CC BY
367
УДК 004.6+347.777
DOI 10.25513/2413-6182.2018.3.144-154
ПОНЯТИЕ «ЖУРНАЛИСТИКА ДАННЫХ» В СОВРЕМЕННЫХ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЯХ*
М.Е. Лисицин
Российский государственный гуманитарный университет (Москва, Россия)
Аннотация: Особенности и история такого понятия, как журналистика данных, рассматриваются с точки зрения российских ученых. Указывается на отсутствие четкого определения термина, его сущность рассматривается в сравнении с рядом других понятий, имеющих с ним определенное сходство (визуальная журналистика, CAR, инфографика), имеющиеся на данный момент определения анализируются исходя из доступных научных публикаций по этой теме. Фиксируется отсутствие согласованности авторов не только в попытках дать определение термину, но и в понимании его основных функций и истоков, что указывает на начальную стадию развития журналистики данных в России как самостоятельного, концептуально сформированного течения. Делается вывод о потенциальном влиянии этого течения и его перспективности, поскольку дата-журналистика тесно связана с целым рядом дисциплин и инструментов, которые в скором времени будут играть - и уже играют - важную роль в технологическом развитии российского общества.
Ключевые слова: журналистика данных (дата-журналистика), инфографика, CAR, визуальная журналистика, научные публикации, определение журналистики данных.
Для цитирования:
Лисицин М.Е. Понятие «журналистика данных» в современных научных публикациях // Коммуникативные исследования. 2018. № 3 (17). С. 144-154. DOI: 10.25513/2413-6182.2018.3.144-154.
Сведения об авторе:
Лисицин Макар Евгеньевич, аспирант 3-го курса Института массмедиа
Контактная информация:
Почтовый адрес: 125993, Россия, Москва, Миусская пл., 6 E-mail: [email protected]
Дата поступления статьи: 25.04.2018
* Автор выражает благодарность своему научному руководителю, доктору филологических наук и заведующей кафедрой медиаречи Института массмедиа Российского государственного гуманитарного университета Евгении Наумовне Басовской за советы и поддержку при создании работы.
© М.Е. Лисицин, 2018
Феномен журналистики данных
Вступление к электронному «Пособию по журналистике данных» начинается со слов П. Бредшоу, преподавателя дисциплины «Онлайн-жур-налистика» в Бермингемском университете: «Что такое журналистика данных? Я могу просто ответить, что это журналистика, которая делается при помощи данных. Но это вряд ли особо поможет» (https://ria.ru/files/ book/_site/mdex.html). Журналистика данных (или дата-журналистика, от англ. data - «данные»] как самостоятельное направление было выделено в 2010 г. на международной конференции Data-driven Journalism в Амстердаме, организованной Европейским центром журналистики. В России термин был введен в оборот в связи со стремительным преобразованием web-пространства, в результате которого Интернет начал изобиловать материалами, представленными в виде открытых данных. Это данные, находящиеся в открытом доступе в машиночитаемом формате и доступные для дальнейшей переработки. Также зарождению журналистики данных способствовал тот факт, что по мере развития технологий становится всё легче оперировать большими массивами данных.
Академическое сообщество к настоящему моменту не сформулировало точного определения понятия «журналистика данных». Несмотря на то, что область развивается весьма стремительно, о выстроенной теории также пока не приходится говорить, по крайней мере в России. По состоянию на начало 2018 г. дата-журналистика - это междисциплинарная область, в рамках которой производство журналистского контента осуществляется на основе анализа данных (https://journalismfund.word-press.com]. Таким образом, при изучении данной темы потенциальным дата-журналистам необходимо охватывать не только журналистику, но и все те сферы знаний и умений, которые так или иначе связаны с открытыми данными и обработкой данных: программирование, статистический анализ, дизайн.
Подобные обстоятельства несколько затрудняют процесс выстраивания теории журналистики данных, а людей, плохо знакомых с предметом, вовсе вводят в заблуждение: им начинает казаться, что дата-журналистика является надуманным, искусственным концептом. В действительности журналистика данных существует уже много лет, равно как и контент, производимый дата-журналистами. В российской теории журналистики рассматриваемому феномену уделяют внимание М.Г. Шилина, М.Н. Шестрюкова, В.С. Бережная, И.В. Бегтин, С.И. Симакова и некоторые другие авторы [Бережная 2015].
Цель данной статьи - рассмотреть различные определения журналистики данных (далее - ЖД] и подходы к анализу указанного явления, предложенные в современной русскоязычной научной литературе.
Отличие журналистики данных от смежных явлений
Журналистика использует различные формы доставки своего продукта: печать, телевидение, радио, Интернет. Сегодня иллюстрации являются неотъемлемой частью журналистского контента: они передают настроение и атмосферу событий, делая контент богаче. По этой причине не всегда легко провести границу между ЖД и такими явлениями, как визуальная журналистика, CAR и инфографика. Для того чтобы внести ясность, необходимо кратко осветить их историю.
Первым продуктом ЖД считают статью, опубликованную в номере британской газеты The Guardian за 5 мая 1821 г. В публикации освещалось исследование стоимости обучения в британских вузах. Информация была подана в виде таблиц, в каждой из которых была указана цена для отдельного учебного заведения (https://www.theguardian.com/news/datablog/ 2011/sep/26/data-journalism-guardian]. Авторы впервые открыто и полно представили данные аудитории. Это положило начало развитию направления в журналистике, привлекающего внимание к данным как таковым. Главный принцип журналистики данных - выстраивание материала не вокруг новости, а вокруг статистической, справочной информации, цифр, отчетной документации, сводок.
Другое важное событие произошло в 1952 г., когда компьютер UNIVAC, чьи вычислительные мощности были арендованы каналом CBS, по опросу всего 1 % населения, имеющего право голоса, спрогнозировал победу Д. Эйзенхауэра на президентских выборах 4 ноября. Впервые в истории журналисты привлекли компьютер для создания контента. Эта дата положила начало термину CAR, computer-assisted reporting - журналистский репортаж, созданный при помощи вычислений на компьютере.
Как пишет Дж. Метод, «CAR позволяет журналистам вытаскивать из данных правду и производить сравнительный анализ. Что репортеры могут почерпнуть из CAR, это то, что читатели смогут получить инсайты и знания, проходящие сквозь утомительный шум и одержимость знаменитостями» [Method 2008]. Таким образом, о CAR приходится говорить тогда, когда обработка больших данных, необходимых для создания контента, производится с помощью искусственного разума.
В современных медиа CAR и ЖД тесно взаимодействуют, поскольку дата-журналист непременно прибегает к использованию компьютера в процессе подготовки материала. Однако эти понятия не совпадают: если при CAR целью является обработка данных, позволяющая облегчить восприятие журналистского материала, то при ЖД данные выступают главным конечным продуктом. Иными словами, данные (цифры, статистика, диаграммы и пр.] в ЖД и являются журналистским продуктом.
Что касается визуальной журналистики, то ее суть заключается в использовании визуальных способов подачи материала для завоевания внимания аудитории. Это собирательный термин, появившийся в ответ
на рост популярности, в частности, социальных сетей, ставших для молодежи основным местом потребления контента. Проблема заключалась в том, что многим традиционным СМИ всё сложнее конкурировать с картинками на таблоидах, видеорепортажами в Instagram и интерактивными постами в Facebook. Поэтому они стали всё чаще прибегать к использованию инфографики, видео- и аудиоматериалов и возможностей web-верст-ки (http://oblako-media.ru/novosti/vizualnaya-zhurnalistika/]. Сейчас визуальная журналистика - достаточно широкое понятие, включающее в себя подкасты, ТВ-сюжеты и фоторепортажи. В «новых медиа» фотография уже давно является одним из основных способов коммуникации [Ганюшин 2013]. Можно с уверенностью говорить, что ЖД положительно влияет на развитие визуальной журналистики в целом, ведь она связана с целым спектром доступных инструментов для обработки и визуализации данных.
Инфографика - это способ визуальной подачи информации, данных и знаний, контент, в котором используется комплексная информация, необходимая для лаконичного представления большого объема данных [Ни-кулова, Подобных 2010]. Самый распространенный вид инфографического материала в современных СМИ - это таблица. О ЖД невозможно говорить, не упоминая инфографику, так как последняя используется в продуктах дата-журналистов постоянно. Фактически, инфографика - это язык ЖД. Однако ставить знак равенства между этими терминами нельзя, поскольку инфографика - просто способ трансляции информации, и он может использоваться не только в журналистских сюжетах.
Определение понятия
Современные исследователи предлагают различные дефиниции термина «журналистика данных».
Так, О.Н. Аксенова, ссылаясь на публикации М.Н. Шерстюковой и С.И. Симаковой, пишет о ЖД как о направлении в журналистике, в основе которого лежит анализ большого объема данных. В задачи дата-журналиста, считает автор, входят поиск изначальных данных, очистка массива данных, последующая аналитика, трактовка и визуальное представление данных для читательской аудитории. О.Н. Аксенова делает акцент на том, что ЖД служит связующим звеном между двумя направлениями работы -техническим (сбор и анализ большого объема данных] и журналистским (исследование темы, трактовка и подготовка концепции для лучшего представления выводов исследования] [Аксенова 2015].
И.В. Бегтин характеризует ЖД как «данные и история, вместе поданные как единое целое и предоставляемые через современные интерфейсы». Для глубокого понимания дата-журналистики им приводится пример гипотетической ситуации принятия бюджета страны: если у журналиста есть материал, относящийся к изменению объема бюджета по сравнению с прошлым годом, классический подход предполагает создание на
этой основе текстового контента, а ЖД - рассмотрение самого бюджета как базы данных. Автор справедливо указывает, что «самое первое приближение к журналистике данных - это инфографика. <...> Что, впрочем, неверно наоборот - не всякая инфографика относится к журналистике данных. Инфографика может содержать любые факты - как похожие на данные, так и факты сами по себе». Инфографика - одна из опций ЖД, наряду с графиками и интерактивами (динамическими сводками]. Автор подчеркивает, что в принципе «почти всегда журналистика данных претендует на нейтральность. Благодаря ей подают факты и цифры, предоставляя читателю возможность для самостоятельной интерпретации» [Бегтин 2013].
Р.В. Жолудь выделяет две особенности ЖД в сравнении с традиционной журналистикой: использование целого массива информации, а не его самых «интересных» частей, а также самостоятельная обработка этой информации вместо расчета на помощь экспертов. Он определяет ЖД как «комплекс журналистской деятельности, включающий сбор и анализ больших массивов информации с целью выявления общественно значимых процессов и явлений, а также последующее представление результатов в удобном для восприятия массовой аудиторией виде» [Жолудь 2014: 104]. Публикация Р.В. Жолудя не содержит существенно отличных от освещенных нами ранее положений, за исключением того, что автор делает акцент на социальной функции ЖД, которая «берет на себя роль первичного исследователя статистических данных, результатов мониторингов, опросов, отчетов различных институтов» [Жолудь 2014: 106].
О том, что «в России пока нет СМИ, которое бы могло заявить журналистику данных в качестве одного из своих основных жанров», говорит Т. Ларот, утверждая, что сами журналисты не привыкли относить подобные материалы к какому-либо конкретному жанру, тем более к дата-журналистике, и приводит мнение главного редактора журнала «Русский репортер» Виталия Лейбина, который «признается в том, что в "РР" такой термин не используют, но с массивами данных работают часто: достаточно обратить внимание на обилие графиков и таблиц на страницах номеров». В качестве примера приводится материал «Клановость: польза и преодоление» (http://www.rusrep.ru/article/2011/09/07/klanovost], состоящий из двух частей и подкрепленный инфографикой. Тот факт, что ЖД остается уделом немногих российских СМИ, автор связывает с нехваткой квалифицированных кадров [Ларот 2013].
В.В. Росликова, ссылаясь на исследователей, имена которых не раскрываются, определяет журналистику данных как процесс и набор навыков, как повествование с опорой на базы данных и как непосредственно сами структурированные данные (отсылка к исконному значению слова data]. Автор констатирует наличие разнообразных интерпретаций термина, которое «вызвано тем, что, во-первых, журналистика данных является новым направлением, во-вторых, каждыи исследователь рассмат-
ривает журналистику данных через призму своих личных, научных интересов», в итоге приходя к новому определению: «Проект журналистики данных - это мультимедииньш проект, основанныи на анализе баз данных и визуализированный с помощью интерактивного интерфеиса» [Рос-ликова 2016: 162-163].
С рассмотрением в качестве примера ЖД опыта The New York Times, в 2012 г., освещая ураган «Сэнди», создавшей специальную карту, на которой точками отмечались этапы движения стихии («Получился интерактивный инструмент, в котором текст практически отсутствовал. <...> Многослойная карта, интерактивная хронология событий (таймлайн] - все это тоже журналистика данных» [Ларот 2013]], не соглашается С.И. Симакова, с точки зрения которой данная ситуация иллюстрирует распространенное заблуждение: интерактивная карта - это контент визуальной журналистики, которую, как уже отмечалось, многие часто путают с ЖД. Автор убежден, что ЖД - это в первую очередь обобщение большого массива данных, которые могут служить инструментом для того, чтобы показать историю, либо фундаментом для нее, либо и тем и другим одновременно [Симакова 2016а]. В других своих публикациях автор также справедливо отмечает, что темпы теоретического осмысления феномена не успевают за его развитием, и заостряет внимание на различиях между значениями терминов «дата-журналистика» и CAR [Симакова 2016б, 2017].
П.П. Чернецкий рассматривает ЖД в первую очередь как инструмент повышения объективности. Он указывает на особенности цифровой среды, в которой существует современная журналистика, и говорит, что почти любой текст сейчас нельзя считать чем-то объективным и постоянным: в интернет-СМИ текст может периодически редактироваться в зависимости от комментариев читателей. Это приводит к «коммуникационному хосту», спасением от которого может, по мнению Чернецкого, стать ЖД. Автор традиционно рассуждает об отсутствии четкого определения и говорит, что «суть журналистики данных в том, чтобы собрать и проанализировать большое количество разрозненных данных, которые сами по себе обычно ничего не показывают». В отношении «хладнокровной точности» ЖД автор говорит с энтузиазмом: «Читатель получает завершенный продукт, изучая которыи он сможет не только узнать необходимую информацию, но и составить свое собственное мнение о происходящем, не подвергаясь информационному давлению. Необходимость что-либо растолковывать читателям может постепенно уйти в прошлое.» [Чернецкий 2015: 190, 191]. Чернецкий справедливо отмечает, что ЖД будет развита там, где можно получить доступ к данным.
В исследовании А.Э. Чернухина рассматривается журналистика баз данных и отмечается, что термины «журналистика данных» и «журналистика баз данных» - два самостоятельных понятия. «Журналистике баз данных отводится роль исследовательскои и почти разведывательнои ра-
боты, когда после обработки больших массивов структурированнои информации делаются выводы, серьезно влияющие на понимание широкои аудиториеи экономических и социальных процессов и явлении» [Черну-хин 2017: 203]. Чернухин приходит к тому, что журналистику баз данных можно считать первым этапом в работе дата-журналиста, так как последующие работают не с текстовым контентом, а с непосредственными источниками информации, т. е. базами данных.
М.Н. Шерстюкова определяет ЖД как новый формат, «использующий для предоставления информации общественно доступные базы данных (отсюда и название], то есть статистические сводки, графики, списки, карты и многое другое». Это определение указывает на важную особенность ЖД - формат получаемого контента [Шерстюкова 2012]. (Данное М.Н. Шерстюковой определение ЖД Е.А. Чурбакова использует для определения журналистики баз данных, что указывает на неразличение этих понятий автором, который впоследствии об этом же явлении говорит и как о «дата-журналистике», а в качестве примера приводит уже упоминавшуюся статью The New York Times, посвященную урагану «Сэнди» [Чурбакова 2017]].
А.Г. Шилина в своей публикации исследует практики ЖД в российских журналах. Она выявляет следующие характеристики ЖД: полисубъ-ектность, доминирование вербального контента, статическая визуализация, отсутствие интерактивности, взаимодеиствия с аудиториеи. Исследователь отмечает, что четкой дефиниции у понятия нет. Ссылаясь на блог дата-журналиста Адриана Головатого, она отмечает, что термин появился «для обозначения структурированных, машиночитаемых данных, используемых в журналистике вместе с традиционным текстом», и приводит авторское определение ЖД: «...особыи формат журнализма, основанньш на новых типах цифровых данных, больших и открытых, проекты которого характеризуются усложнением технологического цикла, полисубъектно-стью, паритетным соотношением вербального текста и визуальнои информации, а также высокои эффективностью взаимодеиствия с аудиториеи» [Шилина 2016: 222], - выведенное автором в том числе в результате анализа статей пяти российских журналов - «Власть», «Деньги», «Секрет Фирмы», «Эксперт», «Форбс». Под «полисубъектностью» ЖД, таким образом, понимается возможность работы над созданием контента сразу нескольких экспертов, например самого журналиста, графического дизайнера и фотографа. Автор указывает на то, что в проанализированных статьях преобладает статический тип визуализации (фото, линейные графики, круговые диаграммы и пр.], а на сайтах изданий в этих же публикациях отсутствуют интерактивные возможности. Шилина приходит к выводу, что авторы пока не ассоциируют свои работы с проектами ЖД.
Таким образом, как мы видим, отсутствие выстроенной теории вокруг термина создает определенную несогласованность среди исследова-
телей. Примечательно, что разные ученые делают акцент на разных свойствах и характеристиках ЖД, считая их важными или значимыми для понимания природы феномена. Почти все авторы в той или иной степени ссылаются друг на друга, что можно объяснить недостатком материалов, освещающих теоретическую сторону ЖД. Тем не менее наличие заинтересованности многих российских исследователей к этому направлению позволяет смотреть на возможность построить теорию журналистики данных с оптимизмом. А необходимость этого очевидна, ведь любой, даже самый прикладной набор инструментов и методологий нуждается в глубоком теоретическом обосновании. Это нужно не только самим дата-журналистам, но и тем, кто захочет пойти по их стопам после получения профильного образования.
Список литературы
Аксенова О.Н. Журналистика данных: проблемы и перспективы // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Социально-гуманитарные науки. 2015. № 3 (7). С. 41-44. Бегтин И.В. Готовы ли мы к журналистике данных? // Полит.ру. 2013. 29 апреля.
URL: http://polit.ru/article/2013/04/29/data_journalism/. Бережная Т. Data Journalism: новая журналистика больших чисел // Медиа. Информация. Коммуникация. 2015. № 13. URL: http://mic.org.ru/phocadownload/ 13-berezhnaya.pdf.
Ганюшин А.А. Цифровая фотография в новых медиа // Знание. Понимание. Умение. 2013. № 5. URL: http://www.zpu-journal.ru/e-zpu/2013/5/Ganyushin_Pho-tography-New-Media/. Жолудь Р.В. Журналистика данных: предпосылки возникновения, функции и возможности // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Филология. Журналистика. 2014. № 4. С. 104-106. Ларот Т. Журналистика данных: как заставить цифры говорить // Журналист.
2013. № 3. URL: https://research.ria.ru/contenty20130313/918544264.html. Никулова Г.А., Подобных А.В. Средства визуальной коммуникации - инфографика и метадизайн // Образовательные технологии и общество. 2010. Т. 13, № 2. С. 369-387.
Росликова В.В. Визуализация данных большого объема в журналистике // Современная периодическая печать в контексте коммуникативных процессов. Мультимедийный потенциал журналистики. № 1 (10) / отв. ред. Б.Я. Ми-сонжников. СПб.: С.-Петерб. ун-т, И-т «Высш. шк. журн. и мас. коммуникаций», 2016. C. 161-166. Симакова С.И. Журналистика данных как фактор, влияющий на развитие визуализации журналистского контента // Журналистика в системе альтернативных источников информации: сборник материалов научной конференции кафедры журналистики 14 марта 2017 г. / отв. ред. О.Н. Савинова. Н. Новгород, 2017. С. 166-171. Симакова С.И. Журналистика данных как объективное требование времени и ее влияние на формирование визуальной журналистики // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2016а. № 1 (18). С. 18-25.
Симакова С.И. История журналистики данных // Известия высших учебных заведений. Уральский регион. 20166. № 3. С. 114-120.
Чернецкий П.П. Журналистика данных как фактор объективности в сетевых СМИ // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2015. № 6-1 (48), ч. 1. С. 189-192.
Чернухин А.Э. Генезис и современное развитие журналистики данных и журналистики баз данных // Журналистика XXI века: исторический опыт и современное развитие: межвузовский сборник научных трудов. Вып. XV / под ред. А.А. Магометова. Владикавказ: Изд-во СОГУ, 2017. С. 202-205.
Чурбакова Е.А. Журналистика баз данных как медиатренд // Медиаисследования 2017 / под ред. Т.А. Семилет, И.В. Фотиевой. Барнаул: Колмогоров И.А., 2017. С. 217-221.
Шерстюкова М.Н. Дата-журналистика как новое направление в системе средств массовой коммуникации // Медиа. Информация. Коммуникация. 2012. № 1. URL: http://mic.org.ru/2012g/1-nomer-2012/65-1-shestukova-2.
Шилина А.Г. Журналистика данных в качественных российских журналах: опыт идентификации // Вестник Тверского государственного университета. Серия «Филология». 2016. № 3. С. 222-228.
Method J. The Benefits of Computer-Assisted Reporting // Nieman Reports. 2008. September 15. URL: http://niemanreports.org/articles/the-benefits-of-computer-assisted-reporting/.
References
Aksenova, O.N. (2015), Data journalism: problems and prospects. Nauchnyi vestnik Vo-ronezhskogo gosudarstvennogo arkhitekturno-stroitel'nogo universiteta. Seriya: Sotsial'no-gumanitarnye nauki, No. 3 (7), pp. 41-44. (in Russian)
Begtin, I.V. (2013), Gotovy li my k zhurnalistike dannykh? [Are we ready for data journalism?]. Polit.ru, April 29, available at: http://polit.ru/article/2013/04/29/data_ journalism/. (in Russian)
Berezhnaya, T. (2015), Data Journalism: new journalism of big data. Media. Information. Communication, No. 13, available at: http://mic.org.ru/phocadownload/13-berezhnaya.pdf. (in Russian)
Chernetskii, P.P. (2015), Journalism of data as factor of objectivity in network media. Philological Sciences. Issues of Theory and Practice, No. 6 (48), pt. 1, pp. 189192. (in Russian)
Chernukhin, A.E. (2017), Genezis i sovremennoe razvitie zhurnalistiki dannykh i zhur-nalistiki baz dannykh [Genesis and modern development of data journalism and databases journalism]. Magometov, A.A. (Ed.) ZhurnalistikaХХveka: istoricheskii opyt i sovremennoe razvitie [Journalism of the 21st century: historical experience and modern development], interuniversity collection of scientific works, Iss. 15, Vladikavkaz, North Ossetian State University Publ., pp. 202-205. (in Russian)
Churbakova, E.A. (2017), Data-journalism as media trend. Semilet, T.A., Fotieva, I.V. (Eds.) Mediaissledovaniya 2017 [Media researches 2017], Barnaul, I.A. Kolmo-gorov Publ., pp. 217-221. (in Russian)
Ganyushin, A.A. (2013), Digital Photography in New Media. Knowledge. Understanding. Skill, No. 5, available at: http://www.zpu-journal.ru/e-zpu/2013/5/Ganyushin_ Photography-New-Media/. (in Russian)
M.E. .HHcmHH
153
Larot, T. (2013), Zhurnalistika dannykh: kak zastavit' tsifry govorit' [Data journalism: how to make numbers talk]. Zhurnalist, No. 3, available at: https://research. ria.ru/content/20130313/918544264.html. (in Russian) Method, J. (2008), The Benefits of Computer-Assisted Reporting. Nieman Reports, September 15, available at: http://niemanreports.org/articles/the-benefits-of-compu-ter-assisted-reporting/. Nikulova, G.A., Podobnykh, A.V. (2010), Sredstva vizual'noi kommunikatsii - info-grafika i metadizain [Visual communication tools - infographics and meta design]. Obrazovatel'nye tekhnologii i obshchestvo, Vol. 13, No. 2, pp. 369-387. (in Russian)
Roslikova, V.V. (2016), Visualization of big data in journalism. Misonzhnikov, B.Ya. (Ed.) Current periodicals in the context of the communication processes. The multimedia potential of journalism, No. 1 (10), St. Petersburg, St. Petersburg State University, The Institute "School of Journalism and Mass Communications" Publ., pp. 161-166. (in Russian) Sherstyukova, M.N. (2012), Data-journalism as a new word to the mass media system. Media. Information. Communication, No. 1, available at: http://mic.org.ru/2012g/ 1-nomer-2012/65-1-shestukova-2. (in Russian) Shilina, A.G. (2016), Data journalism in the Russian high-quality magazines: the identification experiment. Herald of Tver State University. Series: Philology, No. 3, pp. 222-228. (in Russian) Simakova, S.I. (2017), Journalism of data as a factor influencing the development of visualization of journalistic content. Savinova, O.N. (Ed.) Zhurnalistika v sisteme al'ternativnykh istochnikov informatsii [Journalism in the system of alternative sources of information], collection of materials of a scientific conference of department ofjournalism, March 14, 2017, Nizhny Novgorod, pp. 166-171. (in Russian) Simakova, S.I. (2016a), Journalism data as objective requirement of time and its influence on the formation of visual journalism. Sign: the problem field of media education, No. 1 (18), pp. 18-25. (in Russian) Simakova, S.I. (2016b), History of data journalism. Izvestiya vysshikh uchebnykh zave-
denii. Ural'skii region, No. 3, pp. 114-120. (in Russian) Zholud, R.V. (2014), Data journalism: an historical background, the features and the resources. Proceedings of Voronezh State University. Series: Philology. Journalism, No. 4, pp. 104-106. (in Russian)
THE DEFINITION OF THE "DATA JOURNALISM" IN MODERN RESEARCH ARTICLES
M.E. Lisitsin
Russian State University for the Humanities (Moscow, Russia)
Abstract: This article features particular aspects and history of the "data journalism" concept, as defined by Russian journalism theorists. The author of the article points at the lack of a distinct definition for the term, puts the essence of the concept under the microscope in comparison to a number of other similar concepts (visual journalism, CAR, information graphics), and analyses existing definitions
according to the available studies in this field. Among the conclusions drawn from the study, one can single out the lack of coherence of the authors not only in their efforts to define the term, but also in the understanding of its key functions and origins. That points towards the fact that the development of data journalism in Russia as an independent, conceptually formed movement is in its early stages, which, nevertheless, does not discourage one from making a conclusion that it is indisputably promising. Data journalism is closely connected with a number of disciplines and tools that soon will and already do play a major part in technological development of the Russian society.
Key words: data journalism, infographics, CAR, visual journalism, scientific publications, definition of the "data journalism".
For citation:
Lisitsin, M.E. (2018), The definition of the "data journalism" in modern research articles. Communication Studies, No. 3 (17), pp. 144-154. DOI: 10.25513/24136182.2018.3.144-154. (in Russian)
About the author:
Lisitsin Makar Evgenievich, the 3rd year graduate student of the Mass Media Institute
Corresponding author:
Postal address: 6, Miusskaya pl., Moscow, 125993, Russia E-mail: [email protected]
Acknowledgements:
The author expresses the gratitude to Eugenia Naumovna Basovskaya, scientific supervisor, Prof., the Head of the Media Speech Chair of the Mass Media Institute of Russian State University for the Humanities for advice and support in creation of the work
Received: April 25, 2018
