記者斜槓中——數據記者、數位專題製作人、Graphics engineer 在做什麼?|封面故事 2020 輯五

作者BIOS monthly
日期07.10.2020

編按:BIOS monthly 封面故事 2020・輯五〈安安,您做新聞?〉專訪劉致昕、何欣潔、方君竹三位青年新聞工作者外,也觀望當代台灣新聞的數位化。這幾年,數位製作人、圖像工程師、數據記者⋯⋯,不同的新聞職稱與新聞工作型態出現,新聞工作的定義漸漸被打開—— 

READr 數位專題製作人李又如,同時身兼記者;而 Mimi Chen 經歷數據記者工作,如今更體認數位專題 PM 的重要性; 網頁工程師 Daniel 從資料工程師轉戰投入新聞的資料視覺化、動態網頁。遊戲化的互動新聞是未來嗎?如何從數據裡找新聞?記者的斜槓,沿著時代軸線發展多維度的敘事能力。

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BIOS monthly:您的職稱為「數位專題製作人」,想請您分享這個位置每天需要處理的事務,以及需要具備的技能。團隊間如何協作?製作人的角色,是否也需要理解其他職位的工作方法以便安排團隊運作?

又如:這個職位也是一年多前才有的,在這之前記者都是自己的專題製作人,有了「數位專題製作人」這個職位後,我就負責打雜(笑)跟統籌的角色。

製作人是協調記者、設計師與工程師之間溝通的角色,多是直接對設計和工程師團隊 PM。做數據會去了解不同分析資料的工具,有些是記者自己可以去學的,我進來有學寫資料處理的 code,像 R(程式語言),但就是很初階的。

製作題目上有幾種類型:一種是 READr 自己的新聞專題。其實團隊久了,會培養出自己的工作模式和默契,對新進來的成員就比較辛苦。尤其是記者,在 READr 的記者有時不一定是要寫「稿」,而是因應專題形式提供不同的文本,甚至企劃,一開始記者們也會不太熟悉要交些什麼或者怎麼合作,製作人的角色就有點像翻譯,或是確認彼此的語言、想法、需求在同一件事情上。大家都熟悉了以後,製作人的事情就愈來愈少了(笑)。

有些專題並不是那麼像報導,像我們做過2020 總統候選人之事實查核計畫是開放民眾參與協力的;我們是《鏡週刊》子品牌,有時他們也會有題目來合作,比如人物組有很棒的故事、想做特製頁面,我會跟他們溝通可以用什麼樣的形式呈現,一起發想。

數位製作人是跟團隊緊密工作的,我們會定期開讀書會,研究好的新聞作品,這也是在尋找共同語言,記者主動了解做頁面的思維。

實際討論中,久而久之會知道我們想要的呈現是否可以透過工程師的技術做到,我們會有很多天馬行空的想像,工程師不需要跟我們解釋太多需要用什麼套件、如何做(他們會跟彼此討論,彼此精進),他其實只要告訴我們做不做得到。有趣的是除了技術以外,大家比較常討論的是做的「目的」跟「CP 值」為何,有些人覺得有工程師、設計師,就想做一些很炫的東西,比如新聞遊戲,工程師當然做得到,但它是最好的形式嗎?我自己覺得成功的新聞遊戲是不會有報導內文的,像國外The Uber Game是直接把它報導想要傳遞的事情結合在遊戲體驗中,而非玩完遊戲還要看一整篇的報導。

新聞的目的是什麼還是最重要的,比如做新聞遊戲是為了降低讀者進入嚴肅議題的門檻,議題太複雜於是想用視覺化呈現⋯⋯等等,目的確認後,就會發現達成目的的方式有很多種,工程師跟設計師可以針對需求與目的去提出更好的方法,而不是替報導加工。

BIOS monthly:通常 READr 要開始一個數位專題會由何起頭?如何判斷主題?接下來的流程又為何?

又如:READr 記者有自己的內容會議,偏向傳統的新聞室作業,記者報題、討論新聞,但我們在討論時最重要的要求就是 data driven(數據驅動),做資料導向的新聞。

如果是工程師要做特製頁面、設計師也參與的專題,每週例會,你的提案必須經過十個人投票同意(團隊有十五個人),才會進入製作流程。例會除了記者提案以外,其他人也可以提你感興趣的議題,也有可能成為題目之一。

除了需要較長時間的專題頁製作,我們最近也嘗試數據專欄,因為一個專題製作期較長,我們想要有帶狀的內容保持別人對我們的關注。加上專題的資訊量比較多,我們就嘗試把圖表或數據再抓出來,訴說一個新的故事。也有針對節日、歷史上的今天去做相關數據故事,或是沒有時效性、但有趣的小數據。像我們最近做了財哥專業檳榔攤的小數據,這個題目就是來自團隊裡團員提出的想法。市面上已經有很棒的檳榔專題,一時還想不到資料切入的新角度,就先以小數據試試水溫,研究是以檳榔攤名字為方向去撈數據。

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圖片來源:READr

BIOS monthly:在您製作過的數位專題中,面臨過最深刻的挑戰為何?

又如:先談談資料新聞比較不一樣的地方,我們不只訪問人,也訪問資料。我們不再做那種「訪問一個高雄市民就代表整個高雄市想法」的新聞,想透過資料給讀者更宏觀的視角;我們也開放報導的原始資料,除了增加報導可性度,也希望大家可以拿這個資料去做更多事;或者說我們做群眾協力專題,讓讀者可以一起加入新聞產製過程。

所以挑戰之處就是每次都要從資料的角度去重新思考一個題目,不管這個議題是新的還舊的。例如:我在這邊的第一個專題玩命運輸,當時台鐵運務員出來抗議勞權、空服員也出來罷工,有一個客運司機過勞死⋯⋯,我們就想談運輸業的過勞。很直覺地去採訪這些人、想要呈現故事,快要做完時,就有一個疑惑:什麼是過勞?工程師也覺得他每天很過勞啊,那為什麼我們瞄準這些人?除了運輸業有公共性以外,我們還想討論什麼?

我們訪問了嘉里大榮物流公司,那難道黑貓沒有嗎?我們訪問華航空姐,難道長榮就沒有過勞問題嗎?這些討論出現後,我才發現一件事:一開始在做題目時,我就有想到要拿到勞檢的資料,裡面會有違法勞檢規定的企業出現,這個資料在當時還不是公開的,現在因為一些立委的努力已經可以看得到。當時覺得拿到這份資料、可以應證這件事是真的就好,後來我發現這份資料才是最重要的。

這份資料是從二十六個縣市與工業區的二十六個窗口慢慢蒐集來的,我們看這份資料知道確實所有行業中,運輸業工作超時一直是榜上有名,我們選擇的受訪者也是每年都被罰的企業,這個故事的層次就出來了:政府明明知道這些運輸業有過勞情形,即便每年開罰,還是無法被改善。我們也得到了說服別人的角度,運輸業是全台最常過勞的產業,這也讓我發現資料的力量。

BIOS monthly:在您經手或參與過的數位專題,想請您挑選兩個在形式上與意義上有所突破的內容與我們分享。

又如:幾年前我們做過一起回家:原住民傳統領域吵什麼?,當時的狀況是巴奈在凱道紮營抗議,「沒有人是局外人」的口號很紅,但大部份的人不知道這底下的脈絡。我們就想更忠實呈現這個題目的脈絡,用卡片式閱讀讓讀者理解事件全貌,如果他對其中的某一個題目感到疑惑,就可以點進去延伸閱讀,知道更多事。讀者光看卡片裡的文字就可以理解發生什麼事,想知道更多的資訊就點進配件閱讀更多,這是我們嘗試滿足兩種不同讀者的嘗試。

去年我們做了2020 總統候選人之事實查核計畫,因為當時我做假新聞專題接觸到事實查核中心,以前沃草有做過即時辯論的事實查核,但我們去理解一個候選人不只在辯論的時候,任何公開發言都是重要的,媒體常會選擇性報導,即便講政見也不一定會被收錄。作為讀者,我們一直閱讀被選擇的新聞,無法看到候選人的全貌。很多即時新聞的記者一天要報很多條新聞,也沒有時間查證到底是不是對的。我就想說我們來做一個這樣的事實查核,當時記者只有兩個,就找其他媒體一起加入查核。

但只有媒體也不可能辦到這件事,所以我們尋求讀者的力量,公視每天會提供候選人公開發言的帶子,我們把這些影像以十五秒為一個單位的影片丟到雲端,讓鄉民來打字,打成逐字稿後再交給媒體查核,那時候鄉民的謄打率從來沒有低過 50%,非常地驚人。過去數據讀政治獻金我們也是用這樣群眾協力的方式完成,一個好的協力專案,民眾是很願意一起參與跟投入的。

BIOS monthly:您覺得這份工作是否有特別需要留意的新聞倫理或準則?

又如:對我來說,這就是新聞,新聞該遵守的都要遵守,本質上它就是新聞工作,只是形式與表現法不同。我們之前做租屋專題有一個遊戲我是租屋王!,挑戰一分鐘內可以租到多少房子,去玩的時候會有深深的挫折感⋯⋯例如預算訂一萬塊,發現大多數的房子都租不起;你有養貓,很多房東都會拒絕。好不容易租到,發現房子會漏水,或是凶宅。做為遊戲,可以設計得很誇張,但這些 data 都是真的,我們抓雙北的租屋資料,發現如果養貓,有七成的房子都是租不到的。在做視覺化呈現時,會討論到底是意象呈現還是有其他功能,這個本質還是根據於新聞、抓真實的數據。

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BIOS monthly:數位專題 PM 與數據記者是什麼樣的工作?您一開始如何投入資訊圖表企劃、動態網頁製作的工作?工作技術、性質,以及養成上,與傳統記者最大的差異性又為何?

Mimi:數據記者跟數位專題 PM 是兩個不同的職位,談到數據記者,我們可以先談一般記者,一般記者是用線人、採訪、閱讀找到新聞,數據記者則是從數據裡撈新聞點。數據記者的能力只是數位專題 PM 需要的能力其一,假設現在政府釋出一份政治獻金資料,資料記者就可以透過這份資料去做數據探勘;或是發生爐碴遍佈全台的現象,透過議題導向去蒐集環保署、土地檢舉等相關資料。數據記者的武器是分析,對數據敏銳度、雲端工具、視覺化工具的熟悉度也需要更高。數據工具有許多種,比如 spreadsheet、tableau,也有人用 R、Python。

數位專題是被創造出來的名字,它其實就是動態網頁,現在很多網站都在使用動態技術做呈現,這就是一種網頁裡的互動。我在研究所時上了一門《紐約時報》副總編輯開的圖表課程,當時台灣還沒有人在做數位專題,我看了《紐約時報》的數位敘事時,才發現新聞不是只有一種形式,可以用大量多媒體素材去堆砌成一篇報導。於是開始鑽研數位專題 PM 要學會的技能,包含數據分析、理解網頁架構怎麼畫、理解工程師與設計師的語言, 最重要的,是通盤了解後,用「產品」的角度去看網頁呈現,比較偏向產品經理需要的職能,像是知道 Wireframe 怎麼畫、前後端的需求,引進科技業產品經理需要的職能進入新聞產業。

我在《報導者》一開始是做偏向數據分析的記者,比如分析政治素人年紀、媽祖遶境的空污數據分析,之後跟團隊其他夥伴做了急診人生、爐碴互動網頁旗山找「碴」當農地變成掩埋場〉,過程中發現,應該要有個人出來做 PM,一般記者在外面跑採訪就已經超累,回到新聞室還要跟編輯、工程師、設計師討論內容的呈現,其實是非常吃力,需要一個專案控管的角色,我自己對這個職務很有興趣,於是就轉往數位專題 PM。

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〈急診人生〉

BIOS monthly:除了在工作技術上,在內容本身,數位專題角度製作出來的新聞與報導,又與過去我們所認知的新聞有何異同?

Mimi:本質上都是新聞,數位專題等於互動網頁,新聞的目的是透過互動網頁說故事。比如之前在《報導者》參與製作的〈血淚漁場〉,調查記者到印尼看到的所見所聞,我們想用影像呈現,網頁的目的還是說新聞,只是用什麼樣的媒材去說?我們會設定說故事的目的,比如希望讀者跟記者一起走進現場,那麼影像敘事就會比文字與圖表好。

資料新聞的本質也是,資料記者的武器是數據分析,但也會需要文字記者的見聞,像我之前在《天下雜誌》做了〈政治獻金大解密〉看藍綠兩黨獲得的政治獻金,當時看到遠東集團的金額很大,但我不知道背後代表的意義,反而是因為跟資深政治記者合作,才能透過他的眼睛去看到數據背後的原因。

BIOS monthly:數據記者通常如何去採集數據資料?如何鍛鍊解讀數據的能力呢?

Mimi:數學硬要跟數據記者有些關係的話⋯⋯應該是統計能力,像是做一些資料假設時,需要知道什麼是變異係數、中位數跟四分位數到底差在哪裡。平常工作內容包含找資料、做分析、採訪,都還是記者工作的一環。尤其當我們在做科學模型假設時,數據記者很需要不恥下問,因為數據牽涉到許多不同領域的專業,具備記者的好奇心能更投入這份工作。

我的數據能力一開始透過課程,練習設計軟體的使用、地理資訊軟體,各種工具都要熟,初期先熟悉資料要從哪裡找,第二是如何清整資料格式,第三是知道怎樣去看數字趨勢,是真的有這個趨勢還是假性趨勢?如何透過訪問去驗證數據假設,又是另外一個訓練。

我覺得數據記者很像在做學術研究,我們拿到一份一份資料會先做假設、例如想從這包資料裡看到什麼,透過數據分析去看假設是否成立。在前期會重複「研究、假設、驗證」這些的步驟,一般記者可能是先列訪綱、採訪、然後完成新聞,但數據記者面對的是未知的東西,要一直回頭做資料驗證,透過數據找到觀點後,再會回到記者本職,透過採訪與故事把觀點成立起來。

BIOS monthly:在您經手或參與過的數位專題,想請您挑選兩個在形式上與意義上有所突破的內容與我們分享。

Mimi:既能發揮形式優勢,又達到當初設定的目標,應該就是好產品,我想到我第一個做的急診人生新聞遊戲,是從八仙塵爆的背景下去發想題目的,在設定做這個遊戲之前,我們做了很多採訪,最後選擇透過遊戲的形式,講出急診醫生的困境;設計師跟工程師則是研究市面上的不同遊戲的玩法,例如 RPG、成長型、射擊型⋯⋯這麼多遊戲裡,什麼最適合呈現這則報導的角度?團隊也到醫院急診室坐了一天,觀察急診室真實的狀況,研究到開發完成大約三個月,把這個網頁遊戲做出來。

做完這個遊戲後,我最印象深刻是有一個講座裡,有個急診醫生跟我說,他做醫療分級的推廣非常久,但從來沒想過可以用遊戲去做,可以讓年輕人或無感的人也可以共感醫生的一天。我很喜歡這個新聞遊戲,因為它有教育的意義在,可以活很久,不像是新聞轉瞬即逝就沒了。

在《報導者》後期做過〈網路聲量=實際選票?24張圖解密六都市長的網路聲量戰爭〉,當時韓國瑜崛起,我們很好奇政治人物的空戰,是否會等於陸戰成績。當時開始注意使用者經驗(UX),當讀者用圖表看新聞時,我們必須去解決使用者看圖與文中間的斷裂點,於是跟團隊一起開發版型,設計出將圖固定住、文字持續走的網頁,能更符合圖表閱讀需求。

這個產品以「解決使用者困擾」的思維做出新版型,也可以延續這個邏輯,優化往後的圖表閱讀方式,做這個題目時,我已經偏向以產品經理角度去思考產品,怎麼幫助新聞產業,或是讀者有更好的使用者閱讀體驗。

BIOS monthly:您怎麼看數位專題的未來與發展?

Mimi:我跟幾個做數位專題的朋友討論過,分成悲觀與樂觀兩派。

樂觀地說,歐美做數位專題很久了,以「美國趨勢幾乎都是早台灣三年」的狀態來看,既然美國新聞業還能繼續做下去、也有人看,台灣讀者雖是小眾,但也還是會活著吧。數位專題本來就是跟隨載體與科技的變化,去做形式上的改變,也許是有持續發展性的。

但悲觀地想,很多人會以為數位專題、資料新聞是救世主,其實我持否定態度,數位專題是需要花費非常大成本,去做的一種新聞型態,團隊要耗時做數據分析、數位網頁設計,如果新聞業要追求的是單純的網頁流量,可能一個耗時三個月的新聞網頁,不敵一篇有爆點的人物專訪。我認為讀者看的還是新聞內涵,可以帶給他們什麼?讀者看新聞價值時,或許是考量報導背後的揭弊性,以及稀有性。

如果只是一個視覺超酷、亂七八糟的東西飛出來的網頁,但內容很弱,沒有給讀者新的東西,可能就沒有新聞價值。數位形式要解決的是使用者體驗,版型或技術要凸顯的是新聞價值,但新聞產業是否願意花這份心力去投資?這是比較困難的地方。

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BIOS monthly:資料工程師能夠參與的工作領域有許多,您特別選擇新聞產業的原因是什麼?您從《紐約時報》、《關鍵評論網》到《天下雜誌》,從事軟體工程師至經營圖像與數據,是什麼契機讓您決定更著力於 infographic 的發展?

Daniel:我大學讀的是資訊工程,去過一些科技公司當軟體工程的實習生。當時在矽谷那邊,很多同學畢業之後就去臉書、Google 賺大錢。我原本以為自己也會走上這條路,但是看到這些科技公司的商業模式,靠賣廣告在賺錢,覺得沒什麼興趣,甚至對矽谷的軟體文化有點失望。我開始思考,怎麼運用自己寫程式的能力做一些對社會有幫助的事?

那時候我有一個朋友在美國教育部實習,跟他聊的時候,發現新聞業其實很有趣,像是一種成年人的教育、幫助大家理解這個世界。剛好那陣子,《紐約時報》開始發展一些數位專題,我投履歷過去,錄取成為品牌跟產品工程師。當時我是完全沒有新聞背景的,在那邊接觸到一些記者跟做圖表的軟體工程師,對他們做的東西真的滿感興趣的,就想往 infographic engineering 這個方向發展。

很多工程師會覺得,做前端介面很簡單,不需要什麼很難的技術,但其實真的不是這樣。寫出一個網站可能不難,但現在瀏覽器都很複雜,要讓網頁的效能好、不同使用者的裝置都能跑得動,讀者又讀得懂,其實是很不容易的,也常常需要一些高難度的技術。這樣的挑戰非常有趣。

BIOS monthly:您的工作為網頁製作、Graphics engineer,想請您分享這個職位每天需要處理的事務,以及需要具備的技能,通常如何與文字記者協作?

Daniel:日常的工作其實滿雜的。如果正在執行一個題目,可能每天要跟設計師、PM 溝通合作;如果還在找資料、研究的階段,我也常常跟出去採訪、拍攝;另外有時候要跟公司的 IT 部門溝通,思考怎麼優化數位專題的架構和流程。做幾次專題下來,我發現很多部份可以被元件化,不需要每次花大量時間重工。

六月做完高雄市長罷免的投開票網頁之後,我知道不久後就要補選市長了,所以花了兩三天整理出一些程式碼,讓一些版型、按鈕可以留到下次再用。後來補選那次的投開票頁面,三天就做完了。如果未來數位專題在製作上更順暢、更簡單,我們也可以有餘裕去嘗試更多不同的內容。

從總統大選到現在,做了幾次投開票網頁,其實我發現跟記者合作真的很重要。我們可以做出一個頁面,但如果沒有其他資訊,讀者可能不會曉得該看哪邊,這就很仰賴記者的專業。高雄罷免跟補選兩次投票,我們有試著做一些分析比較,但要以什麼作為比較的基準?有一個失敗的例子,是當時罷免韓國瑜,我們想呈現高雄各區的同意/不同意票佔多數或少數,沒想到反對罷免的人都不出來投票,所以回去看當時的統計地圖,每一區都是黃色的(同意罷免票數>不同意罷免票數),這個地圖就失去意義了。如果我們事先預料到這種情形,可能就會用另一種方式呈現。

我們很希望記者跟我們多交流、了解我們在做什麼、知道可以為他們的報導帶來什麼幫助。經歷幾次合作,記者會比較清楚我們的流程是什麼,對我們的想像也會跟一開始不一樣。《天下雜誌》有一個專門的 PM,負責蒐集、評估數位專題要做什麼、怎麼開始做,跟大家溝通,帶領大家執行。我覺得這樣的角色很重要,否則我們常常不知道,應該由記者來跟你溝通,或者你主動跟記者提案?這個故事應該是數據導向,還是文字導向?其實很不容易。有這樣的角色,記者跟工程師都可以找他提案:「我這邊有人願意受訪」、「我這邊有一包資料可以研究」⋯⋯,由 PM 來統籌。

BIOS monthly:您認為在現在的時代,去製作數位專題,增加可讀性與互動性是為了服膺這個時代網路閱讀的什麼特質?追求報導內容的目的又是否與過往的新聞體質有異同?

Daniel:雖然報導的基礎一樣,做互動式的數位內容跟紙本內容的思考邏輯很不一樣。關於網站內容的呈現方式,我覺得大家還在摸索嘗試的階段,目前已經看到西方媒體做出很多創新的資訊呈現方式,但這塊還是會繼續發展。網站的優點在於讀者可以跟閱讀介面互動,你可以去點擊探索,更深入、更客製化地了解這份資料跟你的關係。

以我做投開票的互動式網頁為例。儘管現在越來越少人看電視,但很多人還是傾向透過電視看開票。網頁版提供一個相對自由、有彈性的選擇,讀者可以依照自己的興趣跟需求,選擇他自己想關注的選區。另外,如果有人在路上、身邊沒有電視,或者選後想要回顧票數分佈,也可能會選擇來讀我們的網頁。

數位內容帶來的呈現方式很多元,讓每一份報導可以運用最適合它的呈現來講故事,給讀者新鮮、有趣和有用的資訊。這就是所謂的「數位敘事」。但是,在今天的新聞環境之下,最好衡量數位新聞的績效還是不明確。這就是說雖然數位很容易看到一片內容的流量,但流量的高低不一定代表有沒有達到目標。

BIOS monthly:在您經手或參與過的數位專題,想請您挑選兩個在形式上與意義上有所突破的內容與我們分享。

Daniel:去年底我在《關鍵評論網》做了〈2020 關鍵大選——用民調數據,做觀察分析〉。起因是看到國外媒體 FiveThirtyEight 長期在做各家民調的總和統整,建立一個模型、推估候選人的當選機率。當時我覺得台灣缺少這樣的內容,就去聯繫一些美國專門做這類內容的人,問他們怎麼做?那時候聽他們講了很多統計相關知識,摸索了好幾個禮拜才完成。最後做出來的成品,可以看出蔡英文跟韓國瑜隨著時間改變、不同事件發生時的支持度,從數據反映出人們對於候選人的想法。記得那時候拿給總編輯看,他玩了 20 分鐘,一直說好有趣喔、好好奇某個時間點發生了什麼事。我覺得這樣的專題,新聞業同仁看到應該都會滿有感覺的。

另一個是今年六月《天下》製作的〈個人風險指數〉互動式頁面。我們取得防災中心的資料,讀者只要輸入居住地區、出生年份,就能估算出你 80 歲時居住地區的每年高溫有幾天、豪雨有幾天,登革熱的風險⋯⋯,像我剛剛說的,走向比較客製化的服務。其實我們也可以直接把大量的資料丟給讀者去探索,但往另一個方向走,我們可以設計出個人化的服務,讓讀者直接看到自己需要的資訊。

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〈個人風險指數〉

BIOS monthly:就您的觀察,台灣在數位內容的報導形式上未來的發展性為何?

Daniel:目前台灣數位新聞內容還是有資源不足的問題。一方面讀者還不習慣為內容付費,另一方面,因為數位新聞內容需要投入大量的資源跟時間,不論傳統媒體或新創媒體,願意投資這塊內容的還是不多。雖然媒體市場小,數位內容的發展也還不夠成熟,但台灣有媒體自由、言論自由,也有不少獨立媒體,是有發展基礎的。我希望在台灣的媒體組織對於數位內容能夠有更長期的規劃,投入更多的資源在建立制度以及文化上,而非只是員工個人的技術和專業。

 

#新聞 #報導者 #數據 #記者 #新媒體 #大數據 #資料新聞 #天下雜誌 #READr

BIOS 通訊,佛系電子報

採訪李姿穎 Abby Lee(李又如,Mimi Chen)|馬揚異(Daniel Kao)
撰稿李姿穎 Abby Lee(李又如,Mimi Chen)|馬揚異(Daniel Kao)
設計郝御翔
責任編輯溫若涵

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