
/ 媒笔记 /
✍整理:王姝文 黄毅敏
编辑:黑佳慧
李彤
《看天下》杂志作者。深耕于青年群体议题,关注青少年心理健康与教育困境。
代表作品:
[5]
[6]
[7]
![]()
李彤个人照片
在杂志工作,李彤会更多地操作静态的、宏观现象观察类选题,常常做类似小型研究性质的报道。她曾讨论过三孩、MBTI、职业本科等话题,对抑郁和青少年相关议题关注较多,并在解困式报道社群的年会上分享过这篇个案文章。
面对一个复杂的社会现象或者一个空泛的关键词时,如何避免报道仅重复过往信息,实现深层突破?如何真正理解社会现象背后个体的处境?在确定“写什么”之后,又如何将一个宏大的社会现象或静态关键词,转化为一篇逻辑清晰、视角独到、能引发广泛共鸣的深度报道?
以下是李彤的讲述:
![]()
当我们面对某个有较高关注度的现象或热词时,需要评估其是否值得做成一篇深度报道,有以下几个重要的指标可供参考:
第一个指标是社会关注度
即近期的搜索指数、社交媒体热度和话题持续性。以为例。最初,我关注到知乎平台上一篇聚焦“抑郁症学生复学困境”的帖子引发了大量互动,随后,我以”抑郁症休学复学”为关键词在小红书进行补充检索,发现同类个人经历分享与求助内容数量可观,这说明话题是有足够的讨论基础的。
除此之外,话题的持续性也是关键的判断标准。我建议通过追溯内容发布时间、梳理历史讨论轨迹等方式,确认其并非仅流行两三天的“乐子话题”,而是长期存在且持续引发关注、但尚未被系统性挖掘的议题。若符合上述特征,即可判定该选题具备足够的社会关注度,拥有深入报道的价值。
第二个指标是选题的新鲜度和突破点
相较于以“追热点”“短平快“为特点的新兴媒体,杂志类媒体在内容生产周期上存在天然劣势,常面临“选题定稿时,同类报道已发布”的问题。因此,判断选题时需重点考量两点:一是该议题是否已被反复报道;二是若存在同类内容,能否找到差异化的视角实现突破,拥有独家价值。
热点选题的核心竞争力在于“反应速度”,需在保证信息准确的前提下,快速梳理事件脉络,并找到不同于其他媒体的切入角度,这是热点选题成功的关键。而静态选题需具有足够的信息增量与深度。它要求不仅要把事说清楚,还要与读者探讨更深层次的话题。
以的选题为例,当时多数媒体已围绕“上岸“现象发布报道,GQ 写了一篇角度很好的《上岸第一剑,先斩意中人》,从“爱情牺牲”角度解读上岸背后的焦虑,拥有了独到的视角。最初接到该选题时,我的初步思路是撰写一篇上岸时代的全景描述稿,聚焦上岸对个人时间、精力等多方面的综合消耗,但与编辑讨论后发现,此类现象描述缺乏足够的深度与独特性,难以形成突破。最终,我们调整方向,从两个维度实现了选题的创新:一方面,通过梳理历史资料,整理出不同时代背景下“上岸”与“下海” 的几次浪潮波动,构建完整的概念演变时间线;另一方面,特别采访了复旦大学历史学院的段志强老师 —— 其个人经历横跨“上岸”与“下海”两个阶段(从体制内到商业领域,后回归高校任教),通过他的亲历视角,串联起不同时代 “职业选择” 背后的社会心态变化。
这样一来,稿子的角度在成立的同时也能比较新颖:描述当下的焦虑的同时让读者意识到现阶段的“上岸”可能只是短期波动。既实现了视角的新鲜度,也进一步让报道具备了更长远的价值。
第三个判断指标是新闻性
新闻性是判断选题价值的核心维度之一,其本质是评估议题是否具备公共讨论价值——具体可拆解为:该现象是否值得被深度探讨、是否折射出特定社会结构的变迁或主流思潮的转向、是否蕴含对公众认知有启发意义的独特价值。从实践角度看,新闻性的评估可重点关注“变化性”与“冲突性”两大特征。
“变化性”的核心是识别“新现象”与“旧常态”的差异,聚焦那些正在发生、且可能影响特定群体或行业的趋势性改变。以专业相关选题的判断为例:若在调研中发现,某一传统专业的人才培养模式正在调整,这些“变化”本身就构成了新闻点,因为它不仅反映了行业或教育领域的动态,更与学生、从业者等群体的切身利益相关,具备引导公众关注趋势、理解变化的价值。
“冲突性”源于预期与现实的反差,这类议题天然具备吸引公众关注的张力,也是新闻性的重要体现。当某一现象存在明显的认知冲突与行为冲突时,往往蕴含着值得深入挖掘的选题价值,可作为优先选择的报道方向。以“职业本科”选题为例:长期以来,大众对职业本科存在“学历层次低、就业前景窄”的刻板印象,甚至带有一定歧视。但近年来出现了“高分考生主动选择职业本科”的新现象——这种“传统认知”与“现实选择”的强烈反差,本身就是极具冲突性的新闻。
![]()
![]()
完成选题判断之后,系统性的资料检索成为推进报道的关键环节。以为例,“三孩政策” 属于典型的宏大主题,为避免内容空泛,我们聚焦在黑河这座城市的政策实践上。资料梳理分为以下几步:
一是梳理全国生育政策变动时间线,搭建宏观背景。
我会以时间为脉络,整理我国生育政策的演变轨迹:从计划生育政策的实施与调整,到二孩的政策松动节点,再到”三孩政策”的出台背景、内容及配套支持措施。与此同时,还需补充不同城市政策落地上的差异,明确黑河市在全国政策体系中的定位,为后续聚焦地方实践提供宏观参照。
二是聚焦黑河市个案,深挖地方细节数据。
接下来我会重点检索黑河市的专项资料:包括该市三孩政策的具体试点方案、近5年常住人口数据与出生率变化、三孩政策实施后的人口动态等。此外,我还收集了当地学术机构发布的相关论文、政府公开的统计公报,确保地方数据的准确性与权威性,使其真正为报道提供扎实的微观实证。
三是整合同类新闻报道,提炼未覆盖线索。
在掌握基础资料后,需要检索并分析其他媒体关于同一主题的已发报道。我会重点标注两类信息:一是已被广泛报道的共性内容,避免后续报道重复;二是报道中“提及但未展开”的细节,这些未深入的内容,往往可能成为新的报道切入点,帮助挖掘更独特的视角。
四是进一步确定采访主体以及各自的信息价值。
基于前三步的梳理成果,可初步拟定采访主体名单,并清晰界定每个采访对象能提供的信息价值,确保后续采访更具针对性,更高效。
![]()
三孩选题相关资料整理
资料工作构建了认知基础,但真正的突破常来自与真实世界的碰撞。操作(以下简称《松动的边界》)的过程,正是这一点的完美例证。
“大学专业”是非常具有社会关注度的议题,2024年已是我们围绕这一主题策划封面报道的第四年。我感到十分有挑战性:如何在前三年的基础上找到新视角,避免重复叙事?因此,整个封面团队花费一个多月来确定方向,在这个过程中,我通过日常观察与信息收集,对潜在方向形成了隐约的感知。
先前我就留意到关于“文科危机”和 “新文科建设” 的讨论,包括数字人文、PPE等新兴交叉专业的涌现。最初的想法是围绕着”文科危机的破局”来做,但思路的突破源于一次关键性的采访实践。
为进一步了解专业改革的基层落地情况,我专访了北京市第十一中学的一位数学教师——这位老师日常教学中就很注重跨学科融合,同时我也邀请了其教过的几位、已升入大学的学生一起交流。
这次采访中,有个意外发现成为选题突破的关键:这几位学生进入大学后,都主动构建了跨学科的知识体系,医学专业的学生辅修社会学课程,工科专业的学生补充人文哲学知识,他们均展现出对“跨学科发展”的清晰意识。这种选择并非偶然,而是为了提升个人竞争力主动规划的。
这一来自学生群体的鲜活案例,让我产生了新的判断:如果跨学科意识已经在一部分学生中形成共识,那 “跨学科发展” 或许可成为未来专业人才培养的核心方向。此后不久,两组关键信息的出现,进一步印证了这一判断是可行的:一是清华大学、北京大学公布的年度扩招计划中,新增的百余个招生名额,基本主要集中在 “AI+X”(人工智能与其他学科交叉)及各类交叉专业上;二是教育部发布的当年新增本科专业名单中,29 个新专业全都是交叉学科类别。
至此,我正式形成预判:“学科交叉” 可作为第四年专业主题封面报道的核心方向,报道的核心目标也定了下来——解读未来大学专业生态的演变趋势。
我在报道框架中也提出核心观点:当前大学专业的边界正处于加速松动的阶段。过去,大众对大学专业的认知是清晰的线性划分,即文史哲、理工科、社经法等传统学科类别,界限分得很清楚;而如今,在 “新文科优化”“人工智能 + X” 等政策与实践推动下,学科间的交叉融合越来越深,传统专业界限逐渐模糊。
更有价值的是,在推进选题的过程中,一则关键新闻正好给报道提供了直接的新闻由头:复旦大学金力校长在接受媒体采访时透露,学校会在当年9月启动”系统性、深层次的专业改革”———也就是“大手术式”改革,其举措包括打破传统专业壁垒,把专业培养模式调整为跨学科项目制,学生毕业时能获得多学科学位证书,入学时的专业选择不再决定最终的发展路径。这个案例不仅与我之前 “专业边界松动” 的预判高度契合,直接证明了前面观点的合理性,还让报道具备了强烈的时效性,成为封面报道的核心支撑。
《松动的边界》选题的明确,并非单一因素促成的,而是靠前期资料检索形成的认知,再加上既有采访积累的一线案例,两者相互支撑、一步步推进才有的成果。
![]()
确定选题后如何推进变成了新的“拦路虎”。对于《松动的边界》这类尚无系统报道的全新领域,推进工作尤需依靠采访来摸索方向。我总结了采访逻辑的迭代过程:
(1)先宏观,后微观:当对整体方向把握不清时,先采访能进行政策解读的专家,建立宏观认知框架,再深入寻找教师、学生、市场从业者等微观个体。
(2)全面铺开:围绕话题涉及的各个主体进行广泛访谈,了解一下他们对于这个话题的感知度如何,有什么观点或者困惑。
(3)逐步聚焦:摸清方向、积累大量采访之后,确定稿件的主线人物和故事性到底是从谁身上来的。
这个过程的核心在于,必须根据每一次采访的反馈,不断校正核心问题与写作逻辑。每次访谈后,我都问自己:新的发现是否改变了初始判断?是否揭示了新的冲突点?采访因而成为一个动态的探索之旅,而非机械的验证。
在之前操作过的选题中,我大概能够预感到采访对象的回答,但《松动的边界》的采访过程是一个广撒网到聚焦的过程,也是一个逐渐锁定核心采访对象并打破预设的采访实践。
![]()
最初,我不看好学科交叉这个趋势,觉得都是套上AI的外壳,学不精,这也是社交媒体上大家的普遍疑问。我首先采访了两位老师,他们的反馈让我确信大家对学科交叉比较感兴趣,这个选题是值得做的。
接下来我希望有一个专家能从宏观的层面去帮我厘清这个交叉学科的政策背景、变革逻辑和落地难点,同时可以给高中生和家长识别这种交叉专业提供一些实用的视角。为此我寻找了几位专家学者,先是采访了教研院的熊丙奇老师,但他提供的信息还不足以支撑起稿件,于是我继续寻找更核心的专家,直到发现北京大学卢晓东老师提出的“重混”概念和我的选题关系密切,卢老师从宏观政策制定者的视角出发和我阐述了专业交叉的必要性,认为方向是没有问题的,只是高质量专业需要时间的筛选。
然而,卢老师的宏观视角也引出了新的问题:系统性变革落实到具体个体身上,究竟是何面貌?于是,我的采访策略自然地从宏观转向微观,开始走访复旦的师生。先后采访的复旦学生都提到在学科交叉培养的过程中有混乱的感受,但通过时间前后的对比,就能发现改变已经产生。我最终意识到,学科交叉的改革是一个由专家倡导、政策制定、高校和学生不断尝试的过程。
反观之前做的所有这种大关键词的选题,都类似于是同样的逻辑——类似于你在做一个小的研究。在这个过程中,你不断地去校正你自己到底想要讲清楚的是什么,你有哪些新的发现,你想用什么样的逻辑去写这个稿子,同时在采访的过程中要去想这个稿子的画面感和故事性可能从何而来。
![]()
这种静态、宏大的选题往往采访量也大,写作时容易陷入迷茫——找到推动稿件叙事进行的线索是很重要的。
稿件线索分为明线和暗线,明线就是一个很直接的外在逻辑,比如说时间、空间、人物。暗线就是稿件真正想要去探讨的主题。不同稿件的推动线索不同,有的靠人物、有的靠空间画面、有的靠新变化的现象。一般而言,想要在丰富的访谈内容中快速找到合适的主线,要分析好稿件,去归类几种主线的类型或者线索。这是个不断练习的过程。
《松动的边界》一文,靠的就是现象。“政策变革从核心开启,如同巨大而精密运转的齿轮,高校、教师、学生各自嵌套其中,被依次带动,节奏不同,但方向一致。”这条线索将稿件串联起来了。
![]()
我习惯在纸上完成梳理逻辑的任务。在正式写作前,需整理采访录音,初步批注重点,再提炼关键点,逐步梳理出逻辑。还要列出采访对象提到的很好的点,用彩色笔标注一定要提的点。梳理工作完成之后,关于稿子怎么写大致也会有思路。这时我会列出稿件各个段落的大致内容,比如第一段讲“单一学科已经不够了”,可能还有段落用来讲学生的焦虑迷茫、教学现场震荡、未来的专业图谱、文科自救等等,把可行的段落列出来,最后再做挑选。
![]()
Q:一般会通过什么方式找到自己的选题?有的时候观察到的新现象其实是一种旧现象,如何判断选题存在新变化和新趋势?
A: 除了一些资源积累,媒体行业有些作者、各个领域的博主都会分享一些新的线索,可以养个单独的小红书账号或微博账号,去关注各种可能的选题线索来源。我们要去主动了解新近发生的、专家圈内人看到的变化。新闻是不断重复的循环,比如专业变化的例子,是有显著的数据做支撑的。有时候媒体会造一些概念,所以需要找特定的案例验证预设,重要的还是做预采访。
Q:请问您更鼓励前往新闻现场的原因是什么?如何平衡市场化媒体的 KPI 压力和对稿子的完美追求?
A:鼓励线下。做得不错的稿子,大部分都是在现场采访的稿子,因为它的整个故事性和画面是非常好的,但是我们由于选题限制,可能会线上联系采访对象,所以在这个时候就要去想把画面和场景给还原出来,大家如果将来想去做新闻的话,还是可以多去线下尝试一下的。我觉得“KPI压力“和”对稿子的完美追求“之间需要做取舍,哪个选题是你特别感兴趣、想做好的,那就在这个选题投入更多,在整体上对读者负责任的情况下,拿出重心去做你最想做的,其他的你只要达到一个标准就可以了。
Q:之前有看到一个说法,非虚构选题主要分为两类:“时代标本”和“个人故事”。请问您在工作的过程中,稿件的操作主要是从社会层面考量还是人性的层面去考量?
A: 二者皆有。希望透过个人故事去看时代标本。没有时代性的个人故事,这个选题也不值得写。
系列统筹 | 王姝文
值班编辑 | 江语墨
编委 | 潘奕忻
运营总监 | 叶沛琪
特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.