2019年6月16日，中国数据可视化创作大赛颁奖典礼暨中国数据新闻大会在南京落幕，共有622件作品参与角逐“最佳数据新闻”，“最佳信息设计”，“最佳数据视频”，“最佳移动交互设计”，“最佳大屏交互设计”和“最佳数据运用”六个奖项设置，最终获奖作品为26件。其中获得“最佳数据新闻”奖的共有六件作品。
每个团队在比赛的过程中自组团队，自定选题。十三亿人口产生的庞大数据量，及数据背后的新闻故事，让这次比赛作品尤为惊艳。赛后，我们采访了两支“最佳数据新闻”奖的团队，分别来自北京大学汇丰商学院和中国传媒大学。
数据三人行 -《寻路上海滩》
蓝星宇，嘉缇和叶霄麒是北京大学汇丰商学院财经新闻专业的同届同学。今年六月初，他们刚刚参加完毕业典礼。
《寻路上海滩》是他们2018年底创作的作品，当时花了一个月的时间。“我们想要做与城市相关的话题，在试图寻找一个切入口的时候，想到了“道路”。因为我们走在上海的道路上，觉得道路的名字特别有规律，很好玩。”经过了一番头脑风暴，三个人想到了上海独特的城市自然条件-黄浦江，一条汇集了上海城市景观的地标河流。“上海是由黄浦江连接和分割的，所以我们设计坐了一只小船从上游往下游游览，在停靠的三个地点，正好就是上海三块重要的街区，对应着不同的历史，也正好可以把它的历史串联起来。”
（作品副标题设计： 华洋杂处）
然而，漾在黄埔江上的小船划开的历史，并不是一段易于整理的数据源。怎样把摘取自文献的文本，复杂的历史节点梳理清楚，再以清晰的信息设计展现给阅读受众，这个并没有设计专业背景的团队，在最终却展现出了让人感叹的效果。
“中国的工业革命”和“各国资本角逐纺织业”是两张信息量较大的平面设计图。说起设计思路，蓝星宇告诉我们，在阅读了大量的历史文献之后，她认为关于”各国资本角逐纺织业”（如下右图），没有一种既定的图表类型能够很好的展现这段历史的进程并配以数据文字，所以她根据自己的主观感受把这段历史通过AI(Adobe illustrator)制图画了出来。
“把读者应该了解到的人标在上面，能够达到我们想要传达的意思和感觉就可以。另外一个考虑，就是左边的（“中国工业革命：杨树浦路沿线的纺织厂们”）其实已经非常的复杂了，所以我们觉得如果右边再非常精确的表示数据的话，读起来可能负担过重，所以当时就想用这种图色块的方式，起到一个平衡的作用。”
（《寻路上海滩》信息设计图片）
“从故纸堆里挖出的新闻”，“文字和图片相得益彰”，“在制作上脱颖而出。无论从设计还是技术实现，都打磨到极致”，“ 对于不了解上海滩的人来说，这是一篇非常好的解释性报道。建议翻译成英文，触及更多读者。”评委们的评语对《寻路上海滩》从数据源，设计，到文字解读都给予了极大的肯定。
而作为一支从财经新闻专业出来的数据新闻团队，三个人并不是第一次组队。“我们三个之前也参加过数据数据新闻比赛，平时像是固定搭档的感觉。”三个人在团队的分工非常明确，对彼此擅长的技能信任且支持。蓝星宇本科专业是社会学，现在在团队负责开发部分，包括网页前端设计，代码编写；嘉缇在本科阶段是新闻专业，对文献资料有极大的兴趣，项目数据设计需要反复查阅历史文献，详查验证，对嘉缇来说更像是一个“释放“兴趣的机会；叶霄麒本科是管理专业，除了梳理数据，为图文做搭配，他更是团队中强有力的纽带。各自的强项让三个人能够独立完成各自的分工，高效且沟通成本低。
“比如说设计这一块，我直接跟叶霄麒说配色有什么要求，然后扔给他。（对）嘉缇也是，告诉她这一部分需要什么样的文字，跟他们说了之后，做出来的结果基本不用调整，这是三个人之间的默契。这种方式让我们之间比较稳定，没有太多的阻碍。对数据团队来说，这一点我觉得很可贵。”蓝星宇说。这种默契也的确在几次的合作中得到过验证。“团队非常重要，团队的人也非常重要。”叶霄麒感慨说。
除了团队的重要性，“兴趣”是三个人反复提到的一个词。除了发起“一头倭瓜精”作为团队创作数据新闻的一块“自留地”，他们更多作品也在其他媒体平台上发表转载。现在，他们还是会追踪自己感兴趣的话题，不定期创作发表在各个平台。“你有兴趣去做一些事情，就会促使自己去学习，包括AI 和PS等等”。叶霄麒认为。
对于数据新闻的学习和创作，三个也有自己的见解。“对于一个并没有编程或者设计背景的人来说，数据新闻其实还是说好新闻的一种方式，无论是文字逻辑，还是编程设计，本质上还是要讲好自己的故事。”嘉缇说。叶霄麒则认为团队份分工和队员各自不同的突出强项也在创作中必不可少。“每个人需要有自己的工作重心和技能强项”。无论是想在团队中做设计担当还是挑起开发重任，都必须尽力提高自己的技能门槛，蓝星宇在最后说到。
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数据四人行- 《2022北京冬奥会是笔好“投资”吗？》
（右起二至四为霍麒如，何茵和李奕 / 图：数可视）
李奕，汪惠怡， 霍麒如和何茵创作的《2022北京冬奥会是笔好“投资”吗？》获得本次大赛“最佳数据新闻奖”银奖。相比于北大汇丰商学院的团队，他们是一支更年轻的队伍。
2016年，中国传媒大学通过自主招生的方式开设了新闻学专业（数据新闻报道方向），除了传统新闻学课程之外，学生还需要在大学一二年级学习统计学，高数，线性代数等课程，并在大学三年级开始学习网页抓取与数据处理等编程技术。“学院还外请了‘财新’的刘佳昕老师和王喆老师，分别负责前端代码和文案思路”，何茵告诉我们。他们是中传自主招生政策下第一批数据新闻方向的学生，这次的项目作品是他们用了一个学期的时间完成的课程作业。
“从寒假我们就都在想做什么题，我是一个对体育新闻很感兴趣的人，我的作业都是在做体育。这一次我还是很想做，马上要冬奥会来了，我就在想，其实人们对冬奥会理解非常少，对冬季运动理解也非常少，所以我就提出要做冬奥会这个主题。”汪惠怡说，他们灵感的来源始于她对体育的喜爱。“最开始，我的设想是做运动本身。但是只做运动的话，作品的意义和价值在哪呢？难道只是科普吗？如果是科普的话，效果也不是那么好，所以我们在想如何扩展一些话题。我们就开始讨论经济走向，想体育和别的学科交叉。”
奥运会是每隔几年就会被提起的话题，而奥运会在一些媒体报道看来并不是一笔划算买卖。“常规的思路是，我们要去拿总收入去减去总支出，如果这个数是正的，奥运会就是赚钱了，如果这个数是负的，奥运会就是赔钱了。”然而按照这种常规思路的计算方法，团队四人花了一周的时间，也并没有从官方渠道得出一个权威的划算与否的结果。“在这个时候，我们发现了一篇论文，我们发现它对支出的讨论其实是有分类的，分为了一个奥组委支出和一个非奥组委支出，但是对于收入的讨论，却只有奥组委的这一项收入，对非奥组委这一块其实没有讨论。所以，我们这个时候开始想，奥运经济，它的收入和支出应该怎么算，是不是并没有我们想象的那么简单？”霍麒如还原了刚开始项目时的纠结。
四个人对着论文研究了很久，李奕用了一整晚思考论文中的逻辑，并写了很长的逻辑梳理，第二天发给了团队其他人。“然后他开始用这套思路说服我们，一开始我们不太理解，后来对分类有了一个深入的讨论。那是一个很漫长的理解过程。直到第二天晚上，我们才把这个逻辑真正的理明白。” 现在看来清晰的计算逻辑，是团队花了一整晚对比各种资料数据，整理出的结论。“这个逻辑得出的过程经过了很多，每一个环节都经过很多的矛盾和推敲。比如说一个词的翻译可能就是一个问题。翻译完了之后，两组对立的概念放在一起是否成立也是个问题，所以我们用例子辅助来理解分类方式，呈现给读者的是一个清晰，而且经过我们补充了很多辅助信息的内容，所以读者读着就会很顺。但是推敲的过程中是没有这些辅助信息的，是摸着石头过河。”
2013年，数据新闻在中国慢慢发展起来。2016年入学时，团队中的三人对数据新闻并没有清晰的概念，对于未来学习的课程也所知甚少。“我只知道他是传媒行业一个比较新的东西。我们家人都是做传统媒体的，所以我从小对记者职业非常向往。我曾经还想当战地记者，然后为了能让自己有更多的可能上大学，所以我参与了自主招生，然后选了（数据新闻）专业。”
而三年之后，即将考虑未来发展的四个人，对数据新闻方向的就业有自己的有着自己的理解。“数据新闻本身是一个团队化的生产项目，团队化生产就会有不同的工作，每一项工作都需要不同的技能，不同的技能就对应不同的专业。比如说一个数据新闻团队，它需要有数据新闻记者，然后需要有设计师，有前端的工程师。这三个工作虽然说现在都是我们在做，但其实他们设计会有更偏设计的方向可以学，前端代码更是可以引向另一个方向，数据新闻本身它又是新闻专业，所以还有采访采写。所以说当我们在考虑以后想要学什么的时候，我是要学一个交叉学科，还是我是要选（其中）一个？”霍麒如告诉我们她对未来选择的考量。但是无论如何，他们的作品都是对他们三年数据新闻学习交的一份答卷。
The Data & News Society 