如何为数据新闻找选题？你可以试试这七种方法

南京大学新闻传播学院教授白净在过去两年中指导学生创作了超过五十篇数据新闻作品，主题涉及时政、教育、人口、经济、民生、文化、新闻出版、环保、科技、娱乐、体育等多个领域。这些作品的选题都是如何确定的？寻找选题又有哪些方法呢？听听她的分享吧！
作为一种新型报道方式，数据新闻正在越来越多地进入公众视野。虽然对数据新闻的定义五花八门，但教育界和媒体行业有一个共识，数据新闻至少要有三个要素：新闻、数据、可视化。
首先，数据新闻必须是新闻，具备新闻价值，是新近发生的事实，或者新发现的事实，或重要，或有趣，或解释现象，或揭露秘密；其次，数据新闻必须有数据支撑，通过分析数据进而发现问题并挖掘出新闻故事；另外，数据新闻通常使用可视化手段，呈现文字难以描述的内容，或者文字描述难以让读者更好地理解内容。可视化既可以很简单，比如在文字中罗列数据，或是做一个简单的数据图表，也可以很复杂，比如信息图、互动页面、动画视频等。
相比于一般新闻报道，数据新闻的选题多了一个要求：必须要有数据。那么是先有选题还是先有数据？这个问题就像鸡和蛋的关系一样，没有令人满意的答案。在选题操作中，既可以是选题先行，再去寻找数据，也可以是先找数据，进而从数据分析中找到新闻，无论哪一种情况，都要运用数据对所发现的问题或现象进行探究或解释，最后以恰当的方式呈现给读者。
作者过去两年从事与数据新闻相关的教学工作，指导学生创作了超过五十篇数据新闻作品，这些作品选题各异，涉及时政、教育、人口、经济、民生、文化、新闻出版、环保、科技、娱乐、体育等多个领域。这些作品的选题都是如何确定的？寻找选题又有哪些方法呢？
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关心时事
从新闻中寻找选题
很多数据新闻选题都来自新闻报道。平时阅读新闻时留意有可能做成数据新闻的选题，并把它记录一下，积少成多，就会形成一个选题库。
例如《134亿学前教育发展基金，你的家乡能分到多少？》的选题，就来自2018年11月20日的一条新闻，有媒体援引财政部网站公开信息，财政部将提前下达2019年学前教育发展基金，总计134亿元。学前教育发展基金是否每年都有？2019年的预算相较以往是增加了还是减少了？这笔预算的分配有什么规律？通过初步的信息梳理发现，与2017和2018年相比，2019年的学前教育发展基金减少了10%。数据分析还发现，学前教育发展基金每个省区直辖市都获分配，人口多，城市化率低，农村人口数庞大的省区，被分配的发展资金相对多，从一个侧面反映中央财政对欠发达地区的支持。