Далчи Грей - Пособие по журналистике данных

В начале 1970–х был придуман термин «прецизионная журналистика» , чтобы описать этот новый тип сбора новостей: «применение социальных и поведенческих научно–исследовательских методов к журналистской практике». Прецизионная журналистика, как предполагалось, должна была использоваться в ведущих медийных организациях профессионалами в области журналистики и общественных наук. Этот термин родился в ответ на другой термин, «новый журнализм» или «новая журналистика» — форма журналистики, при которой к созданию репортажей применялась литературно–художественная техника. Мейер предполагает, что научная техника сбора данных и анализ – это именно то, что нужно журналистике, чтобы осуществлять свой поиск объективности и правды, а вовсе не литературные приемы.

Прецизионную журналистику можно понять как реакцию на некоторые из часто упоминаемых слабостей и недостатков журналистики: зависимость от пресс–релизов (позднее ее стали называть «чурналистикой»), предвзятость и предубеждение по отношению к авторитетным источникам, и так далее. По мнению Мейера, все это вытекает из недостатка информационной научной техники и научных методов, таких как опросы, документы публичного характера, общественные архивы, информация из открытых источников. В 1960–х годах практиковалось, чтобы прецизионная журналистика представляла маргинальные группы и связанные с ними сюжеты. По словам Мейера:

«Прецизионная журналистика была способом расширить набор инструментов репортера, чтобы освещать темы, которые ранее были недоступны, или лишь псевдодоступны, в зависимости от степени журналистской въедливости и тщательности журналиста. Она была особенно полезной, когда надо было заставить услышать голос меньшинства и групп диссидентов, которые боролись за представительство».

Влиятельная статья, опубликованная в 1980–е годы об отношениях между журналистикой и социальными, общественными науками, перекликается с нынешними дискуссиями вокруг журналистики данных. Авторы, два американских профессора в области журналистики, предполагают, что в 1970–е и 1980–е годы общественное понимание того, что такое новости, расширяется, и начинает представлять собой уже не узкую концепцию «новостных событий», а «создание ситуационных репортажей», или информирование о социальных тенденциях, тенденциях общественного развития. Используя базы данных по, например, переписи или какому–то исследованию, журналисты могут «выйти за рамки создания репортажей по конкретным, изолированными событиям, и начать предлагать контекст, который будет придавать этим событиям смысл и значение».

Как и следовало ожидать, практика использования данных для улучшения репортажей берет свое начало еще из тех времен, когда вокруг нас просто появились «данные». Как отмечаетСаймон Роджерс, первым примером журналистики данных в Guardian был материал еще 1821 года. Это список школ Манчестера с указанием числа школьников, которые их посещали, и затрат на школу. По данным Роджерса, это дало возможность впервые показать реальное количество учеников, получающих бесплатное образование, и это число было гораздо выше, чем демонстрировали официальные данные.

Рис 11. Журналистика данных в Guardian в 1821 году (The Guardian)

Еще один ранний пример в Европе – это Флоренс Найтингейл и ее ключевое исследование «Смертность в британской армии» ( ‘Mortality of the British Army’), опубликованное в 1858 году. В своем отчете перед парламентом она использовала графики, чтобы выступить за улучшения в системе здравоохранения в британской армии. Самыми известными являются ее круговые секторные диаграммы, каждая из которых представляла собой информацию о смертях за месяц, и эти диаграммы ярко показали, что подавляющее большинство смертельных случаев было связано с предотвратимыми заболеваниями, а не с вражескими пулями.

Рис 12. Смертность в британской армии – от Флоренс Найтингейл (Florence Nightingale) (Изображение с Википедии)

В настоящее время вокруг термина «журналистика данных» идут по всему миру споры о «преемственности и изменениях», а также о ее связи с этими предшествующими журналистскими практиками, в которых задействуется вычислительная техника для анализа наборов данных.