数据新闻的三重意义建构及重构社会共识研究_任瑞娟.pdf

2023年第4期新闻与传播研究Journalism&Communication数据新闻的三重意义建构及重构社会共识研究 任瑞娟李心玉中图分类号 G210 文献标识码 A 文章编号 10095322（2023）040036-6一、引言（一）研究背景大众传播时代，传统媒体掌握信息发布渠道，新闻从生产到传播都有把关人参与。而新媒体时代的传播主体多元，传受界限消融，把关人缺失，社会共识达成机制逐渐被消解。城市化进程加速对公众生产生活的全方位渗透，以血缘和地缘为基础的差序格局在很大程度上也被消解。以传统差序格局为基础形成社会共识机制，在数字传播时代失去了生存的土壤，以公共性和开放性为特征的公共情感更为迫切需要。基于此，通过融入情感因素提升新闻报道的传播效果，形成公共情感、凝聚社会共识是当前新闻传播实践的新路径。（二）理论基础1、公共空间理论。公共空间也译作“公共领域”。哈贝马斯将公共空间描述为一个与公共权力对立、产生于市民社会、由大众舆论统领、具有公共沟通和公共批判精神的空间，“在这个领域中，像公共意见这样的事物能够形成。”哈贝马斯认为，公共空间属于国家和社会之间的第三领域，当时的大众传媒能够承担塑造公共空间这一功能。随着互联网的兴起，网络媒介是否能成为理想的公共空间受到学者的关注和争论。有学者认为，互联网具有平等性和开放性，能够为受众提供一个低门槛且高参与度的公共空间；反对者认为，匿名性可能会使极端或者煽动性意见出现，最终可能导致“多数人的暴政”；此外，技术壁垒也可能导致网络媒介的参与者不平等，还可能被“技术官僚”所控制。但基于近些年互联网实践及网络舆论的公众表达，互联网虽然尚未构建出理想的公共空间，仍具有一定程度的公共性和批判性。因此，笔者认为网络时代的新媒介突破了传统媒介的局限性，能够为公共空间的营造提供一定的技术支持和价值推动。2、社会共识理论。在社会规范日渐失效、个体价值观不断冲突的背景下，哈贝马斯提出商谈共识论，他认为，基于交往理性的对话能够实现公共空间的沟通互动，通过理性的程序和规则形成社会共识。多元社会中，人们难以依据过去统一的价值观协调彼此的行动，因此哈贝马斯认为只能通过交往和商谈来达成满足各方诉求的共识。哈贝马斯提出了关于交往对话的程序共识，即一种元程序，用来解决各种社会分歧，并产生具体的社会标准规范。而这一共识必须建立在相对自由、平等的环境下，多元主体通过自由且平等的沟通、理性的交流和良性的互动来达成社会共识。（三）文献综述公共空间：国外学者大多基于新媒介技术背景针对公共领域的建构问题展开研究，主要聚焦于媒介发展、新媒体空间和新媒体社会批判视角。国内学者对具体公共事件的分析以及建构公共领域的对策都展开了研究。有学者针对哈贝马斯的观点进行反思，指出新媒介背景下公共领域展现的新特征，分析新媒体时代公共领域如何建构；有学者从技术角度展开探讨，认为5G的发展将加强公共领域和私人领域的融合，网络媒体【内容提要】数字媒体时代，把关人缺失、差序格局变迁，社会共识机制逐渐被消解。本文基于公共空间和社会共识理论，结合案例分析诠释数据新闻重构社会共识的可能路径。研究发现，新闻用户基于共情、共鸣、共振的三重意义建构对新闻意义和观念做出理性取舍和选择，经过思想整合生成普遍认同的“最合理意义”，最终达成“共识”。【关键词】数据新闻；社会共识；议程设置；公共空间【作者简介】任瑞娟，上海大学新闻传播学院教授。李心玉，上海大学新闻传播学院硕士生。【基金项目】本文系国家社科基金一般项目“大数据背景下的数据新闻制作与语义构建研究”阶段性成果，编号：15BXW011；教育部专项“学科领域知识图谱及新型教学资源建设研究”阶段性成果，编号：2022MU045；上海市哲社专项“AI支撑大学生党史数据新闻智慧阅读研究”阶段性成果，编号：2023ZSD050。0362023年第4期新闻与传播研究Journalism&Communication对话语空间和交流模式的改变可能导致公共领域的结构化转型；也有学者基于我国现实语境认为随着媒介融合向纵深推进，催生了公共领域的重建。社会共识：学界针对社会共识的研究主要聚焦在两方面。一是解读国外学者的相关理论思想并对其加以运用，如刘峰基于哈贝马斯的思想认为道德共识是通过主体间的理解构成的；二是从我国现实出发，具体研究某个社会共识性问题，如喻国明针对后真相时代社会共识机制面临的挑战，引入经济学理论，从技术角度提出新传播生态下社会共识达成的可供性。数据新闻：随着数据新闻在报道中的广泛运用，学界对其的关注度越来越高，主要聚焦在特点、要素、目前存在的问题和叙事模式、发展路径等方面。如凌云通过对2016年数据新闻奖获奖作品的分析，总结出数据新闻报道中可视化具有内容和形式的双重含义等特点；任瑞娟在总结国内外数据新闻实践的基础上提出，数据新闻与传统新闻相比增加了可视化、场景化、语义化等六要素；陆朦朦对2014-2018年全球数据新闻获奖作品进行内容分析，发现数据新闻主要存在主线索引导、间断性过度和多线程触发三种互动叙事模式，为读者提供了参与意义建构的可能性。综上，新媒介环境下公共空间的转型及社会共识面临的挑战是相关领域当下研究的重点，但基于新媒介的具体实践形式，“数据新闻”展开的研究还较少。因此，本文基于公共空间和社会共识理论，从共情、共鸣、共振三个维度探讨数据新闻如何重构社会共识，以期对相关领域的研究进行补充。二、数据新闻的场景建构引发共情共情最初是心理学术语，亚瑟乔位米卡利提出，“共情不是一种情绪，也不是一种感受，而是人类根源于基因的一种天赋，是人类与生俱来的一种能力。”在新闻传播领域，共情主要指个体面对群体或者公共情绪场景时产生的情感反应，以及在传播过程中形成相同的或近似的情感。（一）数据新闻的故事化叙事铺设共情情绪故事是传统新闻的常规之一，数据新闻被认为是建立在新的理念和技术基础之上，讲述一个数据驱动的、可视化的新闻故事。数据新闻的故事化叙事，以深挖数据价值为基础，以数据背后呈现的复杂社会为支撑，从小切口入手，最大程度提高新闻故事与用户之间的接近性，营造出用户可感知、可理解的故事化场景，讲述数据驱动背后所代表的人的故事。数据新闻通过“讲故事”的实践能够与用户建立起更加亲密的情感连接，唤起用户对新闻叙事内容更深层次的情感卷入，在内容表达上发挥情绪铺设的作用，为共情的产生创造必要条件。如 华尔街日报 对欧元区垮台的报道，从个人的小故事切入，通过想象自己“被解雇”“每天晚餐时讨论的都是工作、金钱”“周末是最糟糕的”，拉近与读者之间的距离，增强新闻的接近性；通过交互设计收集并展示读者观看后分享的个人故事，表现出欧债危机对普通人的影响，将个人经验和新闻报道充分联系起来，通过故事化的叙述让读者亲身体会欧债危机中不同经历者的声音，为群体共情的产生铺设情绪。（二）在场、共时、共景的沉浸式场景引发共情传统新闻媒体的报道受技术时空限制独立呈现，而新媒体时代，将文字和视听融合在移动端界面，时空并置呈现，搭建沉浸式场景。数据新闻多模态内容呈现融合图文、视频、声音等媒介元素，使得承载新闻故事的容器更加多维，为情感表达提供物质基础，让共情更具在场感。同时，数据新闻的超链接要素实现对数据的实时动态跟踪和链接，采用的数据库也是实时在线更新的，地图或卫星图的运行更加保障了空间位置的清晰，使得新闻报道更加客观、精准，时效性大大提升，实现与读者的共时分享，让共情处于在线状态。技术发展推进了VR、AR、XR、元宇宙的广泛应用，数据新闻的报道让内容在虚拟现实中被精彩呈现，极大程度地提高了沉浸感与交互性，听觉、视觉等真实感官被叠加在报道之中，营造出与新闻用户的共景体验。在场、共时、共景的沉浸式场景搭建，使得媒介真正成为“人的延伸”，更容易唤醒用户的情感体验，激发个体共情。个体的情绪在群体中传播，从而形成群体的共情。华尔街日报 对美国股票泡沫的报道也使用了VR+数据新闻的方式，观众通过“坐过山车”的形式体验股票的跌宕起伏，股票指数的变化影响到用户的心理反应。洪水暴至 将三维模型场景放在引擎中进行动力学模拟，展示了洪水淹没的场景，体验者更能与灾区群众共情。尽管目前数据新闻沉浸式报道的应用范围有限且存在着一些问题，但随着新技术的不断突破，数据新闻未来将更好地融合VR、AR技术，打造新闻报道的沉浸式共情体验。（三）立体化的视听符号引发共情影像语言在表达上有独特的魅力，我们常看的电影电视剧即通过语言符号、听觉符号和视觉符号发挥表情达意的作用，在呈现情节内容的同时传达情感体验。在新闻报道中，合理利用语言及视听符号亦能对情感的传达起到重要作用。数据新闻注重使用可视化表达来进行故事化讲述，使用视觉语言来呈现数据含义和叙事内容，相较于传统新闻更加注重视觉体验和审美追求。视觉元素的运用也能给用户带来最为直接的视觉冲击，调动内心情绪、引发共情。纽约时报的作品 印度新德里，谁在呼吸更优质的空气，从生活在首都却处于不同阶层的青少年切入，可视化地呈现他们生活的画面、地点以及这些地点的实时空气质量。屏幕左右两边贫困和富裕生活的差距及空气质量的强烈对比，给用户带来直观冲击和深刻共情。0372023年第4期新闻与传播研究Journalism&Communication声音打开了人体感官系统的空间维度，对于情感传达也起着重要作用。声音符号在传播过程中通过变化的节奏营造出不同的氛围，表达出画面和文字难以言说的情感及状态。合适的音效及音乐能够充分渲染情感氛围，大大提升画面的感染力，达到更好的叙事效果，引发读者共情。澎湃“美数课”2019 年的报道53027 条留言背后，网络树洞里绝望者的自救与互助，将“走饭”的微博小号进行情感分析，生成可视化的情感乐章音频，通过旋律和音色的变化来表现“走饭”去世前一年的情绪变化，用户通过聆听“情感乐章”，在音乐中感受其情绪并与之产生共情。三、数据新闻的多元叙事引发共鸣物理学认为，物体有自身固定的频率，同频才能产生共鸣。引发共情可以看作达到了同频的状态，共鸣则是在共情的基础上产生的对于内容或观点的认同。数据新闻抓住用户的兴趣点或挖掘引爆点，以情感叙事作为载体传递，运用多元叙事模式加强用户认同，充分引发共鸣。（一）宏观叙事与微观叙事相结合引发共鸣叙事视角为不同的情感表达和传播效果提供方案。在新闻报道中，叙事视角大致可以分为宏观叙事与微观叙事。传统新闻中宏观叙事和微观叙事往往只能选择其中之一，数据新闻则可以二者兼得。一方面，数据是数据新闻的来源，是新闻素材和话语的逻辑起点，数据新闻通过将庞大的数据群或数据库进行有机排列、整合和分析，发现其变化、分布和峰值等，以数据分析与数据挖掘发现新闻引爆点，在宏观层面上对社会现象或问题进行深度报道和预测；另一方面，数据新闻的微观叙事聚焦引发公众好奇心和窥探欲的视角进入深入挖掘，以贴近公众自身的故事讲述新闻内容，更利于新闻价值的传达。宏大背景的铺设为情感的产生做铺垫，微观叙事拉近与公众的距离、直击公众的内心情绪引爆点，两种叙事相结合，在共情的基础上引发读者观点的共鸣。财新网的数据新闻作品 洪水暴至 即使用了宏微观相结合的叙事手法，宏观层面介绍2016年的洪灾，并盘点1950-2014年全国洪涝灾情及揭示灾害原因等，微观视角讲述台头村的灾后重建情况、民众抗洪表现，通过采访和现场组图展示细节，宏微观视角在整篇报道中交叉运用，在冷静客观的灾情剖析中穿插故事化情感讲述，更易引发人们的共鸣和对灾难的深刻反思。（二）数据新闻的交互叙事引发共鸣交互叙事是运用交互的技术手段进行新闻报道的叙事方式。它往往不存在某个确定的故事线，而是根据用户的阅读路径，基于数据和算法生成专属个人的叙事内容。个性化和交互化降低了用户获取信息、阅读新闻文本的成本，满足了用户的不同需求，提升了新闻价值的接近性、重要性，提高了情感传播的有效性。数据新闻的交互叙事运用，使得新闻修辞手法过渡到交互规则下的程序修辞。霍尔曼 杰西卡认为，程序修辞有两层含义：第一层是以默认视图、固定比较、过滤等方式引导读者聚焦某一特定区域，在浅层交互中使读者获得对事件的整体认知，并在个性化的信息探索中深化对事实的探究；第二层是基于游戏式、沉浸式的体验，使读者处于某种特定情境中，通过程序修辞达成态度上的改变或行为上的强化。在媒介融合不断向纵深发展的背景下，“新闻游戏”成为新闻报道突破技术和形态的界限，创新出的新形态使公众通过互动参与到新闻的意义建构中，充分展现了交互叙事的魅力，以此引发读者的共鸣。四、数据新闻的分发流通引发共振在新闻传播领域，共振指公众对热点事件或社会现象的看法通过共情和共鸣先在小规模群体中积聚能量，再通过分发、流通吸引更多的用户注意力，由此聚集融合形成传播共振，放大情感传递和观点表达的作用和效果。（一）话语势能聚合引发共振现象语义化要素是数据新闻相比传统新闻而言新增的新闻要素之一，借助语义化要素数据新闻能够实现对相关主题信息的汇聚，发现数据内容之间的关系，帮助找到更好的传播路径，增强社交网络环境下数据新闻的传播效果。如财新网的数据新闻 周永康的人与财，聚焦周永康的人际关系和公司关系，以网页的形式用简单的线条梳理出人、公司和项目之间错综复杂的关系网，一周即获得400万访问量，相关微博被阅读2000万次、转发5万次。此外，在网络的话语场域中存在着多元主体，不同的主体拥有的号召力、影响力和渗透力不同，其话语势能也不同。网民中的意见领袖、专业推手、事件利益相关者等主体往往拥有较高的话语势能，他们基于一定情绪发布的信息内容，更容易引发个体的情绪共鸣，在群体中产生情绪感染从而聚集话语影响力，形成较大的舆论势能。在这个过程中，主流话语不断吸纳持有相同意见的网民，持不同观点的网民渐渐不再发声或者被说服，这样针对某个新闻或社会事件形成的话语舆论，在共情和共鸣的基础上更容易形成话语势能聚合下的共振现象。如视频 回村三天，二舅治好了我的精神内耗在网民的转发、讨论、求真、证伪中掀起了一场网络狂欢，正是网民话语势能的力量展现。数据新闻借助其交互化要素，可以更好地与网络场域中的多元主体展开互动交流，借助其话语势能放大同频共振的共情、共鸣效应，进一步提升数据新闻作品的传播效果。（二）多维传播矩阵放大共振效应有研究显示，两个及以上的传媒合作对同一题材0382023年第4期新闻与传播研究Journalism&Communication进行多角度分析报道，能够产生“1+12”的传播效果，实现对共振效应的放大作用。不同的媒介有各自的受众和特性，同一新闻事件通过不同媒介以不同形式表达，传播效果自然更好。在媒介融合的大背景下，通过多模态内容的跨平台传播，能够拓展公众对话空间，获取更多的用户注意力。例如，基于新闻消费行为越来越趋向移动化、视频化和社交化的态势，新闻公司 Now This News 应运而生，其选择美国最热门的社交媒体平台作为最核心的发布渠道，根据不同平台的特性及用户的需求和喜好对发布内容作出调整，跨平台形成的传播共振效应使其在不到两年的时间内，视频总点击量突破10亿次。数据新闻经过不断发展，逐渐从单一的静态图表可视化转向动态视频可视化、可听化、沉浸式VR新闻等多模态的融合表达，不同的表达形式契合不同媒体平台的特质，在不同的平台中实现差异化的新闻内容分发，形成跨平台传播的同频共振，放大单一渠道的传播效果。此外，媒体机构之间的数据、资源共享对于舆论引导和实现共振效应更为重要。例如，综艺节目 闪亮的坐标 通过“卫视+融媒体+短视频+网络平台”的多维传播矩阵，结合媒介间的议程设置发挥不同媒体的联动作用，实现多频共振，让传统红色文化节目焕然一新，实现了主流文化的时尚化表达。因此，数据新闻应当在媒介融合中构建起多维传播矩阵，根据不同媒介传播渠道的特质调整发布内容、时间与模型，以更加多元、立体的传播渠道进入用户视野。同时，在跨模态、跨平台投放的基础上，以AI技术支撑的智能传播针对用户进行精准投送，配合多模态内容在多媒介联动中放大共振效应，基于用户产生的共情和共鸣提升新闻作品的传播力和影响力。五、数据新闻通过建构公共空间达成共识麦克卢汉认为，媒介不是一个单纯的工具，在我们使用媒介的过程中，会不知不觉对其产生依赖，并根据其所定义的框架和方式来认识世界。一个时代占据主导地位的媒介通过影响新闻生产、流通和接受这些中间变量，塑造了这个时代大部分人的行为方式，从而改变各方面的社会结构，即媒介具有塑造社会的力量。因此，基于建设性新闻理念，数据新闻通过共情、共鸣、共振的意义建构，发挥媒介设置议程的作用效果，建构“由大众舆论统领的、具有公共沟通和公共批判精神的公共空间”，引导新闻用户在沟通对话、思想整合之后达成共识，推进网络公共空间共识机制的形成。（一）新闻生产过程在建设性新闻的引领下，数据新闻将数据要素转化为系列介入性的生产实践，致力于在新闻与社会之间建立新的连接方式。1、多模态场景建构。数据新闻的多模态内容呈现，以故事化叙事为核心，融合图文、视频、声音等媒介元素，使承载新闻故事的容器更加多维，为情感表达提供了物质基础。结合VR、AR、XR、元宇宙等新兴技术的数据新闻提高了交互性，增强了用户的沉浸感，视听符号的立体化呈现更是将用户的感官刺激叠加于新闻报道之中，具有很好的情绪铺设效果，从多方面激发、唤醒用户的情绪，让共情更具在场感。徐翔提出的“情绪设置”效果理论认为，媒介传播在影响人们怎么想怎么说方面的效果可能不明显，但在影响人们以怎样的情绪想、以怎样的情绪说方面却具有明显的效果。因此，在产生共情的基础上，用户的感知、判断和态度等认知活动都会受到情绪传播中出现的材料、对象和前置情绪的影响。数据新闻通过多模态的内容呈现设置情绪议程，引导新闻用户与新闻内容产生共情，影响用户对新闻事件的情感态度，由此形成意义的一重建构。2、多元叙事。叙事视角为不同的内容传播及传播效果的提升提供方案。在新闻叙事上，数据新闻能够超越传统的线性、单维模式，从生产机制上纳入具有能动性的多元实践主体，抓住新闻用户的兴趣点或挖掘新闻事件的引爆点，运用宏微观叙事相结合、交互叙事等多元且多维的叙事模式讲述新闻故事，强化用户对新闻内容的认同，产生观点上的共鸣。而基于建设性理念的数据新闻，将在报道中呈现更加具体的社会议题，同时依靠数据关系展开广泛而深入的调查剖析，凭借其超强的信息承载力从不同角度展现新闻事件的缘由及不断发展更新的全过程，在理念和实践上都能对社会议题有相对深入的话语介入。网络议程设置理论认为，媒体不仅可以告诉公众“想什么”“如何去想”，更可以引导他们将不同的信息要素相联系并构建网络化的关联认知。公众对议题的关联认知网络中存在“内隐认知”和“外显认知”。“内隐”指个体在无意识情况下产生的某些行为或者判断；“外显”指个体有意识地将信息进行匹配的过程，具有自主选择性。数据新闻的话语作为承载新闻意义的内容介质起到设置内隐议程的作用。数据新闻的意义建构通过话语陈述完成，以多模态的叙事形式组织呈现。新闻的话语选择具有显著的可操作性，围绕同一件新闻事实，不同的信息选择、修辞和隐喻等手法会组合成各种不同的语言符号序列，形成内涵各异的新闻内容。不同的新闻话语选择将生成不同的新闻意义和价值观，尽管其融于新闻报道之中不易被感知，但话语之中包含的权力仍然会潜移默化地影响新闻用户的内隐认知，设置用户的内隐议程。数据新闻的多元叙事策略和交互逻辑为设置外显议程起到支撑作用。数据新闻凭借其超强的信息承载力深度介入社会事件，展现各新闻要素之间的逻辑关系，建立各要素之间的逻辑关联，将蕴含大量信息的新闻内容通过多元的叙事策略重新排列组合，生成新闻0392023年第4期新闻与传播研究Journalism&Communication的意义。在此基础上，数据新闻的交互叙事使新闻用户通过互动参与到新闻的意义建构中，引导用户自主思考新闻内容之间的逻辑关联，一步步展开由因导果的理性推论，建立起与新闻报道相一致的外显认知，设置用户的外显议程。例如，2020年国外创作者 Osserman制作的数据新闻 People of the pendemic，以游戏形式模拟疫情在社区的感染和传播。用户及其团队可自主选择本周要做的事情（购物、锻炼、小型聚会、大型聚会），根据这些选择，用户所在社区会出现不同的疫情发展结果，基于结果用户可再选择下一周的计划。该作品运用交互叙事逻辑，给予用户充分的主导性和选择权，通过个性化叙事引导用户挖掘数据背后的深层意义，建立起“个人是否保持社交距离的选择会影响整个社区”的外显认知。此外，生产制作团队对于新闻话语（感染数据和模型）的选择包含着他们对疫情发展情况的认知，用户的选择和结果虽然是个性化的，但都限定在建构的新闻叙事框架之内，在潜移默化中重构用户对疫情的认知，产生观点的共鸣。通过数据新闻游戏的传播，引导用户在生活中有意识地与他人保持社交距离，减少不必要的外出。综上，数据新闻的多元叙事通过设置网络议程，同时影响新闻用户的内隐认知和外显认知，两者融合交织建立起针对新闻事件的关联认知，使用户的认知与新闻话语所承载的内容与意义间产生深刻共鸣，从而影响用户的思考逻辑、态度和观念判断，至此形成意义的二重建构。（二）新闻流通过程数字信息网络中，新闻的流通实际上是一个循环往复的互动过程。数据新闻机构应当在微信、微博、视频平台、新闻客户端等多个媒介平台搭建账号，构建起多维跨平台传播矩阵，以多模态方式通过多维传播渠道进入用户视野，以“内容带动流量”的手段满足用户的个性化、多元化需求，抓住核心用户、挖掘潜在用户，获取更多的用户注意力。数据新闻的传播矩阵的分发并非对各个平台进行简单整合叠加形成流水式作业，而是根据不同媒介传播渠道的特质及优劣势，结合用户使用习惯、年龄结构、兴趣爱好等因素，调整新闻发布的内容、时间与模型，有侧重地选择适配性好、操作性强、效果最佳的媒介平台数据新闻的制作模式支撑其通过智能传播矩阵进行分发。如“澎湃美数课”在微信平台发布图文、H5交互类新闻，而在抖音平台则主要发布视频类新闻。在跨模态跨平台投放的基础上，数据新闻凭借以AI技术支撑的智能传播针对用户进行精准投送，实现分众化、定制化、个性化传播，不断增加用户黏性并形成粉丝社群，扩展传播人群、地域和内容覆盖面，逐步扩大数据新闻的舆论影响力。媒介间议程设置认为，有影响力的新闻机构、自媒体甚至个人用户都能在一定程度上影响到其他媒介的议程，或者彼此设置议程，从而在媒介间引发报道的一系列反应。如徐州“铁链女”事件、“唐山烧烤店打人事件”“胡鑫宇失踪事件”等引发公众广泛关注的社会议题，最初均由单个自媒体或新闻媒体机构发布，随着舆论发酵，媒介间相互设置议程，使事件成为大多数媒体的热门报道话题，引发全社会的共同关注。数据新闻通过数据分析和数据挖掘发现的新闻话题往往具有深度报道的价值，基于多维跨平台传播矩阵的分发流通，设置不同媒介、多家媒体的报道议程，引发媒介间议程设置的同频共振，实现“1+12”的整体效应和“一个话题，多个引爆点”的传播效果。在新闻流通的过程中，数据新闻借助技术可供性构建多维跨平台的传播矩阵，根据不同媒介平台的特质实现分众化、定制化、个性化的新闻分发、流通。数据新闻传播矩阵整体联动、优势互补、叠加发力，进而设置媒介议程，对新闻事件进行深入阐释，实现与新闻用户的共振传播，引导用户生成基于共情和共鸣的三重意义建构。（三）新闻接受过程对于新闻接受者来说，他们是拥有消费者、解读者、传播者等多重身份的新型主体，与传统意义上的受众有较大区别。新闻用户的分享、评论、转发等行为带有强烈的主观能动性和介入性色彩，包含着主动寻求新闻意义和解决方案的目的。在充分调用积极心理学知识的情况下，数据新闻用户完全可以成为解决社会问题的潜在力量。解释学认为，新闻的意义不是单纯由生产者决定，而是由不同境遇的读者和新闻内容产生的相互作用决定的。数据新闻的新闻接受既是参与式的新闻循环传播过程，也是对话式的意义协同生产过程。数据新闻的内容在总体上更加关心社会事件发生的诱因和变化，从而启发新闻用户以多维视角探索新闻事件的内在逻辑，形成多元主体共同探讨问题解决方案的网络公共空间。在网络公共空间，新闻用户通过与多元实践主体展开持续的沟通互动、阅读不同媒介的新闻报道以及相关信息的查询，根据自己原有的信息和意义建构，逐步提升自我认知，获取与新闻事实更加匹配的信息。在情绪设置、网络议程设置和媒介间议程设置的共同作用下，新闻用户基于共情、共鸣、共振的多重意义建构对新闻意义和观念做出理性选择，经过思想整合生成普遍认同的“最合理意义”，最终达成社会共识。社会共识影响下生成的舆论环境继续对数据新闻的生产要素产生影响，经过新一轮的新闻生产、流通、接受形成新的社会共识，这一过程将不断循环往复。六、结语数据新闻生产制作的核心就是在复杂的大数据环境中，经过抓取、清洗、过滤、挖掘等程序获取并提炼新闻所需要的数据信息。而这一过程使用公开的处理0402023年第4期新闻与传播研究Journalism&Communication工具、遵循科学严谨的方法，可以复刻，经得起验证及核实，具有客观性和真实性。针对得到的数据信息，数据新闻需要将其组织转化为条理清晰、层次分明、易于理解和接受的数据新闻样式，进行数据的故事化讲述。基于此，数据新闻对于数字媒体时代重构社会共识拥有独特的优势。在新闻生产过程中，数据新闻通过沉浸式的场景建构和立体化符号的多模态呈现设置情绪议程，引导新闻用户与新闻内容产生共情，形成意义的一重建构；宏微观结合的叙事视角、可自主选择的交互化叙事等多元灵活的叙事模式，通过设置网络议程影响新闻用户的内隐认知和外显认知，使用户的关联认知与新闻话语所承载的内容与意义间产生深刻共鸣，形成意义的二重建构；在新闻流通过程中，数据新闻借助技术可供性构建多维跨平台的传播矩阵，通过分众化、定制化、个性化的新闻分发和流通设置媒介议程，实现与新闻用户的共振传播，引导用户生成基于共情和共鸣的三重意义建构。在新闻接受的过程中，数据新闻用户具有主动寻求新闻意义的需求，在情绪设置、网络议程设置和媒介间议程设置的共同作用下，新闻用户基于共情、共鸣、共振的多重意义建构进行理性取舍与观念整合，最终达成共识。数字技术对新闻业的改变是生态性的，数字化影响了新闻生产、新闻流通和新闻接受的全过程。但基于建设性理念的数据新闻，既能在理念和实践上适应数字信息生态的逻辑，又能融入情感元素重拾新闻的公共性价值向度，为社会问题的解决提供方案或路径，为社会治理培养潜在力量，使数据新闻重构社会共识机制成为可能。参考文献：叶方兴:差序格局、公共情感与生存实践对与现代公共交往相契合的道德情感的社会学分析,价值论与伦理学研究2016年第2期。德尤尔根 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