专访数可视黄志敏：数据可视化领域能否诞生“独角兽”？

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来源 / 腾讯创业（ID：qqchuangye）

文 / 燕妮

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做了 7 年新闻工作的黄志敏，看着新闻行业从生产环节到消费环节所发生的改变：

生产端：新闻生产门槛降低，新媒体时代内容供给量大幅提升,但严肃高品质内容偏少。

渠道：新闻发布渠道多元化，从传统的纸媒，到 PC 时代的门户网站，再到移动互联网时代微信、微博等。

消费端：面临信息冗余，信息筛选成本提高，阅读时间碎片化，单篇稿件平均阅读时间减少。

在这个过程中，新闻生产者也面临新的难题：

如何在提高新闻生产效率的同时，帮助用户节约时间、降低阅读门槛？

带着这个问题，专注于生产高品质数据新闻的“数可视”引起我们的关注。数可视成立于 2016 年，为政府、企事业单位提供数据挖掘、分析及可视和化服务。数可视目前已获得腾讯产业共赢基金、海量大数据传媒梦工场天使轮投资。

作为数可视的创始人，黄志敏在 2011 年至 2016 年担任财新传媒 CTO ，在任职的 5 年期间，黄志敏将财新传媒“所有的系统都重新开发一遍”。

2013 年，数据新闻已经成为媒体技术前沿炙手可热的话题，《纽约时报》的数字报道专题《雪崩》也获得了品质、流量的双丰收。那一年，黄志敏在财新传媒内部建立了国内第一支数据新闻团队，顺应国际主要媒体的技术趋势，开始试水数据新闻，即对大量数据进行分析、处理之后，运用图表等可视化方式生产的新闻。

2016 年，他决定将数据新闻单独做成一门生意，并成立“数可视”，专注数据新闻的生产和数据可视化服务。

这位“技术男”对数据新闻的发展现状和未来走向有怎样的判断？

腾讯科技对黄志敏进行了专访。

技术是提高新闻生产效率的解决方案

同时具备新闻和技术背景，加上天生对数据敏感、喜欢用量化的方式考虑问题，黄志敏决定尝试用技术提升数据新闻生产效率。

虽然，近年来国内各大媒体都在发力建设数据新闻团队，新闻学界也响应积极，黄志敏认为，相比于其它新闻类型，中国目前数据新闻存在的痛点较为明显：

一是，数据来源不足。国内数据开放程度不高，同时数据源分散，一般人不知道去哪里寻找可靠的数据。

二是，数据处理能力不足。数据处理涉及数据的抓取、清洗、存储等环节，大部分媒体技术能力不足，难以胜任这些工作，即使有相应技术能力，从成本考虑也并不划算。

三是数据可视化程度低。数据本身难以表达复杂的因素或关系，用技术呈现数据之间的关联，目前国内数据新闻在这方面的可视化程度较低。

在国内，B 端新闻生产者面临的问题是，能够第一时间收集有效数据，但在数据处理和数据可视化方面的能力欠缺。

数可视的打法为，与 B 端新闻生产方进行“能力互补”，用技术手段帮助 B 端企业进行数据分析，并钻研和优化数据可视化，用标准化的操作方式，展现数据之间的关联，以提升企业数据新闻的生产效率。

目前，数可视已与腾讯新闻、新华社、财政部和解放日报等十余家媒体和机构进行合作。

国内数据新闻的两波力量

数可视并不是数据新闻行业的唯一玩家。

国内做数据新闻的机构主要有两大类：

一类是媒体开设的单独栏目，诸如网易“数读”、搜狐“图解财经”。

另一类则是专业的做数据新闻的机构，诸如数可视。

黄志敏认为，媒体内部孵化的数据新闻存在几个弊端：

其一，难以孵化出能够持续性生产数据新闻的团队。互联网公司往往根据各自需求，结合热点碎片式地产出图解类新闻，受制于低频次的生产方式，无法单独培养专门的人力。

其二，标准化程度低，生产效率低。互联网公司针对不同的热点事件，由负责不同领域的人员个性化定制数据新闻，耗费时间长，生产成本高、生产效率低。

成立专门的数据新闻机构，或许能够改变数据新闻生产效率低下的局面。

用标准化的生产流程，提升 B 端数据新闻生产效率

以独立的第三方身份做内容生产，要么是成为一个自媒体，要么成为媒体的合作机构。

数可视的目前定位，是成为媒体合作机构，即帮助 B 端实现高效使用及呈现数据：为 B 端用户提供从数据搜索、采集、储存、清洗、分析到可视化的服务。这其中，既有传统新闻行业中的资料收集、也包括机器学习等AI技术。

数据的获取和可视化目前大量依赖人力，数可视要做的，是将人的工作尽可能交给机器去完成，从而实现高效大量生产。

数可视的数据新闻生产流程为：

• 与 B 端共同敲定选题；

• 确定数据来源；

• 开发、设计及形成报道。

数可视以工业化的方式生产数据新闻，通过将新闻生产流程标准化缩短生产时间、降低生产成本。

黄志敏用与腾讯科技合作的例子阐述生产过程：

6 月 5 日，苹果 WWDC 2018 开发者大会在美国加州圣何塞市举办：

• 数可视与腾讯科技提前数天勾兑选题方向；

• 腾讯科技提供 WWDC 2018 相关的数据来源；

• 数可视整合数据并设计排版，从会议结束到作品推出仅用了不到6小时。

数可视与腾讯科技合作生产一个作品用时半天到一天，合作项目数量稳步提升，目前，黄志敏正要求团队成员缩短生产时间至 3 个小时甚至更短。

“我们要求工作人员制定相应规范，比如在设计方面需要固定的表现形式、颜色和字号等，形成一套模板，甚至自动化流程，进而提升生产速度。”

黄志敏认为，科技品类的新闻包含大量可量化的内容，诸如用户数、CPU 、运转速度、财报等，因此较为适合做成数据新闻的形式去呈现这些可量化的信息，帮助读者更好地理解。

壁垒

经验、业界资源及设计能力

数据处理能力、内容整合能力、设计能力和开发能力，是黄志敏认为生产优质数据新闻的关键能力。

黄志敏认为，经验、设计能力及业界资源是数可视团队的壁垒和优势。数可视核心团队从事数据新闻工作已有五年，也拥有业界最强的信息设计团队，团队累计获得过二十多个奖项。

同时，数可视非常重视跟资深专业媒体的合作，从业多年的专业媒体人可以帮助判断哪些内容可以呈现、如何表述更为准确，进而更好的把关新闻内容，提高新闻质量。团队成员也可以从这些媒体人身上学到很多经验，提高自身的能力。

发展困境

数据新闻缺乏合适的商业模式

黄志敏表示，数据新闻现在的问题在于，它基本上是不赚钱的。一个不赚钱的东西是很难持久的，所以挖掘数据新闻的商业模式非常重要。

“如果做数据新闻会赚钱，大家都会扑上去。如果会赔钱，愿意做的人太少，就会影响它的发展。我眼下最关注的问题，就是怎么给数据新闻找到合适的商业模式。不仅是给我自己的公司，而且是给整个行业，找到最好的商业模式。”

目前数可视通过与新闻机构和内容发布平台合作生产数据新闻，和为企业提供数据可视化服务来盈利。企业和数可视合作，相比自己调用公司内部的人力物力去做数据可视化呈现，成本更低效率也更高。

黄志敏表示，作为一个商业机构，数可视还将进一步探索盈利模式，“现在我们已经在研发一些产品，未来我们会靠做数据服务来获利。”

未来规划

降低阅读和生产的门槛，引入机器生产

关于数可视的未来发展规划，黄志敏打算降低两个门槛：阅读门槛和生产门槛。

在降低阅读门槛上，数可视将继续研究数据新闻的表现形式。用户更喜欢简单的交互方式，因此数可视除了做数据新闻之外，也在做可视化的短视频，尝试用更短的时间向用户传递更多信息。

在降低生产门槛上，数可视未来会提供数据生产平台和工具，为 B 端用户提供解决方案和技术帮助以生产简单的数据新闻。而数可视则帮助他们生产难度较高的数据新闻。

关于未来数据新闻生产的发展趋势，黄志敏认为，“总的来看，现在整个生产过程还是偏人工的。生产过程里机器能做的事情，未来我想全部让机器去做。现在有机器人写作，下一步可能就是用机器人做数据新闻，现在我们数可视正在研究AI方面的产品。”