「同理讀者」的心態革命:蔣銀珊×方君竹不藏私,分享「解釋型影音」實務創作思考

特約記者宋思彤採訪報導
媒體轉型的腳步越發快速,收看的載體轉變,社群媒體成為了受眾主要的新聞來源,YouTube 的成長速度最為顯著。而受眾身處在資訊過載卻又碎片化的時代,更需要用「全新的方式」理解複雜的新聞議題。
解釋型影音(Explainer Video)將複雜、抽象或生硬的資訊,透過視覺設計、結構化的敘事方式與數位工具應用等,轉化為直觀易懂的視覺內容。把過往需要用長篇幅說明的複雜公共議題,轉化為直觀易懂的視覺體驗,幫助閱聽眾快速理解新聞。
影片節奏快、視覺化思維,還有開場就能抓住「眼球」的問題和痛點,都是影片品質的關鍵。然而,到底要怎麼製作出一則好的解釋型影音?
「2026 卓新沙龍」第二場特別邀請 2025 年卓越新聞獎「新聞敘事創新獎」得獎人蔣銀珊,以及「短篇深度報導獎」入選者方君竹,分享解釋型影音的實務經驗與創作思考。他們去年在卓新獎的參賽作品〈財劃法吵什麼〉跟〈小宅住屋時代〉,都獲得評審高度青睞。
本次沙龍演講,兩位講者將跟聽眾分享:解釋型影音的敘事框架與寫作心法,除了把艱澀的專有名詞「動詞化」創造畫面感外,還會探討影像與旁白高度契合的方法;此外,面對 AI 浪潮的衝擊,新聞工作者該如何重新定位?AI 又能為解釋型影音帶來什麼實務解方?這些數位敘事的核心趨勢,都在本次沙龍中精準剖析。
▎翻轉傳統的開場美學,用「鉤子」直擊痛點與視覺認知
相較於傳統新聞影音,解釋型影音在敘事節奏、視覺呈現上,有著截然不同的邏輯。
蔣銀珊指出兩者的不同,他認為,如果要探討一個新聞議題,傳統影音報導多半會先訪問參與者或受害者,並以人物故事慢慢鋪陳;然而,解釋型影音的開場必須「直接破題」。他解釋,因為觀眾在行動裝置上觀看節奏較慢的內容時,注意力容易被分散。
獨立記者蔣銀珊。(特約攝影記者蔡昕翰攝)
「要留住觀眾,開場設計是重點。」蔣銀珊認為,解釋型影音的優勢在於能以一個強而有力的「鉤子(hook)」,快速讓觀眾知道今天的主題。
方君竹也抱持著抱持相同看法,他認為,解釋型影音應該預設觀眾是「局外人」,因此敘事者要在開場就主導話語權,用最流暢的方式,把事情的來龍去脈、核心痛點點出來。
《報導者》影音小組製作人方君竹。(特約攝影記者蔡昕翰攝)
蔣銀珊更以國外知名創作者 Johnny Harris 探討通貨膨脹的影片為例:傳統新聞可能只會拍攝街景空蕩來傳達經濟衰退,但 Johnny Harris 卻直接在影片中拿出一個「用紙幣做成的錢包」,讓觀眾直觀感受到貨幣貶值的荒謬。這種手法大大提升了畫面的使用效率,用視覺直接衝擊觀眾的認知。
而在具體的開場操作上,蔣銀珊梳理出三大核心重點,分別是:點出爭議與顛覆認知、呈現最吸睛的畫面,以及創造互動性。
首先在點出爭議與顛覆認知方面,她以〈財劃法吵什麼〉為例,直接切入地方政府無法達到收支平衡的核心爭議,捨棄冗長的背景介紹;在〈重考班人數倍增〉中,則利用少子化之下重考生卻變多的反常現象,成功勾起觀眾的好奇心。
其次,好的開場畫面必須具備衝突性,或是難以取得的特性,這點與方君竹在製作〈小宅住屋時代〉時的選題思維不謀而合。該片開場直接展現極度狹窄、具備強烈空間壓迫感的居住空間,打破大眾對住宅的既有想像,成功創造視覺衝擊。
最後則是創造互動性,也就是讓觀眾在觀看時「有事可做」,無論是透過校園霸凌實驗讓人好奇過程,還是舉辦猜測 AI 音樂的活動,並在旁白中運用「想像一下」、「看這邊」等指令引導,都能成功將觀眾拉入影片設定的情境之中。
方君竹說,好的開場畫面必須具備衝突性,或是難以取得的特性。(特約攝影記者蔡昕翰攝)
▎公共議題的落地心法,平視、同理與敘事轉化
「解釋型影音」闡述的議題往往龐大、不容易理解,因此將這些高大上的內容落地,並讓影片成為編輯室與讀者之間的橋樑,是兩位講者共同的核心目標。
方君竹將自己定位為知識轉譯者與資訊加工者,致力把動輒三、四萬字的深度專題,提煉成十幾分鐘的解釋型影音,而且要讓大眾易懂。蔣銀珊也說,為了達到這些目標,除了要有「口語化的旁白」,同時更要「精練的受訪者金句」。
蔣銀珊認為,記者在做功課時卡住的地方,往往就是觀眾會卡住的地方,因此不該含糊待過專有名詞,而是要捨棄字典定義,改成具備畫面感的動詞。以「全球化貿易」為例,她會將主詞、動詞、受詞具象化為「美國把可口可樂賣到泰國」或「台積電在美國蓋晶圓廠」等生活化例子。
在處理冗長的專家訪談時,兩位講者都傾向去蕪存菁。蔣銀珊以「能否觸動自己」作為保留標準,若遇到複雜觀念,便將其核心濃縮成 30 秒的動畫,目標就是要把知識轉化為連小學生都能看懂的程度。
「做解釋型影音的記者就像是一位導演」,蔣銀珊認為,記者必須在撰寫文字腳本時,同步思考的樣子,讓兩者完美契合。不過她也重申,一切的基礎仍舊要回歸到記者扎實的議題設定和事前研究。
蔣銀珊說,處理複雜議題,目標是要將知識轉化成小學生都能看懂的程度。(特約攝影記者蔡昕翰攝)
▎數位工具與視覺化實務,打造高效工作流
在資料搜集與腳本撰寫的幕後實務中,兩位講者也展示了如何運用數位工具優化工作流,並透過視覺設計降低觀眾的認知門檻。
方君竹透露,他習慣利用 Notion 的 Web Clipper 工具將網頁文章擷取下來,並在軟體中將資料標註、分類為未讀、已讀並劃線、已歸類等狀態,最後將所有金句與論述分門別類丟進他稱為「大菜籃」的資料庫中。
同時,他也將 Keynote、PowerPoint 等簡報軟體運用到極致,除了用來製作分鏡,甚至還可以拿來製作動畫。他利用頁面底色區分畫面來源,促使自己思考每一句話的視覺呈現;另外,他也把簡報元素輸出成透明背景的影片,用來製作簡易動畫。他強調,這對於小編制團隊來說,是極低門檻的實用技巧。
蔣銀珊也在視覺設計上展現出相似的邏輯,舉例來說,在呈現「台灣人滑手機」的數據時,他捨棄了傳統的長條圖,而是改用 iPhone 內建的「螢幕使用時間」介面來設計動畫,有效拉近與觀眾的距離。此外,針對同一個主題套用相同的視覺模板,既能降低製作時間,也能減少觀眾的認知門檻。
本場次與會者有來自不同媒體的數位製作部門,希望能學習製作解釋型影音報導的技巧。(特約攝影記者蔡昕翰攝)
▎心態革命與選題深度:平視觀眾的同理心,與走入幕後的真實人性
除了技術層面,方君竹也進一步,把解釋型影音的概念延伸到「選題心態」與「採訪幕後」。
他在選題時除了考量公共性和調查性,也特別看重「距離感」與「畫面可得性」。像是〈小宅住屋時代〉探討買房困境的選題與民眾生活接近,而且小宅的空間壓迫感也很容易視覺化;而在探討「代理孕母」議題時雖然極具深度,但因為牽涉複雜的倫理爭議且很難視覺化,執行起來就相當困難。
方君竹透露,這系列的節目其實還有一個核心使命,那就是讓觀眾看見記者採訪的不容易。他認為,記者在邊緣挖掘議題的幕後過程,有時候比議題本身更具故事性,因此他會邀請隱身在幕後的文字記者走到鏡頭前現身說法,分享他如何臥底觀察、或者分享感到恐懼與掙扎的時刻,透過展現記者的真實人性,建立讀者對深度報導的信任。
這種敘事方式的轉變,本質上是一場心態革命。方君竹分析,傳統的 SOT 報導中敘事者通常退居幕後,讓事實自己說話,並預設觀眾了解議題背景;但解釋型影音則是以「平視觀眾」的態度轉換敘事,追求一種平等對話的姿態。
他深受前 Vox 製作人 Cleo Abram 啟發,追求「新聞嚴謹有序、但影片態度呈現真誠樂觀」的風格。他發現當今社會有越來越多讀者因為無力與挫折感而選擇「迴避新聞」,因此他希望影片不只傳遞資訊,還能提供正面的情緒,並強調每一分鐘的旁白或橋段都是為了推進資訊,因為觀眾的時間非常重要。
他認為,解釋型影音的核心並非特定的影音格式,而是一種 “Mindset”(心態),也就是「同理讀者的情感需求」。新聞工作者不應抱持著「你聽不懂是你的損失」的高傲姿態,而是要把觀眾當作平等的、有血有肉的主體。真誠、謙卑地走向觀眾,照顧他們需要被取悅、需要避免無力感的情緒,才是當代知識轉譯者的核心素養。
▎從AI 浪潮到個人品牌,人類溫度仍無法取代
面對當前火熱的生成式 AI 浪潮,它是否能在影片產製中,成為關鍵的角色?
兩位講者都不這麼認為,他們不約而同地強調,「AI 目前僅適合扮演前期研究與受眾模擬的角色」。他們都曾嘗試讓 AI 生成影片腳本,但成品卻是「核彈級的災難」,因為 AI 無法精準捉摸人類生活的情境與細膩的比喻。
方君竹補充指出,AI 難以取代新聞工作本身,它頂多只能滿足讀者的「資訊需求」,卻無法提供解釋型影音中,真人主持人在鏡頭前說故事時所傳遞的「情感需求」。
至於 AI 目前還無法取代人類,那麼經營個人 IP 或許成為當代的敘事重心。
蔣銀珊坦言,自己個性較為害羞,目前仍跨不過去露臉的門檻;但她非常認同經營個人品牌的重要性,因為長期關注特定記者的報導,能夠建立起強烈的信任感——露臉其實就是向大眾宣告,自己為這篇報導負責的決心。
方君竹則說,自己雖然會在影片中露臉,但一開始也是誤打誤撞而成。他引述資深媒體人黃哲斌的觀點指出,這個年代媒體不能只靠一塊「老廟的大招牌」,底下必須養出「有名的小和尚」。許多年輕世代比起信任龐大的媒體機構,更傾向信任擁有鮮明人設的個人品牌,信任感正逐漸跟著「人」走而非「組織」。
不過,這也不代表媒體不再重要。像是《經濟學人》這類建立在集體決策上的出版品,即使內容是不具名報導,卻還是有強大公信力。這兩條路線,都在當今媒體生態中並存且不可或缺。
現場聽眾向兩位主講者提問。(特約攝影記者蔡昕翰攝)
▎跟閱聽眾用「社群」對話,將視覺體驗轉化成情感需求
最後,在社群行銷的標題與縮圖設計上,兩位講者也大方給出實務心法。
蔣銀珊從視覺心理學的角度出發,建議在標題與縮圖設計上,應挑選最具衝突性、能留下懸念的畫面,例如「沙漠中的直線城市」這類能引發強烈好奇心的視覺,來吸引受眾點擊。
方君竹則從數據科學的角度給出了最務實的解方,他建議創作者不要自己瞎猜或主觀臆斷,直接在後台設定兩組不同的標題或圖文,針對目標受眾進行 A/B 測試(A/B Test),用實際的點擊數據與反饋來說話,才能在競爭極其激烈的社群演算法中脫穎而出。
將生硬、冰冷的公共議題,轉化為秒懂的視覺體驗,更要卸下過往的身段,以「同理心」擁抱閱聽人的情感需求。在演算法、大數據與 AI 席捲全球的時代,技術或許能夠加速資訊的轉速,但這種真誠與陪伴感,或許正是「解釋型影音」成為未來趨勢的一大關鍵。
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主編:蔡宏杰






