《纽约时报》一直在引领新闻创新，它的每一步举动都被全世界媒体所关注甚至效仿。《纽约时报》在2014年无意中公之于众的“创新报告”中提出了将革新编辑室内部架构，改变过去采编部门与其他部门相对隔离的状态，将内容生产与技术、产品以及市场部门相结合，加强内部融合等计划。[21]其数据新闻团队正是诞生于加强内部融合的背景之下。
在前期组建互动新闻团队的基础上，2014年，《纽约时报》推出新栏目——“结语”（The Upshot），该栏目主打数据新闻，成立时有15名团队成员，栏目整合了采编队伍和技术人员，组成了一个独立的数据新闻生产团队。团队人员配备充分，工种齐全，具备制作大型或复杂项目的能力。
“结语”栏目团队最大的特点在于它诞生于新闻业的危机时刻，其在架构设置上有意打破媒体机构内部的条块分割，以塑造融合团队。在空间位置上，团队内技术人员与采编成员共处同一空间，不设空间区隔，技术人员嵌入在新闻室内部，这种空间上的安排也意在“推倒新闻室内部的墙”。[22]此外，团队的技术人员也参与新闻选题的确定和挖掘，技术人员不仅仅承担技术部分的工作，也切实参与到了新闻选题的制作和写作过程中。
案例分析：优步如何利用心理暗示诱导司机
这是《纽约时报》在2017年4月推出的一则长篇报道，报道以类似游戏界面的可视化形式解释了优步（Uber）如何利用大数据分析的结果和心理杠杆来诱导司机超时工作。这则报道基于调查记者所获得的信息，随后技术团队通过算法模拟了优步公司的逻辑。
图5—4是以游戏界面展示的城市街区，读者可以选择上路的司机数量，当有50名司机上路时，乘客平均等待上车的时间为16分钟，而司机空驶时间为零。当上路司机数量达到250名时，乘客平均等待时间仅有3分钟，而司机空驶时间长达76分钟（图5—5）。越多的司机上路则乘客等待时间越短，乘客对优步的使用体验也就越好，但这同时意味着司机的空驶时间将延长，虽然每天的总收入可能略有增加，但每小时的平均时薪会缩水。为了让更多的司机上路工作，优步公司提供了一系列激励措施，如聘用了心理学和大数据分析专家帮助其制定激励措施，以尽可能提升乘客体验，为公司带来经济效益，但这种做法必然会损害到司机的权益。
图5-4 《纽约时报》关于优步公司所使用的心理学招数的报道截图[23]
图5-5 《纽约时报》关于优步公司所使用的心理学招数的报道截图[24]
报道共有5个可视化图表，每个图表都邀请读者进行选择，不同的选择结果则直观地体现在游戏界面中，每则图表的设计均基于模拟数据，而数据则来自记者调查采访所获得的资料，这些图表形象生动地揭示了优步公司的策略，读者在体验的过程中理解了优步公司复杂的运营策略。这则报道得益于记者与技术团队紧密的合作，打破了媒体机构不同部门间的壁垒，对中国的数据新闻生产也有借鉴意义。
本章我们简要介绍了英美媒体的数据新闻实践，追溯其团队的发展历程，并通过报道案例进一步剖析了不同团队的主要特点。《卫报》作为数据新闻领域的头把交椅，以数据新闻生产作为其开放新闻室的支点之一，其生产过程中强调公开与受众参与。BBC内部有多个团队可以生产数据新闻，这些数据新闻作品力求提供个性化的数据。《纽约时报》结语团队则刻意追求内部融合，技术人员不仅从工作空间上嵌入到采编团队中，也在生产过程中力求协作，打破了部门之间的壁垒。
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[4] 《卫报》数据商店群组，地址为：https：//www.flickr.com/groups/guardiandatastore/，访问时间为2018年4月21日。
[5] 章戈浩.作为开放新闻的数据新闻——英国《卫报》数据新闻实践.新闻记者，2013（6）：7—13.
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[8] 参见《卫报》议员报销报道专页：https：//www.theguardian.com/news/datablog+politics/mps-expenses [2018—04—12]。
[9] BROOK S.MPs' expenses exclusive lifts Telegraph's circulation by 93，000[EB/OL].（2009—05—12）[2018—04—12]https：//www.theguardian.com/media/2009/may/12/daily-telegraph-mps-expenses-circulation.
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[11] Data Journalism Handbook[EB/OL].[2018—04—12].http：//datajournalismhandbook.org/1.0/en.
[12] MPs' expenses：The Guardian launches major crowdsourcing experiment[EB/OL].（2009—06—23）[2018—04—12].https：//www.theguardian.com/gnm-press-office/crowdsourcing-mps-expenses.
[13] Data Journalism Handbook[EB/OL]，[2018—04—12].http：//datajournalismhandbook.org/1.0/en.
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[16] Guide to Crowdsourcing-Columbia Journalism Review https：//www.cjr.org/tow_center_reports/guide_to_crowdsourcing.php [2018—04—12].
[17] Data Journalism Handbook[EB/OL]，[2018—04—12].http：//datajournalismhandbook.org/1.0/en.
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[19] Data Journalism Handbook[EB/OL].[2018—04—12].http：//datajournalismhandbook.org/1.0/en.
[20] Every death on every road in Great Britain 1999—2010[EB/OL].[2018—04—15].http：//www.bbc.co.uk/news/uk-15975564.
[21] 许向东.数据新闻：新闻报道新模式[M].北京：中国人民大学出版社，2017：164.
[22] SNYDER G.The New York Times claws its way into the future [EB/OL].（2017—02—12）[2018—04—20].The Wired.https：//www.wired.com/2017/02/new-york-times-digital-journalism/.
[23] SCHEIBER N.How Uber uses psychological tricks to push its drivers' buttons [EB/OL].（2017—04—02）[2018—04—20].The New Yrok Times.https：//www.nytimes.com/interactive/2017/04/02/technology/uber-drivers-psychological-tricks.html.
[24] SCHEIBER N.How Uber uses psychological tricks to push its drivers' buttons [EB/OL].（2017—04—02）[2018—04—20].The New Yrok Times.https：//www.nytimes.com/interactive/2017/04/02/technology/uber-drivers-psychological-tricks.html.
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