Формы подачи материалов в дата-журналистике

Баранова Екатерина Андреевна ORCID: 0000-0003-1794-9936 доктор филологических наук профессор, кафедра коммуникационного менеджмента и управления отношениями, РГСУ 129226, Россия, г. Москва, ул. Вильгельма Пика, 4 Baranova Ekaterina Andreevna Doctor of Philology Professor, Department of Communication Management and Relationship Management, RSSU 4 Wilhelm Peak str., Moscow, 129226, Russia kat-journ@yandex.ru Другие публикации этого автора

Шнайдер Анна Александровна ORCID: 0000-0002-4836-073X доктор филологических наук профессор, кафедра Department of Management and Hospitality, Baltic International Academy 1003, Латвия, г. Рига, ул. Lomonosova Iela, 4 Shnaider Anna Aleksandrovna Doctor of Philology Professor, Department of Management and Hospitality, Baltic International Academy 1003, Latviya, g. Riga, ul. Lomonosova Iela, 4 anshnaider@gmail.com

Введение

В США в 1950-х годах появилось понятие «компьютерная журналистика» (computer-assisted reporting, CAR) [Houston B. Fifty Years of Journalism and Data: a Brief History. Global Investigative Journalism Network. Available at: https://gijn.org/2015/11/12/fifty-years-of journalism-and-data-a-brief-history/ (accessed: 15.02.2022)]. Американские репортеры тогда начали активно использовать автоматизированные системы для обработки большого количества информации. Так, например, в 1952-м такая автоматизированная система помогла телекомпании «Си-Би-Эс» (CBS) обработать результаты президентских выборов [ibid].

Термин «журналистика данных» появился пятьдесят лет спустя. Считается, что его ввел журналист WashingtonPost.com Адриан Головатый (Adrian Holovaty) ^[1]. В 2005 году он запустил свой проект, «chicagocrimes.org», для которого создал специальную код-программу, анализирующую информацию, публикуемую на официальном сайте Департамента полиции Чикаго. Программа выдавала отчеты по всем преступлениям, совершенным в городе за неделю. Это помогало заполнять сайт новостями. Головатый говорил, что журналистика в тандеме с компьютерными технологиями позволяет собирать информацию, которая сегодня «растет в геометрической прогрессии» ^{[2, C. 33]}, пропускать ее через фильтр (редакцию) и определенным образом представлять. То есть, это те же задачи, которые стоят перед традиционной журналистикой, только для их достижения используются иные методы.

Для развития дата-журналистики необходимо не только наличие автоматизированных программ, позволяющих обрабатывать и анализировать большие объемы информации, но и открытость данных. В этой связи важной датой в истории становления журналистики данных в России стал 1999 год, когда появился официальный сайт Росстата (Федеральной службы государственной статистики). Именно тогда стали появляться различные исследования, основанные на данных этого сайта. Росстат и сегодня публикует данные о разных сферах жизни человека, что в свою очередь открывает большой потенциал для создания полноценных исследований.

В 2010 году в соответствии с Постановлением Правительства РФ от 26 мая 2010 г. № 367 появилась база данных ЕМИСС ^{[3, С. 212]}. В 2013 году были приняты Федеральный закон N 112-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» и Федеральный закон «Об обеспечении доступа к информации о деятельности государственных органов и органов местного самоуправления» [Федеральный закон от 7 июня 2013 г. N 112-ФЗ. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_147222/ (дата обращения: 26.01.2022)]. Все государственные структуры обязали предоставлять отчеты о своей деятельности. Эти изменения послужили толчком к развитию дата-журналистики в России.

На Западе журналистика данных стала развиваться гораздо раньше. Например, «Гардиан датаблог» (The Guardian datablog), который многие эксперты ^{[4, 5, 6]} считают показательным примером европейской журналистики данных, был создан в 2009 г. Если первые дата-отделы в зарубежных СМИ появились еще в 2000-х, то первый дата-отдел в редакции российского СМИ («Новой газете») открылся лишь в 2018-м. Журналисты отдела, используя машинные методы анализа больших данных, выявляют различные тенденции. Так, например, в 2018 году, дата-отдел исследовал 60 000 приговоров российских судов, связанных с преступлениями экстремистской направленности. Журналисты увидели четко отслеживающую тенденцию – суды вычеркивали квалифицирующие экстремизм признаки, поскольку они, в их понимании, не являлись достоверными [7. С. 42].

Дата-журналистика: определение понятия

Несмотря на то, что такое явление как журналистика данных существует уже не одно десятилетие, в научной среде пока так и не появилось единого определения термина «дата-журналистика», исследователи дают разные толкования. Во многом это связано с тем, что ученые рассматривают дата-журналистику с разных сторон: как направление медиаиндустрии, тесно связанное с развитием компьютерной, вычислительной журналистики ^[8]; в ракурсе эпистемологии журналистики данных (влияния феномена больших данных на современную журналистику) ^[9]; в ракурсе темы, связанной с журналистским образованием (новые требования к обучению журналистов программированию, статистике, визуализации данных) ^{[10, 11]}.

Американский дата-журналист Пол Брэдшоу (Paul Bradshaw) в «Пособии по журналистике данных» отмечает, что это направление характеризуется, новыми возможностями, которые появляются, если удается совместить традиционное «чутье на новости», навык поиска информации и умение представить на суд читателя захватывающую историю, основанную на огромном количестве разнообразной числовой информации, которая стала общедоступной [Bradshaw, Paul. (2013). Ethics in data journalism: accuracy. Online journalism blog. Retrieved from: https://onlinejournalismblog.com/2013/09/13/ethics-indata-journalism-accuracy/ (accessed: 15.02.2022)].

В пособии, созданном медиаинститутом «Альджазира» (Aljazeera), упоминается, что дата-журналистика – это процесс извлечения смысла из данных для написания статьи. При этом журналист обязательно использует методы анализа и интерпретации данных [An Introductory GuideBook. Data Journalism. Alzajeera. Media Institute. Retrieved from: https://institute.aljazeera.net/sites/default/files/2019/Data%20Journalism%20En%20-%20Web.pdf (accessed: 15.02.2022)]. Греческие исследователи дата-журналистики Андреас Веглис и Каралампос Братсас (Andreas Veglis, Charalampos Bratsas) определяют журналистику данных как процесс извлечения полезной информация из данных, написание статей на основе информации и внедрение визуализации (в некоторых случаях интерактивной), которая помогает пользователям понять значимость истории. Особенность журналистики данных – именно наличие визуализации в статье, которая помогает представить сложную информацию в доступной форме ^[12].

Шерстюкова М.Н. в издании «Медиа. Информация. Коммуникация» дает характеристику принципам работы дата-журналистов. Она указывает, что они используют в качестве главного источника информации всевозможные базы данных, которые могут быть представлены в формате карт, графиков, сводок, таблиц, списков ^[13].

Симакова С.И. в статье «Дата-журналистика как медиатренд» говорит об этом феномене как об инструменте представления общественности важных сведений, которые могли бы остаться незамеченными, а также как об эффективном способе критического исследования какой-то проблематики ^{[14, С. 483]}.

Шилина М.Г., в свою очередь, дает более широкое определение дата- журналистике, говоря, что это процесс создания конвергентного контента на основе использования массивов компьютерных и интернет-данных. Но журналистику данных можно и нужно понимать еще шире: как «набор специфических навыков для поиска, анализа, визуализации информации цифровых источников метаданных для формирования интерактивных форматов уникальной подачи авторского аналитического контента и эффективного взаимодействия с аудиторией; это формат актуального журнализма, формат медиатекста (медиаконтента), метод его создания, трансляции, потребления, который может быть использован как метаметод и метаоснова для иных жанров» ^[15]. В контексте трансформации жанровых форм современной журналистики дата-журналистику рассматривает также Неренц Д. В. ^[16].

Приведенные выше определения позволяют сделать вывод о том, что и зарубежные, и российские исследователи подразумевают под дата-журналистикой схожие понятия. Однако есть некоторые расхождения в понимании сути явления: новое ли это направление развития журналистики или новый жанр, формат предоставления информации.

Зарубежные и российские авторы уверены, что развитие дата-журналистики связано с появлением новых журналистских компетенций. Необходимо владеть навыками программирования (знание Python), работы с определенными техническими инструментами, такими как извлечение данных (Tabula, document cloud), очистка и анализ данных (Google spreadsheets, open refine), инструментами визуализации данных (Datawrapper, inforgram, flourish).

Журналисты и раньше использовали данные в своих материалах, однако технологический прогресс создал новые возможности для интеграции данных в исследования. Технологическая революция XXI века позволила СМИ открыть новые горизонты и увидеть иные пути развития.

Многообразие форм подачи дата-материалов

В дата-журналистике используется несколько разновидностей данных, с помощью которых можно представить информацию. Это числа, текст, геолокация, дата и время, мультимедиа. М.Г. Шилина мультимедийность обозначает как «комплексное конвергентное представление информации в любом цифровом формате (условно-вербальном, условно-визуальном, условно-аудиальном и т.д.), которое позволяет создавать уникальный̆ тип контента, применимый на любом канале медиакоммуникации» ^[15].

Основная задача журналиста – правильно структурировать различные данные. С этой работой справляются и традиционные журналисты-новостники, не обладающие навыками программирования. Структурирование данных позволяет проводить необычные исследования, выявлять закономерности и преподносить информацию в новом для аудитории виде.

Форма подачи контента становится в современной журналистике все более важной составляющей, исследователи подчёркивают: «новые технологии смещают фокус внимания с содержания журналистских публикаций на форму её производства» ^{[17, С. 410]}. В этой связи нам кажется актуальным изучить феномен дата-журналистики именно в ракурсе рассмотрения наиболее распространенных форм подачи дата-материалов. Авторы провели контент-анализ различных материалов, опубликованных на сайтах российских и зарубежных СМИ, в каталоге Хаб открытых данных России (Хаб открытых данных statistics), а также на платформах YouTube, Яндекс, чтобы выделить возможные формы представления дата-материалов. Мы полагаем, что сегодня можно выделить пять форм подачи контента в дата-журналистике.

Любой дата-материал основан на анализе машинными методами большого объема информации, (больших данных). Этот анализ может быть произведен в рамках редакции одного СМИ, журналисты могут также использовать сторонние данные.

Мы выделяем такие формы подачи материалов в дата-журналистике.

1. Аналитическаястатья – одна из наиболее распространенных форм подачи материалов в дата-журналистике. Это статья с элементами анализа и глубокой обработкой большого количества данных. В рубрике «Расследования» «Новой Газеты» публикуется много таких материалов, подготовленных дата-отделом. Рассмотрим статью [«Судьи держат нас за болванку» https://novayagazeta.ru/articles/2019/03/20/79929-sudi-derzhat-nas-za-bolvanku (дата обращения: 01.02.2022)]

Материал сопровождается дополнительными ссылками на документы, которые были проанализированы машинными методами (50 000 судебных актов), каждый файл можно открыть и исследовать самостоятельно [Данные к тексту Новой Газеты – Судьи нас держат за болванку. https://hubofdata.ru/dataset/judgement-copies(дата обращения: 01.02.2022)]. Статью иллюстрирует инфографика, созданная дата-отделом редакции. На проведение таких расследований, как правило, уходит много времени, они выходят с периодичностью 1-2 раза в месяц. Это не обычные журналистские расследования, поскольку они основывается на анализе больших данных, которые находятся в открытом доступе. Как правило, для анализа конкретных задач, требуется отдельно-написанный компьютерный код, который отбирает нужные данные и выделяет закономерности на основе машинного анализа.

Этот пример показывает, что дата-журналистика дает новое развитие таким традиционным жанрам как аналитическая статья, расследование ^[18].

2. Картинка. Такой формат предоставления дата-материала можно часто встретить на сайте РБК. В качестве примера рассмотрим материал [Кто из министров живет не только на зарплату https://www.rbc.ru/politics/27/12/2017/5a43b3239a794779ab9a13e2. (дата обращения: 01.02.2022)]. На основе проведенного анализа данных, взятых с сайтов government.ru, minfin.ru, удалось сравнить зарплаты и задекларированные доходы министров. В подготовке материала участвовали дата-журналисты.

3. Карточки. В материале-картинке – одна главная составляющая – сама картинка, часто в формате JPG, на которой, как правило, сравниваются данные каких-либо показателей. Материалы-карточки содержат три и более картинок. Карточки связывает общая тема. Этот формат дата-материала часто используется в случае, когда нужно продемонстрировать конкретные объемы, например, инвестиций, доходов и т.д. Рассмотрим материал, подготовленный РИА Новости о финансировании театров [Финансирование театров в России и Европе. https://ria.ru/20190930/1559214764.html(дата обращения: 01.02.2022)]. В лаконичной форме на фоне картинок, с которыми у аудитории есть конкретные ассоциации, указаны данные, полученные в ходе анализа ряда источников.

Материалы-картинки и карточки иллюстрируютглавный принцип журналистики данных – «выстраивание материала не вокруг новости, а вокруг статистической, справочной информации, цифр, отчетной документации, сводок» ^{[19, С. 146]}.

4. Лонгрид. В качестве примера рассмотрим материал, опубликованный на платформе Яндекс – [Фильм, в котором https://yandex.ru/company/researches/2019/whatsthemovie (дата обращения: 01.02.2022)]. Компания собрала данные поисковых запросов пользователей, которые ищут разное кино, не помня или не зная его названия. Были созданы забавные плакаты с основными комбинациями запросов, даны рекомендации о том, как быстро найти определенный фильм. Пользователи могли также искать фильмы по определенным словам.

5. Интерактивный мультимедийный проект. Этот формат дата-материалов особенно популярен за рубежом. В 2019 году, сайт «The Pudding» получил премию лучшего сайта года в номинации превосходный проект в онлайн-журналистике (General Excellence in Online Journalism, Micro Newsroom). На интернет-ресурсе можно найти различные проекты. Один из них посвящен гендерной теме и проблеме расового неравенства. Кроссворд помогает узнать, кто из известных исторических личностей принадлежал к белой расе, а кто – к негроидной. Кликнув мышкой на определенную зону кроссворда, пользователь видит, как меняется визуальная составляющая кроссворда. В проектах на сайте «The Pudding» читатель выступает в роли созидателя: от его действий зависит, как далее будет меняться материал [Playable mini puzzles https://pudding.cool/2020/11/crossword-puzzles/(дата обращения: 01.02.2022].

Рассмотрим еще один пример – материал, опубликованный на сайте «Файнэншл Таймс» (Financial Times) «Новые торговые пути: коридор Шелкового пути» [One belt, one road. Financial Times. https://ig.ft.com/sites/special-reports/one-belt-one-road/?mhq5j=e3 (accessed: 15.02.2022)]. Пользователю дается возможность наглядно увидеть и проследить Шелковый путь по интерактивной карте и получить важную информацию в сжатом виде.

Этические аспекты дата-контента

Развитие дата-журналистики влечёт за собой проблему, связанную с обработкой данных машинными методами. Зарубежные исследователи дата-журналистики поднимают такие этические вопросы: должны ли программы при создании текстов учитывать параметры объективности, ответственности и точности. Также встаёт вопрос о целостности данных, ведь недостающие элементы могут привести и к предвзятости в создании контента [Bradshaw, Paul. (2013). Ethics in data journalism: accuracy. Online journalism blog. Retrieved from: https://onlinejournalismblog.com/2013/09/13/ethics-indata-journalism-accuracy/(accessed: 15.02.2022)]. Лин Викс в статье «Закон о СМИ и авторское право автоматизированной журналистики» отмечает, что контент, созданный машинными методами, порождает сложные вопросы об авторском праве. Викс предполагает, что права могут быть даже переданы самой компьютерной программе ^[20].

Основная этическая проблема дата-журналистики состоит в необходимости быть точными и обеспечивать надлежащий контекст истории [Bradshaw, Paul. (2013). Ethics in data journalism: accuracy. Online journalism blog. Retrieved from: https://onlinejournalismblog.com/2013/09/13/ethics-indata-journalism-accuracy/(accessed: 15.02.2022)]. Это может повлиять на то, как журналисты анализируют данные, составляют отчеты и публикуют их. Американский практик, дата-журналист, Эрик Литке отмечает, что журналист несет ответственность за понимание данных, период исследования, изменения, которые были внесены в данные, потенциальные ошибки, которые они могут содержать. Он говорит, что данные не могут быть просто взяты, журналист обязан задать ряд вопросов себе и найти на них ответы, прежде чем использовать данные в своем исследовании [McBride, Rebekah E. D. (2016). The Ethics of Data Journalism. Retrieved from: https://core.ac.uk/download/pdf/188108922.pdf (accessed: 15.02.2022)]. Очевидно, что объемы материалов дата-журналистов будут возрастать с каждым годом. Вопросы, связанные с этикой, для дата-журналиста будут, возможно, еще более актуальными, чем для традиционного журналиста.

Заключение

Многие исследователи говорят, что дата-журналистика – это новое направление в развитии СМИ. В России оно, действительно, появился сравнительно недавно, однако в США, Европе существует уже не одно десятилетие.

Мы живем в эпоху больших данных. В этом аспекте дата-журналистика становится триггером для создания новых форм предоставления контента. Многие дата-материалы сделаны на основе серьезного анализа машинными методами большого объема информации (больших данных). Таким образом, каждый материал, независимо от того в какой форме он подается аудитории, содержит в себе большое исследование. Если обычный журналист, создавая материал, обращается к экспертам за комментариями, личному опыту, другим публикациям, то дата-журналист обращается еще и к большим данным. В итоге и традиционный журналист, и дата-журналист получают медиапродукт, который на первый взгляд может ничем не отличаться от обычного журналистского материала.

Дата-журналистика дает сегодня новое развитие таким традиционным журналистским жанрам как аналитическая статья или расследование. Можно отметить, что картинка или карточки дают в свою очередь новое развитие новостным жанрам. Жанр интернет-журналистики – лонгрид также может быть сделан на основе использования больших данных.

Для развития дата-журналистики необходимо, чтобы как можно больше официальных данных появлялось в общем доступе. Поэтому, когда официальные органы загружают свои отчеты в Интернет, это облегчает работу дата-журналисту и делает ее более точной и предсказуемой.

На сегодняшний день, в России специалистов по дата-журналистике практически нет, чтобы развить это направление, необходимо реформировать образовательные программы по журналистике.

Развитие дата-журналистики связано с появлением этических вопросов: должны ли программы при создании текстов учитывать параметры объективности, ответственности и точности.