使用數據新聞來生成內容想法

數據新聞：通過數字和多媒體

揭示故事

照片：Justgrimes

密鑰點：

數據新聞業使用數字和不同的數據類型來創建引人入勝的敘述。 開放數據源是無價的。

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識別正確的數據至關重要。這涉及定義您的內容目標，監視相關新聞並找到可靠的數據源。開放數據目錄是極好的起點。
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>將原始數據轉換為引人入勝的敘述需要識別離群值，從單個數據集中創建各種內容，並使用證詞來增加情感深度。
• 有效的數據可視化增強了參與度。 存在各種可視化類型（時間序列，統計分佈，地圖，層次結構，網絡），每種都適合不同的數據和講故事的需求。
> 存在許多鼓舞人心的數據新聞資源，包括《紐約時報》，《衛報互動》和《數據新聞手冊》。
數據發現：

在尋求數據之前，請定義您的內容需求。您是否涵蓋了當前的趨勢（時裝週，電影首映）或創建常綠內容（狗品種，食譜）？ 雖然常綠內容數據很容易在線獲取，但及時的內容需要了解時事和快速響應。

> 通常來自政府來源的開放數據提供大量免費數據。數據目錄是一個有用的資源，可提供來自各個國家的開放數據。 例如，您可以訪問昆士蘭州的口腔健康等待名單或華盛頓特區，犯罪統計。 >以開放的心態探索開放的數據目錄；意外的數據可能導致獨特的內容角度。例如，分析美國社會保障數據集可能會揭示受電影或名人啟發的嬰兒名字，並將其與電影發行或體育賽事相關聯。

Google Books ngram查看器隨著時間的推移可視化單詞頻率，從而揭示了趨勢。 例如，它顯示了指環王的使用中的峰

>有關及時的內容，Wikipedia文章流量統計和Google趨勢揭示了趨勢主題和搜索模式。 尤其是Google趨勢將搜索峰與新聞事件聯繫起來，提供了城市級別的見解。 這有助於預期觀眾的興趣並優化內容髮佈時機。

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>與數據的講故事： 與所有新聞業一樣，數據新聞事業回答了“誰，什麼，何時和何處”。 “為什麼”需要更深入的分析，並且通常需要更多的文本解釋。

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>創建引人入勝的敘述，確定您的特定問題。異常值 - 數據與規范明顯不同 - 尤其有見地，儘管總是對錯誤進行雙重檢查。

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一個單個數據集可以生成多個內容件。廣泛的概述故事可以通過針對特定受眾或地理領域的更集中的作品來補充。 例如，時裝週的數據可視化為地圖，色彩趨勢比較或創作者的傳記。

>證詞人性化數據。 波士頓馬拉松示例演示了個人帳戶如何使數據驅動的故事更加相關。

數據可視化：

選擇有效傳達您的消息的最簡單可視化。 優先於故事而不是複雜的互動。 可視化類型根據數據而變化：

時間序列：

索引圖，堆疊圖

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• 統計分佈：散點圖，直方圖>
• >地圖： shoropleth地圖，heatmaps
層次結構： 網絡：網絡圖
• 考慮您要顯示的內容：比較，關係，分佈或組成。 安德魯·阿貝拉（Andrew Abela）的圖表建議工具可以幫助您進行此選擇。
• >許多JavaScript庫和服務促進了數據可視化。 datawrapper，Tableau Public，infogr.am和Story Maps提供用戶友好的選項，有些甚至提供交互式地圖功能。
啟發資源：

《紐約時報：

》以其數據可視化和交互功能而聞名。 >

監護人互動：

展示互動故事，信息圖和視頻。
• 德克薩斯論壇報：
一個帶有專用數據部分的網站引起了大量流量。
• > lanación（阿根廷）和勒蒙德（法國）：帶有專用數據可視化部分的報紙。
• 進一步的探索：
本文著重於生成內容思想。 為了深入研究數據新聞業，請探索：
• • > 數據驅動的新聞：提供資源和MOOC課程（存檔）。
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  • >數據新聞手冊：免費的，開源的資源。
  • 數據學院：提供有關數據處理和演示文稿的工具和文章。
  通過利用各種數據源，探索意外的相關性，掌握可視化技術並從其他人那裡汲取靈感，您可以解鎖數據新聞業的力量，以創建有影響力的吸引力的內容。 本文也可以用法語提供。

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  常見問題（常見問題解答）：

  （這些在原始文本中進行了回答，並且在這裡沒有重寫以避免冗餘。原始答案是全面且寫得很好的。 ）

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