数据交流看似是一项晦涩的工作。作为记者，我们如何将大量数据研究和分析转化为连贯且易于理解的报道？
数据记者往往具备这种技能，他们能找到呈现数据相关研究发现的最有效方法。
在ICFJ全球健康危机报告论坛网络研讨会上，非洲法典首席数据记者奥塔维亚尼（Jacopo Ottaviani）分享了他如何进行数据研究并如何将数据可视化给公众的技巧。 此次研讨会上，雅各布也讲述了他收集数据的经验，强调了数据中y轴的重要性以及如何建立对受众的信任等话题。
以下是雅各布所谈到的一些重要建议：
数据可视化方法论
数据可视化，指的是研究、收集数据；过滤、验证数据；再将数据可视化为一种图表类型，且将数据合并以创建故事的过程。
在开始写作前，必须明白数据中反应出最重要的信息是什么。奥塔维亚尼说：“我们在网上搜集的数据越详细，对公众的价值就越高。” 数据记者应尽量展现数据与知识体系之间的联系。
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如何收集数据
政府或非政府组织运营的在线数据库是数据新闻业主要的数据信息来源。 如果从业者此时寻求的是非公开信息，则可通过大学研究计划或众包（crowdsourcing）来跟踪数据。
在数据可视化前，确保对数据进行事实检查和验证。 创建可视化图表时，删除所有可能非相关信息，例如不必要的标题和说明。 最后则是将数据可视化为新闻故事。 这类故事内容可以是多媒体包（multimedia packages），系列报道，或者是围绕该数据所开展的社交媒体内容。
如何处理Y轴
图表可以反应出数据集所带来的信息。 数据记者应该清楚，Y轴的定义将改变信息讲述的方式。找到叙述图表的正确方法，才可得到读者的信任。因此使用数据可视化工具时要谨慎行事。与普遍的看法相反，Y轴不一定总是要从零开始才能准确显示数据。 在这个福克斯新闻论述Y轴的视频提到：“为了强调相关内容而去缩小范围，放大信息，并不影响数据准确性。”
记者可以操纵图表以隐藏信息，或将信息突出在某些数据点上的方式，去与数据可能反映真实内容想折衷。因为，记者想采纳的数据必须与其想讲述的故事所一致。
如何进行团队合作
数据新闻学是一个跨学科领域，往往由新闻工作者，开发人员和设计师共同组成，共同展示数据结论。 记者收集并完善满足读者需求的数据；开发人员利用他们的技术和计算机科学知识来帮助记者分析数据； 设计师则负责确保图表简洁性、准确性，以及使用视觉质量的工具来可视化数据。 在数据可视化过程中，每个角色都是必不可少的。
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如何在数据广度和深度之间做选择？
“（总的来说）我会尽量照顾到两者。”奥塔维亚尼说。 “我们需要提及数据的原始来源。即便原数据已经过处理，这类处理过后的数据仍然可以放入报道中使用。 这一过程可以放入文章结尾处的脚注。
他补充说：“记录数据处理过程是关键一环，读者们因此可以挑战故事处理逻辑。”
做数据推测时，有哪些要素是必须提及的？
“利用研究论文或机构网站的数据进行推测时，各类研究的方法论和样本是不可忽略的。包括他们怎么做出的假设、猜测，” Ottaviani说 “在报道中开门见山地告诉读者，这个结论是一个推测。并要解释这些假设和推测有哪些局限性，解释哪些情况会可能导致推测不成立。 重点讲清楚这一点很重要，”他补充说。
以下是网络研讨会期间为数据记者提供的一些工具和资源：
- Data Wrapper (工具包)
- Flourish (工具包)
- Lists of reliable sources by Quartz (数据库)
- AwesomeData (数据库)
- How to Lie with Maps (数据指导)
- Data Journalism Handbook (数据指导)
- 奥塔维亚尼提供的更多资源More resources。
作者Naomi Ludlow 是IJNet的一名实习生。
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