19.01.2021

Что такое дата-журналистика и как работать в этом жанре

Последние 10 лет в журналистике развивается направление под названием «дата-журналистика» или другими словами журналистика данных.

Википедия дает следующее определение этому явлению – «направление, в основе которого лежит обработка данных и их использование для создания журналистского материала». Причем данные могут быть, как инструментом, с помощью которого проводится расследование, так и источником некого сюжета.

Цель остается все той же – рассказать о значимых для общества событиях. Но при создании текста основной упор делается не на пресс-релизы, мнения экспертов, комментарии участников, а именно на данные.

То, что дата-журналистика начала активно набирать популярность именно сейчас, связано с техническим прогрессом. Ведь если, например, раньше приходилось проводить много времени в архивах (а туда еще доступ нужно получить), запрашивать сведения из реестров, то теперь очень многую информацию можно достать, буквально не вставая с дивана, благодаря интернету.

Однако все-таки, надо сказать, что журналистика данных не такое уж и молодое явление. Если углубиться в историю, оказывается, что первая работа в данном жанре была сделана два века назад.

ИСТОРИЯ

Итак, первопроходцем жанра стало исследование британской газеты The Guardian в 1821 году. В публикации рассказывалось о стоимости высшего образования в различных учебных заведениях страны. Причем ключевой составляющей материала была таблица, в которой наглядно демонстрировались цены. Кстати, такая, казалось бы, крайне полезная информация, еще и в удобном формате, была холодно воспринята критиками. Рецензентам не понравилось то, что данные были показаны слишком, что называется «в лоб», так было не принято.

Следующий «громкий» текст в жанре дата-журналистики появился в 1858 году и снова в Великобритании. Это был большой материал (аж на 54 страницы), в котором проводился анализ ежегодных потерь в британской армии. Публикация содержала в себе множество диаграмм и таблиц. Причем за основу автор Флоренс Найтингейл взяла информацию, которая была доступна всем, так как размещалась в открытых источниках. И, к слову, это как раз стало «фишкой». По сути, журналистка просто привела сведения в удобоваримый вид (что, конечно, ни в коем случае не умаляет ее заслуги).

В начале 50-х в работу включился компьютер и чуть больше, чем через 30 лет – в конце 80-х серия репортажей, которая была создана при помощи все того же компьютера, получила Пулитцеровскую премию.

К слову, определение дата-журналистики было сформулировано только в 2010 году. И, собственно, именно с этого года журналистика данных считается полноценным направлением (несмотря на то, что существовала еще в прошлом веке) и живет по сей день.

ЧТО ВООБЩЕ ТАКОЕ «ОТКРЫТЫЕ ДАННЫЕ»

Прежде чем поговорить о том, где же можно найти открытые данные, нужно разобраться, что же это такое.

Начнем с того, что только на первый взгляд кажется, что любая информация хранится за семью печатями и достать ее невероятно трудно. Конечно, есть и такие сведения, однако еще больше данных лежит буквально на поверхности.

И это также связано с развитием технологий. Сейчас, чтобы оставить цифровой след, который в последствии кто-то может использовать для своей статьи, не обязательно даже открывать браузер. Достаточно установить на смартфон хотя бы одно приложение и с вероятностью в почти 100%, оно будет «сливать» кое-что о вас во всемирную паутину.

Плюс, большой массив данных генерируется государственными органами и компаниями, и это тоже попадает в интернет. А значит, то, что до них доберутся журналисты, лишь вопрос времени.

Кстати, в российском законодательстве отсутствует понятие «открытые данные», но, по словам медиаюриста, зато есть «общедоступная информация» — «информация, размещаемая ее обладателями в сети «Интернет» в формате, допускающем автоматизированную обработку без предварительных изменений человеком в целях повторного ее использования, является общедоступной информацией, размещаемой в форме открытых данных».

Экспертный совет по открытым данным говорит, что «открытые данные» – это информация, которую раскрывают государственные органы и местные власти и которая отвечает трем требованиям: свобода доступа (любой может найти и бесплатно скачать), свобода использования (нет никаких авторских прав, любой может распространять и обрабатывает на свое усмотрение), автомашинная обработка (данные собраны в структурируемом виде).

Сразу оговоримся, сведения, которые вы получаете по запросу, уже не считаются открытыми данными, а значит, публикация, сделанная на основе такой информацией не считается работой в жанре «дата» (но это не может помешать быть отличным расследованием). Кроме того, не являются открытой информацией декларации чиновников или информацию на сайте госзакупок (они не соответствуют всем трем показателям), поэтому с ними нужно быть осторожными.

ИНСТРУМЕНТЫ И НАВЫКИ

На самом деле, инструментов не так уж и много. Самое первое и важное – вы просто обязаны уметь работать в Exel (кстати, в целом он довольно понятен даже интуитивно, однако знать о некоторых неочевидных фишках тоже важно), кроме того, идеально владеть каким-нибудь языком программирования типа Pyton. Все это нужно, чтобы грамотно структурировать сведения и создавать наглядные таблицы, графики, диаграммы.

Еще одним полезным навыком станет усидчивость. Если вы не можете просидеть несколько часов на одном месте, занимаясь рутинной работой, то дата-журналистика не для вас. Здесь очень часто необходимо обрабатывать открытые данные вручную: компилировать их, очищать от ненужных подробностей, в конце концов просто собирать. Журналисты, которые давно этим занимаются, говорят о том, что могут ради хорошей истории просидеть чуть ли не несколько дней за компьютером.

С чего начать сбор информации? Начинайте с простого. С самых очевидных мест. Официальные сайты компаний и госструктур, государственные статистические комитеты и т.п.

Искать данные можно абсолютно везде. Очень облегчит работу умение эффективно пользоваться поисковыми системами. Об этом мы писали здесь.

А вот здесь и здесь лежат ссылки на всевозможные реестры и базы данных. Также вам могут понадобиться:

Мы уже упоминали, что также дата-журналисты используют вообще всю информацию, которая может быть размещена на любых сайтах. Но проблема в том, что очень много времени тратится на их мониторинг. Ежедневно нужно просматривать кучу вкладок на предмет обновлений. Ведь никогда не знаешь, в какой момент в открытом доступе появятся нужные сведения. Облегчить жизнь здесь поможет парсинг.

Парсингом называют автоматический сбор информации. Другими словами, компьютер все за вас проверит, соберет и в удобном виде отправит, например, на электронную почту. Удобно также то, что такой способ позволяет не тратить время на ненужные обновления (например, на сайте поправили опечатку в старой публикации или продублировали уже размещенную ранее информацию). Парсинг можно настроить так, чтобы он передавал вам все только самое свежее.

Портал VC.Ru выделил топ инструментов для автоматического сбора сведений. Рассказываем о пятерке лучших:

Import.ioпредлагает разработчику легко формировать собственные пакеты данных: нужно только импортировать информацию с определенной веб-страницы и экспортировать ее в CSV. Можно извлекать тысячи веб-страниц за считанные минуты, не написав ни строчки кода, и создавать тысячи API согласно вашим требованиям.
Webhose.ioобеспечивает прямой доступ в реальном времени к структурированным данным, полученным в результате парсинга тысяч онлайн источников. Этот парсер способен собирать веб-данные на более чем 240 языках и сохранять результаты в различных форматах, включая XML, JSON и RSS.
CloudScrapeспособен парсить информацию с любого веб-сайта и не требует загрузки дополнительных приложений, как и Webhose. Редактор самостоятельно устанавливает своих поисковых роботов и извлекает данные в режиме реального времени. Пользователь может сохранить собранные данные в облаке, например, Google Drive и Box.net, или экспортировать данные в форматах CSV или JSON.
Scrapinghub– это облачный инструмент парсинга данных, который помогает выбирать и собирать необходимые данные для любых целей. Scrapinghub использует Crawlera, умный прокси-ротатор, оснащенный механизмами, способными обходить защиты от ботов. Сервис способен справляться с огромными по объему информации и защищенными от роботов сайтами.
ParseHub может парсить один или много сайтов с поддержкой JavaScript, AJAX, сеансов, cookie и редиректов. Приложение использует технологию самообучения и способно распознать самые сложные документы в сети, затем генерирует выходной файл в том формате, который нужен пользователю.

Важно!

Парсинг, безусловно, очень полезная вещь, однако даже когда он выдал вам порцию сведений, не забудьте их тщательно проверить. Причем проверить и на достоверность (помним про подтверждение хотя бы из трех не связанных между собой источников), и на правила пользования, чтобы не нарушить закон об авторских правах. Вся эта информация обычно содержится в «подвале» сайта.

ЧТО ДЕЛАТЬ С ДАННЫМИ

К сожалению, найти базу, из которой можно будет взять информацию, собрать сведения – это далеко не самое главное при работе в жанре дата-журналистики. Это, скорее, основа, которая крайне важна, но и без последующих этапов хорошего материала не получится.

Все данные, которые вы себе скопируете, нужно будет внимательно просмотреть и «вычистить» – исправить все опечатки, ошибки, повторы слов и пробелов. Провести тщательную корректорскую работу.
Затем определиться, для кого вы пишете статью, насколько она должна быть «легкой» в терминологии. Составить план, исходя из того, какая аудитория и какую мысль вы хотите ей донести.
Далее, опираясь на план, составляем текст. Вначале исходим только из собственных выводов, а затем, для подтверждения или опровержения собственных слов, обращаемся к экспертам.
Шлифуем статью.

РАБОТА С ТАБЛИЦАМИ

Лучшие друзья дата-журналиста – таблицы. В общем-то это удобно упакованные сведения, которые вам уже не придется разбирать, анализировать, придумывать, каким образом сгруппировать. Но в объемных таблицах довольно легко потеряться, поэтому вот несколько советов:

Сохраните оригинал

Никогда не вносите никакие изменения в исходник. Копируем таблицу и уже там работайте. Все мы люди, можем совершить ошибку, которую будет невозможно исправить, потому что изначальные сведения погребены глубоко под правками. Кстати, к копии полезно сохранить еще один файл, в котором следует указать, где скачали таблицу, когда, когда занимался ее конструированием.

Копируйте

Выше мы говорили, что нужно создать копию исходника. Но также рекомендуем делать копии после каждого блока изменений. Так будет легче проследить, где совершили ошибку, если вдруг она проскочит.

Выделяйте цветом

Чтобы не запутаться и не потеряться в строках и столбцах, выделяйте цветом первую строчку, так будет ясно, где вообще начало. Подкрашивайте одинаковые показатели и т.п.

Удаляйте лишнее

Если вдруг вам нужна не вся таблица, а некая ее часть, сразу удаляйте все неважное, чтобы не запутаться.

Кстати, часто бывает, что собираешь одни и те же сведения из разных источников и оказывается, что они не совпадают. В этом случае нужно постараться найти того, кто их опубликовал и уточнить методологию подсчета, сбора, обработки и т.п.

ОТКУДА НЕЛЬЗЯ БРАТЬ ИНФОРМАЦИЮ

Запрещено разглашать персональные данные, даже если они вроде бы в открытом доступе и их может увидеть любой. В своем материале о них не говорите.

Все остальное, по закону, является открытой информацией.

КАК НАУЧИТЬСЯ ВИДЕТЬ СЮЖЕТ В ДАННЫХ

Если вы только начинаете работать в жанре дата-журналистики, нарабатывайте навык постепенно. Для начала просто тренируйтесь находить информацию, которая бы подтверждала какие-то ваши гипотезы или чьи-то высказывания. Причем заявляя какое-либо предположение в качестве темы, тщательно обдумайте, насколько реально получить нужные сведения и хотя бы примерно представьте, откуда их можно взять.

Когда начнете более-менее неплохо ориентироваться в источниках, начинайте пытаться рассмотреть что-то, что стоит за цифрами. Практически из любой официально озвученной статистики можно раскрутить историю. Но лучше всего совмещать общение с людьми, которые потенциально могут навести на интересный сюжет (какие-то чиновники, с которыми вы наладите более неформальное общение, секретари, которые могут что-то «слить» в личной беседе и т.п.).

Голые данные все-таки редко когда на все 100% делают историю, это лишь наводка и помощь. А самое главное, всегда думайте, для кого будет полезной ваша статья и что нового она даст обществу.