2024年6月11日发(作者：)

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专题

数据可视化在疫情报道中的应用

——以新冠肺炎事件报道为例

刘 婷 刘颖旭 翟 畅

（新华通讯社 技术局，北京 100803）

摘 要：数据可视化是大数据背景下诞生的跨学科、跨领域的新闻报道方式，通过数据挖掘，运用信息图表、交互式多媒体

将数据可视化呈现，探讨数据背后的新闻。本文运用文本分析与内容分析相结合的方法，以中外媒体对新冠肺炎疫情的数据

可视化报道为例，对疫情报道中数据可视化的报道类型和呈现方式进行研究。在疫情报道中，运用数据可视化将数字生动化，

提高公众对疫情的关注度，帮助受众理解专业知识。目前，疫情报道中还存在为了可视化而可视化、误用可视化报道呈现方

式、追求花哨的设计样式、重宏观数据轻个体叙事等不足，在此基础上进一步探讨疫情报道中数据可视化的发展方向。

关键词： 数据可视化；疫情报道；新冠肺炎；科技传播 中图分类号：G2 文献标识码：A

本文著录格式：刘婷，刘颖旭，翟畅. 数据可视化在疫情报道中的应用——以新冠肺炎事件报道为例[J].中国传媒科技，

2020，03（03）：22-27.

1.疫情报道与数据可视化

数据可视化（data visualization）起源于20世纪60

年代的计算机图形学， 是利用计算机图形学和图像处理

技术， 将数据转换成图形或图像显示出来， 并进行交互

处理的理论、方法和技术。

[1]

在新闻报道中，数据可视

化通过获取、筛选、处理和分析数据，使数据用图形化

的方式呈现，不仅可以让受众更加高效、直观、全面地

获取信息，甚至能通过数据呈现的规律预测事件走向，

达到深入浅出的报道效果。

2019年12月以来爆发的新型冠状病毒肺炎

（Corona Virus Disease 2019）疫情引起了国际社会的关

注。截至2020年3月18日，中国已累计确诊81202例，

累计死亡3242例。除中国外的130多个国家和地区确诊

104135例，死亡4940例，形势十分复杂严峻。在这次疫

情报道中涌现出了大量可视化新闻报道，这类报道以呈

现形式直观丰富、交互性强等优势得到受众密切关注。

本文以新型冠状病毒肺炎为案例，通过文本分析与内容

分析， 对数据可视化的报道类型和呈现方式进行研究，

探讨数据可视化在疫情报道中的优劣势和应用前景。

2.新冠肺炎的数据可视化报道类型

本文选取2020年1月11日至2020年3月18日期

间国内、国外媒体关于新冠肺炎的数据可视化报道作为

研究样本（见表1），通过对样本分析，将报道类型分为

科普介绍、统计总结、地理分析、政策宣传4个类别。

2.1科普介绍型：新冠病毒的基本常识

科普介绍型报道内容主要是对新型冠状病毒的基本

阐释，包括定义、发生、传播方式、感染症状、诊断及

如何阻止传播，这种报道形式主要发生于媒体当地疫情

开始初期。

《人民日报》的《必看！新冠肺炎的30个真相》

阐述了新型冠状病毒的定义、传播方式、症状和防护，

专业的词汇配合冷静的灰紫色调，既对受众进行了科普

又稳定了情绪。BBC的报道《冠状病毒症状:它们是什

么?如何保护自己?》以第一视角进行新型冠状病毒防

护图的绘制，让观者“秒懂”。WHO的《新型冠状病毒

(COVID-19)情况》运用手绘的形式对病毒做了全流程解

读，制作成本低且周期短，适宜各个年龄层的受众。新

华社的《3D新闻丨了解新冠病毒》则在科普介绍型报道

中别具一格，运用移动端3D交互模型，将新型冠状病毒

的形状、肌理、结构一一展现，直观明了、交互体验流畅。

2.2统计总结型：新冠病毒影响几何

图1 新型冠状病毒(COVID-19)情况

专题

统计总结型报道将同种类型的数据进行整理汇总，

强调本国或某地区的信息，常用于不同地区间的数据比

较。

WHO的报道《新型冠状病毒（COVID-19）情况》，

充分运用网页端显示面积大、交互性强、可迭代的特点，

展示了各地区的确诊数、病亡数、影响范围、发展趋势，

多模块结合，为观者明晰了疫情全球发展态势（图1）。

H5形式的统计总结型报道在此次疫情中被广泛使用，通

国别媒体名称

丁香医生

回形针

报道时间

2020.01.21

2020.02.20

2020.02.02

2020.02.06

2020.03.08

澎湃美术课

2020.02.21

2020.02.01

国内

RUC新闻坊

人民日报

新华社

可视分析

腾讯新闻

财新

超图集团

帝都绘

WHO

国外

BBC

CNN

2020.02.21

2020.02.07

2020.03.14

2020.03.12

2020.02.25

2020.01.30

2020.02.03

-

2020.03.04

2020.02.20

-

2020.02.01

2020.03.14

2020.03.12

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过依托社交媒体快速、广泛传播且可以持续迭代优化，

引导用户多次访问。丁香医生《新型冠状病毒肺炎疫情

实时动态》在2020年1月21日上线之初汇总整理了全

国各地的疫情数据，多次迭代优化后又加入了国外疫情

数据、辟谣与防护、实时播报、疾病知识、在线问诊等

内容。丁香医生报道的先发优势、用心经营、直击痛点，

使其在此次疫情报道众多产品中脱颖而出，截至2020年

3月15日已有三十亿余人次浏览。

类型

统计总结

呈现形式

静态地图+信息图表

时间轴+信息图

视频

表1 国内外媒体关于新冠肺炎的可视化报道报道样本

报道标题

新型冠状病毒肺炎疫情实时动态

动态地图+信息图

了新冠肺炎向全国扩散的路径

2个月，13753例，新冠肺炎如何蔓延全？统计总结+地理分析静态地图+信息图

图释两千年传染病史：若瘟疫无法被根除，

知识科普时间轴

我们该如何与之相处

盘点｜各地驰援湖北的52支医疗队被派到

政策宣传信息图

了哪些医院

1183位求助者的数据画像：不是弱者，而是

统计总结信息图

你我

新冠肺炎30个最新真相知识科普信息图

新冠肺炎全球疫情形式统计总结信息图

新冠肺炎防控数据图统计总结+地理分析动态地图+信息图表

3D新闻丨了解新冠病毒知识科普3D图

新型冠状病毒肺炎疫情可视化统计总结动态地图+信息图表

武汉红会首次公布支出明细，9.4亿元去了

统计总结信息图

哪儿

了解你附近的「新冠肺炎」定点医院

新冠肺炎涉疫人群出行统计大屏

疫情爆发后的一个月里，你的城市做了什么

新型冠状病毒(COVID-19)情况

新型冠状病毒(2019-nCoV）

冠状病毒症状：它们是什么？如何保护自己

追踪冠状病毒的全球传播

地理分析

统计总结+地理分析

政策宣传

地图

地图+信息图表

信息图

+地理分析

一图读懂：钻石公主号上的31天统计总结

关于新冠肺炎的一切知识科普

从首例到“封城”，这763份确诊详情还原统计总结+地理分析

统计总结+地理分析静态地图+信息图表

知识科普

知识科普

统计总结+地理分析

视频

信息图

信息图表

2.3地理分析型：新冠病毒如何传播

了解病毒传播的渠道可以使政府、民众利用恰当的

方法控制传播，进而减少病毒的扩散。地理解说型报道

常与统计总结型报道相辅相成。

澎湃美术课的报道《2个月，13753例，新冠肺炎如

何蔓延全球？》着重描述了新冠病毒的全球化传播过程

及重点传播案例，截取7个时间节点，展示了从中国发

现第一例新冠病毒患者到全世界76个国家出现新冠病毒

（见图2）。报道《从首例到“封城”，这763份确诊详

情还原了新冠病毒向全国扩散的路径》则聚焦每个确诊

案例的传播路径，以武汉为中心，描述了多个后期确诊

患者的移动路线。

2.4政策宣传型：新冠疫情的应对

在新冠疫情的报道中，交通管制、物资供应、公共

系统运行、社区管理、复工复学通知和受众息息相关，

政策宣传型报道通过挖掘各地政策、规定、通知、措施，

对政策进行解读。

帝都绘的《疫情爆发后的一个月里，你的城市做了

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专题

什么？》以日期和城市为维度，横纵轴为骨，色块为肉，

填充出生动活泼的各地交通、企业、医疗、物资、教育、

公共场所、社区等方面的防疫措施长图。美中不足的是，

图例颜色过多，读者难以在短时间内记忆（见图3）。澎

湃美术课的《盘点｜各地驰援湖北的52支医疗队被派到

了哪些医院？》侧重医疗援助的研究，为用户清晰地表

达了援助方和受援方的人员流动、医疗队救治人员的结

构组成。

图2 2个月，13753例，新冠肺炎如何蔓延全球？

图3 疫情爆发后的一个月里，你的城市做了什么？

3.新冠肺炎的数据可视化呈现方式

奈特（Knight）将数据可视化按照从易到难排序为数

据抽取、静态地图、列表和时间轴、表格、曲线图或图表、

动态地图、文本分析和信息图。

[2]

在此次新冠肺炎疫情

报道中，媒体运用各种可视化呈现手段让多维数据的呈

现直观清晰。

3.1静态地图与动态地图

地图是人类概括和符号化所在地理空间和现象的有

效手段，将时间、空间、多角度的疫情数据呈现在地图上，

通过交互让用户有选择性地展开局部查看更加精细划分

的层次，化繁为简，直观清晰。

在针对新冠疫情工作中，各大媒体研发制作了一系

列地图疫情作品。丁香医生推出的《全国新型肺炎疫情

实时动态》产品通过不同的色彩呈现各地疫情的发展情

况与差异，让读者及时获取疫情在世界各地的分布情况

及数据动态。《了解你附近的「新冠肺炎」定点医院》

根据用户使用电子设备的地理定位，为用户提供最近的

新冠肺炎定点医院位置信息，用户可以通过手动拖拽、

点击等手势定位、选择、查看详细信息（见图4）。

图4 了解你附近的「新冠肺炎」定点医院

图5 新型冠状病毒疫情-中国

静态地图更加适用于单一维度数据的呈现，而运用

动态地图更能展示某一现象长期的发展情况。

[3]

北大可

视分析实验室将地图与时间维度结合，用户可以自己交

互看到从疫情开始至今的确诊、治愈情况的状态回顾（见

图5）。超图集团利用确诊人员同程数据，配合交通通行

量展示，清晰地反映出采取不同出行方式的涉疫人群的

轨迹分布，以及随着时间的延长，出行人数的变化趋势（见

图6）。分析迁徙人群数量能够提前预测疫情发展趋势，

指导医疗资源的合理调度。

图6 新冠肺炎涉疫人群出行统计大屏

3.2信息图表

信息图表具有呈现事件发展趋势、进行数据对比的

功能。除了常见的柱状图、饼图、折线图、气泡图、雷

达图、树状图外，还有在这些图表基础上衍生的图表，

如矩阵图、叠嶂图、地震图等。各大媒体利用丰富的图

表形式，呈现出随着时间变化全国涉疫人数、病亡率、

重症率发展趋势等重要信息，让用户直观地了解各地疫

情发展趋势。

图7 新冠病毒肺炎疫情晴雨表

专题

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图8 从首例到“封城”，

这763份确诊详情还原了新冠病毒向全国扩散的路径

北大可视分析实验室根据各地每日新增确诊病例数

量制作了疫情变化晴雨表，用方块的大小表示各地每日

新增确诊的数量，用颜色编码了变化趋势，方便用户进

行前后对比，通过柱状图呈现各地累计确诊数量及增长

速度（见图7）。澎湃数据新闻团队在「从首例到“封城”，

这763份确诊详情还原了新冠病毒向全国扩散的路径」

中利用叠嶂图的形式呈现封城前多少后期确诊患者出入

武汉，利用圆形树状图的形式呈现他们在离开武汉后前

往哪些城市，让读者直观地了解病毒在初期的传播途径

和传播模式（见图8）。

3.3时间轴

时间轴按照时间顺序将某事件发展情况或不同时期

的同类型事件的相关信息整合，用户可以了解某一事件

的来龙去脉或对不同时期的信息进行比较。时间线适用

于同类型事件的整合和揭示事物的发展过程，具有整合

内容、揭示变化的作用。

[4]

丁香医生疫情日报第22期《一图读懂：钻石公主号

上的31天》按照时间发展的顺序，将钻石公主号游轮事

件的关键节点信息和确诊人数呈现出来，让用户清晰地

了解钻石公主号游轮疫情的发展过程。澎湃新闻《图释

两千年传染病史：若瘟疫无法被根除，我们该如何与之

相处？》将1世纪以来信息记载较为全面的瘟疫整合列出，

呈现不同时期传染病的分布情况、病亡人数（见图9）。

将新冠疫情放在2000年的历史坐标系上重新审视几千年

的人类传染病史。

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图9 图释两千年传染病史：

若瘟疫无法被根除，我们该如何与之相处？

3.4信息图

信息图通过将关键文字图形化的方式，简化文字陈

述，让用户直击重点，在短时间内获得尽可能多的信息。

图10 武汉红会首次公布支出明细，9.4亿元去了哪儿？

腾讯新闻《武汉红会首次公布支出明细，9.4亿元去

了哪儿？》通过冲击图、矩阵图的形式可视化呈现武汉

红十字会公布的9.4亿捐款的去向（见图10）。中国人

民大学 RUC 新闻坊制作的《1183位求助者的数据画像：

不是弱者，而是你我》基于四百多万条微博数据，结合

1413条新冠肺炎患者报道为求助者进行了画像，提醒媒

体与大众关注数字背后鲜活的生命（见图11）。从微信、

微博等社交网络数据中提取话题传播态势、情感转变，

帮助我们从更多角度全面审视此次疫情的发展状况。

图11 1183位求助者的数据画像：不是弱者，而是你我

3.5视频动画

视频动画的形式通过综合上述地图、信息图表、时

间轴、信息图辅以旁白的形式为用户讲述数据，通过丰

富的表达方式降低用户理解信息的门槛，用感性的方式

引导用户，引发用户的情感共振。

在《关于新冠肺炎的一切》中，回形针团队大量引

用学术文献与公共卫生数据，通过动画图解与可视图表，

将冠状病毒的传染途径、感染过程、防护措施、数据推

导疫情态势等专业知识深入浅出地传达给观众，降低用

户对病毒未知而产生的恐慌。

4.总结与反思

4.1数据可视化在疫情报道中的优势

大数据时代，数据可视化报道精简文字信息，运用

丰富立体的呈现方式，使枯燥的数字生动化，迎合了“读

图时代”用户的阅读习惯。可视化报道通过将多维度信

息的整合，直观地展现疫情动态变化过程，帮助人们了

解疫情的整体态势，提高公众对疫情的关注度，增强个

人防护意识。“数据可视化有助于提升专业新闻的‘阐释’

效果”，“对健康信息尤其是专业信息的阐释，数据和

图像比文字描述具有显著的优势”

[5]

。将专业论文与公共

健康数据图形化，降低了公众对专业知识的理解门槛，

让用户高效获取疫情相关的科学知识，降低因未知而带

来的恐慌。

4.2数据可视化在疫情报道中的不足

数据可视化并非新闻报道的核心，只是呈现手段。

在此次疫情报道中，有些媒体强行将不宜使用可视化的

时事报道和需要详细文字说明的新闻可视化，陷入为可

视化而可视化的误区。不同的可视化呈现方式具有不同

的作用，制作者需根据选题内容、数据类型选择恰当的

呈现形式，可视化呈现方式不当会增加用户理解信息的

成本。疫情报道反映的不仅是新闻事实，更是一种价值

追求，有些媒体在进行疫情确诊及病亡人数的可视化呈

现时使用靓丽的色彩，刻意追求花哨、酷炫的数据呈现

形式。新冠疫情是全世界人民面对的一场灾难，设计不

当会给用户带来情感上的不适。纵观新冠疫情可视化报

道的媒体框架，呈现出抽象多于具体的现象，更多的媒

体聚焦疫情发展趋势和防控进展，仅有少数媒体关注具

象的个体。

4.3数据可视化在疫情报道中的发展方向

数据是数据可视化报道的核心，除了公共卫生的监

测数据外，还可结合第三方建立的数据库、社交媒体数

据进行关联分析，找出影响疫情发展的因素和规律，预

测疫情发展趋势，对疫情防控提出建议。数据可视化报

道不仅需要制作者具有新闻敏感性，还需要有数据挖掘、

统计分析、设计制作等多方面的专业知识储备。传统的

新闻采编团队已不能满足疫情可视化报道的需求，跨行

合作已经成为必要趋势。数据可视化只是形式，并非目的。

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疫情报道中的数据可视化仍需拓展报道视角，利用数据

挖掘疫情故事，基于每个阶段疫情发展回应公众的关切。

持续滚动的数字容易让人陷入麻木，数据可视化制作者

除了及时准确地呈现公开的疫情数据外也应注重个体叙

事，用数据解码数字背后的个体，呈现宏大叙事之下的

个体鲜活的生命。正如世卫组织曾发出的呼吁“我们必

须记住，这些是人，而不是数字”。

参考文献

[1]程雨姣.数据可视化在健康传播中的应用——以中外媒

体对MERS病毒数据新闻报道为例[J].新媒体与社会，

2015（3）：121-137.

[2] Journalism in the UK：a preliminary analysis

of form and l of Media Practice，2015（16）：

55-72.转引自张帆，吴俊.2011-2015：大数据背景下英

美数据新闻研究述评[J].国际新闻界，2016，38（1）：

62-75.

[3]王雪.数据新闻在健康传播中的应用研究[D].安徽大学，

2019.

[4]李雅筝，周荣庭.新媒体时代数据新闻的信息可视化应

用——以《卫报》为例[J].科技传播，（2）：209-210.

[5]李希光，赵璞.数据可视化：数据新闻在健康报道中的应

用[J].新闻战线，2014（11）：53-56.

作者简介：刘婷（1992-），女，河北沧州人，编辑，

新华通讯社；刘颖旭（1988-），女，陕西榆林人，工程师，

新华通讯社；翟畅（1992-），女，辽宁大连人，编辑，新

华通讯社。