Data Journalism: новая журналистика больших чисел

Такой способ получения и представления получил название datajournalism (в русском языке иногда это прямолинейно переводится как «журналистика данных», хотя это не совсем верно, но общепринятого термина, описывающего явление, пока не выработано, поэтому будем прибегать к англоязычному определению во избежание путаницы). Этот способ предоставления данных обществу очень популярен в США и Европе, где уже не только профессиональные журналисты и крупные СМИ занимаются datajournalism, но и активисты общественных движений и добровольцы, заинтересованные в той или иной теме.

Что же такое datajournalism? По сути, это перевод с языка данных на язык нашего повседневного общения. Например, некое министерство публикует информацию о расходах своего бюджета на отдельный социально-значимый проект. Почти в 100% случаев эти данные будут огромной таблицей с цифровыми значениями, разобраться в которой смогут только профессиональные финансисты. Работа с этими данными в специальных программах и предоставление их в другом виде, понятном для широкой общественности, является основой datajournalism. Данные можно использовать в новом визуальном представлении – например, инфографике, интерактивных проектах, информативных видео, а можно применить при написании текста – не вся информация, извлечённая их баз данных, нуждается в визуализации.

Одной из пионеров визуализации данных ещё в 1856 году стала ФлоренсНайтингейл: она представила информацию о причинах смертности в британской армии за минувший год в виде очень понятной, простой диаграммы. До этого своего рода datajournalismтоже существовал: например, публиковались в таблицах данные о публичных школах, выборах и сводки с фронтов.

Сегодня работа с данными – это поиск новых историй, которые сейчас скрыты от общества непроходимыми таблицами с непонятными цифрами, это исследование разных социальных трендов и событий с максимальной точностью, это предоставление информации для общества в открытом и понятном виде, чтобы аудитория СМИ могла сама делать необходимые выводы.

Вот пример значимых для общества данных, полученных из открытых источников и представленных в яркой визуализации пользователям: проект WhereDoesMyMoneyGo? Жители Великобритании могли увидеть, как расходуются их налоги. В частности, налоги

Шотландии. Если бы этот проект не стал резонансным, вероятно, разрыв в голосовании на референдуме о независимости Шотландии был бы больше десяти процентов.

WHERE DOES MY MONEY GO?

Showing you where your taxes get spent

Expenditure on

Total in

Scotland

Datajournalism – это:

• -    Фильтр массивов данных и объяснение ценности данных обществу. Далеко не все данные, которые журналист может получить, релевантны. Но обратить внимание на социально значимые показатели, объяснить их значение для общества – задача datajournalism.

• -    Мост между данными и обществом . Раскрытие данных вовсе не означает, что они будут понятны обществу и применимы к нашей повседневной жизни.

Datajournalismпозволяет создать необходимое понимание между обществом и владельцем данных: государственной или общественной организацией, общественным советом и т.д. Таким образом появляется совершенно новый уровень прозрачности в работе как бюджетных структур и государственных ведомств, так и общественных организаций, например, благотворительных фондов.

• -    Независимая оценка официальных данных. Работа с данными от министерств и ведомств предоставляет обществу прекрасную возможность видеть, насколько эффективна государственная машина, насколько действия власти соответствуют ожиданиям граждан. Кроме того, появился ещё один инструмент оценки этих данных и независимого анализа – как профессиональными специалистами, так и активистами гражданского общества.

  - Раскрытие информации, ранее недоступной обществу. Данные открыто публикуются уже довольно давно, однако только недавно появились инструменты работы с ними, позволяющие превратить сухие, ни о чём не говорящие цифры, в важные для повседневной жизни факты. Так можно работать не только с современными данными, но и с архивными документами – не исключено, что именно инструментарий datajournalism позволит нам много нового узнать об истории.

Разумеется, сразу возникает вопрос: где же брать данные для работы с ними? В первую очередь, можно воспользоваться открытыми источниками – много данных выложено в сеть Интернет, есть специальные сообщества в сети, занимающиеся отслеживанием и публикацией баз данных. Материалы для работы есть на сайтах государственных организаций, общественных организаций, различных союзов и фондов.

Во-вторых, за данными всегда можно обратиться непосредственно к их производителям – министерствам, исследовательским центрам, социальным центрам и т.д. Если эти данные не являются государственной или коммерческой тайной, их предоставят – для этого журналисту необходимо знать законы о СМИ и понимать, какие именно документы могут относиться к «закрытой» категории. Знание законов и правил поможет оперировать необходимой терминологией в запросе материалов.

В-третьих, могут помочь эксперты в интересующей вас области: они не только могут помочь с данными, но и подсказать, какие связанные темы необходимо исследовать для наиболее полного освещения той или иной новости.

Четвёртая опция – собрать данные у пользователей: некоторые события можно описать в цифрах через опрос их участников. При таком подходе надо особенно чётко определить релевантные критерии оценки, чётко составить вопросы в листе-опроснике, чтобы не было возможности двояких толкований и шутливых ответов, а также убедиться, что число опрошенных – достаточное, чтобы составить верное представление о событии. Опросы можно проводить онлайн при помощи множества бесплатных или недорогих готовых приложений в Интернете, например, GoogleSurvey.

И пятый вариант: воспользоваться чисто технологическими методами сбора информации, например, webscraping – в этом случае придётся либо освоить техническую составляющую работы, либо обратиться к техническим специалистам.

Благодатная почва для анализа баз данных – результаты и процесс выборов, криминальные сводки, результаты социологических исследований, статистические данные и их изменение с течением времени, расходование и формирование бюджетов. Впрочем, всё, что можно описать цифрами, может стать основой проекта datajournalism.

Данные можно получить в очень разном формате, и хотя мы надеемся, что полученные данные будут системно и чётко представлены, с корректно пронумерованными полями и правильно заполненными цифровыми значениями, чаще данные выглядят как праздник хаоса. Можно ли с ними работать? Да, конечно! Для этого необходима техническая экспертиза, умение обращаться с программами для расшифровки таких данных или писать собственные. Поэтому в команде, занимающейся datajournalism, обязательно необходим технический специалист – программист.

Если же вы решаете, что для полученной в результате работы информации необходима визуализация, обязательно потребуется дизайнер: какие угодно интересные данные будут скучны и неинтересны аудитории, если они представлены в нечитаемых таблицах и бесконечных списках.

Разумеется, не все СМИ могут позволить себе такую команду отдельно, но поскольку у большинства уже есть как минимум свои сайты в сети Интернет, можно воспользоваться услугами штатных программистов и дизайнеров, просто чётко объяснить задачу. Кроме того, существуют несколько компаний в США и Европе, которые специализируются на аутсорсе проектов datajournalism для медийных компаний. Совсем недавно стали появляться бесплатные онлайн-инструменты, которые позволяют работать с данными и будут наверняка востребованы и профессионалами, и активистами. Их набор возможностей пока ограничен, но при растущей популярности datajournalism будет расти и количество опций в таких инструментах.

В случае если вы решили создать инфографику или интерактивный онлайн-проект для своих изысканий, следует придерживаться нескольких простых правил:

• -    Надо выбирать информацию, важную для вашей аудитории, резонирующую с их образом жизни и интересами, иначе проекты datajournalism останутся без заслуженного внимания. Вряд ли спортивному изданию стоит заниматься расследованиями в области бюджетных расходов министерства культуры, а изданию об образовании – ростом цен на футбольные матчи.

• -    Ключ к успеху – яркий и понятный дизайн.

• -    Не надо перегружать визуализации цифрами: выделите основные, а все сопроводительные можно вынести в дополнительные экраны, например, чтобы заинтересованные в более детальной информации потребители могли легко её получить.

• -    Все интерактивные проекты нуждаются в простых и понятных инструментах управления: не стоит менять стандартные и общепринятые элементы навигации, например, шкалу с плюсом и минусом для изменения масштаба картинки или кнопку-треугольник «воспроизвести». Чем меньше пользователь тратит внимание на то, чтобы разобраться с управлением и поиском, тем больше внимания он уделяет самому проекту.

• -    Категорически важна социальная составляющая: сделайте всё возможное, чтобы вашими данными можно было делиться в соцсетях, данные можно было вставить в другую вебстаницу (embed). «Сарафанное радио» вокруг такого проекта – один из главных способов его популяризации. Кроме того, проекты datajournalismсоздаются не на короткий срок, и являются генераторами посещений долгое время.

Здесь возникает вполне резонный вопрос: если так много работы делается по расшифровке данных программистами и их визуализации дизайнерами, в чём же состоит работа журналиста?

В первую очередь, идея проекта всегда за журналистом. Он решает, какая информация важна сегодня, с какой стоит работать, как перевести бесконечный поток цифр на язык понятных обществу фактов. Даже в расшифрованных данных надо уметь видеть новость – и это тоже работа журналиста. Бывает, что одна база данных может породить много интересных журналистских работ. А бывает, что для одного расследования надо поработать с несколькими базами данных, связанных одной темой. Задача журналиста – увидеть это ещё в начале работы над проектом. Кроме того, умение видеть связь между разными массивами данных и общественно-значимыми событиями и тенденциями – часть профессионального мастерства. Данные не существуют сами по себе, и способность видеть «большую картину», в которой существуют эти данные, видеть последствия их обнародования – задача журналиста.

Есть несколько примеров datajournalism, которые вполне можно считать уже классическими. Самый яркий из них, наверное, проект организации ProPublica «Доллары для докторов»: были собраны данные фармацевтических компаний о том, сколько они заплатили каждому отдельному врачу в США за рекламу, рекомендацию и выписку их лекарственных препаратов. Каждый житель Штатов может ввести имя своего лечащего врача и узнать, сколько денег он или она получили от фармацевтических гигантов, и сделать соответствующие выводы.

Has Your Health Professional Received Drug Company Money?

Name                                       State

SEARCH

Example searches: Klein, Duke University, Miami                                                  More options +

With 2.1 million records, this database represents:

$2.5 billion in disclosed payments		Ж 15     > companies      Ж		- 43% of total market share
Payments in Your State		Company Disclosures
Click on a state to see payments made to		The totals listed here cover different time periods and
practitioners and institutions there. See notes			spending categories, and aren't directly comparable.
below.		See notes below, See what each company discloses »
State	Total		Company	Total Disclosed
Alabama	$32,352,175		AbbVie	$18M
Alaska	$516,535		Disclosed: july tc Dec., 2312
Arizona	$38,739,643
Arkansas	$15,599,178		Allergan	Ranges*
California	$298 0 77,2 3 3		Disdnssd: July 2011 to Dec. 2012
Colorado	$37,667,949		AstraZeneca	$275.3M
Connecticut	$33,936,255		Disclosed: Jan 2010 to Dec. 2012
Delaware	$4,263,545
District of Columbia	$10 0 78,629		Cephaion	$89.6M
Florida Georgia Hawaii	$214,234,452 $72,421,234 $3,879,724		Disclosed: Jen 2009 to Dec. 2012 Eli Lilly	$608.8M
			Discicsed: j а n 200 9 to- Dec 2012
Idaho	$9,540,294
Illinois	$82,167,799		EMD Serono	$4.4M
Indiana	$49,917,839		DisciosEd: Jan. 2011 to Dec 2012
Iowa	$12,473,968
Kansas	$31,316,568		Forest	$99.3M
			Disclosed: Jan. to Dec 2012
Kentucky	$32,053,020
Louisiana	$28,144,888		GlaxoSmithKline	$326.3M
Maine	$4,364,410		Disciosed: April 2009 to Dec 2012
Maryland	$65,145,277
Massachusetts	$116,770,909		Johnson & Johnson	$68.4M
Michigan	$58.090 460		DisdcsEd: Jan. 2010 to- Dec. 2012
Minnesota	$34,654,974		Merck	$282.7M
Mississippi	$11 142,272	—	Disclosed: July 2009 to Dec 2012
Missouri	$61,853,638
Montana	$3,469,361		Novartis	$115.8M
Nebraska	$28,517,569		Disclosed: Oct. 2010 to Dec 2312
Nevada New Hampshire	$16,562,819 $7,250,849		Pfizer DisciDSE-d: July 2009 to Dec. 2012	$583.5M
New Jersey	$68,228,948

В Европе существует открытый проект OpenSpending: все желающие могут загрузить туда файлы с данными о бюджете стран, министерств, регионов и т.д. в формате Excelи получить визуализированное представление этих данных. Здесь можно увидеть, как правительства и государственные органы расходуют деньги от нашего имени, и понять, как это влияет на нашу жизнь. На данный момент на сайте выложены в открытом доступе 880 баз данных, к ним обращались почти 26 миллионов раз. Здесь можно найти и российские документы – всего их 11, при этом можно сравнить уровень детализации в отчётности разных стран и регионов внутри одной страны и увидеть качество предоставленной ими информации. Что тоже может быть интересным источником наблюдений.

Spending ■• Search Community Help About Contact Blog

Login/Register Language

Moscow 2014 Budget (Russia) - Бюджет Москвы на 2014 пэд (Russia)

С Embed о Change © Data

Данные сгруппированы по видам расходов, программам, подпрограммам, целевым статьям расходов и ведомствам.

Этот же сайт создал отдельный проект: государственные субсидии фермерам в Европе. Предполагалось, что правительства выделяют средства на поддержку мелких и средних фермерских хозяйств, чтобы их продукты могли конкурировать с продукцией больших аграрных предприятий. В результате обработки и публикации этих данных выяснилось, что всё происходит ровно наоборот: мелкие и средние хозяйства по-прежнему выживают, получая от государства минимальную поддержку, и большие средства уходят крупным аграрным компаниям. Это расследование дало жизнь множеству журналистских материалов во всех 28 странах, данные о которых представлены в проекте. Посмотреть этот проект можно здесь: http://www.FarmSubsidy.org

Как одна база данных может послужить источником многих журналистских работ, так и наоборот: некоторые истории требуют информации из самых разных баз данных и предоставления разных видов информации, чтобы рассказать (и, что важнее, проанализировать) новость во всей её полноте.

Cause of the riots

Riots happening again

Integration

Respondents who said listed item was an ‘important* or ‘very important* cause of the riots, %

| Rioters J Guardian/ICM

The riots will happen again

‘I feel I am part of British Society*

Strongly agree

Poverty

Polking

1 Government policy

Unemployment

Shooting of Mark Duggan

92%

Social media

Media coverage

Boredom

12% Disagree

Tend to agree

29% The next year

Stop and search

Would you get involved again?

Stopped and search in London, 2009/10

Black people as a % of Black people stopped

London's population and searched

Of respondents expressing a view When?

37% Not for four years or longer

34% The next three years

inequality

Criminality

Policing

Respondents saying police in their area generally do an ‘excellent* or ‘good* job

Poor parenting

Have you been stopped and searched in the last 12 months?

Прекрасным образцом такого подхода служит проект британской газеты The Guardian «Читаем бунты: что мы знаем. И чего не знаем». В этом проекте журналисты проанализировали причину и размах каждой из вспышек насилия во время беспорядков в Великобритании; узнали, каким транспортом и в какое время пользовались участники беспорядков; наложили информацию о точках, где происходили общественные беспорядки, на карту бедных и благополучных районов городов;

Reading the Riots

Investigating England's summer of disorder

In partnership with the London School of Economics

Supported by the Joseph Rowntree Foundation and the Open Society Foundations

Previous                                                          Blog home                                                                          Next

England riots: suspects mapped and poverty mapped

What part did poverty play in the riots that spread across

England? We have mapped suspects’ addresses with poverty indicators. See what it shows by moving and zooming around the map - which loads centred on Manchester but covers the whole of England

Mapped using Google Fusion tables

@Tolaaa, 213 followers

Tue 9 Aug 00:08

Все данные были получены в результате опроса тысяч участников и свидетелей событий, из сводок полиции и министерства внутренних дел, данных министерства юстиции, сведений национального центра социальных исследований. В этом обширном проекте видны не только все известные на момент журналистского расследования факты о лондонских беспорядках и их участниках, но и лакуны, оставшиеся после предоставления информации всеми ведомствами: есть ли прямая связь между участием в беспорядках и уровнем дохода, является ли национальность участников решающим фактором, почему в некоторых районах Великобритании беспорядки сопровождались мародёрством, а в других –вандализмом? В этом случае журналисты прибегали к традиционным методам получения информации и анализа, поскольку даже в нашем цифровом веке ещё не все данные можно оцифровать.

Datajournalism – несомненно, очень перспективное и необходимое в цифровом мире направление журналистской работы. Есть надежда, что в обозримом будущем правительственные и общественные организации примут единый стандарт формирования данных, предоставляемых общественности, как это уже начали делать в Великобритании. Это приведёт не только к новым стандартам открытости и прозрачности работы правительственных и общественных организаций, но и к волне популярности datajournalism как метода предоставления информации обществу как профессиональными СМИ, так и гражданскими журналистами и активистами общественных движений.