【試驗新媒體，沒有答案，只有過程】
──美國媒體《NPR》視覺團隊參訪（下）
文／蔣宜婷
攝影／王啟安
九月中，我到了《NPR》在華盛頓DC的總部參訪，訪問了David Eads與他的團隊。在觀眾是一雙雙耳朵的廣播公司裡做網路新聞、且強調視覺，聽起來是個怪異的想法，《NPR》視覺新聞團隊卻已累積不少結合語音、影像跟文字的系列視覺故事，並不斷創新。他們在製作網路原生專題時，在乎的是手機使用者、強調設計思考、致力了解使用者經驗，也將成果開放、回饋給社會。
要讓一個媒體開放他們的成果，說的容易做卻很困難，但David舉了一些很實際的例子給我聽，表現他們的確有在實踐。例如：他們將新聞工具的程式碼開放到網路平台，讓群眾檢視。除此之外，《NPR》視覺新聞團隊也在製作專題的過程中嘗試許多新概念：
1.新聞機構也能開放原始碼
「Work in public, open source as much as possible.」David曾在講座中這麼說。開放原始碼在台灣新聞機構並不流行，但《NPR》卻大方在程式碼協作分享平台Github上，公開所有他們的新聞APP的資料、程式碼，也提供不少友善新聞工作者的工具，像是網頁模板、製作圖表工具等。David認為，雖然讀者可能對於新聞專題背後的程式碼、方法論不感興趣，但是卻可能吸引相關專業者參與，就曾經就有人對他們資料新聞的方法提出質疑跟建議。
2.不只前測，更在乎使用者使用後的結果
專題上線後會進行使用者分析，根據數據、按鈕點擊次數、頁面停留時間，觀察使用者的互動體驗。他們甚至進行使用者訪談，了解讀者為什麼不去點網頁上的某些按鈕。最讓人驚訝的是，他們將內部觀察使用者流量分析的網頁都開放出來，像是利用Google Analytics 的 API （應用程式介面）所開發的服務carebot以及carebot2 ，都是對新聞媒體相當友善的工具
3.在人力有限下，做些好玩且有新聞性的題目
Tyler Fisher 是我這趟參訪所認識的一位非常有趣的工程師，他在兩天內做了一份流量高達149萬人次測驗──〈How Well Can You Hear Audio Quality?〉，讓讀者可以了解自己對於聲音的品質。而讀者的測驗結果，最後也被他們拿來做分析。
與新聞議題相關的測驗或小遊戲是近年西方媒體勇於嘗試的概念，也是吸引流量的好用招數之一。像是《紐約時報》2013年最受歡迎的故事──〈How Y’all, Youse and You Guys Talk〉，是一項關於測驗讀者語言使用習慣的遊戲，在短短11天內累積的點閱數，打敗當年其他的即時新聞、資訊互動圖表。網路媒體《Buzzfeed》甚至成立一個完全是測驗的欄目（ http://goo.gl/EoVkQY）。
《NPR》視覺新聞團隊的編制不大，從新聞編輯、工程師、攝影師、設計師，總共只有十幾個人，不同專長的成員人數比例，大致維持平衡。David坦承，相較於其他競爭者如《華盛頓郵報》、《紐約時報》，《NPR》的人力跟資源明顯少很多，該做哪些題目、資源放哪，都必須更仔細盤點，當然也有必須取捨的時候。
走在《NPR》偌大的大樓裡，David帶我們穿越整個辦公室，路程中他不時停下來幫其他記者處理資料分析的問題、討論教宗訪美時要做的題目，繞了一大段，才走到視覺團隊所處的一層樓的一角。直到親眼所見，才了解這的確不是一個有多大排場或壯麗的團隊，但看得出來成員們彼此之間感情緊密，每個人臉上露出做新聞是好玩的開心神情，他們圍坐在靠落地窗的咖啡桌一起吃午餐，利用白板開會、拉進度。
David對於網路新聞團隊發展的想像，是我目前最喜歡的說法──「我們先選擇一個方向，在過程中學到一點，然後面對更多選擇。」這可能都沒有答案，但我們在過程中要勇於實驗。
★延伸閱讀
◎試驗新媒體，沒有答案，只有過程
──美國媒體《NPR》視覺團隊參訪（上）
http://on.fb.me/1NTgwN1
◎NPR系列視覺故事的演進史
https://goo.gl/vVvRew
◎NPR視覺團隊開放原始碼網頁（包含新聞APP跟Github連結）
http://goo.gl/pQzNGD
◎NPR內部開發的監測網頁流量工具
carebot：https://github.com/nprapps/carebot
carebot 2：https://github.com/nprapps/carebot2
◎NPR互動專題：How Well Can You Hear Audio Quality?
http://goo.gl/ds5RuS
◎NPR互動專題：How Well Can You Hear Audio Quality? 後記
http://goo.gl/RoX64n
◎紐約時報互動專題：How Y’all, Youse and You Guys Talk
http://goo.gl/8jBCea
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