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  • 把数据作为方法 数据叙事的理论与实践 方洁 等 著 经管、励志 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 方洁葛书润邓海滢惠一蘅等著
    • 出版社: 中国人民大学出版社
    • 出版时间:2023-02-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: 方洁葛书润邓海滢惠一蘅等著
    • 出版社:中国人民大学出版社
    • 出版时间:2023-02-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2023-02-01
    • 字数:359
    • 页数:356
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787300313849
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:中国人民大学出版社

    把数据作为方法 数据叙事的理论与实践

    作  者:方洁 等 著
    定  价:128
    出 版 社:中国人民大学出版社
    出版日期:2023年03月01日
    页  数:356
    装  帧:平装
    ISBN:9787300313849
    主编推荐

    内容简介

    这本书是基于对RUC新闻坊的田野调查的观察笔记。我们试图带着读者体验一场如何用数据进行叙事的旅程:通过还原每一个细微的实践场景,让读者感受我们当时之所做所想,以微薄的经验和反思对数据叙事的理论和方法展开探讨。我们把数据作为方法,去探索叙事的可能性,探索如何运用数据叙事在这个信息和观点纷杂的时代做更有效的沟通。

    作者简介

    方洁,传播学博士,中国人民大学社会与发展研究中心研究员,中国人民大学新闻学院副教授。国内最早开设数据新闻课程的教师之一,著有《数据新闻概论》(第二版),发表多篇数据新闻领域的核心期刊论文。微信公众号“RUC新闻坊”及其工作室的联合创始人兼指导教师,指导的作品已获得多个赛事的20多项大奖。 葛书润,中国人民大学新闻学院2020级直博生,现任RUC新闻坊主编,2019年至今,参与创作、统筹60余篇作品。立志以数据为斧,开拓媒介叙事的新方式;以知识为锚,探索公共表达的新可能。 邓海滢,中国人民大学新闻学院2022届硕士研究生,RUC新闻坊资深编辑,研究与实践方向为数据新闻和媒体融合。2018年至今,参与过40余篇作品的创作,负责数据、可视化和文案的统筹工作,作品曾获中国数据内容大赛很好数据应用金奖等。 惠一蘅,中国人民大学新闻学院2021级硕士研究生,RUC新闻坊资深编辑。研究方向包括数据null

    精彩内容

    目录
    写在前面:谁说数据是冷的

    小剧场:当数据新闻编辑被创造时

    选题篇

    第1章 到哪里找源源不断的故事?
    1.1 选题的源头
    1.1.1 在突发事件后捕捉信息真空区
    1.1.2 在日常生活中寻找值得深究的选题
    1.1.3 从媒体报道中发现尚未被开掘的角度
    1.1.4 从网络讨论中洞察公众的情绪
    1.2 如何让选题的灵感持续
    1.2.1 虚拟编辑部与头脑风暴的线上讨论
    1.2.2 选题资源的积累

    第2章 换位思考:好故事来自与读者的“对话”
    2.1 我的读者是谁?
    2.1.1 “魔弹论”反面:专业勤思的读者
    2.1.2 在读者的差异中找到共性,引起共鸣
    2.1.3 选题和读者也会“同性相吸”
    2.2 读者想要什么?
    2.2.1 信息增量:新闻热点中的事实与观点
    2.2.2 社会关怀:情感抒发与认同
    2.2.3 娱乐消遣:游戏是人类天性
    2.3 “我”能做什么?
    2.3.1 数据先行:分享研究发现
    2.3.2 数据解读:传达价值观点
    2.3.3 数据呈现:追寻美的体验

    小剧场:读者点菜

    数据篇

    第3章 数据研判:叙事的价值与可获得性
    3.1 数据是什么?
    3.2 哪些数据更有叙事的价值?
    3.3 哪些数据可获得?
    3.3.1 把选题策划翻译成数据需求
    3.3.2 从选题到数据,数据组还能做什么

    第4章 寻找和获取数据:为数据叙事准备素材
    4.1 寻找数据的快捷路径
    4.1.1 数据库:专业数据的超市
    4.1.2 社交媒体:舆论的广场
    4.1.3 搜索引擎:特殊问题的切入口
    4.1.4 建立自己的数据资源库
    4.2 常用的数据获取方法
    4.2.1 统一下载导出
    4.2.2 使用数据采集器
    4.2.3 学点代码爬数据

    第5章 数据分析:发现藏在数据背后的“奥秘”
    5.1 分析数据前的准备工作
    5.1.1 建立目标:让数据分析有的放矢
    5.1.2 数据清洗:避免“错进错出”
    5.2 用数据分析揭示关系、差异、规律和趋势
    5.2.1 文本型数据分析
    5.2.2 数值型数据分析
    5.2.3 其他数据分析方法
    5.3 数据分析工具基础
    5.3.1 入门工具:Excel与集搜客
    5.3.2 进阶工具:Python
    5.3.3 其他工具
    5.4 关于数据分析的一些注意事项
    5.5 撰写数据核查与数据说明
    5.5.1 如何对数据进行核查
    5.5.2 如何撰写一份数据说明

    小剧场:当数据组做完数据

    ……

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