数据新闻作为一种新的报道样式，是随网络时代的到来而出现的，是新闻传播演变发展的自然结果。随着数据新闻的流行，学界业界对它的关注也日益强烈，故而相关研究蓬勃展开，研究成果汗牛充栋。但任瑞娟教授新作《预测与发现：数据新闻理论与实践》却是一本值得细读且参考借鉴的书。任瑞娟是河北大学教授，曾获坤舆优秀学者、河北省百名优秀创新人才等多项人才称号。该书于2019年10月由科学出版社出版。该书共分为十章，主要从国内外数据传播的新闻实践出发，在分析大量案例的基础上，就数据新闻定义、新闻要素、新闻价值、社会功能、传播特点等相关新闻理论问题，进行了深入系统的思考；对数据新闻制作的流程也提出了自己的见解，并提出数据新闻制作“七步法”流程；对国内外数据新闻教育进行了深入调查研究并就课程设计进行了对比研究。总之，该书在研究视角、方法及研究结论方面，均有相当程度的创新。作为该书最早的一批读者，愚意以为以下四点是我们阅读该书时需要我们来关注的：

  这部新著源于作者的物理学、管理学、新闻传播学三个学科的学历背景，学历跨三个学科门类，并将新闻传播学的基本理念进行融会贯通，其新意在于很好地做到了文理交融、学科互通。作者结合物理学中的空间维度理论，研究中将丹麦学者克劳斯·布鲁恩·延森有关信息传播的三个维度的媒介融合观点梳理并加以引申，认为：网络媒介为高维媒介，它囊括了以前的所有低于它的媒介形式，如人际传播、大众传播等的传播形式，可以认为正是融合了先前各种传播媒介的网络媒介才是数据新闻生存的基础与土壤，或者说媒介融合理论为数据新闻的研究与实践预置了媒介基础、信息环境与理论基础架构。

  作者对于数据新闻本质属性是信息的相关论断，源自《信息论》《系统论》《控制论》。“三论”被喻为现代科学的基石，作者从申农（Claude Elwood Shannon，也译为“香农”）的《通讯的数学理论》中关于信息的认识，到国内众多研究者如黄淑生的“信息论将信息的基本概念和度量计算方式以及基本理论与实际应用紧密联系”，杨文祥的《信息价值论》等对于信息客观性的论述等。然后结合控制论的创始人维纳（Norbert Wiener）的观点，即：信息是人类认识与适应外部世界的必要条件，认为信息是人类与外界进行调节并在该环境中有效地生活着的过程的产物。这些观点与国内信息管理学者杨文祥教授的观点不谋而合，都认为信息是联系认识与认识对象的纽带，即信息是物质与意识的桥梁。 然后结合系统论中关于信息本质的核心观点认为，信息就应该降低事物模糊程度，提高系统有序性的东西。

  作者分析新闻与信息的关系，顺承李良荣教授的观点，就是说新闻本质上是一种特殊的信息，是一种关于新近事实变动的信息。正是由于新闻的本质属性是关于新闻变动的信息（新闻事实），而信息的本质属性是客观性、多态性和共享性，因此，新闻也同样应具备客观性、多态性与共享性。（白贵，任瑞娟，2016）。而本质属性是事物固有的和自在的属性，也就是说，新闻的本质属性是可以脱离任何主观意志的属性，是可以脱离传播关系或者说超越传播关系的属性，作为一种能够区分自我与他者的属性， 或者说能够区分此物与彼物的属性，本质属性规定着事物自身的面目、所是、所指。新闻本质上是一种特殊的事实信息，所谓本质属性的构成，就是分析作为新闻本体的事实信息的属性，而信息是客观的，因而将新闻的未传播态与传播态有机融合（或说二合一）的数据新闻，其客观性大大增强。

  作者觉得，数据新闻为网络媒介环境下的产物，必然适应网络媒介的特征。承接杨保军教授关于新闻未传播态与传播态的观点（新闻本体——新闻事实信息的现实存在方式原则上只有两种状态：一是自在的未传播状态，即未被传播主体认识反映，从而还没有进入传播与收受的客观状态；二是进入传播状态的新闻，即新闻本体经过传播主体认识反映进入了传播收受状态）。作者认为传统新闻上述两种状态是天然被分开的，虽然这两个状态均是新闻的本体属性或状态，但数据新闻依据就不同了，数据新闻在网络环境下诞生，适应网络媒介的所有特征，通过特定选题，通过反复采集、清洗和筛选来深度挖掘数据，聚焦专门信息以过滤数据，可视化地呈现数据并合成新闻故事，并设计出适合该选题新闻的场景、语义、个性化、交互化等要素来方便其分享、反馈、评价，以适应网络传播特点的实现与发挥。由此看，数据新闻秉承了网络媒介的特征，一方面数据新闻是关于新闻事实的表达，从数据分析中发现新闻线索，这是数据新闻的逻辑起点，数据间的关系通常是数据新闻选题的来源，数据新闻的制作的步骤融合了新闻事实（数据）的清洗、分析、挖掘等数据梳理过程，同时结合新闻主旨呈现要求进行数据新闻综合呈现的前端设计过程，实现其顺畅的故事化讲述，最终达到新闻价值的升华，完成各类社会功能。

  数据新闻制作与呈现过程实质上是将新闻的未传播态（新闻事实）与传播态（已被认识反映的传播收受状态）融合的过程，换话说，就是数据新闻是新闻未传播态与传播态二合一的有机融合体。

  作者认为，网络技术特别是大数据技术应用于传媒业将带来重大变革，其中关联性与预测性是数据新闻带给新闻价值的重要内容。关联性指数据新闻对数据中语义关系的发现，特别是当前关联数据技术与规则正努力创造一个可链接的相关世界的相关关系的发现，这能将数据无缝地融入网络媒介内，为数据新闻的传播助力。数据新闻所依托的网络媒介下的数据库技术，可以支撑数据新闻依赖其依托的数据库进行长时段数据走势的整合和积累，在大数据趋势下，这些有关数据的整合与存储使得预测性成为数据新闻重要的新闻价值构成。预测性指数据新闻可以评估事件发展状况和预测事件发展的新趋势，在这样的媒介环境下，媒体通过数据分析来确定新闻事件中的各利益相关方的相互关系，再以可视化的方式体现出来，由数据支撑的分析过程是客观真实的，增强了新闻的可信度。数据新闻与数据技术紧密关联，往往站在宏观视角观察新闻事实，由于数据是可以实时观测的，而且具有一定的连续性，因此数据新闻才有了评估事件发展状况和预测事件发展的新趋势的可能。数据新闻以连贯的数据为基础，对事件的发展的新趋势进行本质把握，与预测性新闻科学性的价值向度是相契合的。

  作者通过对数据新闻的理论与实践的探索，建立了数据新闻基础理论框架，为网络时代新闻学的建设与发展指出一个新方向，为人们拓展新闻学的思维空间提供了理论与方法论的支撑。我相信沿着这一新方向的探索，对未来人工智能等技术应用于媒体行业也可能带来深刻的启示。

  （作者系华中科技大学学术委员会副主任、领军学者、特聘教授，国家传播战略研究院院长张昆）