本周的“數據新聞精選”欄目將為你分享整理好的數據源，讓Uber的工程師帶着你，做專業的數據可視化；另外，兩名數據新聞愛好者想象了一下數據新聞未來的發展趨勢，並總結出數據新聞未來所可能演進出的三種形態。
向Uber的軟件工程師學做可視化
英國地理信息協會（The Association of Geographic Information）每年都會舉辦名為GeoCom的大會，力圖讓地理信息分享更加便捷高效，2018年大會的主題是“提高生產效率”，於11月8日在倫敦舉行。
Uber公司的高級軟件工程師Giuseppe Macri為參會者分享了他們的數據可視化工具和Uber的數據系統運行。他向聽眾們推薦了Kepler.gl，並以這個工具為例，說明Uber的可視化製作。
Kepler.gl是一個強大的開源地理信息分析工具，適用於處理大規模數據集。Kepler在網絡瀏覽器中運行，你可以上傳高達250MB大的文件到網頁上，如果你的文件包超出這個容量，試試在Safari上運行。Kepler可以用於處理csv，jsonhe和geojson等格式的文件。
Macri分享了8個可視化項目的數據源，數據新聞愛好者可以跟着他的講義，試着用他提供的數據來製作非官方的可視化圖。
數據新聞的未來
數據新聞的迅猛發展使人們不禁對它寄予厚望，希望它負擔起社會“看門狗”的職責來。但是目前這大概只是一種過於樂觀的估計，因為除了通過大型媒體或機構，讀者很難見到數據新聞的“真身”，畢竟很少有媒體能夠負擔得起數據新聞高額的成本開銷。
“生活中的數據”項目研究員Florian Stalph與Eddy Borges Rey想探究探究數據新聞的可持續性，暢想數據新聞未來的樣子。在最近的一篇文章中，他們採訪了多位數據專家，聽聽他們怎麼說。
他們提出了對未來數據新聞發展的三種猜想：
猜想一：製作數據新聞要求記者們對新聞和數據製作相關的技術樣樣精通，數據新聞可能會演變成一個所有記者都必須掌握的“數據工具包”。
猜想二：隨着對數據新聞的限制越來越少，數據新聞可能會保留它獨特的敘事方式，並發展成能夠被小型新聞編輯部所廣泛應用的新聞體裁。
猜想三：由於缺乏資金以及數據人才，數據新聞會被主流媒體拋棄；同時，主流媒體會將數據分析外包給專業公司。
編譯/Lizzy Huang
編輯/Ivan Zhai
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