Премия Sigma — это новый конкурс, посвящённый лучшим проектам по журналистике данных со всего мира, который проводится при поддержке Google News Initiatives. Организаторы собирают журналистов со всего мира для обмена опытом и идеями, предлагают им вдохновить друг друга и создать сообщество, которое выходит за рамки премий и наград. Недавно появился список победителей премии 2019 года. Рассказываем о лучших проектах.
Лучший репортаж на основе данных среди крупных редакций
- Победитель: The Troika Laundromat (международный проект)
Авторы проекта разоблачили сложную финансовую систему, которая позволяла российским олигархам и политикам тайно инвестировать свои нечестно заработанные миллионы, отмывать деньги, уклоняться от налогов, приобретать акции государственных компаний, покупать недвижимость в России и за рубежом и так далее. По объёму данных проект затрагивает почти 3000 компаний в 15 странах и столько же банков, обнародует более 26 миллиардов евро в виде переводов, отслеживаемых в течение семи лет (2006–2013 годы), с главной целью «вывода денег из России».
- Похвальная грамота: Copy, Paste, Legislate (США)
The Arizona Republic, USA Today Network и Центр общественной целостности США проанализировали формулировку предлагаемого законодательства в 50 штатах, выявив 10 000 почти одинаковых законопроектов. Это помогло определить степень влияния корпоративных лоббистов и групп интересов на повседневную жизнь людей. В расследовании объясняется, как продавцы автомобилей злоупотребляли типовым законодательством для продажи автомобилей с дефектами; противники абортов продавливали свои идеи; крайне правые группы выступали за исламофобию и многое другое.
Лучший репортаж на основе данных среди малых редакций
- Победитель: Made in France (Франция)
После шести месяцев расследования команда The Disclose опубликовала репортаж о том, как французское оружие, проданное Саудовской Аравии, использовалось против гражданского населения во время войны в Йемене. Для работы использовали утечку секретных документов, исследования OSINT и анализ данных. Всё это помогло выявить степень влияния Франции в Йеменском конфликте. Эта тяжёлая и рискованная работа была дополнена при помощи журналистики данных, которую команда использовала для разработки, картографирования, проверки фактов и визуализации своих результатов.
Лучшее новостное приложение
- Победитель: Topic radar (Украина)
Это приложение отслеживает содержание и интенсивность российских сообщений на предмет дезинформации и манипулятивной информации в онлайн-СМИ, в результате общая динамика собирается в виде графиков и диаграмм. Это первый подобный мониторинг для русского и украинского языков. Он позволяет по-разному взаимодействовать с пользователями: визуально — в виде интерактивной панели инструментов, аналитически — через еженедельные сообщения и функционально — предлагая надстройку для браузера, чтобы помочь отдельным гражданам идентифицировать манипулятивный контент.
Лучшая визуализация данных среди крупных редакций
- Победитель: See How the World’s Most Polluted Air Compares With Your City’s (США)
Загрязнение воздуха частицами PM2.5 — это причина миллионов смертей во всем мире и многих других заболеваний. The New York Times создали специальный проект, который визуализирует это разрушительное, но часто невидимое загрязнение. Интерактивная статья позволяет читателям безопасно испытать на себе, каково это — дышать одним из самых загрязнённых видов воздуха в мире по сравнению с воздухом в их собственном городе — и за счёт этого даёт им личное понимание масштабов этой опасности для здоровья населения.
- Похвальная грамота: Почему ваш смартфон вызывает у вас синдром «печатающей шеи» (Китай)
Сегодня мобильные телефоны считаются необходимыми для повседневной жизни. Текстовые сообщения стали способом, которым большинство из нас общается. Кроме очевидных плюсов есть и неочевидные минусы: это привело к резкому росту числа людей, страдающих от «печатающей шеи». Для визуализации South China Morning Post исследовали, как угол наклона шеи может увеличить вес вашей головы до 27 кг, если вы в этот момент смотрите в смартфон. Это, в свою очередь, вредит осанке и может привести к другим негативным последствиям.
Лучшая визуализация данных среди малых редакций
- Победитель: Danish scam (Нидерланды)
Голландский журналист и исследователь данных Питер Кейзер предлагает читателям окунуться в мир воровства персональных данных. Это детективная история, в которой анализируют электронные письма и веб-сайты, просматривают компании и отслеживают мошенников через социальные сети на Филиппинах. Кейзер раскрывает 134 случая кражи личных данных и связывается с некоторыми из жертв. Формат быстро находит отклик у публики, показывая, насколько мы все уязвимы.
Инновации среди крупных редакций
- Сопобедитель: AP DataKit — адаптируемый инструмент для организации дата-проекта (США)
AP DataKit — это инструмент командной строки с открытым исходным кодом, предназначенный для более эффективной работы дата-журналистов и команд, работающих с данными. Он позволяет оптимизировать повторяющиеся задачи и стандартизирует структуру и условные обозначения проектов. Это упрощает распределение работы между членами команды, а также позволяет сохранять прошлые проекты структурированными и легкодоступными для дальнейшего использования. Важно отметить, что функционал Datakit адаптируется и расширяется: базовая структура поддерживает экосистему плагинов, которые помогают на каждом этапе жизненного цикла проекта данных.
- Сопобедитель: Zones of Silence (Мексика)
Жестокая организованная преступность — один из крупнейших кризисов, с которыми столкнулась Мексика. Журналисты всеми силами стараются не стать мишенью, поэтому предпочитают молчать. El Universal решили измерить это молчание и его влияние на журналистику. Для этого команда использовала искусственный интеллект для количественной оценки, визуализации освещения новостей и анализа пробелов в освещении по всей стране. Чтобы измерить степень молчания в каждом регионе страны, авторы создали формулу, которая позволяет видеть рост этого явления с течением времени.
Инновации среди малых редакций
- Победитель: Funes — алгоритм для борьбы с коррупцией (Перу)
Ещё один проект против коррупции. Funes — это алгоритм, который выявляет коррупционные случаи в государственных контрактах в Перу. Исследовательский проект начался в феврале 2018 года, а разработка стартовала уже в сентябре. Команда, состоящая из программистов, статистиков и журналистов, в течение 15 месяцев обсуждала, анализировала, создавала базы данных, проверяла информацию. Результатом стал алгоритм, который оценивает риск для каждого контрактного процесса, организации и компании. С этой информацией журналисты смогут правильно расставить приоритеты своих расследований.
Открытые данные
- Победитель: TodosLosContratos.mx (Мексика)
TodosLosContratos.mx — это дата-проект, в котором собрано почти четыре миллиона публичных контрактов, заключённых с 2001 по 2019 годы Федеральным правительством Мексики. Он сочетает в себе журналистские отчёты, которые объясняют случаи коррупции в мексиканской системе закупок, с рейтингами, основанными на алгоритмах, специально разработанных командой. Цель проекта — содействие подотчётности в процессе заключения контрактов в Мексике. Для того чтобы другие редакции могли воспользоваться наработками, команда опубликовала все данные исследования на платформах QuiénEsQuién.wiki и API, открыла методологию алгоритмов анализа и опубликовала руководство, как проводить исследования с помощью этого инструмента.
