Текст книги "Пособие по журналистике данных"

Автор книги: Д. Грей

сообщить о нарушении

Текущая страница: 3 (всего у книги 21 страниц)

Проект Chartball

Рис 10. Список побед и поражений (Проект Chartball)

Одним из моих любимых примеров проектов из области журналистики данных является проект Эндрю Гарсиа Филипса (Andrew Garcia Phillips) под названием Chartball( Рис 10). Эндрю – великий фанат спорта, испытывающий при этом ненасытный аппетит к данным, умеющий создавать отличный дизайн и писать программные коды. В «Чартболле» он визуализирует не только размах истории, но и выдает детальную информацию об успехах и неудачах конкретных игроков и команд. Он создает контекст, делает приятную, пробуждающую интерес графику, его работа представляет собой глубокое исследование, она приятна и интересна – и при этом я не особо интересуюсь спортом!

– Сара Слобин, Wall Street Journal

Журналистика данных в перспективе

В августе 2010 года некоторые коллеги и я организовали то, что, как мы считаем, было первыми международными конференциями по журналистике данных, which took place in Amsterdam. At this time there wasn’t a great deal of discussion around this topic and there were only a couple of organizations that were widely known for their work in this area.

1. Они проходили в Амстердаме. В то время на эту тему не велось особых дискуссий, и была лишь пара организаций, которые были широко известны своими работами в данной области.

Способ, которым медийные организации, такие как Guardian и New York Times, обрабатывали огромные объемы данных, опубликованных WikiLeaks, стал одним из основных шагов, которые придали данному термину известность. Примерно в это время термин начал более широко использоваться, вместе с «компьютерной журналистикой», для того, чтобы описать, как журналисты используют данные для улучшения качества освещения событий и увеличения числа глубоких исследований на заданную тему.

Общаясь с опытными журналистами данных и учеными в области журналистики в Twitter, приходишь к выводу, что одна из самых ранних формулировок того, что мы ныне признаем журналистикой данных, была дана в 2006 году Эдрианом Головатым (Adrian Holovaty), основателем проекта EveryBlock – информационной службы, которая позволяет пользователям искать и находить то, что произошло в их районе, в их квартале. В своем коротком эссе под названием «Фундаментальный путь, которым должны измениться газетные сайты» ( «A fundamental way newspaper sites need to change»)он заявляет, что журналисты должны публиковать структурированные, машиночитаемые данные, вместе с традиционными «большими массами текста»:

Например, предположим, в газете опубликована печатная заметка о местном пожаре. Если есть возможность прочитать эту статью на сотовом телефоне – это здорово и прекрасно, просто щегольски. Ура, технологии! Но что я действительно хочу, чтобы было возможно сделать, так это изучить исходные данные этой истории, один за другим, со всеми слоями атрибуции и ссылок на источники, с инфраструктурой для сравнения данных пожара – даты, времени, места, жертв, номера пожарной части, расстояния от пожарной части, имен и уровня опыта пожарных на месте события, времени, которое потребовалось пожарным для того, чтобы прибыть на место происшествия – с подробными данными о предыдущих пожарах. И последующих пожаров, когда/если они произойдут.

Но что отличает это от других форм журналистики, которые используют базы данных или компьютеры? Как – и до какой степени – журналистика данных отличается от других форм журналистики прошлого?

«Компьютерная журналистика» и «точность журналистики»

Использование данных для улучшения репортажей и предоставления структурированной (если не машиночитаемой) информации общественности имеет долгую историю. Возможно, наиболее непосредственное отношение к тому, что мы сейчас называем журналистикой данных, имеет «компьютерная журналистика» (computer–assisted reporting – CAR), которая была первым организованным, систематическим подходом к использованию компьютеров для сбора и анализа данных для улучшения новостей.

CAR впервые была использована в 1952 году CBS для предсказания результатов президентских выборов. С 1960–х годов журналисты (в основном, занимавшиеся расследовательской журналистикой, и в основном из США) стремятся независимым образом контролировать власть путем анализа баз данных по информации из открытых источников научными методами. В рамках этого подхода, также известного как «журналистика общественного служения», сторонники этой журналистской техники, реализуемой при помощи компьютера, стремились выявлять тенденции, развенчивать общеизвестные истины или заблуждения и раскрывать данные о всяческих несправедливостях, творимых государственными властями или частными корпорациями. Например, Филип Мейер (Philip Meyer) пытался развенчать общепринятую трактовку беспорядков 1967 года в Детройте – чтобы показать, что в них участвовали не только малообразованные южане. Сюжеты Билла Дедмена (Bill Dedman) из серии «Цвет денег» в 1980–е годы раскрывали информацию о систематических расовых предрассудках в кредитной политике ведущих финансовых институтов. В своей работе «Что пошло не так» Стив Дойг стремился проанализировать ущерб от урагана «Эндрю» в начале 1990–х годов, чтобы понять, в какой степени на силу этого ущерба оказали влияние недостатки в области политики и практики городского развития. Репортажи на основе данных стали ценной общественной работой и позволили журналистам завоевать известные награды.

В начале 1970–х был придуман термин «прецизионная журналистика» , чтобы описать этот новый тип сбора новостей: «применение социальных и поведенческих научно–исследовательских методов к журналистской практике». Прецизионная журналистика, как предполагалось, должна была использоваться в ведущих медийных организациях профессионалами в области журналистики и общественных наук. Этот термин родился в ответ на другой термин, «новый журнализм» или «новая журналистика» – форма журналистики, при которой к созданию репортажей применялась литературно–художественная техника. Мейер предполагает, что научная техника сбора данных и анализ – это именно то, что нужно журналистике, чтобы осуществлять свой поиск объективности и правды, а вовсе не литературные приемы.

Прецизионную журналистику можно понять как реакцию на некоторые из часто упоминаемых слабостей и недостатков журналистики: зависимость от пресс–релизов (позднее ее стали называть «чурналистикой»), предвзятость и предубеждение по отношению к авторитетным источникам, и так далее. По мнению Мейера, все это вытекает из недостатка информационной научной техники и научных методов, таких как опросы, документы публичного характера, общественные архивы, информация из открытых источников. В 1960–х годах практиковалось, чтобы прецизионная журналистика представляла маргинальные группы и связанные с ними сюжеты. По словам Мейера:

«Прецизионная журналистика была способом расширить набор инструментов репортера, чтобы освещать темы, которые ранее были недоступны, или лишь псевдодоступны, в зависимости от степени журналистской въедливости и тщательности журналиста. Она была особенно полезной, когда надо было заставить услышать голос меньшинства и групп диссидентов, которые боролись за представительство».

Влиятельная статья, опубликованная в 1980–е годы об отношениях между журналистикой и социальными, общественными науками, перекликается с нынешними дискуссиями вокруг журналистики данных. Авторы, два американских профессора в области журналистики, предполагают, что в 1970–е и 1980–е годы общественное понимание того, что такое новости, расширяется, и начинает представлять собой уже не узкую концепцию «новостных событий», а «создание ситуационных репортажей», или информирование о социальных тенденциях, тенденциях общественного развития. Используя базы данных по, например, переписи или какому–то исследованию, журналисты могут «выйти за рамки создания репортажей по конкретным, изолированными событиям, и начать предлагать контекст, который будет придавать этим событиям смысл и значение».

Как и следовало ожидать, практика использования данных для улучшения репортажей берет свое начало еще из тех времен, когда вокруг нас просто появились «данные». Как отмечаетСаймон Роджерс, первым примером журналистики данных в Guardian был материал еще 1821 года. Это список школ Манчестера с указанием числа школьников, которые их посещали, и затрат на школу. По данным Роджерса, это дало возможность впервые показать реальное количество учеников, получающих бесплатное образование, и это число было гораздо выше, чем демонстрировали официальные данные.

Рис 11. Журналистика данных в Guardian в 1821 году (The Guardian)

Еще один ранний пример в Европе – это Флоренс Найтингейл и ее ключевое исследование «Смертность в британской армии» ( ‘Mortality of the British Army’), опубликованное в 1858 году. В своем отчете перед парламентом она использовала графики, чтобы выступить за улучшения в системе здравоохранения в британской армии. Самыми известными являются ее круговые секторные диаграммы, каждая из которых представляла собой информацию о смертях за месяц, и эти диаграммы ярко показали, что подавляющее большинство смертельных случаев было связано с предотвратимыми заболеваниями, а не с вражескими пулями.

Рис 12. Смертность в британской армии – от Флоренс Найтингейл (Florence Nightingale) (Изображение с Википедии)

Журналистика данных и создание репортажей при помощи компьютера

В настоящее время вокруг термина «журналистика данных» идут по всему миру споры о «преемственности и изменениях», а также о ее связи с этими предшествующими журналистскими практиками, в которых задействуется вычислительная техника для анализа наборов данных.

Некоторые считают, что есть разница между CAR и журналистикой данных. Они говорят, что CAR – это техника для сбора и анализа данных как способ усовершенствования и повышения качества журналистики (как правило, расследовательской), в то время как журналистика данных обращает внимание на способ, которым эти данные укладываются в общий журналистский рабочий процесс. В этом смысле журналистика данных уделяет столько же – если не больше – внимания самим данным, вместо того, чтобы использовать данные просто как средство для обнаружения или совершенствования сюжетов. Отсюда получаем, что Guardian Datablog или Texas Tribune публикуют наборы данных вместе с сюжетами, или даже просто наборы данных сами по себе, чтобы люди их исследовали и анализировали.

Еще одним отличием является то, что в прошлом журналисты, занимавшиеся расследовательской журналистикой, страдали бы от скудности информации по тому вопросу, на который они пытались ответить, или по той проблеме, о которой они собирались бы писать. И хотя это и сейчас, конечно, имеет место быть, тем не менее, в наличии имеется также подавляющее изобилие информации, с которой журналисты не обязательно знают что делать. Они не знают, как извлечь пользу из данных. Свежим примером является «Объединенная онлайн–информационная система» (Combined Online Information System), крупнейшая в Великобритании база данных, составленная из информации по расходам – создания которой так долго требовали сторонники прозрачности, но которая при этом озадачила и поставила в тупик многих журналистов после своего выхода. Как недавно написал мне Филип Мейер, «пока информации было мало, большая часть наших усилий была направлена на то, чтобы разыскать и собрать ее. Сейчас, когда информации в изобилии, более важна ее обработка».

С другой стороны, некоторые считают, что нет какого–то особого, значимого различия между журналистикой данных и компьютерной журналистикой. Сейчас совершенно очевидно, что даже у самых современных медийных практик, методов и норм есть история, а в них самих присутствует что–то новое. Вместо того, чтобы спорить о том, является ли журналистика данных совершенно новым явлением или нет, более плодотворной позицией было бы считать ее частью давней традиции, но появившейся при этом в ответ на новые обстоятельства и условия. Даже если бы не было разницы в целях, задачах и технике, возникновение термина «журналистика данных» в начале века означает новую фазу, в которой огромные объемы данных совершенно открыто доступны в сети, объединены со сложными пользовательско–центричными инструментами, а инструменты самостоятельной публикации и краудсорсинга позволяют большему количеству людей работать с бОльшими объемами данных легче, чем когда бы то ни было.

Журналистика данных связана с массовой грамотностью в том, что касается данных

Цифровые технологии и интернет фундаментальным образом меняют способ, которым публикуется информация. Журналистика данных – одна из частей экосистемы инструментов и методов, которая выросла вокруг сайтов и услуг данных. Цитировать и делиться первоисточниками – эти действия заложены в самой природе гиперссылочной структуры всемирной паутины, это такой способ навигации по информации и по данным, к которому мы привыкли сегодня. Пойдем дальше: принцип, который лежит в основе гиперссылочной структуры сети – это суть тот же принцип цитирования, применяемый в академических трудах. Цитировать и делиться источниками и данными, которые лежат в основе сюжетов – это один из базовых, основных способов, которыми журналистика данных может улучшить журналистику вообще, это то, что основатель проекта WikiLeaks Джулиан Ассанж называет «научной журналистикой».

Давая возможность всем и каждому копаться в источниках данных и искать и находить информацию, которая имеет отношение к ним самим, а также проверять утверждения и бросать вызов общепринятым предположениям, допущениям и гипотезам, журналистика данных фактически представляет собой массовую демократизацию источников, инструментов, техник и методологий, которые ранее использовались специалистами – будь то журналистами, занимающимися расследовательской журналистикой, социологами, обществоведами, статистиками, аналитиками или другими экспертами. И хотя в настоящее время цитирование и ссылки на источники данных являются особенностью журналистики данных, мы движемся по направлению к такому миру, в котором данные будут легко интегрированы в ткани СМИ. Журналисты данных играют важную роль, способствуя снижению барьеров понимания и детального исследования и изучения данных, а также увеличивают грамотность своих читателей в том, что касается данных, в массовом масштабе.

В настоящий момент зарождающееся сообщество людей, которые называют себя журналистами данных, в значительной степени отличается от более зрелого сообщества экспертов в области компьютерной журналистики. Хочется надеяться, что в будущем мы увидим более сильные связи между этими двумя сообществами, во многом в таком же виде, в каком мы видели связь и сотрудничество между новыми неправительственными организациями и организациями альтернативной, гражданской журналистики, такими как ProPublica и Бюро расследовательской журналистики (Bureau of Investigative Journalism), с традиционными новостными СМИ, в том, что касается расследований. Хотя сообщество журналистики данных, возможно, обладает более инновационными способами предоставления данных, создания сюжетов и представления итоговых репортажей, глубоко аналитический и критический подход сообщества компьютерной журналистики – это такой подход, у которого журналистика данных определенно может поучиться.

– Лилиана Бонегру, Европейский центр журналистики

В ньюсруме

Журналистика данных в АВС

Работа АВС с журналистикой данных

Сейчас, на семидесятом году своего существования, Австралийская вещательная корпорация (АВС) является общенациональным общественным вещательным органом Австралии. Ежегодный объем финансирования составляет примерно 1 миллиард австралийских долларов, который распределяется между семью радиосетями, 60 местными радиостанциями, тремя цифровыми телеканалами, новой международной телевизионной службой и онлайн–платформой по представлению этого все более расширяющегося предложения цифрового и пользовательского контента. Во время последнего подсчета указывалось, что в компании в общем и целом на полную ставку работает 4 500 человек, и 70% из них имеют отношение к созданию контента.

Мы являемся национальной вещательной компанией, которая решительно гордится своей независимостью – потому что хотя мы и финансируемся правительством, мы находимся, тем не менее, на почтительном расстоянии от властей посредством закона. Нашей традицией является независимая общественная журналистика. АВС считается самой надежной информационной организацией в стране, организацией, которой в наибольшей степени доверяют.

Это волнующие и увлекательные времена, и при нынешнем управляющем директоре – бывшем руководителе газеты Марке Скотте (Mark Scott) – создателей контента в АВС побуждают к тому, чтобы, как гласит корпоративная мантра, «быть быстрыми, сообразительными, маневренными и динамичными».

Конечно, это легче сказать, чем сделать.

Одной из инициатив, выдвинутых в последнее время для того, чтобы способствовать этому, была борьба на конкурентной основе между представителями персонала за предоставление средств на разработку мультиплатформенных проектов.

Так был задуман первый в истории АВС проект в сфере журналистики данных.

Где–то в начале 2010 года я ходила на индивидуальную встречу с тремя высокопоставленными людьми, чтобы представить им свое предложение.

Я обдумывала его уже некоторое время. Жадно упиваясь журналистикой данных, образцы которой предлагал ставший ныне легендарным блог журналистики данных газеты Guardian. И это было только начало.

Моим аргументом была мысль о том, что нет и не может быть никаких сомнений в том, что в течение пяти лет у АВС появится свой собственный отдел журналистики данных. Это было неизбежно, полагала я. Но вопрос в том, как мы собираемся к этому прийти, и кто начнет.

Те читатели, кто не знаком с Австралийской вещательной корпорацией, могут просто вообразить себе, какая бюрократическая машина могла быть построена более чем за 70 лет. Ее основным предложением всегда было радио и телевидение. С приходом онлайна в последнее десятилетие это предложение контента развилось в текст, изображения и определенную степень интерактивности, какую ранее невозможно было бы себе представить. Интернет–пространство вынуждало АВС переосмысливать и то, как разрезать пирог (в смысле, как распределять деньги), и то, какого рода пирог компания предполагала готовить (контент).

И конечно, эта работа продолжается, и отнюдь не завершена.

Но кое–что еще происходило с журналистикой данных. Правительство 2.0 (которое, как мы обнаружили, часто грешит нарушениями в Австралии), начинало предлагать новые пути создания сюжетов, материалов, и рассказывания историй, которые до того были похоронены в точках и нулях.

Все это я сказала парням во время моей питч–сессии. Я также сказала, что нам нужно идентицифировать новые наборы навыков, обучать журналистов работе с новыми инструментами. Нам нужен был проект, который будет иметь успех.

И они дали мне деньги.

24 ноября 2011 года заработал мультиплатформенный проект АВС, и сервис ABC News Online вышел в интернет–пространство с проектом «Газ угольных пластов в цифрах» ( ‘Coal Seam Gas by the Numbers’).

Рис 13. Газ угольных пластов в цифрах (ABC News Online)

Это были пять страниц интерактивных карт, визуализированных данных и текста.

Это не была чисто журналистика данных – это был гибрид разных видов журналистики, который родился из сочетания людей, членов команды, готовивших проект, и сюжета, который, если рассмотреть его в контексте, поднимал один из самых горячих и наболевших вопросов в Австралии. Венцом проекта была интерактивная карта, показывающая скважины и участки с газом угольных пластов в Австралии. Пользователи могли осуществлять поиск по местонахождению и переключаться между режимами, показывающими либо скважины, либо арендованные участки. Приближая тот или иной участок, пользователь мог посмотреть, кто является разработчиком, статус скважины и дату бурения. Другая карта показывала расположение участков, на которых ведется активная деятельность в плане добычи газа угольных пластов, в сравнении с расположением участков систем грунтовых вод в Австралии.

Рис 14. Интерактивная карта газовых скважин и арендованных участков в Австралии (ABC News Online)

У нас имелись визуализированные данные, которые конкретно касались проблемы появления соляных пустошей и производства воды, которая могла стать реальностью, в зависимости от реализованного сценария.

Другой раздел проекта исследовал ситуацию со сливом химикатов в местную систему рек.