■陶文静 张宇昭
　　【本文提要】数字技术与行业竞争等多重因素促动下，新闻的生产流通正日益加速。倚重数据质量和产品创新的数据新闻生产，如何能够在跟进社会热点的同时维持对专业品质的追求?本研究对处于国内行业领先地位的澎湃美数课栏目进行了为期7个月的参与式观察及半结构访谈。研究发现：一线从业者通过发展出“前置节奏”、“等律节奏”和“组合节奏”等差异化的工作节奏来完成报道任务并探索产品创新，而其产生和维系得益于报道团队和从业者在一线生产中的灵活“对标”与“展演”，构成更具实验性的“策略式舞步”。客观地看待这种“加速”，正是其与从业者的产品创新追求形成的复杂张力，共同塑造了数据新闻的当下样态。在此之中，“节奏创新”可被视为新闻产品创新的支持体系，其与所在媒体机构对“传播效率”的强调相互促进，但其自身的维系亦尚存诸多不确定性。
　　【关键词】数据新闻创新 新闻工作节奏 策略式舞步 澎湃美数课
　　【中图分类号】G210
引言
　　数字技术与行业竞争等多重因素促动下，新闻的生产流通（circulation）正在加速。专业新闻业日渐失去其对时间的掌控力（Zelizer，2018；王海燕，2019），大量社交媒体和聚合类平台上涌现出此起彼伏的社会热点，为维护自身权威，机构媒体不得不主动跟进并形成压迫式的产出要求（Starkman， 2010；陈阳，2019；周睿鸣，2020）。相关术语不断萌发，例如针对加速流通的“新闻旋风”（Klinenberg， 2005）、针对从业者工作压力的“仓鼠轮”（Starkman， 2010）、针对媒体生产模式的“不打烊编辑部”（王海燕，2019）等隐喻，提示出“外部加速”造成新闻工作的异化（Saltzis， 2012）。学界对此普遍表示担忧——认为时间压力会对报道品质产生消极影响（Reich & Godle， 2014）。但在提高警惕的同时，外部加速是否必然带来一致的后果，仍是需要细察的问题（Craig， 2016）。
　　考虑到不同的报道类型、机构条件下的新闻生产所需时间多有差异，外部加速与既有生产模式间亦可能形成较为复杂的张力，数据新闻即其中一例。一方面，相对于常规报道，数据新闻需对社会热点进行相应数据源的跟进式开发（许向东，2017；Stalph， 2018），在抢发热点方面天然不具优势（王琼，金晶，2022）；另一方面，这一实践类型肩负着驱动新闻创新的重要期待（Lewis， 2015；Usher， 2016；李艳红，2021），并以数据呈现技术作为自身界定方式，对产品形式有不断出新的内在要求（方洁，高璐，2015），但也会因此拉长生产周期。起步阶段，数据新闻部门曾为获取技能和开发新产品投入了大量精力（肖鳕桐，方洁，2020），然而当技能方面已初步成熟，稳定而及时的出品成为衡量数据新闻栏目实力的重要依据，跟进社会热点与产品形态创新之间的复杂需求构成数据新闻行业发展的当下难题。据不完全统计，截至2019年5月，我国先后创立的47家数据新闻栏目中有16家已停更（吴小坤，全凌辉，2019）。数据新闻在达到理想状态之前还有很长的路要走，而这也是新闻行业数据化转型中典型的现实表现（Coddington， 2015）。
　　虽有上述困境，本文所观察的澎湃数据新闻不仅在产量上保持业内领先（芦何秋，陈诺，2022），还频获SND、中国新闻奖等国内外奖项。①澎湃数据新闻如何在满足产出要求的同时维系专业追求?其在应对外部加速方面有何特殊举措?相对于此前数据新闻研究多关注产品形态创新，本文更关注初步成熟期内其生产组织模式方面的策略举措。对澎湃数据部门生产进程中一线从业者所采取的时间策略的分析，有助于丰富既有新闻创新研究中，对多种维度的创新行动及其相互关系的深入理解；并以此为切口，展开对我国当下复杂媒介生态中，主流新闻行业数据化转型的过程性考察。
　　
一、生产流程维度的新闻创新及其时间体现
　　时间是新闻研究的重点之一。这里对时间的理解取径于时间社会学，将时间视为一种为协调社会行动及其网络而建构出的制度化机制（郑作彧，2018：274-275）。时间构成新闻的本体论基础（Zelizer， 2018；王海燕，2019），也是媒体生产的外部结构之一，但这些结构亦可在不同程度上被组织实践所建构（Bell，1995；Orlikowski & Yates， 2002）。
　　塔克曼就发现新闻常规中包含大量的时间运用策略，用以维持生产效率（Tuchman，1978）。总体而言，既有新闻生产时间研究更关注组织层面，认为相对于四季轮换的“自然时间”（nature time）和工业时代整齐划一的“钟表时间”（clock time），新闻生产依赖的是受到更多组织目标和机构因素影响的新闻时间（Schlesinger， 1977；白红义，2018），其所体现为的时间制度是新闻常规的重要构成。但后续学者亦发现新闻常规并非一成不变，而是需要反复展演才得以延续（Shoemaker & Reese， 2013：105）。传统工业时代，对常规的偏离常被认为是错误（Deuze， 2007），但数字化转型中一线从业者被鼓励做出更多决策（Usher， 2013），一些新的常规在不断生成（Usher， 2014；王辰瑶，2020；周睿鸣，2020）。
　　面对外部加速，新闻组织被迫卷入“追分赶秒”的游戏，不断发展出用以提高生产效率的“时间结构化策略”来应对冲击（陈百龄，2016）。一线从业者往往被描述为被挤压的一方，虽也可能形成一些应对策略，但总体上是难以抵抗这种挤压的（Karlsson， 2011；钱进，2013；王淑美，2018；陈阳，2019）。然而这些论断并不完全适用于数据新闻领域，一线从业者对产品创新额外的生产时间投入仍广泛存在。有学者也发现，即便新闻机构加强了对时间资源的管理，基层从业者仍有大量的灵活应对，一些时间运作策略已被看到，但尚未被充分研究（陈百龄，2016）。本文正力求在此基础上，考察数据新闻一线生产中的时间策略，并以此切近数据领域创新进程中的多元动力机制。
　　新闻研究领域，为应对外部变化而采取的新举措多被划入“新闻创新”的范畴（Boczkowski， 2004；王辰瑶，2021）。早期新闻创新研究更关注新技术可能激发的诸多潜能，近年来对创新的理解逐渐丰富，不仅包括技术采用和产品形式翻新，还包括生产流程和组织方式等优化（Creech & Nadler， 2018）。尤其是后者，业界学界都已发现新技术和新产品开发需要与其所展开的机构以及相关社会条件等相兼容（Boczkowski，2004），新闻创新需要配套建立将融合转型活动常规化的工作流程才能得以有效和持续推广（王辰瑶，2021；Klein-Avraham & Reich， 2022）。以此为视角，新闻生产中时间策略的发展更多属于生产流程维度的创新，它们既是新闻创新行动的重要组成部分，又可能对技术和产品创新的兼容过程发挥重要影响。
　　对于新闻创新中生产流程方面的创造，许多学者关注新技术采用中的组织逻辑。例如有学者对在线新闻的部门间差异展开的考察（Boczkowski， 2004），或者指出新闻组织中双层创意者的制度嵌入会带来数据新闻创新接纳的差异（李艳红，2021）。这些研究揭示出生产流程创新的重要性，却也在一定程度上放大了新闻组织的自主性，忽略了外部力量制约的作用（周睿鸣，2020）。以数据新闻为例，外部加速和数据技术的不断迭代都对媒体生产起到牵制作用。即便跟上了社会热点，由于数据新闻的接受门槛较高，很多制作精良的新闻产品也很难获得高流量，因此同行评价和专业获奖亦成为数据新闻部门获取自身专业权威的重要来源。从业者需要在多重目标中权衡其生产时间投入。有鉴于此，时间运用既可作为具体部门数据新闻生产活动及其变化趋势的分析维度，也是从业者在复杂体制的媒介生态中用以实现多重目标的策略资源。有学者指出，中国数据新闻的创新采纳是一个曲折的试错过程（李艳红，2017），而本文即试图从对数据新闻生产过程中多元主体的时间使用策略及其呈现出的模式化的工作节奏分析来跟踪这一探索过程。
　　
二、作为方法的社会节奏分析
　　虽然时间节奏策略广泛运用于新闻生产，但“新闻工作节奏”仍是一个需要被界定的概念，对其的使用存在诸多差异。例如，陈阳（2019）认为，新闻节奏指代了新闻发布的周期重复（news cycle）。也有学者认为新闻生产中的时间性体现为工作量小、强度低的“冷时段”（cold spots）和与之相反的“热时段”（hot spots）的相互交替（Southerton， 2003；王海燕，2019）等。而本文所关注的节奏不仅包括发稿周期或工作强度，还包括为完成报道任务所进行的一整套时间运用模式，并借助列斐伏尔的节奏分析为理论路径，对加速时代的数据新闻生产展开整体性考察。
　　节奏分析（rhythm analysis）最早由列斐伏尔（Henri Lefebvre）引入社会研究，作为其晚期的研究重点，用以分析单一的现代时间对日常生活的异化（Elden， 2004：169-170）。这一术语最早是由心理学家多斯桑托斯（dos Santos）在1931年提出，用以治疗因压力过大而导致的性格冷漠，哲学家巴什拉尔（Gaston Bachelard）接受并将其作为一种基本的诗化哲学方法。受巴什拉尔启发，列斐伏尔对节奏的思考最早可见于他的《日常生活批判》第二卷（1962），并在其遗著《节奏分析要素》（英文版名为《节奏分析：空间、时间和日常生活》）中进行了集中阐述。他将节奏界定为特定场景中人们的行为活动在时间维度的重复模式，它们几乎无处不在，一切运动在时间上的组织都可称为节奏（Lefebvre， 2004：94）。节奏因重复而延续，它们在时间和空间中诞生，构成人们对时间的一种直觉，因而成为社会关系延续的表现和重要机制（Lefebvre， 2004： 89-90；ornebring & Rowe， 2022）。
　　吸取了对其早期思想较为一元论的批评，列斐伏尔强调节奏中的差异性和复合性（刘怀玉，2016）。他认为同一时间可以有多重节奏在角力（Lefebvre， 2004：67-69）。主导节奏会通过行动者所操演的盛装舞步（dressage）而得以维系，这种舞步是行动者的一种技术和策略，能让身体按照主导节奏运作并适应这些主导节奏（Edensor， 2014：166），从而实现自然化的过程（Lefebvre，2004：38-45）。但列斐伏尔亦指出其中不是没有抵抗的可能。由于节奏是现实情境中展演出的，行动者的盛装舞步中既有重复，也可能存在着创造（Lefebvre， 2004：6；Vojcic， 2014：84），甚至可以构成一种“位置主体”，促成新节奏的生成（Lefebvre， 2004：40）。
　　如上，《节奏分析》提供了一套从“时间-行为的模式化角度思考世界”的分析路径，该书一经出版就受到西方学界的关注（Highmore， 2002：17），并被广泛应用于城市生活、旅游体验乃至教学方法等领域。②一些学者用其揭示各类场所中蕴含的社会运作机制（Crang， 2001；Amin & Thrift， 2002： 17），更多学者关注节奏中的实践维度，尤其是盛装舞步中的抵抗潜能（Evans & Franklin， 2010： 174）。也有学者考察了由于媒介的介入，诸多社会生活节奏所发生的转化（Cronin， 2006；ornebring & Rowe， 2022），媒介不仅成为节奏角力的新场域，还为实践提供了更多可能（戴宇辰，孔舒越，2021）。
　　同样作为媒介实践的一种（Markham & Rodgers， 2017），新闻生产过程中也存在多种时间节奏的运作与协商。为适应外部加速，数字化转型后的澎湃新闻要闻部曾制定三班倒制度，通过重构传统新闻部门的工作节奏来增强生产时间上的确定性（周睿鸣，2020）。但在数据新闻部门，数据源的开发和产品形式创新同样需要时间（肖鳕桐，方洁，2020），甚至与快速产出之间存在分歧（林溪声，2018）。面对上述在生产时间安排上的复杂要求，列斐伏尔的节奏分析为进入数据新闻的生产过程捕捉和分析多重逻辑间的交织互动提供了有益视角。同时考虑到新闻常规本就是从业者日常生产实践中模式化的重复（Shoemaker & Reese， 1996：105），呈现数据新闻日常生产中的节奏运作及其变化，也为观察既有常规的维系以及新常规的生成提供了分析维度。
　　为适应新闻生产中节奏分析的需要，本文将其中的工作节奏进一步界定为：从业者在新闻生产中对时间要素的策略性安排与使用，以及具体展演中对报道项目团队内外时间要素调用和对标等规律性的运作活动及其展现出的时间特征。这些节奏有不同的运行层次，大致可分为行业节奏、机构/部门节奏、团队节奏、个体节奏等。它们既是被经历的，也是被筹划和展演的，并通过模式化的重现一定程度上参与促成数据新闻生产中的部分类型化趋势。
　　而在对不同工作节奏之特性的分析上，许多列斐伏尔的追随者也指出，虽然节奏分析提供了颇具启发性的辩证路径，但他却未对具体的分析方法给出标准化的操作说明，后续应用者需要根据各自的研究对象搭建细化的分析框架（ornebring & Rowe， 2022）。因此，本文进一步将节奏差异推进至新闻生产所需调用的时间要素层面。有学者（Zerubavel， 1981： 1）曾将时间性的具体表现划分为时序结构（sequential structure）、持续时长（duration）、时间节点（temporal location）、重复频率（rate of recurrence）四个维度，这一分类曾被运用到新闻研究，以考察新闻组织为了实现其目标而形成的时间规则（Jones， Munir， Orlikowski & Runde， 2008）。沿用这一分类，本文将构成新闻工作节奏的时间要素细化为：
　　时序结构：时间资源调用的顺序安排。例如，先处理数据后制图的例行流程等。
　　持续时段：时间调用的持续长度。例如，完成特定形式的数据新闻所花费的时长等。
　　时间节点：时间调用的特定时机。例如，对不同类型的数据新闻生产所需环节的设定等。
　　重复频率：时间资源调用的频繁程度。例如，某些节点安排的出现频次等。
　　对数据新闻生产中工作节奏的分析将推进至上述时间要素的运用方式、组合方式及其模式化程度，重点考察不同工作节奏的延续与变化、消解与扩散，从而呈现其中多重逻辑的交织过程与现实走向。
　　具体资料收集上，本研究团队曾于2021年10月至2022年5月期间进入澎湃美数课，展开为期7个月的参与式观察，并对栏目逾半数从业者（12位）进行了半结构化访谈（平均时长57分钟），后续还进行了若干次追访（表1　表1见本期第27页受访者信息见）。除上述材料外，本研究还将讲座实录、业界观察等公开材料纳入分析范畴。具体围绕的研究问题主要有：美数课数据新闻生产中呈现出哪些模式化的工作节奏?这些工作节奏如何生成?如何运作和维系?上述生产节奏创新带来了哪些类型化的影响?
　　
三、响应与腾挪：数据新闻团队的节奏创新
　　总体而言，外部时间的加速给数据新闻生产带来了强大压力，但美数课依托较为成熟的团队化运作，策略性地发展出三种工作节奏，初步实现了在响应热点报道要求的基础上腾挪出产品创新的相应投入。
　　（一）报道团队作为基本生产单元
　　传统的采编工作中，记者独立出稿是基本模式，而在技术和工序相对复杂的数据新闻生产领域逐渐出现了团队作战的需求，但由于人才储备和协作模式等差异，各家数据新闻部门的团队运作多有不同。经过多年摸索，美数课的团队运作已成常态，并在构成和协作方式上有其特点。
　　首先是团队构成的多样性。美数课的前身是《东方早报》的图表设计部门（在当时就处于业界领先）（镝数聚Dydata， 2017年6月16日）。在此之后数据新闻团队不断扩充数据挖掘、可视化等技术岗位，除传统采写人才还配备有平面设计、动画设计、3D 设计、前端设计等多种复合型人才（MS5）。据MS4的观察——“我们团队是有自己的一个开发能力的，其他的媒体不一定在团队内部有这样一个储备……”
　　其次是团队合作的灵活性。美数课的报道团队大多是为了特定报道选题而临时组建的项目小组，用MS8的话说，是“谁有想法谁发起，经常是轮流做主，大家也就比较有主人翁意识，沟通也更顺畅”。组建过程上，数据编辑、编导提出的选题通过栏目选题会评估立项后，便可以“呼朋引伴”，“动员”技能匹配且有空档的同事加入。在美数课，最轻量型的图文稿件也需要最少“一位数据编辑+一位设计师”的组合（MS7）。而在更复杂的数据交互、视频生产中，组建团队更是必要的步骤和能力（MS4、MS5）。相较于更为制度化的部门框架，这种报道团队更适应具体报道项目，也更具实验性。早期团队协作的主要难题更多在于工种间的技术沟通（钱进，周俊，2016），但在成员间沟通顺畅的初步成熟期，工作节奏上的优化成为团队提升产能的关键。
　　（二）三种工作节奏的策略式使用
　　在层出不穷的热点事件和日益激烈的时效竞争之间，留给数据新闻生产的时段中依然有可以调用的时间要素。通过改变工作时序、拆分工作节点、优化处理技术等方式，美数课发展出前置、等律、组合等多种工作节奏，在适从的基础上形成对外部加速的部分抵抗。
　　1.非刚性时序的前置节奏
　　刚性时序结构（rigid sequential structure）是时间规律性的典型表现（Zerubavel，1981：1），传统新闻生产大都遵循刚性工作时序，然而依托数据处理技术的可分工、可衔接性，很多看似“不可逆”的工作流程在数据新闻生产中则可以被部分拆分和调整，以减少人员空置、缩短生产周期。
　　首先是改造线性时间（linear time）。王海燕（2019）曾发现，新媒体带来的时间性改变之一即“提前的时间”。加速时代中，部分数据新闻需通过“打提前量+等数据”来留出充足制作时间才能“卡上节点”。在工序繁琐、周期较长的交互类报道中，往往每年年初就需要对这一年的预期热点进行梳理，确定若干重要节点。例如，围绕2022北京冬奥话题，美数课策划了以“科技冬奥”为核心的三篇交互报道。该系列报道于2021年年初就已立项，并进行了超过9个月的数据收集、一线走访等工作（MS4）。
　　前置准备时间虽在传统报纸时代就已有之，但数据新闻的“打提前量”和“数据准备”更为常态化，这得益于数据本身的可衔接性。不论事件是否突发，数据源才是数据新闻的“第一现场”。“找数据”则找的是与事件相关并能够支持选题的数据，是先于报道行动甚至“热点事件”而进行的累积性工作。例如2022年3月的东航坠机事件报道中，数据新闻报道抢占先机依靠的就是航空业常态化的数据开源和从业者对数据源的持续关注（蔡宇丹，2022）。从这个意义上讲，“找数据”是一个在时间链条上“寻找前期协作者”的过程。
　　其次是调整时序。以数据视频为例，其生产的基本时序为选题立项、信息收集、脚本创作、分镜制作、平面设计、动画制作、合成剪辑以及输出发布（MS8）。但其中节点可以再细分并调整次序。例如，可以边做边发给编辑审核修改（MS11），团队组建也可在刚性时序的基础上进行跳跃式操作，例如，《一个自闭症孩子对母亲爱的告白》报道的团队建立过程：
　　……故事我已经有了，我就跟插画说你要不要跟我一起加入……她当时对剧本还是很感兴趣的，她说她来弄。我就把这个片子的整个结构先剪出来，再让她进一步去调整。调整好以后，我大概花了一个星期的时间把分镜画好，然后再让动画师调整……因为我自己也是做动画的，画好了以后另外又加了两个人协助我一起做动画，中间还要涉及三维部分……（MS5）
　　同样常用的策略是拆分节点、创造并行时间（parallel time）。这是建立在以团队为生产单元的基础上的创造，前提是美数课从业者已经进入了“一专多能”的成熟阶段。在初创期，数据新闻的选题敲定后，要由主导编辑完成数据整理分析等环节，再确定文案，交给设计和技术部门完成可视化制作（MS5、MS7）。由于流程环节太多，产品在制作过程中总是容易“走样”，且流程缓慢（王曼，2018年11月12日）。而如今的美数课在数据清洗、对比关联、信息图制作等环节拆解工作任务、改换或调用新的人手（甚至是实习生）都不会带来太大的差异，从而更为灵活地压缩了空闲等待时间。
　　2.持续跟进的等律节奏
　　对于重大社会议题，作为新闻媒体的美数课认为自己理当跟进。其在追求与事件同步的报道中发展出类似列斐伏尔所谓“等律节奏”（Lefebvre， 2004：67-69），以满足公众对热点信息需求为首要职责，再在前期数据的基础上挖掘深度选题。
　　新冠疫情报道是其中的典型。有学者认为新冠肺炎报道中，数据新闻也迎来了一场“革命”（Houston， 2021）。美数课主编吕妍也认同新冠肺炎疫情是数据新闻发展的转折点——数据新闻恰好能够占据每日公布的疫情数据这个“第一落点”，庞大且复杂的数据促使可视化成为疫情报道的首选方式（白杨数新观察，2021年11月24日）。美数课的疫情报道常常使它在整个机构层面的各项数据中都位居前列，⑥也因而成为栏目必须跟进的常态化选题。
　　疫情爆发之初，美数课调动精锐人力于2020年1月22日凌晨上线新型冠状病毒感染肺炎病例实时地图，并保持滚动更新。这个实时地图是美数课迭代次数最多、结构最庞大的产品（MS7），由于当时所有公开数据源都没办法满足美数课所需要的感染、在院、治愈等多维度的需求，且各地数据来源过于分散、容易重复，美数课没有使用更快捷的数据爬取，而是人工录入和核实，用劳动的“密集”保障数据的完整准确。为此，美数课形成了一套“疫情值班”制度：每天两个班次，把经过前期筛选并锚定的权威机构每日发布的最新信息精确到区，核实、录入数据库，结构化数据上传后形成滚动报道。疫情出现重要节点时，已储备的数据资源将被加工成当天出品的“图解式新闻”，得到快速的分析解读。
　　持续、密集的报道体现了专业媒体的主动介入，但造成了大量人力消耗——“疫情滚动报道难度不大，但是因为太枯燥了，就要花很长时间才能把它做完”（MS3）。考虑到这项工作的社会价值和必要性，这套值班制度仍被坚持了下来（MS8），但在时段安排上做了优化。值班制的好处在于“大家轮着来做，感觉也就还好”（MS2）。通过提高其工作的重复度和熟练度，形成模块化处理，使疫情报道成为从业者个体所执行的多项报道工作之一。这既顺应了外部生产要求，又解放出大量剩余工作时间投入到其他报道项目中，从而产生一种超越单纯同步节奏的整体性效应。例如，在前期数据积累和每日已经完成的图文报道的基础上，美数课通过增加数据的分析维度来深入挖掘议题，形成疫情报道矩阵（见表3）。这种组合模式在部门的其他大型热点报道中也渐成惯例。
　　3.短线/中长线结合的组合节奏
　　相对于新冠肺炎疫情等常态化议题，突发的热点事件对数据新闻提出了严峻的挑战。虽然美数课希望能主动追求一些“硬”选题，但还是会在数据搜寻、处理等方面遭遇更多困难。
　　一旦选择去“跟热点”，“快”就成为必须——第一时间内各家媒体能够提供的信息增量大致相同，“东撞西撞”的情况时有发生。“要紧的是自己的速度得上来，如果你被上面发现你总是比隔壁媒体慢一步，那就有点那个”（MS2）。为了尽可能缩短生产周期，在需要连贯作业的情况下，通宵加班是家常便饭（MS3、MS4、MS7）；在流程比较复杂的环节中，部门会采取“左手换右手”的安排——按照项目的紧急程度安排人手灵活退出或加入不同项目团队（MS7）。
　　为保证重大突发“不漏题”，美数课还制定了“热点值班”制度——数据编辑、编导以每人两周的形式，轮流针对值班周期内的热点议题及时主导报道出品。区别于常规新闻，数据新闻往往不严格区分议题条线（MS4），如遇编辑生疏的选题则相对难以操作。设立“热点值班”制度则可以通过“责任到人”的方式将报道任务有效部署下去（MS2、MS3、MS4），保障美数课实现产能突出（见表4、图2）。例如，“俄乌（冲突）在于它是一个我们相对不太熟悉的话题……没有编辑熟悉，所以就在短时间里出了一个‘一图看懂’，一个聚合稿，然后每天更新地图……因为实在太陌生了，到了后来才陆续做出深度解读”（MS3）。
　　为求快，数据新闻通常会选用“一图看懂”等形式（MS3、MS4）。但有时从业者也认为“其实还有很多别的更好的操作方法，可能是因为我们最近人手不太够，然后大家都比较疲惫，但总是觉得前期投入这么多，收集来的数据就这么做了会有些可惜”（MS3）。为此美数课发展出一套短线/中长线配套的组合策略。互联网时代媒体生产已经形成“非即时即深度”的作业时间共识（周睿鸣，2020），但数据可重复利用的特性给予数据新闻“既可即时又可深度”的优势。在满足前期即时报道的基础上，还可以对收集来的数据“一鱼多吃”，形成配套报道。相对于周期三天左右、最快也可以当天发布的短线图文，中长线选题的制作周期一般在两至三周，交互项目甚至需要三个月时间（MS7）。设置“热点值班”制度也可以腾挪出更多人手去做各自感兴趣的中长线选题（MS6），美数课的出品形式也因而可以更为多样（见表5），交互报道的产量在国内同类媒体中尤为突出，频获行业大奖。
　　综上，加速时代数据新闻的生产节奏创新及对应的时间要素调用策略可见（表6　表6见本期第32页）：
　　
四、对标与展演：生产实践中的“策略式舞步”
　　为提高产能和追求产品创新，美数课发展出上述三种节奏创新，其产生和维系得益于日常工作中报道团队和从业者灵活的“对标”与“展演”，构成更具实验性的“策略式舞步”，不仅有对加速的“适从”，还生发出许多“创造”，为不断的产品优化提供内在驱动。
　　（一）对标：报道团队的时间校准
　　既有研究中，对标是行动者间的时间校准（Zelizer，2018）。而在本研究中，则具体指因报道选题而组建的工作团队成员间的时间（时序、节点、周期）把控和行动协调。既有研究发现，从传统日报转为数字化生产的过程中，用于进行各类采编决策的编辑部会议显著增加（王海燕，2019）。与之不同，美数课部门层面的选题会仍维持一周一次的较低频率，但更为灵活的、临时性的“对标会议”却大量增加。这些“碰一下”的“对标会议”承担了主要的策划和推进功能（MS7）。越是紧急或者环节复杂、周期较长的选题，团队层面的沟通工作就越繁琐，也就越需要“有个主心骨，不然很容易黄了或者糊了”（MS8）。
　　这些“主心骨”一般由各报道项目的发起人担当，各个临时团队间以及美数课与澎湃其他部门的工作对接还会设置美数课部门层面的协调人。钱进、周俊（2016）曾将其称为“转译人”，负责在技术工种和非技术工种间进行“技术翻译”，但在成熟期，协调人的工作更多转向对生产节奏的把控——“各种会议特别多，同时有几个选题，就是想把每个东西都盯细一点”（MS7）。这些“对标工作”不同于传统媒体流程中的“审核”，后者更多是对成品提出修改意见，而“对标”需要主导和参与整个生产过程，包括对接外部热点、设定发布时机，对内设定工作节点、控制生产周期等。
　　对于发布时机，有学者指出加速时代的新闻发布是没有“死线”胜似“死线”，记者被迫与正在发生的事件赛跑（周睿鸣，2020）。然而对于具体的社会热点而言，发布的“时效”指的往往是一个相对模糊的时段，协调人可以在这个“有效时段”内参照自身条件选择时机。而为了赶上已经选定的最佳时机，协调人经常会给团队设定两个时间节点，即在“死线”之前放一个提前一些的制作节点——“尽量在那个时间完工，但是要给大家留出一点余地，还可以再做些修改完善”（MS8）。但如果仍未赶上某个节点，协调人会考虑能否做些部分调整（例如修改标题），对接下一个新闻由头（MS7、MS8）。而对于那些更长周期的复杂选题，则需要对发布时机进行预判，例如“像大型事故，一般到年底都会公布相关调查结果，那就可以根据那个节点去发这个稿子”（MS5）。
　　团队生产周期的控制需要协调人在生产时序和节点上做有效管理。前期确定了选题和大体呈现方式后，协调人会召集成员一起讨论出一套工作流程，确定各环节的先后时序和负责人后便分头行动（MS3）。有时并不需所有人同时“进组”，而是可以先去忙些别的项目（MS8）。但这种流转需要对哪些环节容易出现沟通问题有预判（MS7），比如大多数报道项目中的设计师一般在选题策划基本框定后再加入团队，编辑可以根据自己的想法先生成一版草图与设计师讨论预期效果，以此来避免“返工”（MS1、MS2、MS8）。沟通环节的规范化也可以减少时间消耗。例如受疫情影响，原本的“办公室碰头”变得很不方便，有协调人牵头制定了作图数据和表格优化的多种数据格式规范，并把一些反复出现的问题和解决方法通过在线文档共享，用以应对对接数据格式混乱的问题（MS8）。
　　在团队层面的密集有效的对标工作中，美数课在协作模式上已经形成了一定默契。例如在初创阶段时协调人需要“每个画面都要看下”的动画制作，到现在“平面设计师跟动画编导已经配合得很好，很多步骤已经不需要紧盯”（MS7）。除了新进员工需要适应，大多数老员工都已经熟悉每项工作大致的流程和所需时间。部门协调人乃至总监层面也希望能提高类似的可预见性（MS12）。由于人手有限，许多团队一旦组建便不希望再调整，人员变动一般会被视为“安排上的不合理”（MS7、MS8）。默契度较高的组队结构和工作流程也频繁再现，从而推动其习惯的工作节奏向新常规演进。
　　（二）展演：执行者的适从与创造
　　团队对标的目的是提高生产周期的确定性，但在具体的执行中仍会遇到各种“小插曲”，这时无论团队还是从业者都需进一步发展出相应的行动策略，将各种计划安排展演出来，在对接结构的同时为行动提供可能。
　　新闻工作本来就处于高度的“不确定性”中（Bantz， Mccorkle & Baade， 1980），对于工序复杂的数据新闻生产来说，不确定性首先来自热点事件自身的变化。例如，美数课计划于2019年底发布的交互报道《爆款新春歌曲调配指南》由于新冠肺炎疫情的爆发而不适宜发布，不得已调整至次年春节上线（所幸其创意没有被其他媒体抢发）。数据开源不足和获取技术的不匹配也是不确定性来源，“脑洞一时爽，coding火葬场”的情况时常发生（图4　图4见本期第33页）。⑦以“共享充电宝涨价”选题为例，操作中发现目标数据受商业公司保护开源性差、不同品牌充电宝信息数据呈现维度与方式不一，难以结构化处理，从业者通过寻求同行帮助，并尝试多种爬取技术与人力采集都未果后不得已放弃。⑧
　　为了尽量防止“废题”后长期没有产出，从业者倾向采用“短线和中长线搭配”的个人策略（MS2、MS6）。但“每做一个选题都需要一个集中的思考时间”（MS9），从单个报道团队来看，参与的成员中途被“借调”会影响本项目的质量和进度，因此大多数参与多个报道团队的从业者会选择“多头但不同时”的方式，为手上的任务排定先后次序（MS9）。这个优先级的标准更强调发布节点的紧急性而非重要性（MS8），外部时间的加速依然具有较强势的结构作用。
　　此外，从业者还需在一定程度上“跳脱原定计划”。一个途径是按需优化自身技能，例如临时启用功能更强大的工具而不是自身更为熟悉的工具来做开发，“拯救自己的头发”。⑨或者为帮助一位“实在忙不过来”的同事，开发出一套在线工具以快速应对模式化信息图生产任务（MS7）。另一个策略是打磨个人工作节奏。由于每个项目各自的节点安排，从业者还有其他值班任务，没有做好个人安排就常常会陷入“让人崩溃”的窘境（MS3，MS11）。传统纸媒时代，从业者的生产节奏大致以“天”为单位（Tuchman， 1978：41-42），但这在数据新闻生产中很难实现。为提高预见性，从业者希望能够以“周”为单位安排自身工作：
　　我是一般周一开选题会过了之后，下午就开始做这个题……然后周二周三就可能是把整个思路理顺……如果周三周四可能的话，我就会把数据的部分全部处理好，然后和设计师沟通作图，在他作图的过程当中我会写稿……但是就是这个过程你也经常会被打扰，比如说图表样式还要再沟通……你写文章的这个时间就不会是一个很整块的不被别人打扰的一个状态（MS1）。
　　得益于美数课具有一定弹性的报道项目周期，大多数从业者表示可以接受目前的工作强度，更在意的是个人时间安排上的自主性。“除了一些特别忙和特别紧张的时候，其实大部分时候还是可以去安排一下自己的工作节奏”（MS8）。但是即便如此，一些隐性的个人时间还是经常被调用。媒体工作的“下班时间”概念本就不甚清晰，美数课的员工对于“加班”的定义也较为模糊，有时“加班”还出于员工的“个人选择”。例如“当时是下午五点的时候暴雨（笔者注：指郑州“7·20”特大暴雨）下来，八点我开始做这个东西，然后第二天早晨八点发稿了，他们整个晚上就都是在加班”（MS1）。也可能是某天“已经进入状态了，就会做得晚一点”（MS8）——“只要做新闻都会有可以挖一挖的情况，就还是想要把数据做得更透彻、图更完美”，除非严重影响了睡眠时间（MS7），这构成调用个人时间的极限。
　　
五、寻求平衡：多种节奏创新的类型化影响
　　灵活的对标与展演支撑了报道团队及其熟悉的工作节奏，而重复性的生产节奏则促成数据新闻生产中的认知框架、操作常规，乃至部门文化都出现部分的类型化表现。
　　（一）即时与深挖之间：数据新闻的认知和处理框架
　　虽然紧跟热点的即时报道既不容易又可能没有充分发挥数据新闻的优势，但多数从业者会认同这是新闻媒体的使命，且热点报道也确实会带来更高点击数，保障了产品的“新闻性”（MS1、MS3）。但如果时间允许或者后来腾挪出人手了，从业者也会去主动争取“增量”，开拓新的数据源，探索新的数据分析维度和产品形式（MS8），毕竟“一图看懂并不算是数据新闻”（MS5）。在国内数据新闻发展初期，传统采编人员与技术人员曾在新闻的时效性和可视化的追求程度等方面多有分歧（肖鳕桐，方洁，2020），在如今的美数课，这种分歧不再频现于不同团队成员之间，但仍会体现于其具体报道项目的时间安排之中。研究者发现在事件类型、数据质量和技能储备的基础上，美数课积累出一套以“生产周期+呈现方式”为逻辑的操作倾向（见表7），也会依据这些大致分类评估、策划接下来的选题。
　　这种做法类似于塔克曼的“类型化”（typification）（Tuchman， 1978：58），类型化的认知模式不仅会塑造新闻生产中的工作常规，还会通过“硬/软新闻”等分类对公众对现实世界的认知产生深远影响（塔克曼，1978/2022：53）。然而数据新闻的认知和处理框架早已溢出“软/硬新闻”的框架（Widholm & Appelgren， 2020），时效性和信息可视化的发挥空间都是“成为”数据新闻的“新闻价值”（MS1），后者对于一线从业者而言往往有着强烈的吸引力。以交互报道《上海团长卸任进行时》为例，最初以快速出品的图文形式为预期，但在内部审阅时，具有交互技术背景的协调人认为目前获取到的数据颗粒度小，有发展为数据交互报道的潜力。团队讨论后，将这个选题列为交互项目进行后续操作，宁愿投入更多人手并延长工期也要寻求最佳效果。[11]对什么是新闻的理解也在不断变化，对于一些紧跟技术前沿，做出了较多技术探索但时效性上较“软”的选题（MS4、MS8），制作者会竭力去论述其“社会价值”（MS3），“无障碍数据新闻”（为视障、听障设计的报道）、“服务类工具”（“个税计算器”等）成为新的报道类型，虽然在生产中看重的仍是其报道形式上的新颖性。
　　（二）以“效率”取代“产量”：组织常规的模糊应对
　　与一线从业者对产品形式的热情稍有不同的是，无论是数据新闻栏目还是其所属的视觉中心，部门层面的选题方向仍较为强调社会热点报道的时效性，理由是“还是要做新闻”（MS12）。栏目内部每月的“好稿奖”会侧重生产周期在一周半以内的稿件，以鼓励在规定时间内跟上热点的团队（MS3、MS4、MS11）。部门获得行业奖项的奖金会取一部分汇入好稿奖的“奖金池”，用以表达部门层面对热点报道的优先鼓励。
　　但长周期的稿件容易比较“厚”，也更容易去参评诸如机构层面的澎湃新闻奖、总编奖，业界的数据新闻大赛、SND等专业奖项（MS1、MS2、MS3、MS4、MS10），为部门带来“出圈效应”（MS1、MS4）。因此对于交互、视频等投入较大的选题，部门会在“新意”、“公共价值”和“必要性”等方面严格把关，以把控时间资源投入（MS4、MS6、MS8）。但一旦立项，对操作团队还是留有较高的“试错度”——“你就算最后没有做出来也可以，至少是有在认真探索”（MS6）。
　　为带动机构整体层面的数字化转型，澎湃的管理层给予了数据新闻更多的实验空间（MS12），但这种相对宽松的文化并非从来就有。创立早期美数课也有比较严格的出稿量要求，但在实践中得到的反馈是“很难出精品”（MS6）。从最初作为辅助的“花边数据”[12]到可以独立生产优质内容、屡获大奖，美数课的探索逐渐为其赢得了专业自主性（MS3、MS5、MS7）。这类似于列斐伏尔所谓“舞步”对主体的塑造（Lefebvre， 2004：40），不断创造的舞步构成了一种“位置主体”。
　　如今，美数课的领导用“效率”来描述部门的生产目标（MS12）。在早期新闻民族志研究中，“效率”主要指在限定的时段内完成新闻产量（甘斯，1979/2009：362；Bantz， Mccorkle & Baade， 1980）。但美数课的“效率”不仅是产量，更是在产量、行业地位和受众影响力之间达成的一种“自洽”。在这种追求“兼顾”的管理方针下，美数课对员工的考核标准也相对模糊，从业者只是感觉到“如果自己某个月的工作投入比较大，收入就会有些上调”，但跟发稿量和稿件流量并不挂钩，这有别于其他同行媒体的严格按稿量打分制（MS1、MS3）。管理层不希望严格的绩效标准限制从业者的探索性，但这种相对的模糊也给已经发展出的诸多工作节奏和展演策略的重复运作留下了诸多不确定性。
　　
结语：生发于“策略性舞步”的数据新闻工作节奏与产品创新
　　为充分考察“加速时代”数据新闻生产中的差异化应对，本研究对处于国内行业领先地位的澎湃数据新闻栏目进行了为期7个月的参与式观察和半结构访谈。研究发现，为应对层出不穷的社会热点和激烈的行业竞争，一线数据新闻从业者依具体选题结成相应的报道团队，通过发展出“前置”、“等律”和“组合”等差异化的工作节奏来完成任务，并尽可能地展开产品创新的探索。而这些节奏创新的生成得益于报道团队灵活的“对标工作”和展演中所发展出的“策略式舞步”，从而为报道团队的生产周期及其惯用的工作节奏提供了稳定支撑。
　　本文中的“策略式舞步”是从业者在遵从机构和报道团队工作安排的“盛装舞步”基础上，为完成工作任务，依自身所处生产情境和条件而展开的“调试”与“创造”。区别于列斐伏尔更强调人们对长期社会文化中成型的“盛装舞步”的主动追随和由此产生的“自然化”规训，“策略式舞步”强调的是其中所生发出的“变奏”。在不断涌现的热点事件和媒体机构对时效性的强调下，这些变奏为在产品创新上额外的工作时间投入提供了可能。
　　但是如许多学者所指出的，“创新”是一个承载了许多乐观暗示的术语（王辰瑶，2021），创新行动及其研究同样需要相应的规范评估（Creech & Nadler， 2018）——要“为更好的新闻而创新”，不能“为创新而创新”（潘忠党，2021）。有鉴于此，我们可能需要更客观地看待“加速”的影响，在本研究田野中，“加速”不仅是上述“节奏创新”的重要促发因素，“报道热点”也被认为是当下数据新闻之“新闻性”的根本所在。而从工作流程创新与产品创新两个不同维度的创新类型间关系的角度，“工作节奏创新”不仅是数据新闻产品创新的兼容和支持体系，也是作为公共话语形式之一的“新闻”与更具流动性的数据分析和可视化技术，以及激烈的市场竞争间追求动态平衡的内在运作和协调机制。在澎湃机构层面对传播“效率”（产量+影响力）的强调下，上述节奏创新提供了一种阶段性的平衡，但相应管理制度上的模糊也暗示着这种平衡的持续尚存许多不确定性。
　　虽然本研究的主要田野资料来自于澎湃美数课，但也竭力在研究假设制定和调研、分析过程中保持与国内同类媒体的相互参照。初步成熟阶段，在不同的数据新闻生产机构条件下，对“加速”的顺应以及对产品创新的“专业追求”之间的不同偏重和配比，塑造了数据新闻行业差异化的当下样态。从业者在其中所展开的“策略式舞步”及其在工作节奏创新方面的诸多尝试，是为完成工作任务而在一线生产的具体过程中试图弥合两种逻辑间的张力、确立自身工作时间秩序的持续努力，其有效性和初步模式的可持续性，亦为观察我国主流新闻业数据化转型之现实走向，提供了经验和规范分析的有益靶点。■
　　
注释：
①参见美数课主页的自我介绍，2022年12月1日查阅自http://projects.thepaper.cn/thepaper-cases/839studio/?lang=zh。
②城市生活相关研究诸如Edensor（2011）对于通勤的节奏分析，他和Holloway对大巴旅行的节奏分析（Edensor & Holloway，2008），Prior（2011）对博物馆的节奏分析，以及Highmore（2002）对伦敦城市生活的节奏分析等。旅游体验相关研究诸如Karrholm（2009）对购物的研究，Hall（2010）对城市的多节奏分析等。国内对节奏分析的研究主要集中于哲学领域，但近年来也有教育学（王卫东，2013等）和城市研究领域（郑劲超，2020等）等多个领域的阐发。
③澎湃从业时间指截至访谈时在澎湃新闻的从业时长（包含转型前的《东方早报》时期）。
④团队平均人数计算方式为：事件相关各数据新闻报道标注的作者数量总和除以报道数量，保留小数点后一位。本研究统计样本范围均取自2022年1月1日至6月13日栏目主页的报道，其中财新42篇、界面91篇、澎湃107篇（后同）。
⑤这里的图示仅为部分典型做法的示意，不涵盖所有情况。
⑥来自2022年5月9日对美数课团队的田野记录。
⑦在2019年澎湃数据创作者大会上，从业者印制的周边。参见冬枣树DZT（2019年6月11日）。有数，稳了。取自微信公众号“冬枣树DZT”，2022年12月1日查阅。
⑧来自2021年10月至11月对美数课团队的田野观察。
⑨从业者曾临时启用功能更强大的，不是自身更为熟悉的工具完成工作。参见澎湃美数课（2022年3月25日）。我们拿到SND铜奖了！主创们有好几句话要说。取自微信公众号“澎湃美数课”，2022年12月1日查阅。
⑩这里的最低人力指核心主创的一般最低标准（MS7），现实中存在较大的差异。
[11]来自于2022年4月至5月对美数课团队的田野观察。
[12]“花边数据”为美数课创立之初的栏目名。
　　
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陶文静系上海大学新闻传播学院副教授，张宇昭系中山大学新闻传播学院硕士研究生。本文为上海市社科规划一般课题“重塑新闻业的未来：媒介实践视域下上海主流媒体内部创业研究”（编号：2020BXW007）阶段性成果。感谢第四届传播社会学论坛的各位师友及匿名审稿人提出的修改意见。感谢为本文资料收集和访谈提供支持的受访者。