2020.02.11 數位時代 #AI與大數據 #程式開發 #商業經營

https://www.bnext.com.tw/article/56444/data-man-andy-lin

打開Facebook專頁「Data Man的資料視覺化筆記」，可以看到一個個發揮創意的視覺資料化專案。有總統大選時台灣各地藍綠戰績的互動式地圖；有將空氣品質監測資料製作成月曆式圖表，分析哪個月空氣品質比較糟的作品；最有趣是透過姓氏地圖，看閩南、客家、外省、原住民等族群在台灣的發展軌跡。

這個粉絲專頁，是數據記者林佳賢四年前剛學習程式語言時，記錄分享自學路上的點滴。如今，這個平台已經吸引2.5萬人追蹤，他也成了新加坡最大英文媒體《海峽時報》（The Straits Times）的數據記者，忙著準備星國2020年大選的資料視覺化專題。

而這一切，都是七年前他從台大經濟系畢業時，不曾想像過的事。

如果換個方式說新聞，那會是怎樣的體驗？

「2013年大學畢業時，根本還沒有什麼大數據，系上也完全沒有coding課程，只有教一些基礎的統計用軟體。」離開校園後，林佳賢選擇專攻新聞界，在《經濟日報》編譯國際新聞。

「當初加入媒體，是因為我覺得新聞可以直接改變社會。」然而，文字記者當久了，他漸漸感到突破性有限、有點無趣，開始好奇國外新聞媒體有沒有什麼創新做法，一研究就入了迷。

他看到一篇《彭博社》（Bloomberg）的報導，用視覺化的方式彙整全球百大富豪的資料，「我從沒想過新聞可以這樣做。」後來，林佳賢離開《經濟日報》，到了《關鍵評論網》工作，有一天主管來問他，「你會不會想做一些創新的東西？」他靈機一動，想到了資料視覺化。於是他開始自學程式設計。而這一刻也成了他踏上數據記者道路的契機。

雖然沒學過寫程式，但林佳賢認為自學程式並不難，因為工程師社群有一種互助的風氣，Medium、Github等平台資源也很多，他從專門用來做資料分析、爬蟲與視覺化的R語言學起，利用各種公開的數據，邊做邊學。

林佳賢經常基於個人興趣，發想各種專案。他最喜歡的一個作品，是統計了台北市建築屋齡的互動式地圖，藉由將市區屋齡做視覺化的呈現，可以一眼看出城市內不同區域的發展軌跡，也能發現哪些地區亟需都市更新。若能掌握這些特點繼續向下挖掘，也有機會發展出更深入的報導。

而這正是一般程式設計師難以做到的事情：從資料中找到好素材，說出好故事。

數據記者──「文」與「理」結合的跨界人才

「技術好的程式設計師不難找，但他們不一定有新聞眼。」林佳賢直言， 程式設計和新聞的性質很不同，前者需要邏輯思維，後者需要人文素養；而一個好的數據記者，兩者都得兼顧 。

林佳賢曾經與「國際調查記者同盟」（ICIJ）合作一個離岸避稅天堂的報導，由於當中涉及許多金融、法規知識，「只懂得操作資料，是沒辦法講出什麼故事的，你得理解這套制度的由來、制度又圖利了誰……，你必須看很多書才行。」

「數據記者非常跨界，這也是媒體愈來愈重視這種人才的原因。」不過，待過多家媒體的林佳賢坦言，目前台灣媒體界要養一個創新的數位新聞團隊，還是有些吃力。

因此林佳賢在三個月前轉戰新加坡，想從亞太區的中心累積海外經驗。目前他在《海峽時報》裡的數位新聞團隊至少有十個人，跟過去在台灣單打獨鬥的經驗有很大差別。

數據記者一職的出現，似乎彰顯了媒體界也踏上「數位人才轉型」的道路。林佳賢強調，傳統調查記者有其無可取代的價值。但他也認為，一個記者若能增添自己的數位技能，那麼他可以操作的題目就會愈來愈廣。

「如果要做假新聞的題目，你怎麼可能不碰資料？」林佳賢指出，「你一定需要更深的資料分析能力，才能講好這個故事。」而對期許自己能在數位時代處理各式題目的新聞人來說，數位技能，或許正是必須補上的那一塊拼圖。