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by 周珊珊 整理
荐·论文
标题： Clarifying journalism’s quantitative turn: a typology for evaluating data journalism, computational journalism, and computer-assisted reporting
作者： Coddington, Mark.
来源： Digital Journalism, 3(3): 331-348.
推荐人：徐笛（复旦大学新闻学院讲师）
推荐理由：
数据新闻在当下全球新闻界炙手可热，但对其概念的界定却依然模糊不清，它与计算新闻、计算机辅助报道也时常混用，Coddington的文章试图从四个维度来区分这三种新闻实践。
文章首先从历史角度分析了三种实践。计算机辅助报道（CAR）始于1950年代，它一方面依赖计算机收集数据，比如在线调查、在线访问，另一方面强调使用社会科学研究方法分析数据，比如统计的方法。2000年以来，CAR逐渐式微，因计算机已被广泛地应用于新闻业，无需再特殊强调。数据新闻是在开放政府、开源运动的推动下产生的，它融合了统计分析、计算机科学，可视化与网页设计等用于新闻报道。计算新闻则似乎无所不包，它综合使用算法、数据和社会科学方法。
作者进一步从专业倾向、开放程度、认识论和对公众的认知四个维度区分三种新闻实践。从专业倾向来看，CAR主要是由记者操作，数据新闻则可接纳来自不同背景的人士，计算新闻倾向于生产产品或提供平台，它更加欢迎不同专业背景的人。在开放程度上，CAR生产过程较为封闭，而受开源运动的影响，数据新闻生产过程较为公开透明，计算新闻因人力成本等原因倾向于封闭。从认识论角度分析，CAR侧重抽样和做因果分析，数据新闻更强调相关关系而非因果关系，计算新闻则依仗庞大的数据量，不刻意强调抽样。三种新闻实践对公众的认知也有区别，CAR将公众视作被动的受众，而数据新闻强调公众参与，计算新闻将公众视作主动的参与者，期待公众自行运用算法工具分析数据。
本文对于厘清基本概念，了解数据新闻、计算新闻发展的历史脉络大有裨益。但文章是以美国社会情境为分析背景，数据新闻在传入其他国家后，有各自不同的发展驱动力，后续可以进行个案的挖掘和对比研究。
完
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