CC BY-NC-ND
138
Проблемы теории журналистики
УДК 070.4
DOI: 10.28995/2686-7249-2020-6-55-64
Дата-журналистика как драйвер развития медиа и журналистского образования
Наталия Я. Макарова
Российский государственный гуманитарный университет, Москва, Россия, rsuh.makarova@gmail.com
Аннотация. Дата-журналистика стала устойчивым трендом развития мировой медиасистемы. Статья посвящена ключевым компетенциям, которыми должен владеть дата-журналист. Рассмотрены примеры зарубежных и российских публикаций, подготовленных на основе анализа данных. Особое внимание уделено подготовке дата-журналистов. Система журналистского образования не готова в полной мере отвечать вызовам медиарынка: можно смело констатировать, что в России крайне мало образовательных программ по журналистике данных.
Ключевые слова: дата-журналистика, журналистское образование, медиа, интернет-СМИ, профессиональные компетенции журналиста, информационные технологии, «Новая газета»
Для цитирования: Макарова Н.Я. Дата-журналистика как драйвер развития медиа и журналистского образования // Вестник РГГУ. Серия «Литературоведение. Языкознание. Культурология». 2020. № 6. С. 55-64. DOI: 10.28995/2686-7249-2020-6-55-64
Data journalism as a driver of the media development and journalistic education
Natalia Ya. Makarova Russian State University for the Humanities, Moscow, Russia, rsuh.makarova@gmail.com
Abstract. Data journalism has become a stable trend in the development of the global media system. The article is devoted to the key competencies that a data journalist should possess. Examples of the foreign and Russian publications prepared on the basis of data analysis are considered. Special attention is
© Макарова Н.Я., 2020
paid to the training of data journalists. The system of journalistic education is not ready to fully meet the challenges of the media market: we can safely say that there are very few educational programs on data journalism in Russia.
Keywords: data journalism, journalistic education, media, Internet media, professional competence of a journalist, information technology, "Novaya gazeta"
For citation: Makarova, N.Ya. (2020), "Data journalism as a driver of the media development and journalistic education", RSUH/RGGU Bulletin. "Lite-ran/ Theory. Linguistics. Cultural Studies" Series, no. 6, pp. 55-64, DOI: 10.28995/2686-7249-2020-6-55-64
Что должен знать и уметь журналист, оканчивая университет? Что определяет «компетентность» в журналистике? В эпоху цифровых технологий ответы на эти вопросы важны как никогда. Уже более трех десятилетий они находятся в центре дискуссий как в профессиональной, так и в академической среде. Они нашли свое отражение в крупных международных исследованиях, изучающих видение будущего профессии как со стороны практикующих журналистов, так и студентов, готовящихся занять свое место на рынке труда. В ответ на постоянные изменения в социальных, экономических и технологических сферах кардинально меняется и журналистика. Журналистика нуждается в разработке новых подходов к ее изучению, подходов к ней как профессии, а также ко всем составляющим ее сферам: обществу, контенту, редакционным процессам, форматам медийных продуктов, платформам, журналистскому образованию. В современном медиапространстве инновационной компетенцией журналиста выступает его способность работать с данными. Журналистику, основанную на анализе данных, принято называть журналистикой данных, или дата-журналистикой.
Журналистика данных - одна из новых междисциплинарных специальностей, сочетающая в себе технические и гуманитарные компетенции. В результате технологического прорыва в веб-среде появилось большое количество различных цифровых материалов, в том числе в виде открытых данных, а также программное обеспечение, позволяющее быстро и относительно легко оперировать значительными объемами различных видов информации. В качестве источника информации для дата-журналиста выступают не мнения экспертов или пресс-релизы, а данные, и главная задача журналиста этого направления - превратить данные в понятный сюжет и эффектный визуальный медиапродукт. Имеющиеся в арсенале журналиста технологии и инструменты визуализации делают возможным
создание понятных для широкой аудитории интерактивных карт, графиков, схем и даже персонализированных элементов.
Пол Брэдшоу в «Пособии по журналистике данных» отмечает, что дата-журналистика может помочь журналисту рассказать сложный материал с помощью инфографики, а также объяснить, как эта информация связана с читателем [Bradshow, Gray, Chambers, Bounegru 2010]. Профессор Университетского колледжа Дублина Бахаре Херави описывает журналистику данных как способ найти в них «истории», которые интересуют аудиторию, и рассказать эти «истории» наиболее подходящим образом для публичного использования [Heravi 2018].
Учитывая все вышеприведенные определения, можно сделать вывод, что дата-журналистика - это область журналистики, основанная на использовании наборов данных для создания информационных поводов или предоставления дополнительной информации, фактов или дополнений для материала, находящегося в разработке. Данные могут как служить инструментом для раскрытия и показа определенной журналистской истории, так и быть только ее фундаментом, либо же выполнять одновременно и первую, и вторую функции. С одной стороны, анализ данных дает возможность журналисту углубиться в существующую историю, а с другой - может служить основой для создания истории «с нуля», основанной на результатах изучения существующего массива информации.
Таким образом, журналистика данных как инновационная компетенция существенно расширяет арсенал средств профессиональной деятельности медиаспециалиста, предлагает качественно новые подходы в его работе. Если раньше основной целью журналиста был поиск и сбор информации, то теперь гораздо важнее обрабатывать как уже имеющиеся данные, полученные из открытых, общедоступных источников, так и полученные в результате журналистской работы - запросов в государственные учреждения и организации, органы власти либо поиска и публикации ранее неизвестных данных. Благодаря дата-журналистике происходит сращение технических и филологических компетенций: навыки статистической обработки информации и ее анализ интегрируются с проведением исследований, расследований, визуализацией контента. В то же время, по мнению современного журналистского сообщества, журналистика данных - это не замена традиционной журналистики, наоборот, еще один способ расширения ее сферы деятельности, а также ее инструментария [Филиппова 2019].
Несмотря на глобальную цифровизацию, многим людям все еще трудно представить себе, сколько информации они на самом деле
хранят на веб-сайтах компаний, сервисах и в интернет-магазинах. Даже не нужно открывать браузер, какие-либо сайты в сети Интернет, чтобы оставить свой цифровой след, достаточно просто установить шагомер на свой телефон, и данные обо всех ваших движениях будут тщательно записаны на сервере какой-либо организации. Есть и более фундаментальные данные, которые, например, генерируются государственными учреждениями: данные о покупках и перемещениях, запросы на государственных сайтах, результаты выборов -все это можно использовать в журналистских материалах. В связи с этим крупные города объединяют всю свою статистику в единый набор данных, среди которого удобно искать данные по здравоохранению и образованию, данные о дорогах и сведения по зарегистрированному недвижимому имуществу в одном регионе. Во всем мире государственные структуры, органы власти и самоуправления, производственные корпорации, общественные организации размещают в открытом доступе отчеты о своей деятельности, поэтому все больше и больше данных становятся достоянием общественности и задача журналиста состоит в том, чтобы уметь грамотно собирать и использовать эти данные в работе. Например, портал открытых данных официального сайта Государственной думы России, который координируется Аппаратом Думы (http://api.duma.gov.ru/ pages/api). И здесь остро встает вопрос о компетенции журналиста в этой сфере, ведь от этого фактора зависит, задаст ли он правильные вопросы и сделает корректные выводы, чтобы создать качественные и достоверные материалы.
Вместе с тем при работе с базами данных нельзя забывать, что это далеко не идеальный источник информации: во-первых, в нем могут встретиться неточности и ошибки, допущенные составителями этих баз, во-вторых, базы данных - это только начальный этап работы, требующий значительных доработок и проверок, ведь базы данных не содержат всей нужной для создания полноценного материала информации [Неренц 2018, с. 150]. На первом этапе сотрудники редакции ищут данные: из различных источников они получают полную базу актуальных данных по интересующей их проблеме. Затем проводится анализ полученного массива: помимо общей интерпретации, нужно исследовать, какие еще данные могут быть использованы, какие статистические взаимосвязи и зависимости можно проследить в рамках исследуемой темы. На следующем этапе происходит техническая обработка данных, производится полная расшифровка таблиц (например, расшифровка данных региона автомобильного номера, идентификационные финансовые коды организаций). Наконец, в результате технической обработки данных и понимания того, какие выводы из проведенного исследо-
вания журналист хочет донести до аудитории, возникает вопрос о представлении данных. На этом этапе журналист может оформить материал в виде привычной журналистской статьи, а может использовать различные инструменты для визуализации материала: от интерактивных форматов, таких как, например, инфографика с диаграммами и статистикой, до публикации данных через бесплатный сервис Google Fusion Tables [Bradshow, Gray, Chambers, Bounegru 2010]. Таким образом, при работе с данными журналисты могут совершить ряд как умышленных «преступлений» против объективного представления имеющейся информации, так и неумышленных, основанных на их неспособности грамотно работать с данными и анализировать их.
Еще одной сложностью для журналистики данных является незначительное количество существующих в открытом доступе программ и инструментов для обработки и визуализации данных -большинство представленных сервисов ориентированы только на программистов, владеющих языками программирования, или, по крайней мере, людей, имеющих хотя бы базовое понимание языков программирования. В то же время, имея команду разработчиков или обладая хотя бы базовыми навыками программирования и работы с таблицами, журналист может анализировать огромные объемы как открытых данных, так и данных, полученных из закрытых источников, делать выводы на основе анализа и иллюстрировать их хотя бы базовой визуализацией, сделанной с помощью бесплатных программ.
Сегодня мировое лидерство в подготовке публикаций на основе данных прочно удерживают "The Guardian" и "The New York Times".
Рассмотрим несколько дата-журналистских материалов. Тема статьи в "The New York Times" "The Electoral Map: Building a Path to Victory" (Избирательная карта: путь в победе)1 - президентские выборы в США. Газета сделала инфографику, в которой отражались восемь основных сценариев выборов, причем в каждом из штатов. С помощью данного материала читатели могли посмотреть возможные прогнозы результатов выборов, а бонусом для читателей стала возможность создать собственный «сценарий».
Другой пример - не менее значимый проект издания "Las Vegas Sun" под названием "Do No Harm" (Не навреди)2. Данный проект
1 The Electoral Map: Building a Path to Victory [Электронный ресурс] // The New York Times. 2012. URL: https://www.nytimes.com/elections/2012/ electoral-map.html (дата обращения 20 июля 2020).
2 Do No Harm [Электронный ресурс] // Las Vegas Sun. 27.06.2010. URL: https://lasvegassun.com/hospital-care/ (дата обращения 20 июля 2020).
длился два года и занял целый раздел на сайте издания. Тема -проблемы с медициной в Лас Вегасе, о которых знали не только в городе, но и за его пределами. Журналисты "Las Vegas Sun" с помощью документов, баз данных и огромных массивов записей из больниц смогли выявить и опубликовать страшную статистику: более 3500 случаев травм и осложнений после операций и различных процедур (некоторые даже со смертельным исходом), случившихся с пациентами, произошли по вине медицинского персонала больниц Лас Вегаса. В ходе проекта работающая над ним команда опубликовала серию статей, которые включали фото- и видеоматериалы, рассказы читателей, в том числе пострадавших, а также интерактивную инфографику с указанием и публикацией исходных документов, использованных в исследованиях. Данный материал стал сенсацией не только в Америке, но и во всем профессиональном журналистском сообществе.
Следующий пример - материал производства BBC "Super Power: Visualising the Internet", тема которого - самые крупные сайты в Интернете3. Материал представлен в виде различных таблиц, интерактивных рисунков, карт. Данные, использованные для создания интерактивной визуализации, были собраны компанией Nielsen и охватывают Великобританию, Францию, Германию, Италию, Испанию, Швейцарию, Бразилию, США и Австралию. Категории сайтов, приведенных в исследовании, различны - это и сайты с розничной торговлей, и социальные сети, и различные поисковые сайты. Кроме того, в материале приведен список самых богатых людей, заработавших свой капитал на интернет-сайтах. Карты были созданы с использованием программного обеспечения Prefuse Flare, разработанного Калифорнийским университетом в Беркли (США). Привлеченные материалы наглядно показывают, какие важные и значимые материалы можно создавать, если уметь грамотно работать с базами данных и документами.
«Новая газета» - бесспорный лидер в российской дата-журналистике. В этом издании по инициативе главного редактора Дмитрия Муратова появился специальный отдел, специализирующийся на подготовке публикаций, основанных на данных. Несмотря на небольшую численность отдела, на его счету много громких расследований, которые привлекли внимание широкой аудитории. Тематика публикаций достаточно разнообразная: экологическая катастрофа
3 Super Power: Visualising the Internet [Электронный ресурс] // BBC. 2010. URL: http://news.bbc.co.Uk/2/hi/technology/8562801.stm (дата обращения 20 июля 2020).
в Норильске летом 2020 г.4, судебные заседания по «московскому делу»5, расследования о Евгении Пригожине6, дискриминация на церемонии премии «Оскар»7 и др. Все публикации тесно связаны с расследованиями, что вполне закономерно, и благодаря инструментарию дата-журналистики получаются более убедительными.
С 2018 г. редакция «Новой газеты» ежегодно проводит хакатон по дата-журналистке - форум, на котором участники (журналисты, 1Т-специалисты, исследователи, сотрудники НКО, дизайнеры) создают и обсуждают публикации на основе дата-анализа. В рамках хакатона проходят мастер-классы российских и зарубежных дата-журналистов. Это мероприятие - одно из немногих, связывающих дата-журналистику и журналистское образование. Потребности рынка труда в специалистах, способных квалифицированно работать с данными, крайне высока. Реализуемая в НИУ «Высшая школа экономики» магистерская программа по дата-журналистике объективно не может удовлетворить потребности российского медиарынка. Отчасти эту задачу могли бы выполнить российские факультеты журналистики, специализирующиеся по мультимедийной журналистике.
Потребность в компетенциях, связанных с дата-журналистикой, понимают и студенты, которые в скором времени придут в редакции как молодые специалисты. Это подтверждается результатами анкетирования студентов-магистрантов первого-второго курсов факультетов журналистики РГГУ и РУДН. Им были заданы вопросы, необходимы ли современному журналисту навыки работы с открытыми данными, какое место занимает дата-журналистика в системе профессиональных компетенций журналиста и всем ли журналистам такая компетенция нужна? Приведем некоторые наиболее интересные и показательные выдержки из анкет.
4 Костюченко Е, Козырев Ю. Ржавчина [Электронный ресурс] // Новая газета. 15.07.2020. URL: https://novayagazeta.ru/articles/2020/07/14/ 86265-rzhavchina (дата обращения 25 июля 2020).
5 Мараховская А., Щенников А., Мартынова Е. Если подойдешь, я воткну тебе вилы в горло [Электронный ресурс] // Новая газета. 18.02.2020. URL: https://novayagazeta.ru/articles/2020/02/13/83892-ya-tebya-zarublyu-musor (дата обращения 25 июля 2020).
6Долинина И., Мараховская А. Спецы и специи [Электронный ресурс] // Новая газета. 04.02.2019. URL: https://novayagazeta.ru/ articles/2019/02/04/79417-spetsy-i-spetsii (дата обращения 25 июля 2020).
1 Долинина И., Мараховская А., Смагин А. Кто такой «Оскар» [Электронный ресурс] // Новая газета. 27.02.2019. URL: https://novayagazeta.ru/ articles/2019/02/23/79660-kto-takoy-oskar (дата обращения 25 июля 2020).
Роксана Б. (РУДН): «Как вы себе представляете журналистику без цифр, без анализа, сбора и обработки информации? Дата-журналистика - это, в первую очередь, синтез всего перечисленного выше. Без всего этого журналистика не может существовать, иначе это просто писательство. На мой взгляд, любые материалы в СМИ, даже не дата-журналистские, должны подкрепляться какими-то фактами, которые можно проверить, тут и выступают преимущества способности журналиста работать с открытыми данными. Поэтому мне кажется, что это тот навык, которому нужно учить всех журналистов в университете».
Галина С. (РГГУ): «Я не могу дать однозначного ответа на вопрос, всем ли нужны навыки работы с данными, потому что есть люди, которые предпочитают работать только как репортеры, в каких-то глянцевых журналах в разделе мод, или, как я, на радио, вести утренние шоу, и там эти способности не думаю, что пригодятся. Но могу сказать точно, что если ты хочешь работать в расследовательской журналистике, писать аналитические статьи, то без этого навыка никуда, ведь в базах данных скрыто столько информации, и если уметь правильно с ней работать, правильно ее интерпретировать, можно создавать очень классные и интересные материалы, которые без этих данных ты никак не воплотишь в жизнь».
Ксения Ю. (РУДН): «Если честно, никогда ранее не задумывалась над этим вопросом. Наверное, это потому, что в университете мы практически не затрагивали и не обсуждали данное направление, и в своей работе на радио я с ним тоже не сталкиваюсь. Но задумавшись сейчас, я понимаю, насколько это направление все-таки нужно развивать и актуализировать, ведь из полученных данных можно делать не просто интересные материалы, но и действительно важные».
Анна Г. (РГГУ): «Может быть, кто-то со мной не согласится, но, как мне кажется, "пустые", "желтые" материалы в СМИ уже изрядно приелись людям. Я постоянно пытаюсь быть в курсе всех событий и соответственно мониторю многие российские издания, сайты, и мне так надоело видеть там не просто некачественные материалы, а материалы, в которые даже не знаешь, верить или нет, ведь они основаны на сугубо личном мнении журналиста, взгляде на ситуацию, никогда не знаешь, не приукрасил ли он свой материал, чтоб его больше читали. Хочется видеть больше хороших, интересных журналистских аналитических материалов, различных расследований, действительно подкрепленных фактами, а не слухами. Мне кажется, что дата-журналистика - это то, что должно вдохнуть новую жизнь во все средства массовой информации, поэтому мне бы хотелось, чтоб журналистам не просто преподавали журналистику данных в университете, но и сделали ее в какой-то мере основой многих направлений журналистики».
Анкетирование показало: 27% участников сказали, что умение работать с данными - это базовые навыки журналиста, которыми должен обладать каждый профессионал, 63% - что данные навыки необходимы только журналистам, работающим в определенных областях журналистики, однако все опрошенные пришли к выводу о том, что основы дата-журналистики нужно преподавать для всех образовательных направленностей.
Если говорить о преподавании основ дата-журналистики, то это можно сделать в рамках таких базовых дисциплин, как «Информационные технологии в медиасистеме», «Современные информационные технологии», которые преподаются на младших курсах бакалавриата. Эти курсы и реализуемые ими компетенции позволят дать представление об этом направлении, рассмотреть и проанализировать примеры публикаций, подготовленных на основе анализа данных. Подобная практика уже много лет реализуется на факультете журналистики РГГУ.
Более углубленное изучение журналистики данных происходит на старших курсах направленности «Мультимедийная журналистика и современные медиатехнологии». Дисциплины «Подготовка аналитической статьи», «Информационно-аналитическая журналистика», «Расследовательская журналистика» дают возможность студентам подробно познакомиться с технологиями создания и попробовать самим подготовить собственные материалы с использованием профессионального инструментария дата-журналиста.
Наибольшие сложности вызывает обучение программированию. Многие студенты сфокусированы на гуманитарной подготовке, и математические навыки у них достаточно слабо развиты. В этом случае преподаватели сталкиваются с распространенной ситуацией. Вопрос: «Почему пошел в журналистику?». Ответ: «Потому что нет математики».
Необходимость привлечь внимание профессионального сообщества к преподаванию дата-журналистики очевидна. Сложно не согласиться с мнением редактора дата-отдела «Новой газеты» Алеси Мараховской: «Все вокруг нас превращается в данные, и эти данные разрастаются с бешеной скоростью. Если раньше нужно было прочитать 1-3 документа, чтобы что-то найти, теперь их сотни, тысячи. Невозможно изучить все глазами, необходимо уметь программировать. Но даже если вы экономический журналист, дата-журналистика все равно скоро вас настигнет» (цит. по [Филиппова 2019]). Интеграция в образовательные программы компетенций, направленных на готовность работать в дата-журналистике, безусловно, повышает их привлекательность как среди будущих студентов, так и для работодателей.
Литература
Bradshow, Gray, Chambers, Bounegru 2010 - Bradshow P., Gray J., Chambers L., BounegruL. The DataJournalism Handbook [Электронный ресурс]. URL: https:// datajournalism.com/read/handbook/one (дата обращения 19 июля 2020). Heravi 2018 - Heravi B. 3WS of Data Journalism Education: What, Where and Who? [Электронный ресурс] // Taylor & Francis. 2018. URL: https://researchre-pository.ucd.ie/bitstream/10197/9421/1/BHeravi-3Ws_of_Data_Journalism_ Education.pdf (дата обращения 13 июля 2020). Неренц 2018 - Неренц Д.В. Data journalism: новые возможности для журналистов-расследователей // Вестник ВГУ. Серия «Филология. Журналистика». 2018. № 3. С. 147-150. Филиппова 2019 - Филиппова А. Что такое дата-журналистика и чем она может помочь любой редакции [Электронный ресурс] // Журналист. 2019. № 10. URL: https://jrnlst.ru/data-journalism-novaya (дата обращения 20 июля 2020).
References
Bradshow, P., Gray, J., Chambers, L. and Bounegru, L. (2010), The Data Journalism Handbook, [Online], available at: https://datajournalism.com/read/handbook/one (Accessed 19 July 2019). Heravi, B. (2018), 3WS of Data Journalism Education: What, Where and Who? Taylor & Francis, [Online], available at: https://researchrepository.ucd.ie/bitstream/10197/ 9421/1/BHeravi-3Ws_of_Data_Journalism_Education.pdf (Accessed 13 July 2020). Nerents, D. (2018), "Data journalism: new opportunities for investigative journalists",
Vestnik VGU. Series Philology. Journalism, no. 3, pp. 147-150. Filippova, A. (2019), "What is data journalism and how it can help any editorial office", Journalist, no. 10, [Online], available at: https://jrnlst.ru/data-journalism-novaya (Accessed 20 July 2019).
Информация об авторе
Наталия Я. Макарова, кандидат педагогических наук, Российский государственный гуманитарный университет; 125993, Россия, Москва, Миусская пл., д. 6; rsuh.makarova@gmail.com
Information about the author
Nataliya Ya. Makarova, Cand. of Sci. (Education), Russian State University for the Humanities; bld. 6, Miusskaya Sq., Moscow, Russia, 125993; rsuh. makarova@gmail.com
