胡老師先從自身的研究興趣開始談起，進而提到資料的重要性，他先以上海的Vpon公司為例，透過big data如何分析出賺錢的途徑，捕捉正在使用手機的目標眾。接著胡老師也以「紙牌屋」為例，說明big data可以如何用於製作電視戲劇，根據現有的閱聽眾資料來進行戲劇製作。資訊新聞學在以前只有少數的組織在推動，自從「維基解密」後，讓此一名詞趨於顯目。資料新聞學的定義在於透過雲端、高效能電腦、高頻寬，經過資料視覺化將資料轉化成一種敘事。綜合各家定義，資料新聞學應該是利用各種工具，將新聞做一個最好的呈現與故事。
胡老師接下來以醫院的手術感染風險的統計資料為例，製作網路上的互動表格，讓人一目了然哪間醫院最危險、風險最高。另外還有各職業的收入高低、記者的資料蒐集演算法、謀殺案的演算法、運動比賽的分析等。而在資料的來源部分，包含群眾外包，如歐巴馬的餐敘信件、英國衛報對於美國總統大選的各國態度調查、奧運的票價調查與購買、17年蟬的資料回報等。群眾外包的參與雖然不科學但卻具有一定的可信度，甚至還可以讓大眾直接參與新聞工作，如衛報開放大眾處理國會議員的報帳文件。
資料新聞的挑戰在於可信度的檢驗、群眾參與的挑戰、記者技能的限制、投資報酬的評估等。最後胡老師提到這種方式可否發展成新的經營模式，在國外如彭博公司、經濟學人等都已將此模式發展已久，雖然挑戰依然存在，不過仍是值得一試的一條路。
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王嵩音老師：之前有學長想從事這方面，這個部分最近很熱門，是一個跨領域的學科。
胡元輝老師：各位如果有興趣的話可以進行嘗試，讓big data不只應用於商業性。
李政忠老師：這是需要有文字協助，寫成一個paper嗎？
胡元輝老師：不一定，這不需要強大的文字協助，圖表更甚於文字。
唐士哲老師：未來的新聞敘事會因此而有所改變嗎？
胡元輝老師：資料新聞學是很重要的一塊，但這並不是新聞的全部，如果資料佔有重要地位時，就需要有用到資料新聞學。但在解讀資料時我們還是需要很多其他的知識來判讀，不能為了資料而資料，而是適當的利用它。