Створення матеріалів в жанрі журналістики даних – завдання непросте. Журналістам треба перетворити дослідження, що базуються на аналізі великих даних, в ясний і зрозумілий матеріал. Як це зробити?
Дата-журналісти вдосконалюють свою майстерність, шукають найбільш ефективні шляхи представити аудиторії знайдені дані і результати їх аналізу.
На вебінарі, проведеному в рамках Глобального форуму з висвітлення новин, пов’язаних з кризою в галузі охорони здоров’я, Якопо Оттавіані, старший дата-журналіст проекту Code for Africa, розповів, яку техніку він використовує для проведення дослідження, візуалізації даних і як представляє отримані дані аудиторії. Він розказав про збір даних, про те, як домогтися довіри аудиторії, і про багато іншого.
Про методологію візуалізації даних
Візуалізація даних включає проведення розслідування, що дозволяє зібрати дані, очищення та верифікацію зібраних даних, візуалізацію даних і перетворення їх в графіки і, нарешті, включення цих даних в історію.
Перш ніж почати працювати над матеріалом, потрібно зрозуміти, яку саме інформацію відображають дані. “Чим більше ми уточнюємо дані, знайдені в інтернеті, тим ціннішими вони стають”, – сказав Оттавіані. Дата-журналісти повинні показувати зв’язок між даними і висновками, які ми робимо на їх основі.
Про те, як збирати дані
Інформацію можна знайти в онлайнових базах даних, складених урядовими організаціями або НУО. Якщо інформації, яку ви шукаєте, немає у відкритому доступі, її можна пошукати в університетських дослідженнях, також можна використовувати краудсорсінг.
Обов’язково перевірте дані, перш ніж робити їх візуалізацію, видаліть інформацію, яка буде захаращувати вашу роботу, наприклад, непотрібні заголовки та описи. А після перетворіть свою візуалізацію в історію. Це може бути мультимедійний матеріал, серія історій або навіть пости в соціальних медіа, які базуються на даних.
Про маніпуляції з віссю Y
Схеми і графіки повинні передавати інформацію, що міститься в даних. Дата-журналістам потрібно розуміти, як вибір осей координат може змінити історію, – і простежити, щоб інформація не спотворювалася, – це допоможе завоювати довіру аудиторії. Використовуючи інструменти для візуалізації даних, будьте уважні і намагайтеся уникати помилок.
Всупереч поширеній думці вісь Y не обов’язково повинна починатися з нуля, щоб вірно передати інформацію. У відео, яке Vox розмістив на сайті YouTube, це пояснюється так: “Звужуючи діапазон, щоб виділити потрібні дані, ми не спотворює статистику, а підкреслюємо релевантну інформацію”.

Змінені графіки можуть використовуватися для того, щоб приховати якусь інформацію або однобоко її подавати. Тому важливо переконатися, що історії, які ви розповідаєте, відповідають правді.
Про спільну роботу
Журналістика даних – мультидисциплінарна область, в якій співпрацюють журналісти, розробники та дизайнери. Щоб представити аудиторії результати своїх досліджень, їм потрібно працювати спільно. Журналісти збирають і очищають важливі для аудиторії дані. Розробники використовують свою майстерність програмування і знання комп’ютерних наук, щоб допомогти журналістам в аналізі даних. Дизайнери візуалізують дані за допомогою інструментів, які забезпечують ясність, точність і високу якість візуалізації. Всі вони грають важливу роль в процесі візуалізації даних.
Чи повинні ми використовувати повний набір даних або тільки оброблені дані?
“Я б сказав, що обидва варіанти потрібні, – сказав Оттавіані. – Потрібно згадати джерело даних. Потім, якщо дані були значним чином оброблені, ви можете включити в історію і цей набір даних. Наприклад, в примітці в кінці статті, де ви пояснюєте , яку методологію використовували в розслідуванні “.
“Дуже важливо показувати процес дослідження, щоб люди могли в разі потреби оскаржити висновки”, – додав він.
Що слід повідомляти читачам, якщо ви використовуєте прогнози?
“Якщо ви розповідаєте в матеріалах про прогнози, взяті з будь-якого дослідження або з сайту організації, обов’язково з’ясуйте, якою методологією користувалися автори, на який вибірці засновані їх висновки і які припущення робили”, – сказав Оттавіані.
“Будь ласка, повідомте читачам, що це прогноз. Постарайтеся пояснити, які припущення були зроблені і які обмеження, тому що прогнози можуть бути помилковими. Важливо це підкреслити”, – додав він.
Ось кілька згаданих у вебінарі інструментів і ресурсів для журналістів даних:
- Data Wrapper (набір інструментів)
- Flourish (набір інструментів)
- Список ресурсів, які заслуговують на довіру від Quartz (набір даних)
- AwesomeData (набір даних)
- Як можуть брехати карти (посібник)
- Довідник з журналістики даних (посібник)
- Інші ресурси, зібрані Якопо Оттавіані.
Джерело: IJNET
Автор: Наомі Ладлоу – стажист IJNet.
Джерело верхньої фотографії – Stephen Dawson
Читати також: Міжнародний досвід: організації, що займаються Solution Journalism