| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.2 文献综述 | 第14-21页 |
| 1.2.1 国外相关文献综述 | 第14-18页 |
| 1.2.2 国内相关文献综述 | 第18-21页 |
| 1.3 研究思路与研究方法 | 第21-22页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第21页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第21-22页 |
| 第2章 数据新闻和新华网数据新闻概述 | 第22-34页 |
| 2.1 数据新闻相关概念的界定 | 第22-27页 |
| 2.1.1 数据新闻的界定 | 第22-26页 |
| 2.1.2 数据可视化的界定 | 第26-27页 |
| 2.2 新华网数据新闻概述 | 第27-33页 |
| 2.2.1 新华网与“数据新闻”专栏 | 第28-29页 |
| 2.2.2 新华网数据新闻的制作团队 | 第29-30页 |
| 2.2.3 新华网数据新闻的报道数量 | 第30-31页 |
| 2.2.4 新华网数据新闻取得的成就 | 第31-33页 |
| 小结 | 第33-34页 |
| 第3章 新华网数据新闻报道内容分析 | 第34-47页 |
| 3.1 研究设计 | 第34-38页 |
| 3.1.1 确定研究样本和分析单位 | 第34-35页 |
| 3.1.2 制定类目系统 | 第35-38页 |
| 3.2 内容分析研究结果 | 第38-46页 |
| 3.2.1 新闻来源统计结果分析 | 第38-39页 |
| 3.2.2 报道地域统计结果分析 | 第39-40页 |
| 3.2.3 报道题材统计结果分析 | 第40-41页 |
| 3.2.4 报道主题统计结果分析 | 第41页 |
| 3.2.5 报道属性统计结果分析 | 第41-43页 |
| 3.2.6 标题风格统计结果分析 | 第43页 |
| 3.2.7 可视化形态结果分析 | 第43-44页 |
| 3.2.8 可视化类型统计结果分析 | 第44-45页 |
| 3.2.9 可视化视觉元素统计结果分析 | 第45-46页 |
| 小结 | 第46-47页 |
| 第4章 新华网数据新闻报道的特色 | 第47-57页 |
| 4.1 新华网数据新闻报道的内容特色 | 第47-51页 |
| 4.1.1 新闻来源可靠,报道极具权威性 | 第47-48页 |
| 4.1.2 立足本土和受众,贴近性明显 | 第48-49页 |
| 4.1.3 紧扣政治议题,大型报道影响深远 | 第49-50页 |
| 4.1.4 重视报道软新闻,选题渐趋平衡 | 第50-51页 |
| 4.1.5 数据新闻体系化,形成五大类主题 | 第51页 |
| 4.2 新华网数据新闻报道的形式特色 | 第51-56页 |
| 4.2.1 大型动态交互图表多维度立体呈现 | 第52-54页 |
| 4.2.2 加入音乐元素创新实现数据可听化 | 第54-55页 |
| 4.2.3 网页场景设计营造逼真的视觉效果 | 第55-56页 |
| 小结 | 第56-57页 |
| 第5章 新华网数据新闻的优化策略研究 | 第57-70页 |
| 5.1 新华网数据新闻的不足 | 第57-63页 |
| 5.1.1 选题偏浅层次化 | 第58-59页 |
| 5.1.2 数据可视化滥用 | 第59页 |
| 5.1.3 表现形式偏静态化 | 第59-61页 |
| 5.1.4 报道类型较单一 | 第61-62页 |
| 5.1.5 传受互动性不足 | 第62-63页 |
| 5.2 新华网数据新闻的优化策略 | 第63-68页 |
| 5.2.1 严格把关选题,更加注重公众利益相关报道 | 第63-64页 |
| 5.2.2 可视化服务故事,提升用数据讲故事的能力 | 第64-65页 |
| 5.2.3 丰富报道类型,加大深度报道的比重 | 第65-66页 |
| 5.2.4 加强技术应用,引进和培养专业技术人才 | 第66-67页 |
| 5.2.5 创新互动形式,增强受众的参与感与互动感 | 第67-68页 |
| 小结 | 第68-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
