视觉化的呈现，在数据新闻的圈子里面始终是一个热点的话题。
与内容的丰富程度相比，炫酷的视觉呈现的确是不少读者接触一则数据新闻时最初的感受。因此不少人认为会认为数据新闻是图表新闻，是“图画新闻”。这也为数据新闻的从业者或者爱好者树立了一道“不可逾越”的技术门槛。毕竟并不是所有的人都有能力设计并制作出美观的图表或者图像的。学习一种软件或者一门技术就成为了很多数据新闻“初学者”最直接的进入这个领域的途径。
但“图表”或者“图画”真的就等同于数据新闻么？这些软件或者技术真的这么重要么？
面对第一个问题，正如法国记者J-Ch.费罗所说的“通过图像解读现实的历史，与信息图的历史一样悠久，几乎和新闻业同时诞生”。从公元前3世界的古罗马地图，到近些年逐渐兴起的城市大数据新闻。这些依托于视觉化呈现方式，解读信息的方式并非数据新闻的概念出现之后才诞生。在长期的新闻实践中，从图像到平面设计再到3D建模，这些手段始终都是记者的武器库中的一员。
1861年法国工程师Charles Joseph Minard绘制了1812年拿破仑征俄战役图揭示了导致士兵大量死亡的元凶是低温。
近些年来，随着互联网的快速发展，越来越多的数据成为我们日常生活的一种记录，也为新闻记者提供了丰富的可以挖掘的新闻素材。但由于数据往往是以一种抽象的状态存在。利用一些直观的视觉化方案去展现这些数据自然就成为了很多人的直接选择。但我们应该看到，数据新闻并不是视觉化新闻：视频、图像、音频、图表、装置艺术、文字都可以用来呈现繁杂数据背后的逻辑关系。套用一句之前自己大胆对于“数据新闻”的定义，“数据新闻是基于数据的结构化处理与分析，运用视觉化的呈现方式，有效传递数据信息的新闻生产流程”，而视觉化的呈现只是“数据新闻生产流程在呈现端的一种表现形式”。
当然正如恩格斯所说的“在科学上，一切定义都只有微小的价值。”，这里的定义这是为了说明视觉化的呈现并非等同于数据新闻或者数据新闻的全部表现形式。
利用代码实现视觉化
利用手绘实现可视化
利用摄影实现可视化
利用简易图表实现可视化
面对第二个问题，经过三年的系统学习，我可以非常肯定的回答，“技术和软件”在整个数据新闻的体系中是最基础的，但并非最重要的。诚然，在一个数据新闻的生产流程中，我们大多数情况下会使用各种各样的软件。但实际上，想要做一个好的数据新闻更重要的是对数据的深入分析，对新闻现象本身的观察与理解。而非单纯的被呈现技术控制与摆布。
在我的体系中，我将视觉化呈现的工具大致分为四个类别，这四个类别使用难度不同，但各自有着各自的应用场景。
第一类是平面设计与图片处理的软件，例如Ai、Ps、ID等。这些软件是最基础的、原创性最高的软件。但是功能复杂，大多数情况下我们并不会用到其完整功能。只需要在实际应用中探索使用方法即可，如果要系统化学习，性价比极低。
第二类是数据分析与简单处理的软件，如下图所示。这些软件往往有着非常强大的数据分析能力和一定的视觉化呈现能力。在数据新闻的数据研究阶段有着非常重要的功能。但这些软件的图表设计往往不尽如人意，不美观、难以导出通用是这类软件的通病。方便的是Tableau可以导出PDF（矢量素材）配合Ai可以完成大多数平面静态信息图表的快速制作。
第三类是一些在线的图表编辑工具，例如数可视的Hannabi或者镝次元的镝数平台。并非因为我和这两家公司的朋友关系密切，的确从新闻行业时效性的角度出发，使用方便快捷的在线图表制作平台，的确可以大量的节省企业或者媒体的各种成本。因此我认为在常规的数据新闻图文型作品当中，大家可以尽量选用这类简单的在线平台制作。同时由于这些平台都可以导出SVG的矢量素材，大家也都可以在Ai中完成后期的编辑和处理。
第四类就是代码类了，这类的可视化工具的确难度最大，开发成本也最高。只适合大型的数据新闻项目。同时需要配备专业的开发人才。实际上，是一种非常规的操作手段。
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