数据适用情况的精确判断方法

除了根据主题定位来细化数据的精确性，内容需要也是细化数据的重要标准。内容需要主要由以下几个方面决定。

首先，内容需要受到主体定位的影响——这是从主观角度来思考的。主体定位直接决定内容的风格、内容的人称与内容的精确度。

其次，内容需要受到受众类型的影响——这是从客体角度来思考的。受众类型主要是根据人口统计学变量划分而成的。比如根据年龄层划分，根据地区划分，根据知识学历水平划分……其体现的是由大化小的思维处理方法。受众类型影响内容的风格与类型。针对不同类型的受众群体，内容也要作相应的调整。

举个例子，根据年龄层次对受众群体进行划分，可以得到青少年、中年、老年三个层次。这三个层次中的受众，必然存在生活习惯、传播媒介使用情况等方面的差异。那么，这些差异就是收集数据所依托的条件。这个过程模式可以简单地表示出来：受众差异→内容需要→数据统计与收集。因此，我们就可以根据受众类型来精确定位数据收集的范围与类型。

不同年龄层次的受众：数据统计关注数据量、数据能够被接受的程度，收集数据要适用于目标年龄层次受众。

不同地理区域的受众：数据统计关注空间范围的选择，收集数据要适用于目标地域。

不同知识层次的受众：数据统计要考虑到知识沟的存在，收集数据要考虑到数据信息量的大小与包含知识量的深浅，以便适用于精确知识层次的受众。

不同性别的受众：数据统计要关注性别差异，收集数据要适用于不同性别人群的关注点，因性别而异。

……

如此根据受众类型来决定内容需要，进而决定数据适用情况及数据收集的情况。还有很多需要你在生活中留心不同的受众类型，以及他们的习惯、关注点等因素。(www.xing528.com)

除了主客观方面的因素之外，内容需要还会受到媒介渠道的影响，这是从中间媒介的角度思考的。不同的媒介渠道需要不同的表现方式；而不同的方式决定数据表现的精确程度。

记住一句话：此时，收集数据必须要适用于这种表现方式的特征。这就是在媒介渠道影响下考虑数据使用情况。比如，在视频媒介上表现的数据，应当制作得较为生动、灵活、直观，方便受众一眼读出信息；而数据的精确度要求就稍弱。

以新闻联播中所用图表为例（图2-4）。视频中的图表切换速度快，因此必须凸显图表中最重要的数字，以便受众一眼获取最重要的信息。而对于数据的精确性要求不高，所展现的数据也比较模糊。收集数据必须要适用于这种表现方式的特征。

图2-4　新闻联播《我国货物贸易额升至世界第二》

图 片 来 源：http：／／baidu.ku6.com／watch／08439363369703776065.html？page＝videoMultiNeed.

在网页上呈现的数据，就能够具有比较高的精确性。由于网页的可缩放性与超链接功能，数据所获得展现的空间更为巨大。因而，数据在网页上能够得到精细而具体的展示，与受众的交互性也更强。

财新网制作的数据新闻基本是基于网页。因而，在数据新闻中，有很大一部分是可交互式类型，即能够与读者互动的图表。这就需要量大而精确的数据。网页的多样性决定了网页上呈现的数据是多样化的，因而对于数据精确性的要求也比较高。

在移动媒介上呈现的数据，主要是以微信网页为载体，因而呈现形式多为长图式。尽管在表现灵活度上不如网页那么生动活泼，但也能包含足量的信息，所需的数据样本的精确度为中等。

移动端的数据可视化，应当优先考虑设计，其次考虑信息量。在移动媒体上，数据可视化侧重于用户体验，而不是数据的多少，甚至可以应用交互式的可视化。例如，网易的H5数据新闻页面，将“讲故事”的过程变为“玩游戏”的过程。将用户带入故事的讲述中，使用户亲身体验整个故事的发生过程，互动性更强，交互式明显，趣味性大大提高。这比单纯的数据图表更能吸引人。此时，数据的多少就不是衡量可视化好坏的唯一条件了。