Далчи Грей - Пособие по журналистике данных

— Стив Дойг, Школа журналистики им. Уолтера Кронкайта, Университет штата Аризона

Газета Wales on Sunday опубликовала статью о том, что уэльское правительство тратит уйму денег на рекомендации употреблять продукты, не содержащие глютен. В заголовке говорилось, что правительство платит 32 фунта стерлингов за буханку хлеба, хотя на самом деле речь шла об 11 буханках по цене 2,82 фунта каждая.

В данных, взятых из письменного комментария уэльского правительства и статистики службы здравоохранения Уэльса, цифра была обозначена как стоимость одного рецепта. Тем не менее, дополнительных разъяснений относительно того, что считать рецептом и как отдельная колонка может определять его стоимость, в словаре данных не было.

Предположили, что цифра относится к одному предмету, т.е. к буханке хлеба, а не к нескольким буханкам.

Ни один человек из тех, кто составлял комментарий, ни даже пресс–служба, не заметили нестыковки, пока в понедельник не вышла статья.

Поэтому не думайте, что комментарии к правительственным данным помогут объяснить, какая информация представляется, или что люди, ответственные за сбор данных, заметят нестыковку, даже если вы озвучите свое неверное предположение.

Обычно газетам нужна информация, из которой можно сделать громкий заголовок. Поэтому, как правило, журналистам проще работать с тем, что подойдет для такого заголовка. Они не всегда щепетильно проверяют данные из страха потерять историю, особенно перед сдачей статьи. Разве что данные серьезно расходятся с их интерпретацией.

Однако, журналисты обязаны проверять нелепые заявления, даже если в результате статья сильно потеряет в скандальности.

— Клэр Миллер, WalesOnline

Чтобы увлечь читателя, вы должны выдать в заголовке цифру, которая заставит читателя навострить уши. Статья должна читаться так, как будто она не основана на статистике. Сделайте ее увлекательной и на любом этапе не забывайте об аудитории.

Пример: проект Бюро журналистских расследований с использованием Системы финансовой прозрачности Комиссии Евросоюза. Статья была написана как результат применения специфических запросов к массиву данных.

Мы искали ключевые слова «коктейль», «гольф» и «выездное заседание». Таким образом, удалось определить, сколько Комиссия потратила на эти пункты бюджета. В результате возникло множество вопросов и сюжетных линий, по которым пришлось провести расследование.

Но ключевые слова не всегда могут дать вам нужную информацию. Иногда приходится сесть и поразмыслить, а что вы действительно ищите. Во время этого проекта мы также решили узнать, сколько члены комиссии тратят на частные перелеты, но так как данные не содержали фразу «частный самолет», пришлось выяснять названия авиакомпаний другим способом. Когда мы узнали, услугами какого частного перевозчика пользуется Комиссия (Abelag), мы задали вопрос и выяснили, сколько денег тратится на услуги Abelag.

Таким образом, мы четко определили задачу наших запросов: нам нужна цифра, которая сделает громкий заголовок и которую можно интерпретировать так или иначе.

Еще один возможный подход – начать с черного списка и искать исключения. Проще всего написать статью о той информации, которой быть не должно! Хороший пример: совместный проект Financial Times и Бюро журналистских расследований по изучению Структурных фондов ЕС.

Мы сделали запрос на основе правил самой Комиссии о том, каким видам компаний и ассоциаций должен быть закрыт доступ к структурным фондам. Пример: затраты на табак и производители табака.

Мы запросили у базы данных названия табачных компаний и производителей табака. Выяснилось, что компания British American Tobacco получает полтора миллиона евро за фабрику в Германии.

Так как правил затрат Комиссии исключают финансирование, мы очень быстро нашли повод для статьи.

Никогда не знаешь, какую информацию можно будет получить из массива данных, поэтому будьте внимательны. Нужно быть очень предприимчивым, так как лучше всего этот метод подходит для определения очевидных характеристик, которые выявятся в процессе сортировки (самые большие или предельные значения, наиболее часто встречающиеся и т.п.).

— Селейн Барр, Citywire

Иногда складывается впечатление, что журналистика данных заключается исключительно в представлении данных – визуализации, которая быстро и наглядно передает содержание цифр, или интерактивных базах данных с функцией поиска, которые позволяют, скажем, найти улицу или больницу в районе. Все это, конечно, может быть полезно, но, как и другие виды журналистики, журналистика данных предполагает написание статьи. Так какие статьи можно написать о данных? На основе моего опыта работы в BBC, я составил «типологию» статей, представляющих данные.