在十九世紀，倫敦被不知名的傳染病突襲。當大家以為病毒是透過空氣傳播，約翰．斯諾醫生（Dr. John Snow）把疫症相關的數據，包括出現的地點、道路和水源等繪製成一張地圖，向市政府闡釋霍亂的傳播路徑，成功遏止了疫情。
分析數據有助了解事件，事實上，不少社會議題也和數據相關，新冠肺炎疫情之外，本港今年會開展的人口普查，以至教育、經濟、交通運輸、飲食健康等全都與數據關係密切。
而我們擁有的數據繁多，單是香港政府開放的數據集已達4250個 。不少傳媒工作者要掌握事件的來龍去脈，數據分析成為重要一環。美國《紐約時報》年前便展開內部培訓，包括學習試算表（Excel）中整理數據的方法。
然而，要向普羅讀者解讀數據圖表，不及一個地圖來得顯淺易明，也更能吸引讀者。
例如荷蘭網媒BNR NieuwsRadio利用眾包（crowdsourcing）應用程式的數據，繪製了「超速陷阱」的高速公路位置圖，以地圖展示哪些路段設置的攝錄鏡頭最密集，司機最可能因超速被抓，令駕駛者提高警惕。
德國漢堡大學的研究員發現，2013至2016年由全球編輯網絡（簡稱GEN）舉辦的「數據新聞奬」（Data Journalism Award），225個獲提名的新聞作品中，一半都用上地圖。
不過，如果純粹以地圖作為展示數據的工具，新聞工作者可能錯失了發掘背後故事的機會。而地理資訊系統（GIS）的數據整理和分析功能，有助他們透視事件背後的原因。
舉例來說，一次地方選舉中，美國費城一位已經在任27年的議員意外地落敗。你可以繪製地圖，展現各黨派現任和挑戰者在不同選區的得票結果，然後推論成因，包括該區年輕選民和新移民人數增加等。
你更可以運用GIS來驗證這些猜測是否正確，例如加入當地的人口特徵和樓價數據，在上述費城的選區，便可見到挑戰者是在收入和教育程度較高、樓價較昂貴的地區成功突圍。
而GIS可運用的範圍非常廣泛，由追蹤新冠肺炎疫情的流行病學和公共衞生、緊急救援、郊野公園管理、水浸預報、學位分配、交通管理，到房屋規劃和網購服務等。
可是，水能載舟也能覆舟。去年的美國大選，有媒體在地圖上把共和黨支持者以耀眼的鮮紅色顯示，而民主黨則是藍色，艷紅的色彩令人誤以為共和黨形勢大好，而實情卻相反。故此，修讀地質學出身的傳媒人Betsy Mason提醒同行，讀者往往很易相信地圖上看到的東西，因此演繹數據務必謹慎，以免產生誤導效果，辜負了讀者的信任。
原文轉載自《信報》 2021年2月25日
原圖：Google Map
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