2018年全球數據新聞獎獲獎名單揭曉，最終13個作品（媒體）從86件提名作品，以及來自58個國家的630份提交作品中脫穎而出，獲得了包括年度數據可視化獎、年度調查報道獎、年度數據應用獎等在內的12個獎項。值得一提的是，財新數據可視化實驗室獲得了最佳大型數據新聞團隊獎，這也是中國媒體首次在全球數據新聞獎項的評獎中獲獎。本文轉載自RUC新聞坊（微信：rendaxinwenxi）。
· 中國媒體參評回顧 ·
此次財新除了獲得最佳大型數據團隊獎以外，其報道《高鐵能帶你去哪些地方》也同時入圍了年度可視化和公民選擇兩項大獎。雖然中國媒體在本屆首次獲獎，但在此前中國媒體已經獲得過4次獎項提名了：
— 2014年：
財新是國內最早參與全球數據新聞獎評選的媒體，在2014年第三屆時就開始參賽了
— 2016年：
財新在2016年就獲得了“年度數據新聞網站”的提名
香港《南華早報》在2016年第五屆評獎中獲得“最佳個人作品集”提名
— 2017年：
2017年，《新京報》的《大數據|2016年外交部發言人被問最多的是哪些事》曾入圍“公民選擇獎”
· 什麼是全球數據新聞獎？ ·
全球數據新聞獎(Data Journalism Awards)設立於2012年，到今年已經發展到了第七個年頭。該獎由谷歌贊助，全球編輯網絡和歐洲新聞中心聯合創立。作為首個表彰數據新聞領域傑出工作的國際專項獎項，多年來，它已經成長為在數據新聞圈裡佔據重要位置的國際獎項。
本屆全球數據新聞獎由全球編輯網絡（Global Editors Network）組織，獲得谷歌新上線（Google News Initiative）項目、奈特基金會、微軟的支持，與Chartbeat合作舉辦，共收到了來自58個國家的630份參賽作品，參賽作品達到歷年之最。
歷年的提名和獲獎作品無論對於數據新聞從業者或是初學者和愛好者來說，都是寶貴的學習材料。
下面，我們為大家詳細介紹各個獎項以及獲獎作品，了解一下作品背後的故事：
年度數據可視化獎
《生活在難民營》
機構：路透社（英國）
國家：英國
該作品提供了在孟加拉國科克斯巴扎爾縣羅興亞難民營內的惡劣生活條件的直觀展現。作品使用衛星圖像和數據記錄了在最大的露營群庫圖巴朗的快速擴張以及基礎設施的缺乏。臨時廁所坐落在過淺的水井旁，污染了水源。生活空間處於令人絕望的狀態。
這個報道融合了由數據驅動的圖形、照片以及視頻，將故事整合起來。報道在社交媒體上廣泛傳播，獲得了參與這場危機援助的機構和人道組織的關注。
這個報道始於路透社獲得的一家援助組織的數據，該組織通過在地面上使用手持GPS設備記錄不規則擴張的庫圖巴朗難民營的基礎設施位置。地圖圖解團隊認識到部分數據集可以被用於分析基礎水源和衛生設施的獲得情況。在進行初步分析之後，報道團隊發現一些地區的水泵和臨時廁所離得過近，導致了主要的健康問題。他們用敘述性的地圖圖解形式顯示了這些信息，每個抽水機和臨時廁所都用一個圓點標出並覆蓋在營地足跡圖上，並將這些地點與聯合國的基本指導方針進行比較，以說明潛在的健康風險。
報道截圖：將水井和廁所以彩色圓點表示，展現出二者距離過近，易產生健康問題
Startup Lisboa年度調查報道獎
《快錢(easy money)》
機構：《環球郵報》
國家：加拿大
幾十年來，加拿大因為不擅長處理白領犯罪問題在世界上廣受批評。大規模的股票欺詐不會受到懲罰，不為人知的小案件也不會被察覺，對於從這些案件中獲益數百萬的人也只是略施薄懲，有時只對再犯罪者懲處。但是這個問題究竟有多大呢？從投資者手中偷錢有多容易呢？罪犯們又是用了什麼手法愚弄了這個體系呢？在這一方面加拿大為什麼比其他國家更糟呢？
《快錢》是一項長達一年的針對白領犯罪的數據調查，報道揭示了股票欺詐行為如何重複上演，其分析了證券犯罪的四個方面，用四篇附帶說明數據的圖表的調查文章展現這一問題。第一部分探討加拿大資本市場大量屢犯者通過鑽不同部門監管漏洞而沒有受到過嚴重懲罰的問題。第二部分展現累犯利用這些漏洞的策略。第三部分展現加拿大股市不交罰款的系統性問題。第四部分則考察了對受害者缺乏公正的問題，其中包括一名因揭發重大欺詐而受到漠視的受害者。
作品截圖
作品截圖
年度最佳新聞數據應用獎
選舉區的重新劃分
機構：FiveThirtyEight網站
國家：美國
在這個計劃中，FiveThirtyEight研究了七個不同的重劃選區計劃，量化他們的權衡並評估他們的政治影響。實際上，FiveThirtyEight將美國的每個國會選區都重新畫了七次。這樣的重新劃分地圖集允許讀者探索這些方法中的每一種——無論是為整個國家還是為他們的家鄉。
FiveThityEight的此款數據應用讓用戶能夠深入探索至少七個不同的重繪目標，從偏袒一方的高度黨派化，到最大限度地擴大少數族裔地區，再到創建儘可能緊湊的選區。
SEMrush年度數據新聞網站
菲律賓安全之路
機構：#SaferRoadsPH
國家：菲律賓
菲律賓安全之路團隊雙管齊下，在當地和線上開展了影響廣泛的公民參與運動。他們培養和聯合了關注道路安全問題的群體，並放大了這個群體的呼聲，以促進政府制定更好的政策來保護菲律賓的道路使用者。
在這個項目的執行過程中，拉普勒團隊結合了新聞、技術、社交媒體和公民參與來啟迪公眾如何確保道路安全。他們收集數據，發表文章，在公眾論壇上發表分析報告，並在菲律賓不同地區對活動進行了現場直播。此外，他們還在Facebook上建立話題小組，並建立了一個微網站，彙集了有關道路安全的相關信息。
菲律賓#SaferRoadsPH
Chartbeat 突發新聞數據使用獎
（36小時以內）
《搜索失聯潛艇“聖胡安”號》
機構：《民族報》
國家：阿根廷
2017年11月15日，“聖胡安”號潛艇在距離阿根廷瓦爾德斯半島大約430公里的南大西洋海域失聯。《民族報》數據團隊通過在線船舶追蹤服務網站(marinetraffic.com)獲得了來往搜索海域船隻的衛星實時更新數據，並設法將來自智利、巴西、非洲、南極洲和阿根廷海岸各類船隻的航線可視化。此外，他們還與信息圖表團隊合作完成了一個龐大的可視化作品。
這是該團隊第一次使用衛星地理定位數據並實時更新數據。在整個搜索過程中，《民族報》團隊訪問每艘船隻航行路線，根據衛星的實時更新來報告每一個搜索船隻的狀況。事件發生後當天，該報就推出了報道，並在第二天推出了一個大型的可視化作品。
作品截圖：“聖胡安”號搜救行動
作品鏈接：
https://www.lanacion.com.ar/2084935-submarino-ara-san-juan-un-video-del-recorrido-de-los-barcos-que-buscan-en-la-zona
開放數據獎
《金錢至上》
機構：Postmedia網絡公司
國家：加拿大
政治機器是靠很多現金運轉的。但是在加拿大的大部分地區，“誰給了錢？”“給了多少錢？”幾乎是不可能追蹤到的。Postmedia從全國各地收集了600多萬條記錄，建立了加拿大第一個可搜索的政治捐款數據庫，該數據庫包含了加拿大各個省份和地區的數據。公眾可以在該數據庫內搜索政治捐款的接收者(如總理賈斯廷·特魯多)以及捐贈者(如該國最大的銀行加拿大皇家銀行)。
除了可搜索的數據庫之外，Postmedia還構建了另外三個工具來幫助公眾理解數據：不同時間階段的捐贈、不同區域的捐贈和最大的捐贈者。後者將同一捐款人提供的所有資金匯總在一起，這樣讀者就可以識別出在特定的選舉中，或是在任何時期，誰給了某個特定的政客最多的錢。為了鼓勵學者、記者和公眾充分利用這些數據，個人搜索結果和整個數據集（共6,464,220行）都可以下載。
網站截圖
鏈接:
http://special.nationalpost.com/follow-the-money/feature
最佳個人作品集
Patrick Stotz
機構：SPIEGEL ONLINE
國家：德國
Patrick Stotz將強大的軟件技術與調查能力充分結合。他的作品集出色展示了利用數據可視化加強故事與數據集的分析深度，也展現了通過以及編寫軟件以支持大規模新聞室展開新聞調查的能力。
Patrick Stotz利用交互式手段，製作了德國的聯邦交通基礎建設計劃地圖，使得數據更加可觀。
此外，評審團還授予古巴Postdata.club的Yudivian Almeida榮譽獎
Almeida先生及其在Postdata.club的同事設法扭轉了古巴的數據稀缺性，並將其加以充分利用。 他們的工作是一個令人印象深刻的案例，充分體現如何採用國家邊界之外的數據來揭露國內問題。這是很好的跨國數據新聞。
報道《旋風之間的古巴》
最佳大型數據新聞團隊
財新數據可視化實驗室
機構：財新數據可視化實驗室
國家：中國
2013年成立的財新數據可視化實驗室因其卓越的技術、深入的研究深度和獨特的視覺美感相結合而脫穎而出。這個團隊的成員背景不同，每個成員都能勝任1種以上的報道角色。他們的作品形式豐富，包括靜態圖表、交互網站、長篇融合新聞、3D地圖、新聞遊戲、視頻、動畫等。他們製作的數據新聞美感新穎，能充分利用與行業其他部門相同的前端技術，為讀者桌面帶來獨特的視覺享受。
財新的可視化報道《博物館裡的國家寶藏》
最佳小型數據新聞團隊
機構：InfoTimes
國家：埃及
機構：Monitor de Victimas
國家：委內瑞拉
小型數據新聞團隊由兩個新聞編輯團隊共享榮譽，分別是來自埃及的InfoTimes和來自委內瑞拉的Monitor de Victimas。
InfoTimes，埃及
在困難的環境中，這個由數據愛好者組成的小團隊——記者，信息設計師和程序員——創造了全球小型數據新聞的最佳範例之一。 評委對InfoTimes自始而終的高工作質量工作印象深刻，他們常常利用開源數據和公共工具，創造出不可估量的數據新聞。
InfoTimes的報道《教育與健康的公共開支——期望與現實》
Monitor de Victimas from Runrun.es，委內瑞拉
這個項目用以紀念那些在加拉加斯消失的人們。Monitor de Victimas作品展示了展示了令人印象深刻的開放數據和實地報道。 團隊不得不從並不情願的當局那裡處獲取信息，記錄該城市1100多人的死亡情況，並將其呈現給讀者。
《Monitor de Víctimas》
約翰·S·奈特新聞獎學金
數據新聞創新獎
《隱藏的空中偵察兵》
機構：BuzzFeed News
國家：美國
近些年，有關機器學習和人工智能推動新聞報道的討論不絕於耳，BuzzFeed團隊的這部作品正是憑藉這一創新實踐受到了評委會的青睞。作品通過地圖呈現出飛行數據背後的故事：美國法警利用監控飛機逮捕墨西哥販毒團伙、某軍事承包商通過監控飛機追蹤各城市的非洲恐怖分子……這些空中“偵察兵”採取複雜的技術，包括追蹤、定位移動電話、衛星電話，甚至可以查出Wifi信息，或者通過鏡頭連續不斷地監視着整座城市的一舉一動。在浩瀚的飛行數據中，大量類似的監控行為卻不為人知。
BuzzFeed團隊首先訓練計算機學習認識已知的監控飛機數據，然後將其運用到由飛行數據網站Flightradar24編寫的數據庫中。通常，監控飛機都比較“低調”，像美國聯邦調查局便會用一個虛擬的公司名稱來註冊他們的飛機信息。而BuzzFeed團隊正是通過“隨機森林算法“，在數據庫中找出了與美國聯邦調查局或國土安全部飛機類似的機型及其他相關信息，從而進一步辨識出那些隱匿在空中的”偵察兵“。
美國法警在墨西哥錫那羅亞州埃爾多拉多附近進行繞飛監控，幫助墨西哥政府抓捕販毒團伙頭目
在2016年，該團隊便憑藉《天空中的密探》獲得了年度最佳數據可視化獎（大型新聞編輯室），這也為此次報道《隱藏的空中偵察兵》提供了較全面的飛行數據支持。評委會認為，這個作品很生動地向公眾展現出機器學習的力量，依照算法模型發掘數據背後故事，這或將使人與人、人與政府、人與企業的關係發生演變。
我們此前做過關於《天空中的密探》的作品解析，戳下圖回顧一下哦~
推特年度學生及青年數據記者獎
（作品集）
Marie-Louise Timcke
機構：《柏林晨報》
國家：德國
Timcke的獲獎不僅因為其專業工作與技術能力，其心態也是重要因素。她對於學習和與社區分享信息的態度使其成為一個獨特而有前途的年輕數據記者。
在2017年德國聯邦議院選舉的選題上，Timcke所在的德國《柏林晨報》分析了德國政黨對社會和政治問題的回答，並計算了所有政黨之間的相似之處。在交互圖表中，用戶可以選擇他們想要與其他各方進行比較的一方。然後，根據它們的答案與所選政黨的答案匹配的程度對它們進行排序。
此外，該作品集還包括對德國聯邦議院選舉如何投票、政黨與選民關係等話題的數據化呈現。
推特年度學生及青年數據記者獎（作品集）
公眾選擇獎
《暴力的監控》
機構：巴西G1 (Globo)公司
國家：巴西
本年度公眾選擇獎參與評選人數將近5500人。獲獎作品為巴西G1 (Globo)公司製作的“暴力的監控”。巴西一周內（2017年8月21號到27號）發生了1195次暴力死亡案件，平均每八分鐘一次。巴西全國230多名記者隨後對這些事件進行了報道。巴西G1媒體記錄了所有遇難者的情況，並試圖找出暴力蔓延的根源。
“全球數據新聞獎”從2015年起，設立了公眾選擇獎。讓公眾參與評獎，用公眾的眼光反過來對作品進行評判，在某種程度上說也是開放新聞理念的具體實踐。
《暴力的監控》作品截圖
此外，評審團還推薦了三個特別的項目：
ExtraPol：這是增強現實（AR）技術在新聞服務中的一種創新應用。這款應用是在去年法國總統選舉期間推出的，它將日常的競選海報變成了實時的數據可視化作品，以告知選民每個候選人的情況。
斯坦福警務開放項目（The Stanford Open Policing Project）是斯坦福大學新聞學生於2014年發起的一個項目。該項目首次嘗試彙編一個來自全國各地警察部門的“停車-搜索”（stop and search）數據庫。該數據庫已經包含了31個國家警察機構的1.3億份記錄，該項目的長期影響可能是巨大的。
《紐約時報》的觀點版塊（The New York Times Opinion ）今年推出了一些引人注目、頗具影響力的數據可視化作品，包括斯圖爾特•湯普森(Stuart Thompson)和大衛•萊昂哈特(David Leonhardt)的《川普的謊言》(Trump’s Lies)。社論版對頁傳統上以文本和插圖為主，而不是圖表和可視化。評審團認為重要的是呼籲其他人也能效仿《紐約時報》的工作。
本期編輯：
劉建坤、姜紫荊、蔣政旭、袁子涵、呂倩、陳鍾昊、王怡溪、謝佳寧
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