作者：李存国，半岛都市报

来源：《全媒体探索》2023年5月号

信息整合类报道的挑战与能力培养

摘　要：作为一名新闻工作者，如何根据已有信息快速、准确地完成数据分析与整合？本文通过查阅相关书籍，并结合笔者20余年从业经历，透过信息类整合报道中常见的错误案例，将其划分类型、逐一剖析成因，试图就当前信息整合类报道面临的挑战提出解决路径与建议。

关键词：认知偏见；数据解读；离群值；整合类报道

在浩若烟海的网络信息或书报刊上提取有用数据，或充实新闻要素，或补充新闻背景，已经成为新闻从业者的必备技能。然而，一旦提取的信息出现以偏概全或断章取义，就极易让新闻全部或部分失实，轻则是小差错，重则构成造假，悔之晚矣。那么，这些问题是怎么出现的？数据信息的提取究竟有哪些门道？

数据信息错误使用的表现形式

01“想当然”心理作祟

根据既有的新闻事实，凭直观感受不假思索地对一件事物作出推断，很容易造成误判。

2023年春节期间，沉寂3年的旅游市场随着疫情防控政策的调整重新焕发了生机。笔者在一则报道中看到，某地一名胜景区7天长假实测入门游客量较上一年同期增加了25%，另一景区的游客数量则同比增加20%，作者由此得出结论，上述两大龙头景区春节假期的旅游收入将至少增加两成。但若仔细一想，恐怕并非如此。距离远近是衡量旅游行业发展的一项重要指标，目前刚刚复苏的旅游市场仍以短途游为主，加之春节假期外地游客并不多，可以轻松到达景区的本地游客虽然数量增加了，但他们花的钱未必会增加。所以，这样的推论是想当然、没有根据的。

02或多或少的认知偏见

每个人都是独立的个体，人们对新闻事件的喜好程度不尽相同，在认知上也有差异。如阿根廷捧得2022年世界杯冠军奖杯之后，在无数球迷为精彩的现代足球欢呼雀跃的同时，仍有少数人在质疑本届杯赛上裁判作出的几场争议判罚，认为世界杯受到资本的挟制，已经完全丧失了公正、公平。

在新闻工作中，它的表现形式就是我们只愿意提取我们愿意相信的内容，即便是这些信息可能存在错误也一律照单全收，尤其是对于名人大家的著作、表述更是不加判断，深信不疑。

03专业知识存在欠缺

如今的受众对于新闻报道的需求越来越趋向于服务性、专业化，专业知识素养已经成为衡量新闻工作者是否称职的试金石。这不仅要求我们加强学习、日积月累，而且更要求我们对笔下的文字字斟句酌、一丝不苟。

如在此前的媒体报道中，我们经常看到在城市年度经济数据公布后，有的媒体把GDP数据前面的“名义”二字从标题和导语中统统去掉了。稍懂一点经济学常识就会发现这非常不严谨。GDP分为名义GDP和实际GDP，两者之间有明显差别，后者考虑了物价变动因素。这与统计学、经济学等相关专业知识的缺乏有关。

再比如，有的媒体在报道全球发达地区和落后地区现状时，对“绝对贫困”“相对贫困”傻傻分不清，甚至一律统称为“绝对贫困”，或将某国称为“贫困国家”“贫困大国”。事实上，“绝对贫困”是指连最低限度的衣食住都无法确保、连能否活下去都无法保障的一种贫困状态，这个定义超越国界；而“相对贫困”则是一个相对概念，在不同国家或地区都不同程度地存在。

04片面追求时效埋下隐患

时效是新闻的生命线，在移动互联时代尤其如此，推送得稍晚一点效果就可能大打折扣。然而，片面追求时效，不顾来源是不是权威、不考虑所引用的信息是否准确全面、不尽职审核，便会给新闻的真实性留下隐患。

整合信息需考虑的几个问题

习惯决定结果，工作中养成勤于分析的习惯非常重要。那么，面对收集到的各类信息，我们该怎么做？

01相关性不等于因果关系

分析从网络或书报刊上搜集到的信息，我们有时会发现，某两者或多者之间存在密切关联。但关联不等于存在因果关系。比如有的法治类报道，会将暴力行为与观看血腥暴力影视剧挂钩，认定后者是因，前者是果。但事实上，两者之间仅是存在关联，也就是说观看血腥暴力影视剧未必一定会产生暴力行为，而暴力行为的产生也未必一定是因为观看了血腥暴力影视剧。

这种情况在新闻采写过程中也会遇到，出于认知或者口述的原因，有些受访者的表述或提供的材料未必准确，这都需要我们在整理采访提纲时客观分析事物之间的关系，不能硬性地扣上因果关系的帽子。比如在采访一些长寿老人的养生秘诀时，受访者会直接将其归结于老人经常跑步、登山等。诚然，跑步、登山会促进身体健康，但这未必适合所有老人，而且也可以理解为，正因为老人身体健康，所以才能保证他经常去跑跑步、登登山。这两者之间的因果关系并不十分明确。毕竟，过度健身对身体的损害也是有目共睹的。

02错误信息印证不了任何结论

曾有人片面地认为，为了印证一个结论或得到某种结果，对事实进行“合理”修改无伤大雅。事实上，这不仅损害了新闻的真实性原则，更是贻害无穷。如果在搜集信息、分析数据的道路上敷衍了事，一心求快，极易得出偏离事实的结论。

03人工智能的结论也未必可靠

随着ChatGPT的出现，人工智能写稿的趋势越来越明显。但是，对人工智能绝不能完全相信。人工智能依赖的算法不管多先进，通过对真假莫辨的数据信息的处理，并不能保证得出的结论都是客观的。因此，将新闻整合工作全部交给电脑、当甩手掌柜的想法不可行。

04“可怕”的平均值

试想，河的两岸有同一种动物，东岸的幼崽死亡率极高，就会把西岸平均寿命值拉下来，但这样的平均值真的符合西岸的真实情况吗？在整合新闻的时候，我们也极易陷入这样的“平均值”陷阱。所谓平均值，是用所有数据相加的总和除以数据的个数，它代表的总体平均水平存在的一个致命缺点便是特别容易受到极端值的影响，当出现偏小数值时，这个平均值必然会降低。

在对相关数据作报道时，要特别留意其中的极端值，也就是“离群值”的存在，既不能放大它的存在，也不能一删了之。离群值有时就像脱缰的野马，与我们掌握的其他信息严重相左。遇到这类数据信息时，首先要分析这一数据出现的原因，而非囫囵吞枣、直接照搬。林林总总的事物都会有变异的极端表现，如果是正常操作、统计中真实出现的，那它应与其余观测数值属于同一总体，不应该被刨除，需要在报道中加以特别说明。其次，倘若是因观测、笔误等主观因素而产生的非正常数据，那就应该直接删除。比如，我们在报道一家上市公司年报业绩的时候，必须要将政府补贴、业绩计提、技术研发、突然而至的极端天气导致的商品或原材料周转率骤降等因素统统考虑进去。

数据使用如何更科学、准确

数据信息的提取、使用不当，会给报道留下遗憾。笔者认为可以从以下几点努力，让自己的数据信息提取、新闻报道整合更加充实、准确、耐读。

首先是自我训练，培养数据解读能力。客观、准确地整合网络、书报刊上散落的数据信息，要掌握数据解读能力，将信息灵活地提取出来。这个解读不仅要准确，还要包括分析数据、信息表达。在实际工作中，要做好三种能力的训练：一是透过表面现象精确判断背后本质的洞察能力；二是精准把握事物本质进行逻辑分析的思考能力；三是根据已有判断，综合上述两种努力进而得出结论的能力。只有这样才能真正让数据信息恰当、准确地为我所用。

其次是直面数据提供的信息，敢于推翻预设的主题。毋庸讳言，整合类报道在发起之前难免带有主观色彩，甚至可以说一开始便是按图索骥、带着观点找素材。事实上，我们不仅不能仅凭眼睛看到的东西就作出判断，而且更需要在搜集资料的过程中随时对报道主旨和方向作出修正。

结 语

整合类报道是一种新闻重塑，考验新闻从业者的信息搜集能力、数据解读能力及语言表达能力。前两者是基础中的基础，是一篇报道成稿的关键和前提，也是考验作者各方面综合水平的试金石。在全媒体高速发展的时代，数据信息的搜集与解读亦应成为新闻从业者的制胜利器，用好了就能奉献更多有理有据有嚼劲的好新闻。

《全媒体探索》杂志是由大众报业集团主管主办的新闻传播类专业期刊，国内统一连续出版物号CN 37-1526/G2，国际标准连续出版物号ISSN 2097-048X。2021年8月创刊。

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