數位報導就該像“Snow Fall”？該跳脫迷思了！
林辰峰 Politico 數據記者
2012年紐約時報發表了 “Snow Fall”，講的是該年美國隧道溪國家公園的大雪崩。這篇報導利用文字結合視覺、聲音、3D模型、空照圖、地圖與互動敘事，並選擇在傳統文章管理系統（content management system）外發表，花了十多名人力，歷時半年才完成。
隔年，“Snow Fall”拿下普立茲獎，奠定紐時在新媒體領導地位，也使紐時信心大增，命原本的國內報導主編（National Editor） Sam Sifton為Snowfaller in Chief，希望以Snow Fall為模型，力衝多媒體敘事。
Snow Fall的成功，也造成新聞媒體爭相效仿，很快地，“Snow Fall”一詞在美國新聞界成了動詞（to snowfall）。每家媒體都想要出版自己的Snow Fall，多媒體敘事報導文學一篇又一篇，如雨後春筍。
但讀者和媒體同業（不論在台灣或是美國）對“Snow Fall”的理解，往往就停在這裡了。
這些年來，“Snow Fall”常被視為網路多媒體敘事的轉捩點，是業界標竿，也是多媒體敘事的標準。人們卻甚少提到，發表”Snow Fall”後，紐時陸續又以相似模式、設計與資源，出版了The Jockey等多媒體敘事文章。但文章出刊後，點擊率不盡理想，從投資報酬率來看，似乎並不值得投入多人製作。而當初風光上任Snowfaller in Chief的Sam Sifton，也轉任烹飪與食物專欄編輯。
回看台灣。去年，多家台灣媒體陸續發表了自己的“Snow Fall”。我們看到了很多結合地圖、視覺、聲音、數據、互動，甚至虛擬實境與遊戲的新媒體敘事。這些故事，帶著我們如候鳥似地俯瞰六輕、體會東南亞跨國銜轉學生學習難境，和走過台南大震週年。我們一起目睹了台灣在多媒體敘事的成熟和創新，不過，有了技術後，下一步要怎麼走？
若仔細計算紐時負責視覺新聞的圖像部門的出稿量，你會發現，如”Snow Fall”般運用大筆時間、資源、人力的多媒體互動敘事，越來越少；取而代之的，是由該部門文字與視覺，獨立每天出稿的短篇數據或視覺為主的硬新聞。但這不代表紐時不再做互動敘事，只是門檻變高，只有很有新聞價值或很適合的議題，才做願意投入資源。
這類型的短篇圖像新聞，撇除數據分析，有三個共同點：
一、製作門檻低
聰明排版、靜態零互動的圖（資料視覺化、照片剪影、地圖、衛星圖、表格、插畫和GIF），再配上文字而已。
二、跨媒體共用，節省資源
這類圖像往往是在Adobe Illustrator內做設計，用ai2html輸出，資源與時間消耗少；加上產出的是靜態圖像，作品在社群網路、Apple News、Instarticle，甚至自家的App、紙版文本上出刊都很方便。
三、製作時間短，時效性高
這類新聞因為時間成本低，人力資源需求少，往往在三天內（甚至）就能出刊，可以配合新聞週期與時事。遇到突發新聞時，更可藉由多人一起製作配合Google Document共同編輯的功能，在事件發生數小時內就出刊。
此外，許多靠著聰明白板敘事的新聞，往往能變成模板，對於小團隊適用程度高。例如：
原版，川普基礎建設拖延時間表，正反兩方論述的排版可以重複利用
模板，正反兩方論述的排版可以重複利用
反觀”Snow Fall”之類的大型報導，製作週期長，作品完成後，往往新聞熱期都過了，這就是為什麼這類作品通常只能用來做專題報導。
台灣嘗試多媒體敘事多為小團隊，資源通常較少。如何利用有限資源，衝刺旗艦等級作品卻又能顧到每日新聞產出，提升媒體總體品質，更顯重要。
作者｜
林辰峰，文化大學新聞系與加州柏克莱新聞研究所畢，主修新媒體。2015年Google新聞獎學金得主，現任職Politico互動與數據新聞團隊。作品可見於Bloomberg, Washington Post, New York Times, Texas Tribune。
Twitter: @Jeremy_CF_Lin
