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案例|媒彩票通体的环境科学实验:让数据回归

文章来源: 未知发表时间:2021-08-18 04:38

  《纽约时报》的作品 “谁能在新德里呼吸干净的空气”( Who Gets to Breathe Clean Air in New Delhi )走进了印度一个家庭贫困的孩子Monu和一个来自中产阶层的孩子Aamya一天的生活。多媒体报道既聚焦人物故事,跟踪两个孩子从起床、通勤上学到放学回家吃晚饭的全过程;又使用量化方法,用传感器新闻、视频、图表等形式表现两个孩子所处环境空气污染指数的变化。作品通过用心观察和数据分析,讲述了并非所有印度人都能平等呼吸新鲜空气的故事。

  但空气污染对人的危害究竟有多大?对大多数人来说不得而知。这篇报道用较长的篇幅将印度较为危险的污染现状可视化。在以往的新闻作品中,少有媒体考虑社会阶层和家庭背景因素,也少有媒体会直接收集数据。《纽约时报》团队测量了家庭贫困的Monu和来自中产家庭的Aamya一天中所处不同场合下的PM2.5值。结果发现,Monu所遭受的空气污染是Aamya的4倍。

  ILK(一家位于印度班加罗尔,全称为“Innovation-Leadership-Knowledge”,专注于研究创新和可持续发展的机构)研究总监,华盛顿大学环境和职业健康硕士学位

  相比于其他数据新闻侧重对于已有数据的后期分析和可视化,这则报道比别人“往前多迈了一步”。作者在作品最后附上了非常详细的数据获取过程,几乎都是一手资料。

  团队成员在参加Sigma Awards比赛的作品描述中谈到了创作中最困难的地方:“对于《纽约时报》来说,像这个项目一样采集数据是很少见的。我们一般会根据专家给的已有数据来制作图表。但这次报道中,我们没有找到想要的数据,只能自己去收集。”

  报道团队在跟踪拍摄Monu和Aamya一天的生活轨迹的同时,也参与了两个主人公所处环境空气污染指数的测量,这在报道的最后资料来源中也有所呈现。成员表示,选择PM2.5值是因为更好操作测量,并且和健康相关。

  前期的数据收集更像是关于环境科学的一次实验,具有很强的学术性。在测量过程中,团队成员用到了四种仪器,分别是:AirBeam2, PurpleAir PA-II, DustTrack II 8530及UPAS。前三种仪器可以现场测量PM2.5,但UPAS的数据需要拿回实验室做更精确的分析。

  “绝大多数空气检测仪器都是大型的,但我们需要一个小的仪器以便携带。我们选择了AirBeam 2作为主要测量工具,每5秒钟就能测量一次。两个孩子可以很方便地携带。它的内部感测器和PurpleAir PA-II由同一家公司生产,并且有研究表明这两种仪器的可信度很高。除此之外,我们还测量了湿度和黑炭(石油、煤、木炭、树木、柴草、塑料垃圾、动物粪便等不完全燃烧发生热解的产物)的数据。”报道最后的资料来源中这样写道。

  “在研究人员的指导下,我们可以设计实验并直接获得科学的数据。数据可视化的程度也远比我们依赖现有研究要高。这种做新闻的方式可以让我们获得比电视访谈或官方资料更多的认识世界的维度。”《纽约时报》团队在获奖阐述中说道。

  来自ILK Labs的研究空气污染的专家Meenakshi Kushwaha和Adithi Upadhya协助《纽约时报》进行数据收集;在分析数据时,《纽约时报》还咨询了加州伯克利大学污染研究学家Joshua Apte。

  由于这次数据采集运用的是小型并且较为便宜的仪器,数据可能存在误差。而Joshua Apte长期致力于新德里空气污染研究,他曾对小型测量仪器的数据和一个更精确的大型测量仪器(reference sensor)的数据做过比较研究。《纽约时报》因此还将这次使用的小型仪器和Joshua Apte教授使用的精确仪器对同一地点的空气污染情况做了8天的数据测量,并进行了线性回归分析。除此外,由于测量受到湿度的影响,《纽约时报》还参考了一篇论文中考虑到湿度变量的公式。

  这则数据新闻的最大优点在于,微观的人物故事和宏观的数据嵌套在一个网页中,给人带来了良好的阅读体验。它没有抛弃传统新闻纪实图文叙事的传统;同时,交互图表携带的地理位置、空气污染指数等信息对传统表达方式加以补充,充分展现了数据新闻直观明了的表达优势,却不让人坠入数字的迷雾中。

  橙色和黄色折线分别表示Monu和Aamya在不同时间段所受的空气污染指数

  纪实影像也是这则报道一大看点,记者拍摄了两人从早晨起床到夜晚入眠的不同场景,彩票通具有纪录片的质感。但为了数据新闻网页的呈现,记者截取了最有代表性的几组动态画面,以时间为序,构成报道的主要框架。与此同时,记者还对纪实影像和数据做了结合,比如在图像上标注不同污染指数,更为直观。

  报道全文用对比的手法贯穿,以空气污染对人的不同影响揭示了印度不同阶层人的生活状态。当Aamya的母亲Bhavna为了自己女儿的哮喘病而感到忧心忡忡时,Monu的母亲Ranju甚至不认为空气污染是个严重的问题,“It’s the least of my worries”。整则报道的数据并非是“为了数据而数据”,而是服务于记者想要表达的新闻故事,即讨论印度社会的自然环境、阶层分化和社会治理的问题。

  图中为Monu的母亲Ranju在空气污染的环境中做饭,Aamya家的厨师在现代化的厨房中做饭

  报道实质包含的数据量较少。全文仅有三处静态地图和三处动态折线图。折线图用橙色和黄色线条分别表示Monu和Aamya在早中晚不同场景中、每立方米空气中所含PM2.5的含量(微克)。记者重点在突出Monu所处的环境更加糟糕,比较Monu和Aamya所处环境的差异;没有从一个更加广阔的角度展现新德里的整体污染情况——即使是来自富裕家庭的新德里中产阶层的Aamya,也难以避免受到相当程度的污染。报道仅仅在最后的资料来源部分说明了世界卫生组织界定的PM2.5指数10 μg/m3(微克/立方米) 的标准。芝加哥大学一项研究空气质量和人的寿命关系的研究表明,PM2.5每立方米空气中增加10微克,人如果长期处于这种环境下,寿命将减少一岁。以在学校的时间为例,Monu的学校PM2.5指数约为72μg/m3,Aamya学校的指数约为38μg/m3,都高于世卫组织的标准。

  数据新闻是所有新闻产品中的“稀缺资源”。它对技术要求高,制作周期相对较长,往往制作成本也更高。就像本文的例子,需要媒体和学术研究人员合作,报道内容已经接近严谨的学术研究的标准。这样高质量的信息可以使新闻不那么速朽。

  但学术研究不是“故事”,在追求“知识增量”的同时,也要考虑读者的接受程度。就像《纽约时报》团队在作品阐述中所说:“如果我们不把获得的数据变得直观可感并且以人物故事出发,那这些数据就没有意义。数据新闻和文字作品一样,除了提供深度信息,还需要能引发读者的共鸣。”

  Sigma Awards是一个全球性的数据新闻奖项,于2020年成立。评委来自路透社、《金融时报》和《经济学人》等媒体;哥伦比亚大学、阿姆斯特丹大学和亚利桑那州立大学等院校以及联合国开发计划署等组织。

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