媒体数据的可视化演变

在当今即时&高效连接人和信息的世界中，我们可以触手可及地访问大量信息。

然而，我们并非一直都处于这么信息发达的社会。

如果时间回到 20 年前的 2002 年，你会注意到绝大多数人仍在等待日报或晚间新闻，以帮助填补信息空白。

事实上，在 2002 年的大部分时间里，谷歌的搜索引擎市场份额一直落后于雅虎和MSN。

与此同时，早期的社交媒体化身（MySpace、Friendster 等）才刚刚开始上线，当时还没有 Facebook、YouTube、Twitter，甚至 iPhone。

迄今为止的媒体浪潮

每隔一段时间，新的技术发展和不断变化的社会偏好就会颠覆占主导地位的沟通形式。

随着时间的推移，这些转变似乎发生得更快，与技术的加速进步相一致。

原始媒体 （50,000 多年）人类只能通过人类活动传播他们的信息。演讲、口头传统和手写文本是最常见的传递信息的媒介。 模拟和早期数字媒体 (1430-2004)印刷机的发明，以及后来的广播、电视和计算机，为大众提供了一种强大的单向和廉价通信形式。互联媒体 （2004 年至今）Web 2.0 和社交媒体的诞生使每个人都能参与和创建内容。任何人的一条推文、博客文章或 TikTok 视频都可以传播开来，传播到全世界。

图片出处：visualcapitalist

每一次新的媒体浪潮都有自己的优点和缺点。

例如，数字化媒体是向前迈出的一大步，因为它使每个人都能参与到对话中，比如我们每天常用的社交媒体工具。

然而另一方面，算法和要筛选的大量内容也造成了很多不利因素。

当今数字媒体的问题： 过滤气泡(The Filter Bubble)：社会活动家兼作家伊莱·帕里泽(Eli Pariser)2010年在他的著作《别让算法控制你》中提出，是指新一代互联网过滤器具有记录功能，可以根据所记录的浏览痕迹建立一个不断完善的预测机制，推测网络使用者的好恶，从而阻碍人们对于世界真实完整的认知。当用户使用浏览器进行信息搜索、查询等工作时，服务器后台会依据浏览习惯呈现出相关性最大的信息，然后用户获取到的信息只是搜索引擎想让用户获取的结果，而背后逻辑基于大数据和算法。 

放大效应(Sensationalism)：放大效应原本是物理学中的一个概念，指的是三极管具有放大器的功能。1947年12月23日，美国新泽西小的巴丁、布菜顿一和肖克莱三位科学家在导体电路中用半导体晶体管把声音信号放大时，却意外地发现，在三极管中通过的一部分微量电流，竟然可以控制另一部分流过的大得多的电流，因而产生了放大效应。

在互联网信息传播领域，媒体信息的传播也存在着放大效应。所谓互联网的“放大效应”，指的是新闻信息在互联网上的传播和报道过程中，数字媒体有着类似三极管的放大器功能。某一新闻信息在现实空间里发生，并且在虚拟的网络空间领域传播并且成为媒体报道的议题后，其传播的广度和深度会扩大。然而在多级传播过程中，信息容易出现裂变，导致信息传播范围远远增大，也会导致原有的信息失真或变异，从而产生放大效应。 

点击诱饵(Clickbait)：旨在使读者想要点击超链接的东西（例如标题），尤其是当链接指向可疑价值或兴趣的内容——另外一方面，更突显现代人在数字化社会对于“只”阅读头条信息的偏执。

在深入探讨我们认为的下一波媒体之前，让我们首先分解前一波的共同属性和问题。

0：原始媒体

在第一波媒体浪潮之前，放大一条信息需要成本和时间。

再加上即使到了 1500 年，也只有 4% 的全球公民生活在城市中，可见在这个时代与大众进行有效沟通是多么困难。

或者，更生动地描绘出原始媒体是什么样的：信息的传播速度只有马的速度。

浪潮 1：虚拟和早期数字媒体

在这第一波浪潮中，新技术的进步在历史上首次实现了大规模通信。

报纸、书籍、杂志、收音机、电视、电影和早期网站都适合这个框架，使这些资产的所有者能够大规模传播他们的信息。

由于印刷书籍或广播电视新闻节目需要大量基础设施，因此需要资金或人脉才能获得访问权。因此，大公司和政府通常是守门人，普通公民的影响力有限。

图片出处：Google

重要的是，这些媒体只允许单向交流——这意味着它们可以广播信息，但公众的回应方式受到限制（即给编辑的信，或给广播电台的电话）。

浪潮 2：互联媒体

Web 2.0 和社交媒体等创新改变了游戏规则。

从 2000 年代中期开始，进入壁垒开始下降，最终任何人都可以轻松地在网上发表意见。随着互联网内容的爆炸式增长，对其进行分类成为第一个要解决的问题。

无论好坏，算法开始为人们提供他们喜欢的东西，因此他们可以消费更多。这样做的连锁反应是，每个争夺眼球的人突然发现自己在优化内容，试图“赢得”算法游戏以获得病毒式传播。

图片出处：Google

病毒式内容通常引人入胜且有趣，但也需要权衡取舍。内容可以通过耸人听闻、使用点击诱饵或玩弄事实来人为地吸引人。它可以非常有针对性地在一个特定的过滤气泡中引起情感共鸣。它可以被设计成激怒某个群体，并动员他们采取行动——即使是极端的。

尽管互联媒体有很多好处，但我们在社会上看到的两极分化比以往任何时候都多。一群人不能相互联系或讨论问题，因为他们甚至不能就基本事实达成一致。

也许是最令人沮丧的？许多人不知道他们深陷于自己的泡沫中，在这个泡沫中，他们只收到了他们同意的信息。他们不知道存在其他合法的观点。一切都是非黑即白的二极化，灰色思维越来越少。

浪潮 3：数据媒体(Data Media)

从 2015 年到 2025 年，全球捕获、创建和复制的数据量将增加1,600%。

有史以来第一次，大量数据变得“开源”并可供任何人使用。在如何存储和验证数据方面取得了巨大进步，现在甚至可以在区块链上跟踪信息的所有权。媒体和民众都在变得更加具有数据素养，他们也开始意识到互联媒体带来的社会弊端。

随着这一新浪潮的出现，值得研究它的一些属性并更详细地连接概念：

透明度：具有数据素养的用户将开始要求数据是透明的，并且来自可信赖的事实来源。或者，如果来源不是坚如磐石，用户将要求公开揭示和讨论方法学的局限性或可能的偏见。

可验证性和信任：我们如何知道显示的数据是合法的和真实的？平台和媒体将越来越希望向用户证明数据已经过验证，并一直追溯到原始来源。

去中心化和 Web 3.0：任何人都可以利用当今可用的大量公共数据，这意味着报告、分析、想法和见解可以来自越来越多的参与者。Web 3.0 和去中心化分类账将使我们能够在必要时提供对内容的信任、归属、问责，甚至是所有权。这可以消除通常是大型科技公司的中间人，并且可以让用户更直接地通过他们的内容获利。

数据讲故事：不断增长的数据素养和数据讲故事的爆炸式增长是通过结合数据可视化、叙述和强大的洞察力来理解大量数据的关键方法。

数据创造者经济：民主化的数据和讲故事的兴起正在相互交叉，为数据讲故事的人创造一个潜在的新生态系统。

开放式生态系统：就像开源彻底改变了软件行业一样，我们将开始看到越来越多的广泛可用的数据。在某些情况下，激励措施可能会从保持数据的专有性转变为将其公开，以便其他人可以使用、重新混合和发布它，并将其归于原始来源。

数据 > 意见：数据媒体会偏向事实而非意见。这不是关于权威、偏见、自欺欺人和告诉别人他们应该怎么想，而是更多地关于允许越来越多的数据素养人群自己访问事实，并发展他们自己的细微差别的观点。

全球数据标准：随着数据的不断激增，尽可能对其进行编码和统一非常重要。这将导致全球标准的制定，使沟通变得更加容易。

数据媒体的早期先驱

数据媒体生态系统刚刚开始出现，但这里有一些我们喜欢的早期先驱：

我们的数据世界：在经济学家Max Roser的领导下，OWiD 将全球经济数据整合到一个地方，并使其他人能够轻松地重新组合和有效地交流这些见解，做得非常出色。

USAFacts：由微软著名的史蒂夫鲍尔默创立，是美国政府数据的无党派来源。

FRED：圣路易斯联邦储备银行的这个工具只是多年来出现的许多工具的一个例子，这些工具使以前专有或难以访问的数据民主化。国际货币基金组织、世界银行等也创建了其他类似的工具。

FiveThirtyEight：FiveThirtyEight 使用统计分析、数据新闻和预测以独特的方式涵盖政治、体育和其他主题。

FlowingData：在 FlowingData，数据专家 Nathan Yau 探索了各种各样的数据和可视化主题。

Data Journalists：在《经济学人》、《华盛顿邮报》、《纽约时报》和路透社等出版物中，有令人难以置信的数据记者，他们正在探索可能的早期阶段。许多这些出版物还在大流行期间免费提供了他们的 COVID-19 工作，这当然值得称道。

数据新闻的发展和这些先驱的出现有助于让您了解数据媒体的起源，但我们相信他们只是触及了可能的表面。

数据媒体不是什么

从某种意义上说，更容易定义数据媒体不是什么。

数据媒体不是党派专家在新闻广播中相互争论，也不是旨在推动轻松点击的虚假新闻、错误信息或点击诱饵。

数据媒体不是只会强化现有偏见的回音室。

因为数据也不太主观，所以不太可能像我们今天看到的那样受到审查。

数据并不完美，但它可以帮助改变我们作为一个数字化社会所进行的对话，使其更具建设性和包容性。

（来源：JaronTam）

以上内容属作者个人观点，不代表雨果跨境立场！本文经原作者授权转载，转载需经原作者授权同意。​