Data-journalism или, как переводят этот термин на русский язык, «журналистка данных» — данность западной журналистики, к нам на постсоветское пространство она только начинает входить. Если за последние 3 года даже мультимедиа (которые не могут не восторгать и вдохновлять) не сумели в наших (большей частью консервативных редакциях) проникнуть везде, то очередь дата-журналистики, наверное, придет еще не скоро.
Хотя все эти течения новой журналистики — data и мультимедиа — тесно между собой взаимосвязаны. Дата-журналистика, по сути, явление старое, но оно вызвало новый всплеск интереса с появлением новых технологий, новых медиа, разноформатных, интерктивных способов визуализации данных. И журналистика данных подразумевает рассказ историй с помощью цифр, баз данных, с обязательной, понятной, креативной визуализацией.
Отличие «журналистики данных» в поиске историй. Если в привычной редакции тех же телевизионных новостей, редко работают с цифрами, чаще снимая людей, их истории и эмоции, то в дата-журналистике цифры имеют значение. Именно цифры рассказывают всю историю, возможно даже показывают эмоции. И важно правильно понимать эти цифры и данные, правильно их трактовать.
В журналистике данных (еще есть термин-синоним «визуальная журналистика». Но понимать его следует шире, так как под это определение подпадает и ТВ-сюжеты, подкасты, фоторепортажи, слайд-шоу, в которых не обязательно может быть data-cоставляющая) нельзя небрежно относиться к цифрам. 50 процентов и половина — это одно и тоже, или 1/2 и 50 процентов — это тоже самое? И если у вас есть две цифры 10 и 35 и вы их показываете кругами на вашей инфографике, круги должны быть не просто один больше другого (как чаще делают на глазок), а разница вычисляться должна по их площади.
И важен контекст этих цифр: исходя из него, будет понятно, есть ли в этой цифре важная история, которую необходимо рассказать аудитории? Александр Куприянов, заместитель руководителя редакции новостей Агентства «РИА Новости», в своих лекциях по экономической журналистике говорил: «Нет контекста — нет истории»:
Из лекции Александра Куприянова:
«Контекст – это та информация, которая полностью меняет смысл новости… «Крупнейший российский производитель АО «Автоваз» получит из федерального бюджета 25 миллиардов рублей на антикризисную программу, говорится в сообщении правительства». Дальше идет подтверждающая цитата «средства из бюджета, 25 миллиардов рублей, пойдут на реализацию занятости сокращенных сотрудников, а также на стимулирование спроса». Все гладко и чисто: правительство поддержало родной завод… А вот контекст – «Два месяца назад компания уже обращалась к Премьер-министру за поддержкой в связи с кризисом и тогда получила 10 миллиардов рублей». Новость становится совсем другой. Теперь из новости следует, что «Автоваз» – «черная дыра». И если после первого варианта новости мы идем покупать акции «Автоваза», потому что он получил государственную поддержку, после второго варианта новости – мы не идем покупать акции «Автоваза», а лучше их продадим. Потому что с финансами там очень плохо. Вот смысл контекста»
В дата-журналистике очень важно понимать как интерпретировать данные и как с их помощью рассказать историю, а не просто красиво оформить какие-то цифры.
Это другая журналистика, требующая новых навыков от медийщиков, которые хотят заниматься ею. Для нас это ново вдвойне, так как мы учились или еще учимся по канонам советской и постсоветской журналистики, когда во главу угла ставится слово, культивируется то, как красиво и образно ты напишешь. Дата-журналистика требует тщательной, скрупулезной работы с цифрами и понимания того, как ты их визуально, креативно покажешь.
Надо признать — для развития дата-журналистики необходимо, чтобы в стране был свободный доступ к информации, статданным и так далее. Поэтому, в тех же США очень популярен среди журналистов сервис Google Refine, помогающий упорядочивать огромное количество статистической и документальной информации из любой практически сферы. У нас он почти совсем не нашел применения. В постсоветских странах нет такого количества открытых баз данных.
Примеры визуализации данных смотрите в нашем посте «Семинар “Визуальная журналистика”: сервисы, примеры, рекомендации».
На ijnet.org сегодня вышел пост Сандры Круцианелли – стипендиата программы Knight International Journalism Fellowship и специалиста по дата-журналистике.
Она пишет о том, как правильно организовать работу редакции, занимающейся журналистикой данных.
Пишет она эти советы на примере ежедневной аргентинской газеты La Nación, которая поставила себе задачу поднять журналистику данных на новый уровень. Этот опыт нам еще более интересен и близок, так как Аргентина — страна, которая не может похвастать открытостью баз даннных и там нет закона об открытом доступе граждан к информации. Совсем как в Казахстане.
Полный пост Сандры читайте на ijnet.org:
«Собирая команду в стране с ограниченным доступом к данным и отсутствием закона о доступе к публичной информации мы должны были быть гибкими. Пока мы не нашли лучший путь реализации идеи, любая теория могла быть подвергнута критическому анализу. Вот несколько советов, которые мы по черпнули из нашего опыта.
Выясните, что в этой области сработало для других организаций
Участвуя в исследовании команд по журналистике данных, результаты которого были опубликованы Международным центром для журналистов, я смогла проанализировать работу наиболее значительных команд по журналистике данных со всего мира, особенно команд из Латинской Америки, таких как команда газеты La Nación Коста-Рики и команда бразильской газеты O Globo. Создавая свою команду журналистов и технологов, мы могли использовать опыт других команд по журналистике данных.
Выберите координатора
Очень важно, чтобы в команде был эксперт в области обработки данных, посещающий встречи с редакторами, на которых будут решаться вопросы о том, как освещать новости дня и недели.
Продвигайте журналистику данных
Делитесь с журналистами информацией, рассказывайте им истории успеха. У многих репортеров журналистика данных ассоциируется с математикой и статистикой, что может отпугнуть их от этой области. Но когда они понимают, что в больших объемах данных они могут найти впечатляющую историю, их отношение к журналистике данных меняется.
Ставьте реальные цели
В журналистике данных лучше всего работают средне- и долгосрочные проекты. Особенно если репортеры в вашей команде работают над историями с привлечением данных не полный рабочий день, лучше не ставить им ежедневных и краткосрочных целей. В этом случае редакторы должны договориться с заинтересованными журналистами, какую часть времени те готовы уделить этому типу журналистики, предполагая, что результатом может стать оригинальный проект, а не штампованная история, которую журналист может написать в условиях конкуренции.
Сделайте проект более наглядным
La Nación не только создали блог данных на сайте газеты, но и создали тэг «Данные Nación», а также создали канал передачи данных, чтобы объединить весь контент, содержащий данные. Раздел, посвященный данным, отображается в меню на главной странице сайта.
Выявите лучшие методы
Вот несколько методов, которые мы выявили и используем:
- Сверяйте данные с другими ресурсами;
- Делайте выборочную проверку данных из вашей исследовательской копилки, как минимум, три раза;
- Создавайте не слишком длинные и не слишком перегруженные цифрами тексты;
- Подкрепляйте выводы визуально и не забывайте приводить сопроводительную документацию;
- Придавайте большое значение интерактивной визуализации данных. Используйте ряд источников, небольших, но способных предоставить разнообразные решения для каждого типа изучаемых переменных;
- Делитесь с аудиторией открытыми данными с помощью Google Spreadsheet;
- Покажите аудитории всю сопроводительную документацию, используя Document Cloud.
- Поддерживайте внутреннюю связь между всеми членами команды, вовлеченными в проект, особенно с редакторами;
- Поддерживайте открытые каналы связи с аудиторией с помощью таких средств, как комментарии и сообщества в социальных сетях.
Разработайте интенсивную обучающую программу
В начале 2012 года еще не существовало ни одной глобальной обучающей программы по журналистике данных. Некоторые программы были основаны на исследовании конкретных случаев, другие строились на основе специфических данных, которые подходили для условий конкретной страны или работали исключительно в крупных СМИ, но не подходили для небольших медиа организаций. Мы же разработали обучение в двух направлениях: глобальная программа, подходящая для любой страны, и специфическая, подходящая под аргентинский контекст и адаптируемая для других латиноамериканских стран.
Тем, кто верит, что создание команды по журналистике данных основывается исключительно на математических и статистических тренировках, предлагаю еще раз задуматься. Обучение – это только часть процесса. Кроме этого очень важно создать правильные условия в инфраструктуре новостей, чтобы каждый профессионал, желающий стать членом команды, имел доступ к ресурсам и имел время, чтобы обнаружить сюжеты, скрытые за цифрами»
