Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Не следует путать с журналистикой баз данных .

Журналистика , основанная на данных , часто сокращаемая до «ddj», термин, используемый с 2009 года, - это журналистский процесс, основанный на анализе и фильтрации больших наборов данных с целью создания или повышения качества новостей. Многие истории, основанные на данных, начинаются с новых доступных ресурсов, таких как программное обеспечение с открытым исходным кодом , публикации с открытым доступом и открытые данные , в то время как другие являются продуктами запросов на общедоступные записи или просочившихся материалов. Этот подход к журналистике основан на старых методах работы, в первую очередь на компьютерных репортажах (CAR) - ярлыке, который десятилетиями использовался в основном в США. Другие ярлыки для частично аналогичных подходов - «точная журналистика», основанная на книге Филиппа Мейера [1] опубликовано в 1972 году, где он выступал за использование методов социальных наук в исследовании историй.

Журналистика, основанная на данных, имеет более широкий подход. По сути, процесс основан на растущей доступности открытых данных, которые находятся в свободном доступе в Интернете и анализируются с помощью инструментов с открытым исходным кодом . [2] Журналистика, основанная на данных, стремится выйти на новый уровень обслуживания общественности, помогая широкой публике или отдельным группам или отдельным лицам понимать закономерности и принимать решения на основе полученных результатов. Таким образом, журналистика, основанная на данных, может по-новому поставить журналистов на роль, актуальную для общества.

С момента введения концепции ряд медиа-компаний создали «группы обработки данных», которые разрабатывают визуализацию для редакций. Наиболее заметными являются команды, например, Reuters, [3] Pro Publica [4] и La Nacion (Аргентина). [5] В Европе у The Guardian [6] и Berliner Morgenpost [7] есть очень продуктивные команды, а также общественные вещатели.

Как демонстрируют такие проекты, как скандал с расходами депутата парламента (2009) и публикация «офшорных утечек» в 2013 году, журналистика, управляемая данными, может взять на себя следственную роль, имея дело с «не столь открытыми», иначе говоря, секретными данными.

Ежегодная премия Data Journalism Awards [8] присуждается за выдающиеся репортажи в области журналистики данных, а многочисленные Пулитцеровские премии в последние годы были присуждены за основанное на данных повествование, включая Пулитцеровскую премию в области международной журналистики [9] за 2018 год [9] и Пулитцеровскую премию 2017 года. на государственной службе [10]

Определения [ править ]

Журналистский процесс, управляемый данными.
Журналистский процесс, управляемый данными.

По словам архитектора и мультимедийного журналиста Мирко Лоренца, журналистика, управляемая данными, - это прежде всего рабочий процесс , состоящий из следующих элементов: глубокое копание данных путем их очистки, очистки и структурирования, фильтрация путем интеллектуального анализа данных для конкретных целей , визуализация и создание истории . [11] Этот процесс может быть расширен для получения результатов, отвечающих индивидуальным интересам и широкой общественности.

Журналистика тренер и автор данных Пол Брэдшоу описывает процесс журналистики , управляемых данными аналогичным образом: данные должны быть найдены , которые могут требуют специальных навыков , таких как MySQL или Python , а затем допросили , для которых понимание жаргона и статистики необходимо, и , наконец , визуализированы и обработаны с помощью инструментов с открытым исходным кодом . [12]

Более ориентированное на результат определение дано репортером данных и веб-стратегом Хенком ван Эссом (2012). [13] « Журналистика, основанная на данных, позволяет репортерам рассказывать неописуемые истории, находить новые точки зрения или завершать истории с помощью рабочего процесса поиска, обработки и представления значительных объемов данных (в любой форме) с открытыми инструментами или без них », - утверждает Ван Эсс. что часть рабочего процесса, управляемого данными, приводит к продуктам, которые « не находятся на орбите с законами хорошего рассказа », потому что в результате упор делается на демонстрацию проблемы, а не на ее объяснение. "Хорошее производство, управляемое данными, имеет разные уровни. Это позволяет вам находить персонализированные, которые важны только для вас, путем перехода к релевантным, но также позволяет уменьшить масштаб, чтобы получить общую картину ".

В 2013 году Ван Эсс дал более короткое определение в [14], которое не включает визуализацию как таковую:

« Журналистика данных - это журналистика, основанная на данных, которые должны быть обработаны с помощью инструментов, прежде чем станет возможной соответствующая история».

Отчетность на основе данных [ править ]

Рассказывать истории на основе данных - это основная цель. Выводы на основе данных могут быть преобразованы в любую форму журналистского письма . Визуализации можно использовать для четкого понимания сложной ситуации. Кроме того, элементы повествования можно использовать, чтобы проиллюстрировать, что на самом деле означают полученные данные с точки зрения человека, на которого влияет развитие. Эту связь между данными и историей можно рассматривать как «новую дугу», пытающуюся преодолеть разрыв между актуальными, но плохо понятыми событиями, до истории, которая поддается проверке, заслуживает доверия, актуальна и легко запоминается.

Качество данных [ править ]

Во многих исследованиях данные, которые могут быть обнаружены, могут содержать пропуски или вводить в заблуждение. В качестве одного из уровней журналистики, основанной на данных, важен критический анализ качества данных. В других случаях данные могут быть не общедоступными или иметь неправильный формат для дальнейшего анализа, например, доступны только в формате PDF . Здесь процесс журналистики, основанной на данных, может превратиться в рассказы о качестве данных или об отказах учреждений предоставить данные. Поскольку практика в целом находится на ранних этапах разработки, исследования источников данных, наборов данных, качества данных и формата данных, следовательно, являются не менее важной частью этой работы.

Журналистика, основанная на данных, и ценность доверия [ править ]

Основываясь на перспективе более глубокого изучения фактов и движущих сил событий, предлагается изменение в медиа-стратегиях: с этой точки зрения идея состоит в том, чтобы перейти «от внимания к доверию». Привлечение внимания, которое было столпом бизнес-моделей СМИ, утратило свою актуальность, потому что сообщения о новых событиях часто быстрее распространяются через новые платформы, такие как Twitter, чем через традиционные каналы СМИ. С другой стороны, доверие можно рассматривать как дефицитный ресурс. Хотя распространение информации через Интернет намного проще и быстрее, обилие предложений требует затрат на проверку и проверку содержания любой истории, что создает возможность. Перспектива преобразования медиа-компаний в надежные центры данных описана в статье, опубликованной в феврале 2011 года на сайтах Owni.eu [15] и Nieman Lab.[16]

Процесс журналистики, управляемой данными [ править ]

Процесс преобразования необработанных данных в истории сродни уточнению и преобразованию. Основная цель - получить информацию, на которую могут действовать получатели. Задача журналиста данных - извлечь то, что скрыто. Этот подход может применяться практически к любому контексту, например к финансам, здоровью, окружающей среде или другим областям, представляющим общественный интерес.

Перевернутая пирамида журналистики данных [ править ]

В 2011 году Пол Брэдшоу представил модель, которую он назвал «Перевернутая пирамида журналистики данных» .

Этапы процесса [ править ]

Для этого процесс следует разбить на несколько этапов. Хотя шаги, ведущие к результатам, могут различаться, основное различие можно провести, рассмотрев шесть этапов:

  1. Поиск: поиск данных в Интернете
  2. Чистота: процесс фильтрации и преобразования данных, подготовка к визуализации
  3. Визуализировать: отображение узора в виде статического или анимированного визуального элемента.
  4. Публикация: интеграция визуальных элементов, добавление данных к историям
  5. Распространение: предоставление доступа на различных устройствах, таких как Интернет, планшеты и мобильные устройства.
  6. Измерение: отслеживание использования историй данных во времени и по всему спектру использования.

Описание шагов [ править ]

Поиск данных [ править ]

Данные могут быть получены непосредственно из государственных баз данных, таких как data.gov , data.gov.uk и API данных Всемирного банка [17], а также путем отправки запросов о свободе информации в государственные органы; некоторые запросы отправляются и собираются на таких веб-сайтах, как британский «Что они знают». Хотя существует общемировая тенденция к открытию данных, существуют национальные различия в том, в какой степени эта информация свободно доступна в удобных для использования форматах. Если данные находятся на веб-странице, парсеры используются для создания электронной таблицы. Примеры скреперов: Import.io , ScraperWiki , OutWit Hub и Needlebase ( прекращено в 2012 г. [18]). В других случаях для получения данных из PDF-файлов можно использовать программное обеспечение OCR.

Общественность также может создавать данные с помощью краудсорсинга, как это было показано в марте 2012 года на конференции Datajournalism Conference в Гамбурге Хенком ван Эссом. [19]

Очистка данных [ править ]

Обычно данные не в формате, который легко визуализировать. Примерами могут служить то, что имеется слишком много точек данных или что строки и столбцы необходимо сортировать по-другому. Другая проблема заключается в том, что после исследования многие наборы данных необходимо очистить, структурировать и преобразовать. Различные инструменты, такие как Google Refine (с открытым исходным кодом ), Data Wrangler и Google Spreadsheets [20], позволяют загружать, извлекать или форматировать данные.

Визуализация данных [ править ]

Для визуализации данных в виде графиков и диаграмм доступны такие приложения, как Many Eyes или Tableau Public . Yahoo! Pipes и Open Heat Map [21] являются примерами инструментов, которые позволяют создавать карты на основе электронных таблиц. Количество опций и платформ расширяется. Некоторые новые предложения предоставляют возможности поиска, отображения и внедрения данных, например Timetric . [22]

Для создания значимых и актуальных визуализаций журналисты используют все больше инструментов. На данный момент существует несколько описаний того, что искать и как это делать. Наиболее известные опубликованные статьи:

  • Джоэл Гюнтер: "# ijf11: Уроки журналистики данных от New York Times" [23]
  • Стив Майерс: «Использование визуализации данных в качестве инструмента отчетности может выявить форму истории», включая ссылку на учебное пособие Сары Коэн [24]

С 2011 года использование библиотек HTML 5 с использованием тега холста становится все более популярным. Существует множество библиотек, позволяющих отображать данные во все более разнообразных формах. Одним из примеров является RGraph . [25] По состоянию на 2011 год постоянно растет список библиотек JavaScript, позволяющих визуализировать данные. [26]

История публикации данных [ править ]

Существуют различные варианты публикации данных и визуализаций. Базовый подход - прикрепить данные к отдельным историям, аналогично встраиванию веб-видео. Более продвинутые концепции позволяют создавать единые досье, например, отображать несколько визуализаций, статей и ссылок на данные на одной странице. Часто такие специальные предложения нужно кодировать индивидуально, поскольку многие системы управления контентом предназначены для отображения отдельных сообщений на основе даты публикации.

Распространение данных [ править ]

Предоставление доступа к существующим данным - еще один этап, который приобретает все большее значение. Думайте о сайтах как о «торговых площадках» (коммерческих или нет), где наборы данных могут быть легко найдены другими. Журналисты должны предоставить ссылку на данные, которые они использовали для расследования другими (что потенциально может начать новый цикл допроса, ведущий к новым открытиям), особенно в отношении информации для статьи, полученной из открытых данных.

Предоставление доступа к данным и предоставление группам возможности обсуждать, какую информацию можно извлечь, является основной идеей Buzzdata [27], сайта, использующего концепции социальных сетей, такие как совместное использование и подписка, для создания сообщества для исследования данных.

Другие платформы (которые могут использоваться как для сбора, так и для распространения данных):

  • Help Me Investigate (создано Полом Брэдшоу) [28]
  • Timetric [29]
  • ScraperWiki [30]

Измерение влияния историй с данными [ править ]

Последним шагом процесса является определение того, как часто просматривается набор данных или визуализация.

В контексте журналистики, основанной на данных, степень такого отслеживания, например, сбор пользовательских данных или любой другой информации, которая может быть использована в маркетинговых целях или для других целей, не зависящих от пользователя, должна рассматриваться как проблематичная. [ согласно кому? ] Еще один новый, ненавязчивый способ измерения использования - это легкий трекер под названием PixelPing. Трекер является результатом проекта ProPublica и DocumentCloud . [31] Для сбора данных существует соответствующая служба. Программное обеспечение с открытым исходным кодом и может быть загружено через GitHub. [32]

Примеры [ править ]

Список примеров того, как можно применять журналистику, основанную на данных, постоянно растет:

  • The Guardian , одна из новаторских медиа-компаний в этой сфере (см. «Журналистика данных в Guardian: что это такое и как мы это делаем?» [33] ), составила обширный список историй с данными, см .: «Все нашей журналистики данных в одной таблице ». [34]

Другие известные применения журналистики, основанной на данных, связаны с выпуском разоблачительной организацией WikiLeaks « Дневника афганской войны» , сборника 91 000 секретных военных отчетов, охватывающих войну в Афганистане с 2004 по 2010 год. [35] Три глобальных информационных листа, а именно: The Guardian , The New York Times и Der Spiegel посвятили документам обширные разделы [36] [37] [38] ; Репортаж The Guardian включал интерактивную карту с указанием типа, местоположения и жертв 16 000 взрывов СВУ , [39] The New York Timesопубликовал подборку отчетов, которые позволяют пролистывать подчеркнутый текст, чтобы раскрыть объяснения военных терминов [40], в то время как Der Spiegel предоставил гибридные визуализации (содержащие как графики, так и карты) по таким темам, как количество смертей, связанных с бомбовыми атаками повстанцев. [41] Для публикации журналов войны в Ираке The Guardian использовала Google Fusion Tables для создания интерактивной карты каждого инцидента, где кто-то погиб, [42] метод, который он снова использовал во время беспорядков в Англии в 2011 году. [43]

См. Также [ править ]

  • Журналистика баз данных
  • Журналистика данных
  • Вычислительная журналистика
  • Геожурналистика
  • Данные открытой науки
  • Открытый исходный код
  • Открытые знания
  • Законодательство о свободе информации
  • Визуализация информации

Ссылки [ править ]

  1. ^ «Филипп Мейер» . festivaldelgiornalismo.com . Архивировано из оригинала 4 марта 2016 года . Проверено 31 января 2019 года .
  2. ^ Лоренц, Мирко (2010) Журналистика, управляемая данными: чему можно научиться? Отредактированная документация конференции, основанная на презентациях участников, 24 августа 2010 г., Амстердам, Нидерланды.
  3. ^ «Специальные репортажи от журналистов Рейтер со всего мира» . Рейтер . Проверено 31 января 2019 года .
  4. ^ «Новостные приложения» . ProPublica . Проверено 31 января 2019 года .
  5. ^ «Как аргентинская ежедневная газета La Nación стала центром журналистики данных в Латинской Америке» . niemanlab.org . Проверено 31 января 2019 года .
  6. ^ "Данные - Хранитель" . Хранитель . Проверено 31 января 2019 года .
  7. ^ Берлин, Berliner Morgenpost-. «Портфолио Interaktiv-Team» . morgenpost . Проверено 31 января 2019 года .
  8. ^ "Награды журналистики данных" . datajournalismawards.org . Архивировано из оригинала 21 июля 2018 года . Проверено 31 января 2019 года .
  9. ^ «Пулитцеровские премии» . www.Pulitzer.org . Проверено 31 января 2019 года .
  10. ^ «Пулитцеровские премии» . www.Pulitzer.org . Проверено 31 января 2019 года .
  11. ^ Лоренц, Мирко. (2010). Журналистика, управляемая данными: чему можно научиться? Представлено на конференции по инновационной журналистике IJ-7, 7–9 июня 2010 г., Стэнфорд, Калифорния.
  12. ↑ Брэдшоу, Пол (1 октября 2010 г.). Как быть информационным журналистом . Хранитель
  13. ^ ван Эсс, Хенк. (2012). Горы журналистики, основанной на данных
  14. ^ ван Эсс, Хенк. (2013). Архивирование Handboek Datajournalistiek 21 октября 2013 г. на Wayback Machine
  15. ^ Медиа компании должны стать доверенным Data Hubs »OWNI.eu, Новости, дополненного в архиве 2011-08-24 в Wayback Machine . Owni.eu (28 февраля 2011 г.). Проверено 16 августа 2013.
  16. ^ Голоса: Новостные организации должны стать центрами надежных данных на рынке, ищущем (и ценим) доверие »Nieman Journalism Lab . Niemanlab.org (09.08.2013). Проверено 16 августа 2013.
  17. ^ «Информация для разработчиков - Справочная служба данных Всемирного банка» . datahelpdesk.worldbank.org . Проверено 31 января 2019 года .
  18. ^ «Обновление старых решений на новый год» . googleblog.blogspot.com . Проверено 31 января 2019 года .
  19. ^ Краудсорсинг: как найти толпу (Представлено в ARD / ZDF Academy на Slideshare.net (17.09.2010). Проверено 16.08.2013.
  20. ↑ Херст, автор Тони (14 октября 2008 г.). «Сбор данных из Википедии с помощью электронных таблиц Google» . ouseful.info . Проверено 31 января 2019 года .
  21. ^ "OpenHeatMap" . www.openheatmap.com . Проверено 31 января 2019 года .
  22. ^ "Дом - Timetric" . www.timetric.com . Проверено 31 января 2019 года .
  23. ↑ Гюнтер, Джоэл (16 апреля 2011 г.). "# ijf11: Уроки журналистики данных от New York Times" . journalism.co.uk . Проверено 31 января 2019 года .
  24. ^ «Использование визуализации данных в качестве инструмента отчетности может выявить форму истории» . Poynter.org . Проверено 31 января 2019 года .
  25. ^ «RGraph - это бесплатная библиотека диаграмм JavaScript с открытым исходным кодом для Интернета» . www.rgraph.net . Проверено 31 января 2019 года .
  26. ^ Библиотеки JavaScript
  27. ^ «BuzzData. BuzzData. Проверено 16 августа 2013 г.» . Архивировано из оригинала на 2011-08-12 . Проверено 17 августа 2011 .
  28. ^ «Помогите мне в расследовании - сеть, помогающая людям исследовать вопросы в интересах общества» . helpmeinvestigate.com . Проверено 31 января 2019 года .
  29. ^ "Дом - Timetric" . www.timetric.com . Проверено 31 января 2019 года .
  30. ^ "ScraperWiki" . Проверено 31 января 2019 года .
  31. ^ Ларсон, Джефф. (2010-09-08) Pixel Ping: A node.js Статистика Tracker . ProPublica. Проверено 16 августа 2013.
  32. ^ documentcloud / pixel-ping ¡ GitHub . Github.com. Проверено 16 августа 2013.
  33. ↑ Роджерс, Саймон (28 июля 2011 г.). «Журналистика данных в Guardian: что это такое и как мы это делаем?» . Проверено 31 января 2019 г. - через www.theguardian.com.
  34. ↑ Эванс, Лиза (27 января 2011 г.). «Вся наша журналистика данных в одной таблице» . Хранитель . Проверено 31 января 2019 года .
  35. ↑ Кабульский военный дневник, 26 июля 2010 г., WikiLeaks
  36. ^ Афганистан Журналы войны , 26 июля 2010 г., The Guardian
  37. ↑ Журналы войны , 26 июля 2010 г., The New York Times
  38. ↑ Протокол по Афганистану: взрывоопасные утечки дают представление о войне со стороны тех, кто с ней борется , 26 июля 2010 г., Der Spiegel
  39. ↑ Журналы войны в Афганистане: атаки СВУ на гражданских лиц, коалицию и афганские войска , 26 июля 2010 г., The Guardian
  40. ↑ Текст из избранных секретных депеш , 26 июля 2010 г., The New York Times
  41. ^ Deathly Toll: Смерть в результате нападений боевиков бомбы , 26 июля 2010, Der Spiegel
  42. ^ Wikileaks войны в Ираке журналы: каждая смерть отображенные , 22 октября 2010, Гардиан DataBlog
  43. ^ Великобритания: бунты каждый проверено инцидент - Интерактивная карта , 11 августа 2011, Гардиан DataBlog

Внешние ссылки [ править ]

  • DataDrivenJournalism.net
  • Справочник по журналистике данных
  • МООК по журналистике данных
  • Список университетских курсов и программ по журналистике данных со всего мира