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新一线城市研究所分享
本期嘉宾
沈从乐 《第一财经周刊》编委，新一线城市研究所主编
嘉宾分享环节
大家好，我是沈从乐，现在负责新一线的整个项目。我们是一个定位在做城市数据的团队，新一线城市研究所起源是在2013年的时候，第一财经周刊做了新一线城市的评选榜单，我们的出发点是不利用过去传统的GDP、人口规模数等这些统计数据来做城市的分析，而是直接采用了类似于国外的麦当劳指数等这样的概念去做城市的商业资源的定级，来评判中国哪些城市未来可能会成为新的一线城市。
我们这个团队是在2015年的时候正式成立的，因为2015年正好互联网的各种用户数据也开始在市面上比较多见，我们自己在原来线下的商业资源的基础上采用了一些互联网的数据，做了“中国哪个城市最让会让年轻人感到最幸福”这样的一个报告。我们的切入点因为当时结合了互联网数据，所以重点放在了城市数据的这一个点上，又因为是媒体背景所以我们也觉得自己是一个数据新闻的团队。
新一线城市研究所作品截图
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1
新一线在数据新闻做了哪些探索
目前我们的生产形成了比较好的流程机制，每个星期数据新闻的产出也比较固定，视觉体系上呈系列化，从主题上我们的城市这个话题相对议题比较集中，所以我们目前的定位还是在垂直领域，当然城市本身是一个非常大的话题，加上商业之后几乎是方方面面的选题都可以做。以上是大概介绍了一下我们在数据新闻这块做了哪些事情，接下来想跟大家探讨一下数据新闻到现在这个地步之后可能会遇到的一些问题。
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2
团队成长过程中遇到问题
今天还想讲一下在数据新闻生产已经在国内发展两三年之后大家可能在实际的业务操作当中碰到的一些问题。比如我们团队很典型的一件事情就是手工劳动。我们在数据的生产中已经加入了机器或者代码、数据库这样的一些方式去做。但是在数据可视化的阶段，目前我们是用数据可视化工具比例最低的一个团队。我们用excel在记者层面上出图，生成完之后交给设计，但是大部分的事情都是在设计的环节当中以手工劳动的方式去呈现的。
其实现在团队里基本上禁止团队的成员用tableau去做数据的可视化方案。因为曾经出现过记者过于依赖tableau去把数据变化多端的呈现出来，而并不是仔细思考数据内部的结构，只是纯粹追求可视化当中的酷炫好看，就会导致到最后图表过于复杂，读者完全没有办法去理解这张图，而是直接避开图表的这样的反馈。
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另外一个点是作为一个新闻生产的机构和团队，总归是要追求新闻热点的。但是由于数据新闻本身生产的时间周期比较长，所以如果真的是去追热点的话。就会遇到疲于应付热点的情况，甚至是忙不过来最后做完后没有时间总结的状态。
一个更严重的问题是如果把一个选题当新闻做就是易碎品，做完就结束了，对于整件事情的了解就停留在这个选题上，包括所有的数据也会成为易碎品就过去了，因为比如隔一年之后整个数据更新了，如果不导入新的数据再去分析，这个框架就成为了过去时，这里面的所有数据难以沉淀下来。大家应该也会碰到这种问题，每次做完之后效用没有那么高，虽然会比文字性的效用高一点，但是那种满足感和长期沉淀的感觉还是没有建立。
另外还有一个特点就是技术增长缓慢。毕竟在团队里面大部分人还是数据新闻中背景出身，技术的底子都是靠平时现学现用去搭的，不是科班的系统性的学习的过程，而且很多时候是遇到一个问题先解决一个问题，就会显得仓促。技术增长缓慢会给团队很多人带来焦虑感，所以我就提出了一个命题：“当我们在数据新闻里越走越深的时候会遇到哪些问题”。我们建立团队之后这个团队未来能够走向何方，这是我觉得现在这个阶段可能大家都会有一些疑问的地方。今天把这个问题抛出来与大家探讨。
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走出泥潭的几种方式
搭建数据库应该是一个很常用的避免数据难以沉淀的方案，在这个过程当中一方面我们把过去做选题的时候积累的数据的版本以及数据爬取代码保存下来，这样话这个代码我以后再用到时候只要调出来然后更新一下数据就可以了。我们在搭建自己的数据库的平台，并将我们的数据导入进来，以备未来更好的去提取和综合处理一些交叉分析的事情。
在手工劳动方面我们与设计在沟通，建立一些简单的数据图表做一个定型，经过一些简单的培训之后能在一个比较好看的框架下把它复刻出来，用最上手工具来完成最好的作品。现在存在的问题就是创意会被这些图表的固定的格式限制住，导致团队创造力的枯竭。
另外一种团队激励的方式是。我们在探讨一些商业化的方法，去发挥数据本身的价值。现在大数据行业这么热，那作为文科生出身的这一群数据新闻的人能不能在里面真正的发挥作用，比如包装数据，解读数据，去把数据传播出去的这种能力。比如数据如何去改变城市，甚至影响到政府的决策等。这些都是我们在考虑的商业化的方向。
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《在外资便利店最多的新一线城市，全家是这么做生意的》
提问交流环节
Q1
请问数据新闻团队目前如果遇到了一些问题，你觉得目前解决得比较好的问题是什么？你觉得最难解决的是什么问题？
我觉得目前我们解决得比较好的是数据沉淀的问题，因为它其实还是在业务和技术本身的问题，只要有沉淀的意识，加一些技能的学习就可以做下来。
我觉得最难的，还是生产效率提高的问题，到目前为止还很少看到能把效率和创意结合得很好的团队或尝试。不仅仅是制作周期和热点之间的矛盾，而是数据可视化如果变得工具化，就会妨碍更好的数据可视化作品的诞生——它的背后创意带来的“作品感”更重要。
Q2
对学生而言数据新闻的学习从哪方面入手比较重要？
对学生而言，应该是数据素养吧。看学习数据新闻的目的是什么，但总的来说，市场上对于数据新闻专业的需求没有想象的那么多，尤其是前面一波热点过去之后，最近好像很少看到针对数据新闻的招聘了，所以一味地觉得这是一个“很有前景”的就业机会，会太盲目了。如果是为了帮助做一个更好的媒体/传播人才，那么数据素养在未来都是最实用的东西，现在很多媒体会要求普通记者能够处理基础的数据图表，公司的PR、mkt部门也会有数据营销的战略，诸如此类，都是有数据素养之后能够更好提升工作能力的事情。当然，即使在数据新闻的专业领域，我个人认为数据素养的重要性也大过对代码之类的技术掌握本身。
Q3
我有个问题想问下从乐老师，新一线目前有商业化的尝试嘛？或者在商业化这块儿有什么规划吗？
商业化的尝试已经开始了，概括来说是数据变现，发挥数据本身的价值。传统行业到新兴行业，用数据商业化盈利的公司太多了，传统的有咨询公司，新兴的有互联网大数据公司。
Q4
新一线的很多作品都基于数据指标，比如关于新一线城市的几个指标，它的选取上做了哪些功夫吗？新一线现在有自己特有的指标体系吗？
新一线的城市指标一直是我们非常重点在打磨的东西，一方面我们在更广泛地拓展数据源，source多了，模型调整空间更大，另外就是我们也在学习更多科学的模型建立方法，比如最早我们的各项指标汇总的模型是主观权重，后来开始逐步引入客观权重来做。目前新一线城市指标是有它比较鲜明的特点的，大概概括下是：轻统计（局），重商业，关注互联网和年轻人。
整理人：高赫
资源链接
哪些中国城市的创新力最强 | 新一酱大榜单
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