深明白:...

评分

今天读了买的这本书,有些失望。相比于本书的大开本、彩色印刷 很多人推荐、作者也算是实践者等方面,本书在内容方面就比较稀松。太多图占了绝大多数叙事空间,以案例为主,了解作者干了什么看这本书或许可以,但是中文翻译标题所言之“大趋势”就似乎完全看不到了。工具方法类...  

评分

今天读了买的这本书,有些失望。相比于本书的大开本、彩色印刷 很多人推荐、作者也算是实践者等方面,本书在内容方面就比较稀松。太多图占了绝大多数叙事空间,以案例为主,了解作者干了什么看这本书或许可以,但是中文翻译标题所言之“大趋势”就似乎完全看不到了。工具方法类...  

用户评价

评分

这本书给我最大的感受就是,它让我看到了新闻的“可能性”。我之前可能觉得新闻就是记者去采访,去写稿子,而这本书则彻底拓宽了我的视野。它让我认识到,在信息爆炸的时代,数据已经成为新闻不可或缺的一部分,而“数据新闻”就是一种将数据与新闻完美结合的创新形式。作者在书中对“开放数据”的推崇,以及如何利用开放数据来开展调查性报道,让我看到了新闻的民主化和透明化。我特别喜欢书中那些关于“深度数据挖掘”的案例,它让我看到了记者如何通过对庞大数据集的分析,揭示出隐藏在表象之下的真相,比如某个关于环境污染的调查,或者某个关于公共卫生事件的追溯。这些案例都让我感受到了数据新闻的强大力量。这本书不仅是对数据新闻的介绍,更是一种对新闻业未来发展方向的有力指引,它让我看到了新闻的无限潜力和广阔前景。

评分

这本书给我带来的启发是全方位的。作为一名长期关注社会议题的读者,我一直认为新闻报道应该更加深入和客观,而这本书恰恰提供了一种强大的实现方式。它让我认识到,“数据新闻”并非遥不可及的神秘领域,而是记者们手中可以用来追求真相、揭示真相的有力工具。作者在书中对“数据素养”的强调,让我反思了自己在理解和解读信息时可能存在的盲点。书中的案例分析,涵盖了从政治、经济到社会民生等多个领域,每一个都充满了启示。例如,书中对某个选举数据的深度解读,让我看到了数据如何能够反映选民的情绪和倾向,从而更准确地预测选举结果。同时,作者也并没有回避数据新闻在实践中可能遇到的挑战,比如数据隐私、数据解读的偏差等,并提出了相应的思考和解决方案。这使得这本书的论述更加全面和辩证。它让我明白了,优秀的数据新闻,不仅仅是技术能力的体现,更是严谨逻辑、批判性思维和深厚人文关怀的结晶。

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这本书不仅仅是一本关于“数据新闻”的书,更是一本关于如何在这个信息爆炸时代更好地理解和传播真相的书。作者的笔触非常细腻,从数据新闻的起源和发展,到其在不同领域的应用,再到其未来的发展趋势,都进行了深入浅出的剖析。我特别喜欢书中关于“数据伦理”的讨论,它让我意识到,在利用数据进行新闻报道时,我们必须时刻保持警惕,避免数据被滥用或被误读。书中那些关于“数据可视化”的案例,让我看到了如何将枯燥的数据转化为直观、易懂且具有视觉冲击力的图像,从而更好地吸引读者的注意力,并让他们更深刻地理解新闻内容。这本书让我对新闻的理解更加立体和全面,也让我对记者这个职业的专业性和责任感有了更深的认识。

评分

这本书真的是一本让我耳目一新的作品,它不仅仅是对“数据新闻”这个概念的简单介绍,更像是打开了一个全新的视角,让我看到了新闻行业在数字时代的前进方向。作者以一种非常扎实的笔触,从宏观的行业趋势到微观的操作技巧,都进行了深入浅出的剖析。我尤其喜欢其中关于“数据可视化”的章节,它让我明白了如何将复杂的数据转化为直观、易懂且引人入胜的视觉故事。那些案例分析,比如某个关于气候变化的数据可视化项目,或者某个关于社会不平等的调查报道,都让我惊叹于数据本身所蕴含的力量,以及经过专业新闻人精心打磨后,它能够产生多么巨大的影响力。这本书没有给我那种“纸上谈兵”的感觉,而是充满了实践的指导意义。它教会我如何去思考,如何去提问,如何去寻找数据中的新闻价值。对于每一个对新闻行业充满热情,或者正在这个行业摸索的从业者来说,这本书无疑是一本值得反复研读的宝藏。它让我对“大数据”这个词不再感到畏惧,而是将其视为一个充满机遇的工具箱,等待我去探索和运用。读完这本书,我感觉自己对新闻的理解又上了一个台阶,仿佛看到了新闻的未来,充满了无限可能。

评分

作为一名对新闻和技术交叉领域感兴趣的读者,这本书无疑满足了我对“数据新闻”的所有好奇。作者以一种非常系统和全面的方式,介绍了数据新闻的概念、技术以及实践。我尤其欣赏书中关于“大数据分析在新闻调查中的应用”的章节,它让我看到了数据如何成为记者手中的“利器”,帮助他们挖掘出隐藏在海量信息中的真相。书中那些关于“算法新闻”的讨论,也让我对人工智能在新闻业中的作用有了更深的理解。作者并没有回避数据新闻所面临的挑战,比如数据准确性、算法偏见等,并提出了相应的解决方案和思考。这使得这本书的论述更加严谨和具有说服力。读完这本书,我感觉自己对新闻业的发展有了更清晰的认识,也对数据新闻的未来充满了期待。

评分

作为一名对新闻业发展趋势一直保持关注的读者,我不得不说,这本书为我带来了极其深刻的洞察。它不仅仅是对“数据新闻”这一概念的介绍,更是一份对新闻行业未来方向的深度解读。作者以一种非常宏观的视角,审视了数据在现代新闻生产中的核心地位,并详细阐述了记者如何在海量数据中寻找新闻的价值,如何利用数据来增强报道的客观性和说服力。我特别欣赏书中关于“自动化新闻”和“人工智能在新闻业的应用”的探讨,这让我看到了技术进步如何赋能新闻生产,如何提高新闻报道的效率和质量。同时,作者也并没有忽视数据新闻所面临的伦理挑战和潜在风险,比如数据偏差、隐私泄露等,并提出了建设性的思考。这本书的语言风格非常流畅,案例分析也足够翔实,让我能够清晰地理解作者的观点,并且能够将其运用到对新闻的理解和判断中。读完这本书,我对新闻行业充满了新的思考,也对未来的新闻发展充满了期待。

评分

这本书给我最深刻的印象,是它让我看到了新闻报道的“第三次革命”。如果说第一次革命是印刷术的普及,第二次革命是广播电视的兴起,那么如今,数据新闻的兴起,无疑是新闻业的又一次颠覆性变革。作者以一种非常前瞻性的视角,阐述了数据新闻如何改变了新闻的生产、传播和消费方式。我尤其赞赏书中关于“用户数据分析在新闻产品优化中的应用”的章节,它让我看到了新闻机构如何利用数据来了解用户的需求,从而提供更符合用户口味的新闻产品。同时,书中那些关于“个性化新闻推送”和“新闻推荐算法”的讨论,也让我对新闻的未来有了更深的思考。这本书的语言风格非常接地气,案例也足够丰富,让我能够轻松地理解并吸收其中的知识。它让我看到了新闻业的无限可能,也让我对未来的新闻发展充满了信心。

评分

我对这本书的评价会非常高,因为它真的让我对“新闻”有了全新的理解。我之前可能更多地从传统的新闻报道方式去理解新闻,而这本书则让我看到了“数据”如何在现代新闻中扮演着越来越重要的角色。作者以一种非常深入浅出的方式,阐述了“数据新闻”的定义、核心要素以及发展趋势。我尤其喜欢书中对“数据故事”的构建和讲述的技巧的分享,它让我明白,好的数据新闻,不仅仅是数据的堆砌,更是如何用数据来讲述一个引人入胜、发人深省的故事。书中那些关于“互动新闻”的案例,更是让我大开眼界,原来新闻还可以这样呈现,读者还可以参与其中,与数据进行更深度的互动,获得更个性化的阅读体验。这本书让我看到了新闻的生命力,以及新闻在信息时代如何不断创新和进化。

评分

我最近读完了一本让我对新闻的认知产生了颠覆性改变的书。它不是那种枯燥乏味的理论堆砌,而是通过大量生动的案例和深入的分析,向我展示了“数据新闻”这个领域是如何在当今社会发挥着越来越重要的作用。这本书的独特之处在于,它并没有将数据新闻仅仅局限于技术层面,而是强调了其背后所蕴含的“新闻精神”。作者以一种非常引人入胜的方式,阐述了数据如何成为新闻挖掘、验证和呈现的有力武器。我特别欣赏其中关于“数据驱动的调查报道”的讨论,它让我看到了记者如何利用大数据来揭露社会问题,如何通过细致的数据分析来还原事实真相。书中的一些篇章,更是详细介绍了数据采集、清洗、分析和可视化的具体流程,虽然我不是技术背景出身,但通过作者的讲解,我依然能够清晰地理解这些过程的核心要义,并且感受到了其中蕴含的创造力。这本书不仅让我看到了数据新闻的“现在”,更让我对它的“未来”充满了期待。它像一位睿智的向导,引领我穿越迷雾,看到了新闻业在新时代下的无限可能。

评分

我一直对那些能够将复杂事物变得简单易懂的作品情有独钟,而这本书正是如此。它就像一位耐心的老师,循序渐进地引导我进入“数据新闻”的世界。我之前对数据新闻的理解可能还停留在比较表面的层面,觉得就是一些图表和数字的堆砌。但读完这本书,我才真正意识到,数据新闻的精髓在于如何通过数据来讲述一个引人入胜的故事,如何让冰冷的数据拥有温度和生命。作者在书中分享的那些关于“叙事性数据可视化”的技巧,对我触动很大。它让我明白,好的数据新闻,不仅要准确,更要能够打动人心,能够激发读者的思考和共鸣。书中那些关于“互动式数据新闻”的介绍,更是让我大开眼界,原来新闻还可以这样呈现,读者还可以参与其中,与数据进行更深度的互动。这本书让我对新闻报道的未来充满了信心,也让我对记者这个职业有了更深的敬意,他们是在用数据挖掘真相,用数据讲好故事。

评分

赏析价值可以,实用价值很低。各行各业都在谈数据,但数据不是救世主,数据更像是一个影子,影射着使用者的心。数据新闻客观化的前提是数据开放、数据安全和数据真实,但真正的信息透明又谈何容易。

评分

制作还算良心,但是实质内容比较少。

评分

一整本实际案例,分析居多,操作性不强。

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a picture is worther a thousand words

评分

在图书馆翻完的 基本都是案例 文字部分更多是从编辑角度探讨如何收集数据和筛选 基本没有讲如何实现可视化 所以对我没什么用 里面提到的很多工作室和网站倒是可以参考

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