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『簡體書』数据新闻实战:数字时代的新闻传播新范式与新方法

書城自編碼: 3865498
分類: 簡體書→大陸圖書→社會科學新闻传播出版
作者: 蒋丹彤、高彦杰 编著
國際書號(ISBN): 9787122427540
出版社: 化学工业出版社
出版日期: 2023-06-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 516

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編輯推薦:
1.本书面向数据新闻行业,对此新兴行业的人员来说,本书是一本不可缺少的指导书;2.书中运动大量的案例对数据新闻如何策划、如何制作、工具如何使用均做了详细的讲解,指导性很强;3.本书内容是计算机技术与新闻业的高度融合;4.本书对数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化等均作了详细讲解,并附有指导性代码,读者可参照并演示。
內容簡介:
《数据新闻实战:数字时代的新闻传播新范式与新方法》是一本面向数据新闻行业的技术类图书,内容包含数据新闻策划、制作等数据新闻业的专业知识,具体涉及数据新闻传播理论与方法、数据采集、数据处理与分析、数据可视化、人工智能等学科知识,并结合大量国内外媒体的实践案例,为读者理清知识脉络、提供技术方法。同时,详细解读使用相关软件工具的步骤与技巧,手把手指导相关从业人员制作出好的数据新闻。本书内容力求丰富翔实、操作清楚明了、案例典型丰富,为数据新闻从业者制作数据新闻提供有力的理论、方法与实践的参考。
目錄
第1章 数据新闻概论 001
1.1 数据新闻的概念 002
1.2 数据新闻的发展历程 004
1.3 数据新闻的发展现状 006
1.4 舆情分析与数据新闻 009
1.5 代表性数据新闻媒体发展现状 010
1.5.1 国外代表媒体 010
1.5.2 国内代表媒体 012
第2章 数据新闻特征与功能 015
2.1 数据新闻与传统新闻 016
2.2 数据新闻的特征 018
2.3 数据新闻的功能 021
第3章 数据新闻选题与策划 023
3.1 数据新闻选题 024
3.1.1 社会热点新闻 024
3.1.2 经济主题新闻 024
3.1.3 体育主题新闻 025
3.1.4 民生主题新闻 025
3.1.5 教育主题新闻 026
3.2 数据新闻策划 026
3.2.1 基于数据的策划 026
3.2.2 基于新闻事件的策划 027
3.2.3 基于主题的策划 027
第4章 数据新闻制作与传播 029
4.1 搜集数据 030
4.2 清洗数据 031
4.3 数据可视化 031
4.4 数据新闻制作 032
4.5 数据新闻传播 033
第5章 数据新闻中的计算机技术 035
5.1 数据采集概览 036
5.2 数据分析与挖掘 039
5.3 数据可视化概览 041
5.4 人工智能与大数据 042
第6章 数据采集 045
6.1 互联网数据抓取与爬虫 046
6.1.1 开源爬虫 046
6.1.2 闭源付费爬虫 055
6.2 搜索引擎高级语法 058
6.3 元数据搜索 064
6.4 公开数据集下载 066
6.5 数据采集法律与法规 067
第7章 数据分析 071
7.1 基于Python的数据分析 072
7.1.1 数据探索 074
7.1.2 词云 079
7.1.3 图数据可视化分析 083
7.2 相关性因素分析 086
7.2.1 过滤式 087
7.2.2 封装式 089
7.2.3 嵌入式 089
第8章 数据可视化 093
8.1 基于Power BI的数据可视化 095
8.1.1 数据读取 096
8.1.2 条形图和柱形图 098
8.1.3 卡片 103
8.1.4 折线图 104
8.1.5 组合图 105
8.1.6 环形图与饼图 107
8.1.7 散点图 108
8.1.8 分区图 109
8.1.9 漏斗图 110
8.1.10 仪表盘 111
8.1.11 矩阵 112
8.1.12 切片器 113
8.1.13 树状图 114
8.1.14 表 116
8.1.15 独立图像 117
8.1.16 彩色地图 117
8.1.17 构建一个数据新闻模板 118
8.2 基于Excel的可视化 120
8.3 基于Web技术的可视化 122
8.3.1  HTML,CSS和JavaScript 122
8.3.2 ECharts 126
第9章 人工智能与大数据 131
9.1 自然语言处理 132
9.1.1 分词 134
9.1.2 文本向量化 136
9.1.3 文本分类与情感分析 143
9.1.4 文本聚类技术 145
9.1.5 更多样的自然语言处理任务 148
9.2 大数据文本数据分析工具概览 149
9.2.1 基于PySpark的大规模文本数据分析与预处理 150
9.2.2 舆情监测平台简介 153
第10章 数据新闻案例与分析 157
10.1 新华网:【数·百年】看高等教育从“大国”向“强国”迈进 158
10.1.1 正文视频动态图表展示动机和历史 158
10.1.2 桑基图展示高校数量分布与层级 159
10.1.3 高校毛入学率极坐标图(Polar Chart)展示 162
10.2 新华网:冬奥小课堂|陆续发布!记住北京2022年冬奥会的这些元素 164
10.2.1 单栏图展示 164
10.2.2 按顺序展示元素 164
10.2.3 社交媒体分享 165
10.3 新华网:【数·百年】守护世遗瑰宝 贡献中国力量 166
10.3.1 新闻正文概览 166
10.3.2 分区图呈现世界遗产的新增数量 168
10.3.3 径向树状图构建中国世界遗产概况 168
10.3.4 世界和中国自然遗产和双遗产保护对比 172
10.3.5 极性图展示全国文物机构观众人次 173
10.4 澎湃:数说上海公园|公园总量5年翻了一倍 174
10.4.1 新闻正文概览 174
10.4.2 交替使用真实视频与动画 175
10.4.3 旭日图展示公园类型 176
10.4.4 公园地理位置分布 179
10.4.5 公园地理位置分布热力图 179
10.5 澎湃:数说冬奥|9金创纪录收官,回顾42年中国冬奥夺牌历程 180
10.5.1 新闻正文概览 180
10.5.2 冬奥会金牌项目分布 180
10.5.3 获得奖牌多的运动员/组合 183
第11章 数据新闻机构与媒体分析 185
11.1 财新网数字说 187
11.2 网易数读 188
11.3 谷雨数据 190
11.4 新华网数据新闻 192
11.4.1 新华网数据新闻简介 192
11.4.2 数据新闻叙事特征 194
11.5 搜狐数字之道 194
11.5.1 搜狐数字之道简介 194
11.5.2 数据新闻编辑的岗位要求 195
11.6 澎湃美数课 196
11.7 国外数据新闻机构 201
11.7.1 英国卫报 201
11.7.2 纽约时报 201
11.7.3 华盛顿邮报 204
11.7.4 数据新闻网 205
11.7.5 谷歌新闻计划 205
参考文献 208
內容試閱
随着大数据与人工智能时代的到来,信息技术不断渗透到社会的各个领域,并沉淀了海量的数据,掀起了以“数据”为支撑的技术革命浪潮。越来越多的应用被数据驱动,新闻也不例外,越来越多的新闻中以客观、翔实和直观的可视化图表展示观点与结论,这背后正是数据新闻这一新兴交叉学科的发展所产生的效果。同时,互联网的发展改变了传统新闻与读者的交互模式、新闻的获取方式,甚至是创作模式,越来越多的新闻素材建立在海量的数据基础之上,并通过互联网应用触达个性化用户。我们迫切需要一种方式能够高效加工新闻中的数据、文本等素材,以读者短时间内在手机等移动端上就可以快速理解的形式呈现结论和论据,甚至利用互联网丰富的交互模式让读者能参与新闻的互动,从而形成反馈。数据新闻这一新闻与数据科学的交叉学科应运而生。作为时代变革的观察者、记录者、参与者,新闻传媒业经历了新一轮的颠覆与重构,实现了数据、技术与新闻生产的融合,形成的新型报道形态——数据新闻,开始在国内外全面开花,并在新技术与互联网赋能下不断丰富发展。
目前,国内外各大新闻媒体都对数据新闻开展了积极探索,新闻从业者需要掌握新闻传播采编业务、计算机编程、数据采集、数据处理与分析、数据可视化、人工智能等多学科知识背景。由于数据新闻本身属于文理交叉学科,其中涉及的知识面广,不仅涉及新闻传播理论与方法,还涉及大量数据科学中的技术内容,因此,学好及应用好数据新闻面临巨大的挑战。例如,什么样的新闻主题适合制作数据新闻?如何用实用、主流的软件工具制作数据新闻?数据新闻制作的全流程是什么样的?国内外主流数据新闻媒体的实践与案例有哪些?为了更好地回答以上问题,笔者编写了本书,希望读者通过对本书的学习,能形成较为完整的知识体系,迈出数据新闻创作的步,并在未来还能将此书当成工具书进行查阅。
本书共分为11章。第1章数据新闻概论,主旨在于厘清数据新闻概念,梳理数据新闻的发展脉络,明晰其基本特征及主要形态,并对国内外代表性媒体的发展现状进行介绍。第2章数据新闻特征与功能,从数据新闻的特征和功能两个方面进行分析介绍,在与传统新闻的对比中明晰数据新闻的特点和优势,以更好地实现新闻传播的价值。第3章数据新闻选题与策划,聚焦新闻内容,探索适合通过数据新闻方式进行呈现的主题,通过具体技术手段,真正发挥数据新闻的优势和价值。第4章数据新闻制作与传播,从搜集数据、清洗数据、数据可视化、数据新闻制作四个步骤直观细致地介绍数据新闻生产流程。第5章数据新闻中的计算机技术,分别对数据采集、数据分析与挖掘、可视化等数据新闻制作环节中使用到的计算机技术进行概要介绍。第6章数据采集,聚焦数据从何而来、数据如何采集和获取、数据采集方式是否合规等问题,介绍如何通过爬虫、搜索引擎、公开数据集等方式获取数据新闻制作的基础“原油”。第7章数据分析,通过典型案例,直观介绍Python等数据新闻工具与数据分析环节常见的一些典型场景。第8章数据可视化,通过典型案例,直观介绍Power BI、Excel、Web等数据新闻可视化中的典型场景和工具。第9章人工智能与大数据,通过典型实例,介绍自然语言处理和大数据文本分析如何让数据新闻受益。第10章数据新闻案例与分析,详细介绍数据新闻典型案例。第11章数据新闻机构与媒体分析,介绍数据新闻的国内外代表性机构和典型案例,详细介绍数据新闻业界典型作品。
本书力求内容丰富翔实、操作清楚明了、案例典型丰富,真正为数据新闻从业者制作数据新闻提供有力的理论、方法与实践的参考。在本书编写过程中,参考了国内外诸多学者和新闻从业者的相关著述,结合了大量国内外媒体的数据新闻实践案例,为本书的理论梳理、技术阐述、素材分析提供了重要基础和支持。
编著者

 

 

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