把數據作為方法：數據敘事的理論與實踐

致謝
寫在前面：誰說數據是冷的
小劇場：當數據新聞編輯被創(chuàng)造時
選題篇
第1章 到哪里找源源不斷的故事？
1.1 選題的源頭
1.1.1 在突發(fā)事件后捕捉信息真空區(qū)
1.1.2 在日常生活中尋找值得深究的選題
1.1.3 從媒體報道中發(fā)現(xiàn)尚未被開掘的角度
1.1.4 從網絡討論中洞察公眾的情緒
1.2 如何讓選題的靈感持續(xù)
1.2.1 虛擬編輯部與頭腦風暴的線上討論
1.2.2 選題資源的積累
第2章 換位思考：好故事來自與讀者的“對話”
2.1 我的讀者是誰？
2.1.1 “魔彈論”反面：專業(yè)勤思的讀者
2.1.2 在讀者的差異中找到共性，引起共鳴
2.1.3 選題和讀者也會“同性相吸”
2.2 讀者想要什么？
2.2.1 信息增量：新聞熱點中的事實與觀點
2.2.2 社會關懷：情感抒發(fā)與認同
2.2.3 娛樂消遣：游戲是人類天性
2.3 “我”能做什么？
2.3.1 數據先行：分享研究發(fā)現(xiàn)
2.3.2 數據解讀：傳達價值觀點
2.3.3 數據呈現(xiàn)：追尋美的體驗
小劇場：讀者點菜
數據篇
第3章 數據研判：敘事的價值與可獲得性
3.1 數據是什么？
3.2 哪些數據更有敘事的價值？
3.3 哪些數據可獲得？
3.3.1 把選題策劃翻譯成數據需求
3.3.2 從選題到數據，數據組還能做什么
第4章 尋找和獲取數據：為數據敘事準備素材
4.1 尋找數據的快捷路徑
4.1.1 數據庫：專業(yè)數據的超市
4.1.2 社交媒體：輿論的廣場
4.1.3 搜索引擎：特殊問題的切入口
4.1.4 建立自己的數據資源庫
4.2 常用的數據獲取方法
4.2.1 統(tǒng)一下載導出
4.2.2 使用數據采集器
4.2.3 學點代碼爬數據
第5章 數據分析：發(fā)現(xiàn)藏在數據背后的“奧秘”
5.1 分析數據前的準備工作
5.1.1 建立目標：讓數據分析有的放矢
5.1.2 數據清洗：避免“錯進錯出”
5.2 用數據分析揭示關系、差異、規(guī)律和趨勢
5.2.1 文本型數據分析
5.2.2 數值型數據分析
5.2.3 其他數據分析方法
5.3 數據分析工具基礎
5.3.1 入門工具：Excel與集搜客
5.3.2 進階工具：Python
5.3.3 其他工具
5.4 關于數據分析的一些注意事項
5.5 撰寫數據核查與數據說明
5.5.1 如何對數據進行核查
5.5.2 如何撰寫一份數據說明
小劇場：當數據組做完數據
文案篇
第6章 數據敘事中的文案
6.1 雙重敘事之下，文字夾縫求生
6.2 圖文互釋，架構全局：找準解釋的“最小單元”
6.3 交代背景，開放“后臺”：生有涯而數無涯，主動“找補”不丟人
6.4 情動五內，不吐不快：夾議反能更“真實”
第7章 快準狠：不止“描述統(tǒng)計”
7.1 解讀數據，要又快又準
7.1.1 如何理解文案的“快”
7.1.2 如何把握好“準”的程度
7.2 文案好看？下筆要“狠”
7.2.1 善用數據修辭，學會“轉譯”
7.2.2 變換寫作文體，風格不止一種
7.2.3 調整段落節(jié)奏，有疾有徐
7.2.4 打出“金句”，會心一擊
第8章 數據驅動敘事，文案有沒有“套路”？
8.1 “縫合怪”：如何勾連數據與受眾？
8.1.1 根據數據敘事目標，確定敘事結構
8.1.2 豐滿敘事模式
8.2 如何論證才能以“數”服人？
8.2.1 論證的強度
8.2.2 論證的形式邏輯
第9章 重談標題黨：標題如何兼顧深度與“網感”？
9.1 重談標題黨：魚和熊掌，能否兼得？
9.2 A還是B？我們這樣擬標題
9.2.1 取舍數字
9.2.2 善用意象
9.2.3 靈活玩“梗”
9.2.4 嘗試對話
9.2.5 找準基調
第10章 資料庫：如何儲備寫作素材？
10.1 “三步搜集法”：一個實操案例
10.2 運用拓展資料時，事實本身就是一種觀點
10.2.1 觀點類：注意所用資料與論證的“共面”
10.2.2 事實類：注意結論得出的背景
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