美国哥伦比亚大学新闻学院是全美乃至全世界最优秀的新闻学院。学院向来以国际化著称，我入学的2015年，招收的200多名学生来自全球86个国家和地区，年龄跨度从二十出头到六十开外。

我报考的是数据新闻方向，这也是哥大新闻学院第一年开设此方向，全球共录16名。对此，学校格外重视，我们新闻报道课的导师是新闻学院国际报道部主任，数据课则由新闻学院创新中心主任当导师，两个字：顶配！

在古色古香的学院里，擦肩而过的耄耋或其貌不扬的青年，都有可能是业内有名的普利策奖得主。上月，第100届普利策奖在学院三层的世界大厅颁奖，其中全国报道奖颁给《华盛顿邮报》员工，获奖理由是：“他们利用全国性的数据库，来分析警察开枪射击的频次和原因，并推测最有可能的受害者是谁，极具启发性。”

美国现今大大小小的新闻机构，都在强调从业人员数据处理的能力。比如纽约时报的数据报道组，是由专业新闻记者和程序员一同组成的；默多克新闻集团旗下的华尔街日报也成立了数据组，致力于深度报导与数据挖掘。

新闻学院是研究生院，班里同学的学术背景涵盖各个专业。有些同学是数学背景，有些是计算机背景，还有人已经在新闻工作室工作了十年以上。

本科的统计与定量研究训练，让我在数据处理方面有优势。然而，来哥大之前，我对于数据的误解就是在Excel表格里列一列数据透视表，在命令栏里写一写程式。直到发现教授交给我们处理的数据大到Excel表格一打开就会死机，我这个编程零基础的小白也开始硬着头皮学编程了。

开学典礼时，教务长麦乐妮·哈夫问我们：“现在有对象的请举手？”台下哗啦啦举了一小片，她接着说：“你们明年这个时间就单身了。”又问：“还单身的举手？”剩下的同学也零零散散地举起了手。麦乐妮扮了个鬼脸，补了一刀说，“嗯，你们明年这个时候也不会有的。”

事实证明，麦乐妮没有骗我们，我们的课程安排常让外院的同学咋舌。整整一学期的课，几乎每天早九点到晚九点，周末连着两天的工作坊也让人无所喘息。而下课后，工作才刚刚开始，采写编排，每一项都要亲自上手。老师讲课的节奏很快，有同学开学没多久就退学了。为了赶上大家的进度，我下课就坐在学院的实验室里，常常要大半夜才回家，饿了就吃一块冷披萨。

数据新闻的靶向就是精确新闻。自媒体异军突起，让庞大冗杂的传统媒体在前进的道路中显得笨拙而迟缓。但不可否认，纸媒在深度报道方面的力量仍不可替代。传统报道方式强调信息源，英文中称为source。不过，在大数据时代下，一个个冷冰冰的数字也可以成为一个热辣辣新闻的最佳“线人”。

数据新闻通常有两种处理思路：或者从新闻故事出发，去寻找数据；或者通过一个数据库寻找新闻故事。在美国新闻业，两种都常常用到。在我看来，做好一个数据新闻是集中技能的集合：科学的数据逻辑思维（统计学知识），处理大数据的能力（编程能力），数据可视化能力（AI等工具），最重要的还是把数据落实到新闻故事的能力。

哥大新闻学院的创新中心叫做布朗中心（Brown Center），一个弥漫着加州式自由开放的工作环境，全年无休组织各种新闻创新活动，世界各大媒体都积极参与这里的各种研讨分享会，来这里寻找新闻媒体未来发展的方向。中心负责人叫马克·汉森。只要学生感兴趣，马克总能请到业内的顶级人士来与我们讨论。比如当AlphaGo战胜了李世石，马克立刻请来了Google总裁Eric Schmidt，跟我们聊聊人工智能。

从基础的统计课程到多语言编程（Python，R，SQL），掌握了这几门语言，跑数据就没什么问题了；课余时间我还自学了Java，可以写一写简单的安卓app程式；html语言也帮助我写出了漂亮的可视化图形。

当你熟练掌握工具后，你就会开始思考这些工具的意义，比如数据。就像一开始学习写作时，你会用很多漂亮的词句，看得多写得多，你会慢慢回归到朴实的风格上。制作数据可视化作品也是类似，最初你会贪恋酷炫的3D与配色效果，看得多做得多，你也会贴俯于大地，只想安静耐心地讲一个好故事。

这也是所有新闻人最简单而朴实的愿望：讲一个好故事，给你听。从广播到电视再到线上，无论形式如何花哨，大家追求的还是形式下的一方净土，一个扣动你我心灵的故事，或一个被遗忘的角落。

（作者为作者哥伦比亚大学新闻学院学生。本文仅代表作者个人观点。栏目主编：刘璐  编辑邮箱：internetobserver@163.com 题图来源：视觉中国 图片编辑：朱瓅）