本書中的傳感器新聞

本書的案例分析記錄了那些符合這些大趨勢的傳感器新聞項目。“蟬追蹤器”是一個早期運用參與式電子感應的經典案例，它見證了紐約公共電臺WNYC的聽眾建立以Arduino處理器為基礎的傳感器，以用于解讀當地的氣溫讀數情況。《今日美國》也通過多年努力，取得了近一千份土壤樣本，完成了“幽靈工廠”報道項目，并憑借此項目攬獲多項調查性新聞大獎。

然而，通過我們去年來的工作和討論，我們發現需要暫停一些具體的新聞項目來反省它們是否符合“傳感器新聞”這一領域。此外，我們無意去描繪它們自身的目的，只是想要簡單地證明這一框架適用與否。我們已經通過介紹一系列的案例來幫助讀者理解接下來幾部分內容的意義何在。

無人機的運用在本書里很值得一提。迄今為止，無人機在新聞中的運用多為圖像和視頻收集（但在其他領域，它也被用來收集3D景觀數據和環境數據）。雖然攝像機從一發明就被新聞行業所利用，無人機在這方面卻使得微距攝像的運用范圍有了徹底的拓展。在此情況下，由于無人機攜帶傳感器從而擴展了報道者觀察并記錄這個世界的視角，因此它們是適用于這一領域（傳感器新聞）的。并且，在2013年下半年到2014年年初，普通民眾，包括新聞業對無人機的應用，使其成為一個熱門話題，并激發出越來越多的人的研究興趣、主流媒體的關注以及管理部門的行動。因此，我們認為將無人機編入傳感器新聞的范疇，可以使其更符合當前新聞界迫切的對話趨勢。

同樣地，我們將那些傳感器生成的并且記者們無法獲得或控制的數據也包括在內，這就使得我們的傳感器新聞無法與數據新聞完全區分，但是這也說明本書并不試圖開創一個全新的傳感器新聞領域來遠離數據新聞領域。我們重申，本書的目的是幫助記者盡可能更好地使用這些傳感器，并且幫助他們更好地解讀傳感器所生成的數據。雖然一些傳感技術在新聞中的應用是基于量身定做的傳感器，或者運行他們自身的傳感項目，但我們認為沒必要僅僅將其（傳感器）限制在這些應用中。例如，當記者在《信息自由法案》原則下請求獲得數據時，有兩則關于數據獲取和使用的案例備受關注，其中之一便是“利用衛星上的遠程傳感器來做新聞報道”的新嘗試。本書雖未涉及此類案例，但目前已有一個新聞機構花費大量時間和精力去了解和使用遠程傳感器收集到的數據，并利用這些數據來做新聞。今后讀者也將會看到更多利用遠程傳感技術來做新聞的例子。