【編註】本文是2017年12月4日的香港網絡媒體峯會後的感想，由 Pili Hu 口述完成，先使用科大訊飛轉爲文字稿，再通過 OpenCC 由簡體轉爲繁體，經過輕量編輯後發出。因爲是口述稿，行文難免累贅，有部分用語不準確的地方，歡迎留言指正。從技術上看，是我們一次新的嘗試，希望藉此方法加速信息傳遞的效率。總共耗時爲1小時在地鐵上口述，加1.5小時編輯。

今天下午的網絡傳媒峯會。幾位主編都有分享，很多媒體運營的經驗。大家談論最多的話題還是媒體的商業模式。用端傳媒主編張潔平的話來說，媒體的商業模式主要有三種。第一種是廣告模式，即先用內容換取流量，然後再用流量去向廣告主收費。第二種模式是直接付費，即把內容直接賣給讀者，而最好的賣法是訂閱，相比點播，訂閱可以保證持續的現金流。第三種辦法，則是贊助，一些基金會或者個人金主，都會贊助大大小小的媒體。

香港網絡媒體高峯會2017@HKICC

我總結一下，幾種模式實際上就是羊毛出在誰身上的問題。對於廣告模式，那就是很出名的「羊毛出在豬身上」，這是互聯網的邏輯，但不是互聯網原創的，實際上媒體有史以來就在使用這種模式。第二種訂閱模式，本質上就是「羊毛出在羊身上」，因爲好的內容被讀者消費了，那麼作爲消費者，爲這樣好的內容進行付費，是理所當然。至於贊助模式，可以說是「羊毛從天上掉下來」，但是天上不會白白掉下羊毛，贊助你的人總會有什麼要求。天上掉下羊毛，就和下雨一樣，今天有、明天沒有，這事說不清楚。贊助人對媒體的要求得不到滿足的時候，贊助就很可能會被停止。

DNN的讀者所關心的數據新聞，在媒體這個大的領域之下，也存在其自身的創業問題。如果要增加數據新聞的採納率，則務必要爲他找到合適的商業模式。數據新聞的問題在於開銷大而成效低。套用上面的邏輯，梳理一下羊毛的來源。最簡單的當然是從天上掉下來。對於數據新聞，則是在一個成熟的大媒體中，當他擁有很多資源的時候，會在數據新聞方面進行一些探索式的投入，那麼數據新聞的人員不用承擔日常運營的KPI，不用爲流量進行負責，可以專心地做內容生產。本質上是大媒體對這個小團隊的一種贊助，而期許通常不是流量、而是獎項。

如果贊助模式走不通，則只能考慮羊毛出在羊身上，或者羊毛出在豬身上。對於數據新聞來說，羊毛要出在豬身上是更難的一件事情。傳統的新聞報道，每天可以生產許多。而且很多時候，時效性的新聞往往會獲得大量的轉發，他們在流量獲取上的優勢是比較明顯的。而數據新聞，不管怎麼製作，它始終沒法在社交網絡上同傳統的內容搶奪注意力。在加上較高的成本，ROI顯得很低。所以通過內容去換流量，再用流量換廣告的方法，對於數據新聞來說，難度很大。

可以考慮的最終只有一條路，那就是羊毛出在羊身上。所以現在就是一個產品的問題，我們面對的不是讀者，而是用戶。用戶會消費我們的產品，這個產品既可以是最終的報道，也可以是生產過程中一些有價值的資源。有價值的消費，才會導致付費。

先說報道本身。一篇數據報道要讓讀者能夠認可的話，需要的質量和普通的調查報道是一樣的。實際上讀者並不在乎你使用了怎樣高深的調查技巧，也並不在乎你使用了怎樣高深的數據分析技巧。而炫酷的可視化，始終只是門面功夫。好像特稿是種寫作方式，只是對內容的某種編排技巧，大多數文章可以極大程度壓縮。對讀者來說，獨特的信源和深刻的洞見，始終是新聞報道所能提供的最大價值所在。在這個層面上，數據新聞和調查報道是類似的，沒有什麼優勢，也沒有什麼劣勢。調查報道能賣去的地方，也是數據新聞可以看看的。

報道質量要高，難免會進行多重證據收集，詳細的數據分析，深度的、反覆的探討，再往下走就是社會科學學術研究的水平了。即使做不到學術研究的程度，往往也能走到一些智庫的研究報告水平。所以這裏又涉及到一個定位問題，實際上曾經有很多的人想做智庫，但是用一個大衆媒體的形式在做，最後沒有做成。智庫可以理解成是一種小衆媒體，贊助人也就是他的目標讀者，所以它的內容的製作方向是非常明確的。而學術報告的讀者則是同儕，通過同儕評審，保證學術報道的質量，然後政府就可以根據這些統計數字，對研究者進行撥款。做大衆媒體，那就一定要明確自己的目標讀者是大衆。用作科學研究或者做智庫的方式來做大衆媒體，最終都很容易失敗。

在媒體、智庫、學術幾種模式之間，是可以找到交匯點的。我在今年GIJC17上遇到幾個講者，他們成立了一個叫 ScienceLink 的公司，與科學家深度合作，從學術研究中找到新聞點，並通過大衆媒體發佈。簡單說，也可以理解爲「學術研究的PR公司」，雖然Aninja否認了這個定位。另外一個我們身邊的例子就是政見，它通過大量志願者，把最新的政治學、社會學研究成果轉述成普通人能接收的讀物。裏面的大量文章符合我對「數據新聞」的定義，即除了時效性的「新聞」外，也包括廣義的「新知」。

除了最終產品，數據新聞的製作過程中有兩種東西是可以變現的。一是數據集，二是製作的能力。比如ProPublica，嘗試售賣他們的數據集。數據新聞的生產過程中，是有非常多的中間數據的。如果對這些數據加以整理，則具備二次利用的價值。目前很多媒體的做法是，一旦最終的報道出街，就不再會去管中間數據集。這實際上是對資源的極大浪費。試想，未來自己做同類報道，或者其他媒體做類似報道的時候，都要從頭整理數據的話，有多少重複的勞動。如果能夠有效的節省這些重複的勞動，必然是具有商業價值的。更進一步的，如果這個數據集能夠持續維護的話，那麼二次利用的價值就更高了。「數據庫修養」，是我們應該主力在傳統傳媒人員中推廣的。

關於數據庫，有兩個非常好的例子，一個是華爾街日報做的警察，誤殺平民的數據庫。這個數據庫從2016年開始搭建，到現在還保持更新。這樣的數據庫是隻有具有持續價值的。每次做研究或者做報道，如果和槍擊、暴力、警權相關，你可能會想到它，返回去查閱這個數據庫。像這樣持續更新的數據庫是具備商業售賣的可能性的。

另外一個是我們身邊的例子。鏡傳媒最近的報道中使用的一個開源數據庫，與普通報道不同的是，他們先放出了開源數據庫，然後邀請各路同行進行挖掘，然後再放出報道。交互數據庫見 數讀政治獻金。像天下這樣的主流媒體都有使用該數據庫製作新聞報道。

至於賣能力，在媒體的這行，也並不是一個新的創造。還是在GIJC17上，我們認識了George和他的公司MacroScopeMedia。這個公司是從事衛星圖像識別的。他們的團隊對衛星圖像的數據源非常熟悉，可以綜合利用多個數據源進行搜索、拼接、組裝、挖掘，直到發現客戶需要的影像資訊或者影像證據。比如他們曾經幫助記者調查過Venezuela的一個礦山。這個礦山是隱藏在一座森林之中的，因爲過度開採導致了森林的退化。通過衛星圖像識別，他們發現了森林退化的過程。還發現了，疑似大型財團或者政府的卡車車隊。George爲調查記者提供免費的服務，但對情報機構提供收費服務。無獨有偶，Code for Africa 投資了一個無人機的公司。這個公司通過無人機進行新聞報道，打出品牌，並且積累自己的技術實力，然後爲商業客戶服務。他們的客戶是，是例如Worldbank、WTO、WWF這樣的國際組織。通過做新聞積累某種能力，再把能力賣出去，是個很好的模式，最大的優勢在於新聞報道本身的傳播性，降低了獲客成本。很多好的記者、攝影師都會接到一些商業項目的私活，是同樣的道理。曾經我們和廣告主談項目的時候，也遇到過指明要某某記者執筆的情況。所以這個模式本質上是給了做內容人才、創造人才體面生活的機會，只要潛心鑽研，像匠人一樣打磨作品，總會獲得暴光，能力不愁賣。

做深度報道的能力大概分爲兩種，一種是對信息的洞察，另一種是對技術的掌握。技術可以是現在我們在談的數據，或者無人機、傳感器、衛星圖像這些新興技術，又或者是攝影、攝像、插畫等已普及的技術。新聞性的思維，加上對最新技術的掌握，往往能產出好的報道。不管是第一種能力還是第二種能力，都是高度可售賣的。

既然談到數據新聞的商業模式，最後在提一個經典——彭博。彭博實際上是一個數據公司。他是先有數據，然後再有報道。因爲他的數據非常好用，並且他的數據分析和可視化的能力很強，這才會去做數據新聞，以強化自己的品牌。它既售賣數據，也售賣能力。數據就是大名鼎鼎的Bloomberg Terminal，還有對很多機構客戶的定製數據接口。能力的賣法很多，用數據講故事就是Bloomberg的Kinection團隊在做的事情。當數據和能力都可以賣的時候，做數據新聞就不是一個純粹的開銷條目，而是銷售預算，自然也就可以跟着主要業務增長。

是否疑惑爲什麼你的數據新聞團隊很小，老是沒有預算擴張？如果你們還在走「贊助模式」，自然是長不大的。小孩才會伸手要零花錢，然後用學校得來的小紅花和三好學生去討好家長。大人都是先自己掙錢，然後自主地安排做何開銷。

作者/ Pili Hu （口述）
草稿/ 科大訊飛、OpenCC
編輯/ Pili Hu