体育新闻新浪体育新闻（怎么分析新闻报道情况）

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怎么分析新闻报道情况

亲亲您好，一、研究背景2010年，“互联网之父”蒂姆·伯纳斯—李说了这样一句话：“Date-driven journali** is the future”(数据驱动新闻代表未来)这句话在当时被广泛传播，使“数据新闻”开始进入公众的视野。关于数据新闻的定义，目前在新闻传播届采用最多的依然出自欧洲新闻中心和开放知识基金会共同编写的《数据新闻手册》中的表述：“与其他类型的新闻区别或许在于将传统的新闻敏感和使用数字信息讲述一则好故事的能力相结合而带来新的可能性，数据新闻能够帮助记者使用数据图表讲述一个错综复杂的故事。”结合上述两种对“数据新闻”的解释，我们认为：“数据新闻”就是在新闻报道中，以数据作为支撑整个新闻报道的核心论据，围绕数据进行信息的采集、整理、分析与呈现工作，最终形成的新闻报道。数据新闻的本质不仅是对数据的呈现，而更在于挖掘数据背后隐藏的意义与价值。现代体育离不开数据，体育竞赛过程中会产生大量的数据，数据永远都是体育赛事的核心。不论是奥运会、世界杯或是各种职业联赛，其比赛的最终结果都可以通过数据表现出来，而运动员的表现同样可以通过数据得以呈现。因此，体育媒体行业的工作人员想要报道好体育新闻，必然需要和各种数据打交道，数据显然对于体育媒体人来说相较于其他行业更具重要性。如今在大数据时代下，体育新闻人同样可以凭借大数据技术，来挖掘体育赛事数据，形成生动、有深度的新闻报道，大数据技术为体育新闻生产注入新动力。二、研究目的(一)了解目前我国网络媒体对体育数据新闻的应用现状相较于传统媒体，我国网络媒体较早开始了数据新闻实践，并表现出专门频道为主，专题报道为辅的运行模式。而传统媒体方面，虽然也在数据新闻方面有过一些尝试，但由于自身条件的限制，使得数据新闻在传统媒体上总是难以施展拳脚。比如，电视媒体在制作数据新闻时会受到播出时间的限制，纸媒则由于版面容量的问题限制数据新闻的刊载。而其在网络媒体上则不会受到版面和时间的限制，这就导致传统媒体的数据新闻在数量和质量上都无法与网络媒体相比。所以本文选取了两家网络媒体——《新浪体育》与《肆客足球》作为研究的主体，将这两家网媒在俄罗斯世界杯期间制作的数据新闻为研究样本，来探析目前我国网媒对体育数据新闻的应用现状。(二)研究当下我国网媒在制作体育数据新闻时存在的问题并提出对策本文通过对俄罗斯世界杯期间《新浪体育》与《肆客足球》制作的130篇体育数据新闻进行全样本内容分析，发现并分析当下网媒上的体育数据新闻在制作和传播应用中存在的问题，在借鉴西方主流媒体发展经验的基础上，结合我国的国情，为国内体育数据新闻的报道提供可借鉴策略。三、研究结果以及问题分析(一)新闻选题全面多样、特色鲜明，但预测类新闻相对较少本文将选题角度划分为六种类型，分别是：预测、赛后、回顾、场外、专题以及人物。随后将全部130篇体育数据新闻按照这六个类目进行统计整理，在俄罗斯世界杯期间，《新浪体育》和《肆客足球》制作发表的体育数据新闻，在六个类型的选题方面都有涉及，其中专题类新闻最多共有34篇，占总体样本的26%左右；而预测类新闻最少，只有11篇，占总体样本的9%左右。通过以上数据我们发现，目前网媒制作的体育数据新闻选题覆盖比较全面，且结合自身特色的专题类报道成为了数据新闻的“主力军”，但同时又比较缺乏对预测类新闻的制作。(二)体育数据新闻内容以文字叙述为主，可视化设计水平参差不齐本文将选取的体育数据新闻内容划分为两种类型，即非可视化数据新闻和可视化数据新闻。再将非可视化数据新闻分为纯文字和图文两种，将可视化数据新闻分为图表、视频、H5三种。经过统计整理发现：在俄罗斯世界杯期间，《新浪体育》与《肆客足球》发表的体育数据新闻在内容上主要以文字叙述数据的方式为主，共有67篇；在可视化数据新闻作品中，主要以H5形式的作品为主，共有32篇，占可视化数据新闻的51%；而视频类数据新闻较少，只占可视化数据新闻的5%左右。经过分析，发现目前网媒对体育数据新闻的报道内容多以文字叙述为主，依然处于数据新闻制作的早期形态；在数据可视化制作方面，多爱采用H5的方式制作数据新闻，同时也存在一些以各类数据图表为内容的可视化作品。另外视频数据新闻制作水平较低，多为动图配字幕的形式，所以目前的体育数据新闻可视化水平有待进一步发展。(三)体育数据新闻的数据来源多样，但通过自己挖掘的数据较少本文将选取的130篇数据新闻的数据来源进行统计，发现目前我国网媒在制作数据新闻时采集的数据主要来源于四个方面：一、自己挖掘；二、专业数据机构(主要为一些国外数据机构如：OPTA、Transfer Market、Squawka);三、官方网站(国际足联官网、机构官网、足协官网、维基百科)；四、外媒。经过统计整理发现：《新浪体育》与《肆客足球》在制作数据新闻使所采用的数据来源具有多样化的特点。这其中共69篇新闻的数据来自官方网站，占总体样本的53%左右；而利用通过自己的工作人员挖掘整理的数据进行报道的新闻只有15篇，占总体样本的11%。经过分析发现，目前我国网媒获取数据的渠道较多，说明大数据时代数据的开放程度变得越来越高；另一方面，目前我国网媒的数据新闻制作者应提高大数据挖掘技术，进一步提升自主生产、挖掘数据新闻的水平。四、研究结论及建议数据新闻起于西方、兴于西方，《卫报》是最早践行数据新闻的西方主流媒体，其制作的数据新闻获得业界高度赞誉。根据本研究对我国网媒应用体育数据新闻的现状分析，同时借鉴英国《卫报》在体育数据新闻方面的成功案例，可以得出以下研究结论及建议(一)提高预测类数据新闻比重，发挥数据新闻价值优势通过对我国网媒体育数据新闻应用现状的分析，发现目前我国网媒制作的体育数据新闻虽然题材多样，生产效率较高，但仍然缺乏一些具有深度的新闻报道。作为一名数据新闻记者，一定要有高水准的数据素养，具备敏锐的数据感知和分析能力，要能够在大数据的海洋中捕捞出最具新闻价值的数据信息，深挖数据背后所隐藏的故事，最终拟成有价值的选题呈现给受众，这样才能够使复杂的数据发挥出最大的价值。如要改变现状，一方面，新闻机构要对自己的数据新闻记者组织培训，邀请业界富有能力、经验的数据新闻记者来为自己的数据新闻团队授业解惑；另一方面，高校作为培养国家人才的大熔炉，也必须设立专门的数据新闻课程，来为社会培养具备高水准数据素养的新闻人才。虽然目前国内于2013年开始，也有几家高校开辟了数据新闻专业，毕竟还处于探索阶段，且培养出来的人才数量有限，还远远不能满足社会的需要。(二)提高数据可视化制作水平通过对我国网媒体育数据新闻应用现状的分析，发现目前我国网媒制作的体育数据新闻的可视化设计水平有待提高。“可视化”(visualization),来源于“visual”,原意是“视觉的”、“形象的”。事实上，将任何抽象的事物、过程变成图形、图像的表示都可以称为可视化。提高数据可视化呈现水平，首先，媒体需要在自己的数据新闻团队里组建一个得力的视觉团队。记者在将数据信息进行可视化处理时，需要兼备新闻、技术与艺术素养的专业人员来做视觉专业的工作。一个相对完整的视觉团队大致包括选题策划、文字摄影摄像记者、数据、美术设计、电脑制图、版面和网页设计等层面的人员。其次，在设计环节要对数据可视化工作有高要求。《卫报》“数据博客”前主编西蒙·罗杰斯曾说：“对好图表的追求，就像是要更多的阳光和免费巧克力。”数据新闻的可视化绝不是随意的将数据以图表的形式展现，在数据可视化的制作中还需要将图表进行美化，使可视化效果尽可能的贴合视觉感受，只有经过这样严苛地工作过程，才能为受众带来更好的阅读体验，良好的阅读体验是数据新闻生存的根本。(三)搭建属于自己的高水平数据库经过分析发现，目前我国的网络媒体基本没有建立属于自己的数据库，在制作数据新闻时，主要依靠两种渠道：一种是通过记者在网上查找搜寻数据；一种是花钱从专业的数据公司购买数据。如此现状，可能导致媒体人在制作数据新闻时受到数据开放程度的限制，而无法制作优质的数据新闻作品。数据新闻又称“数据驱动新闻”，因此必须要有高水平的数据库做支撑，才能保障数据新闻的质量。建立数据库同样有两种途径：一种是采集公共数据，主要是来自社会**渠道的一些公开数据源；另一种是媒体自身的数据资料库，是媒体在长期的新闻报道中积累起来的新闻素材和数据信息。基于这些渠道，我们便可以建立起一个高质量、结构化的专业数据库，为数据新闻报道打下良好的基础。从整体来看，我国的体育数据新闻在俄罗斯世界杯报道中的应用尚处于探索发展阶段，存在不少问题。数据新闻作为时代的产物，必然具有先进性，这种新型的新闻报道模式在我国拥有广阔的应用前景，值得学者、媒体对其进行研究。在今后的发展中，我国的体育新闻媒体需要改进数据新闻制作模式与方法，以追求更高质量的数据新闻作品。另一方面，更应将数据人才培养放在首位。只有人才队伍的壮大，才能够最终使我国的体育数据新闻获得强大的生命力，实现永续发展，实现追赶超越。

新浪体育怎么不更新

新浪体育不更新是因为疫情导致体育赛事取消或延期。根据查询相关公开资料得知，大型体育赛事属于人群聚集类活动，为防止疫情传播等，截止2022年11月5日，大部分体育赛事宣布取消或延期举办。新浪体育没有报道素材，更新不勤。