CC BY
187
УДК 070.1; 004.6
М. Е. Лисицин
Российский государственный гуманитарный университет, Москва
ПРОЕКТЫ В ОБЛАСТИ ЖУРНАЛИСТИКИ ДАННЫХ В РОССИЙСКИХ СМИ (НА МАТЕРИАЛЕ ГАЗЕТЫ «ДЕЛОВОЙ ПЕТЕРБУРГ.»)
Статья рассматривает ряд проектов в области журналистики данных в современных российских СМИ. Главный акцент сделан на публикациях в газете «Деловой Петербург». Понятие «журналистика данных» появилось лишь в 2010 году, при этом популярность его растёт, а значимость для развития объективной качественной журналистики неоспоримо высока. Для России, где направление находится лишь на начальном этапе развития, его роль как фактора борьбы с фейковыми новостями особенно важна. В статье рассматриваются разные дата-журналистские проекты, процесс их создания, приводятся иллюстрации контента. Благодаря исследуемым работам появляется возможность определить статус журналистики данных в России на сегодняшний день.
Ключевые слова: журналистика данных, дата-журналистика, инфографика, открытые данные, российские СМИ.
Феномен журналистики данных
Журналистика данных - это направление в журналистике, суть которого заключается в выстраивании новости вокруг данных, а не вокруг истории, поданной в виде текста. Иногда журналистику данных называют «дата-журналистикой» (от англ. «data» - «данные»). Обычно дата-журналистский контент представляет из себя инфографику (иногда интерактивную), график, карту или таблицу, а также небольшие текстовые пояснения, призванные помочь читателю быстрее сориентироваться и направить его внимание. Созданию подобного контента предшествует поиск, анализ и обработка так называемых «открытых данных» - то есть данных, которые можно найти в открытом доступе на сайтах государственных или социальных организаций. Журналист обрабатывает их на компьютере (с помощью, к примеру, «Microsoft Excel»), извлекая те из них, которые нужны ему для реализации цели, и отсекая ненужные, а затем при помощи инструментов визуализации (например, программного обеспечения «Tableau Public») создаёт итоговый материал. Подобный контент предполагает выполнение как минимум двух условий: достоверность (любой продукт дата-журналистики должен сопровождаться ссылками на источник данных, которые читатель сможет проверить) и объективность (мнение журналиста, его эмоции и писательский стиль нивелируются или сводятся к минимуму). Таким образом, журналистика данных ставит перед собой следующую задачу: донести до сведения читателя достоверную, объективную информацию, поданную максимально удобным способом.
Описанный выше процесс вкратце отражает этапы создания дата-журналистского контента и суть направления как такового. Несмотря на кажущуюся простоту статус журналистики данных в мире журналистики не определён - по крайней мере, в России. Главная причина этого заключается в его молодости. Сам термин «журналистика данных» появился в 2010 году на первой Международной конференции «Data-driven journalism», организованной в Амстердаме немецким журналистом Мирко Лоренцом и «Европейским центром журналистики» [7].
В научном сообществе на данный момент отсутствует единое определение понятия «журналистика данных». Среди российских исследователей интерес к журналистике данных проявляют С. И. Симакова, А. Г. Шилина, И. В. Бегтин и Р. В. Жолудь. В качестве иностранного пособия стоит отметить книгу «Data Journalism Handbook» («Пособие по журналистике данных») за авторством Дж. Грея, частично переведённую на русский язык. Исследователи предлагают разные дефиниции: И. В. Бегтин так говорит про журналистику данных: «это данные и история, вместе поданные как единое целое и предоставляемые через современные интерфейсы», добавляя, что ближе всего к понятию располагается инфографика, но при этом не всякая инфографика есть продукт журналистики данных [1]. А. Г. Шилина характеризует направление как особый формат журналистики, основанный на больших и открытых цифровых данных. Она отмечала, что в
дата-журналистских проектах в равной доле присутствует и текст, и визуальная информация. Они также, по её мнению, характеризуются эффективностью взаимодействия с аудиторией [5. С. 224]. С. И. Симакова указывает на то, что журналистика данных - «это в первую очередь обобщение большого массива данных, которые могут служить инструментом для того, чтобы показать историю, либо фундаментом для неё, либо и тем и другим одновременно» [4. С. 168]. Р. В. Жолудь делает акцент на «выявлении общественно значимых процессов», которым способствует дата-журналистский контент. Исходя из этих определений можно выделить две особенности журналистики данных: она основана на обработке открытых данных и опирается на визуальные способы подачи информации [2. С. 105]. Дж. Грей считает, что вместо того чтобы дискутировать на предмет определения понятия и его новизны, разумнее признать его как «часть многолетней традиции», отвечающую новым веяниям и вызовам. Автор отмечает, что рост популярности направления связан с увеличением объёма открытых данных [6. С. 21].
Строго говоря, направлению как таковому всего 8 лет, хотя контент подобного рода действительно можно найти ещё в ХУШ веке. Один из примеров можно отнести к 1854 году, когда Лондон и, в частности, район Сохо, страдали от эпидемии холеры.
Рис. 1. Карта Джона Сноу, на которой отмечены кластеры холеры
Британский врач Джон Сноу решил установить причины эпидемии. Для этого он взял документы обо всех вспышках эпидемии в округе и нанёс их на карту, которую сопоставил с картами водоснабжения и канализации. Благодаря этому он обнаружил место, где канализация смешивалась с водопроводной водой, которое совпадало с очагом заболевания. Результаты исследования позволили ему написать статью, опровергнувшую «теорию миазмов», утверждавшую, что возбудители болезни обитают в атмосфере [3. С. 23].
Саймон Роджерс, создатель блога о журналистике данных «Datablog» в газете The Guardian, относит к первому примеру дата-журналистского контента публикацию 1821 года в той же The Guardian. В ней представлен список школ Манчестера и Солфорда и указано число учеников в каждой. На основе статистического анализа автор статьи выявил количество учеников, получающих бесплатное образование, и число детей из бедных семей в каждом из городов [8].
В любом случае какую бы работу исследователи ни относили к числу первых, очевидным представляется перспективность журналистики данных как направления сегодня. Журналистика данных, как мы видим в примере работы доктора Сноу, может иметь высокое социальное значение. Достоверность и объективность данных могут помочь в борьбе с фейковыми новостями. А принцип подачи контента тесно связан с передовыми разработками в области инструментов дизайна, мотивируя журналистов расширять список профессиональных компетенций.
На Западе жанр развивается стремительно, в России - несколько медленнее. Во многих известных зарубежных СМИ есть отдельные колонки и разделы, публикующие дата-журналистский контент. Среди самых известных можно отметить:
1) «Datablog» (The Guardian, запущен в 2009 году);
2) «Wonkblog» (The Washington Post, колонка запущена в 2009 году);
3) «The Upshot» (The New York Times, запущен в 2014 году);
4) «TeleGraphs» (The Daily Telegraph, запущен в 2017 году).
В России пока нет СМИ, которые могло бы заявить журналистику данных в качестве основного жанра. Тем не менее, такие проекты есть. Цель данной работы - рассмотреть эти проекты, и, на основе их особенностей, получить представление о современном статусе журналистики данных в России. В качестве объектов анализа будут взяты работы «Карта ДТП в Новосибирске», статья из газеты «Ведомости» и журнала «Русский репортёр», а также работы Андрея Дорожного в газете «Деловой Петербург», портфолио которого было специально запрошено для данного исследования.
Дата-журналистика и российские СМИ
Отсутствие большого числа проектов в области журналистики данных в России объясняется двумя факторами:
1. Открытых данных, опубликованным в удобном машиночитаемом формате, пока сравнительно мало;
2. Профессиональных журналистов, обладающих навыками работы с данными и визуализации данных, также немного.
Изменения в этом отношении начали неспешно происходить после того, как 7 июня 2013 года был принят Федеральный закон № 112 «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», согласно которому данные государственных структур должны публиковаться в формате открытых. С тех пор количество порталов, на которых публикуются открытые данные, стало расти. Вот основные из них:
1) https://data.gov.ru (портал открытых данных Российской Федерации);
2) https://www.minfin.ru/opendata (Открытые данные Министерства Финансов);
3) http://opendata.mkrf.ru/opendata (открытые данные Министерства Культуры);
4) http://www.cbr.ru/statistics (статистика Центрального Банка);
5) https://www.nalog.ru/rn77/opendata/ (открытые данные Федеральной Налоговой Службы);
6) http://fias.nalog.ru (государственный адресный реестр);
7) https://data.mos.ru - портал администрации Москвы.
Несмотря на то отечественных проектов в этой области немного, в России есть проект, одержавший победу в международном фестивале журналистки данных. Такой работой стала «Карта ДТП в Новосибирске», проект 2011 года. ГИБДД в Новосибирске раскрывает сведения о каждом транспортном происшествии в городе и публикует их на своём сайте. Команда из двух программистов и дизайнера (С. Селецкий, А. Популовский, Н. Гурьянов) решила воспользоваться этим и извлечь эти данные, чтобы наложить на карту Новосибирска, получив, таким образом, наглядную картину того, в каком именно месте ДТП в городе происходят чаще всего.
Карта была интерактивной: при наведения курсора мыши на определённый участок можно было увидеть, в какой зоне произошло ДТП (тротуар, трасса, внутридворовый проезде), фотографии и описание характера аварии (для тех ДТП, для которых такие данные были представлены в сводке ГИБДД), время, в которое произошла авария, и даже информацию о том, был ли водитель в нетрезвом состоянии или нет. Карта была опубликована на сайте nick123.ru, который на данный момент недоступен. Проект занял первое место в номинации «Data visualisation and storytelling» международного конкурса «Data Journalism Awards», проходившего в 2012 году в Париже (http://datadrivenjournalism.net/featured_projects/DJA_nominee_of_the_day_Pedestrian_Crashes_ in_Novosibirsk_2011). Это первый и пока единственный случай, когда работа россиян получила такой приз. Как мы видим, данная работа не является журналистским продуктом в классическом понимании и гораздо больше напоминает продукт программистов. Но при этом она «рассказывает историю», причём делая это без слов.
Однако этот пример является результатом работы энтузиастов. Примером яркой работы в СМИ может служить проект газеты «Ведомости» «Кто владеет Терской» 2012 года, которая в формате интерактивной карты рассказывает, кому из предпринимателей принадлежит коммерческая
недвижимость, расположенная на улице Тверская в Москве. Авторы публикации получили искомые данные, зайдя на сайт Росреестра и заказав выписки на все нежилые помещения, расположенные вдоль Тверской, после чего проверили данные о конечных владельцах найденных компаний в открытых источниках. На основании полученных данных исследователи пришли к выводу, что крупнейшими владельцами коммерческой недвижимости на Тверской являются российский миллиардер Михаил Гуцериев и казахский миллиардер Булат Утемурат. К сожалению, карту как таковую на сайте газеты уже найти нельзя: есть лишь материалы в формате классических журналистских историй (https://www.vedomosti.ru/library/articles/2012/11/12/hozyaeva_tverskoj).
Рис. 2. Карта ДТП в Новoсибирске
Часто российские проекты, попадающие под формат, не воспринимаются их авторами как проекты в области журналистики данных. Причина этого, опять же, заключается в молодости понятия. Особенно это касается проектов, которые создавались больше 5 лет назад. Среди ярких примеров можно статью 2011 года «Клановость: польза и преодоление», опубликованную в общественно-политическом журнале «Русский репортёр». За основу публикации взяты открытые данные о карьерном пути российских государственных служащих, а инфографика иллюстрирует их социальные связи, полученное высшее образование и города, в которых они выросли. На данный момент оригинальная версия статьи представляет из себя классический текст, а названные выше иллюстрации приведены в её конце в форме приложений (http://expert. ru/russian_reporter/2011/35/klanovost-polza-i-preodolenie).
Рис. 3. Инфографика «Сеть Владимира Путина» из статьи «Клановость:
польза и преодоление»
Отдельного внимания заслуживают работы Андрея Дорожного, одного из основателей первого в России агентства журналистики данныхMediagun, которое оказывает услуги по поиску, анализу и визуализации данных, а также проводит собственные исследования. До Mediagun Андрей работал в газете «Деловой Петербург» - центральной деловой газете Санкт-Петербурга, основанной в
1993 году. За время работы а газете он подготовил 12 дата-журналистских проектов в период с декабря 2016 года по март 2018 года.
Первая работа Андрея для газеты посвящена творчеству группы «Ленинград», а именно тому, сколько нецензурной лексики употребляется в их песнях. Надо сказать, что это единственная работа Андрея, которая упоминается на сайте Mediagun. Так как Федеральный Закон №34 запрещает публиковать нецензурную брань в СМИ, публикация просто рассказывает о том, в каких альбомах группы больше мата (всего альбомов у группы 15), и какова доля уникальных слов в каждом из них. Публикация содержит два графика и одну интерактивную инфографику, которая иллюстрирует наиболее часто встречающиеся в текстах слова. При наведении курсора на слово можно увидеть, сколько раз оно встречается в песнях (https://www.dp.rU/a/2016/12/15/ Skolko_mata_v_tekstah_pe ).
Последующие публикации уже не носят развлекательного характера. Второй проект посвящён тенденциями застройки Санкт-Петербурга в период с 1728 по 2014 года. За основу была взята открытая база данных «Технико-экономические паспорта многоквартирных домов», которая позволила проанализировать сведения о 21500 домов. Результатом стала видео-инфографика «Карта возраста жилых домов Петербурга»; 2 графика, отражающих количество построенных зданий и проживающих в них людей в привязке к годам; а также 2 диаграммы, отражающие тип дома и количество этажей в привязке к годам. Работа сопровождается текстом и несколькими цитатами основателей и генеральных директоров девелоперских компаний в отношении архитектурного облика Петербурга (https://www.dp.rU/a/2017/04/07/Kak_zastraivalsja_Peterburg).
Третья публикация посвящена результатам «первого в своём роде» анализа таксомоторного парка Санкт-Петербурга. Андрей вместе с командой изучили данные комитета по транспорту, согласно которым 35263 автомобилей в Петербурге имеют лицензию на перевозку пассажиров (на конец апреля 2017 года). Это публичная информация, которую можно найти на сайте «Открытые данные Санкт-Петербурга». Результаты исследования выявили, что лишь 3,12% таксистов водят российские автомобили, больше половины машин имеют возраст до 5 лет, а ценовой диапазон самых популярных такси - 400-700 тысяч рублей. Результаты представлены в виде инфографики. Статья сопровождается пояснительным текстом и рассказом о процессе исследования (https:// www.dp.rU/a/2017/04/24/Tolko_3_taksistov_Peter).
Публикация от июня 2017 года подготовлена с помощью Ивана Бегтина, учредителя АНО «Информационная культура», которого Центр Стратегических Разработок называет одним из ведущих российских экспертов в области открытых данных (https://www.csr.ru/experts/ivan-begtin). В ней освещается 10 отраслей бизнеса, в которых доля женщин-учредителей превышает 40%, а также отражён список самых популярных имён среди учредителей фирм в Петербурге. В отличие от предыдущих публикаций, в статье почти нет текста и, что важно, не приводится никаких мнений или умозаключений по поводу отражаемых данных. Указано лишь, что за основу взяты имена из базы ФНС, и приведены 2 элемента инфографики. Минимум текста и больший фокус на данных как таковых позволяет поставить эту работу в один ряд с западными дата-журналистскими проектами (https://www.dp.rU/a/2017/06/07/article).
Работа июля 2017 года называется «Три карты, объясняющие цены на коммерческую недвижимость в Петербурге». Публикация включает в себя три карты, иллюстрирующие средние цены на торговые, офисные и складские помещения в городе в зависимости от района. Диапазон цен на все три типа помещений крайне широк, поэтому сами карты разделяют представленный вид недвижимости всего на два типа: дороже или дешевле условно выделенной средней цены. Текст, которым сопровождаются карты, более подробно раскрывает природу цен, опираясь на данные консалтинговой компании JLL. За основу взяты данные, полученные на сайте Avito (https://www.dp.rU/a/2017/07/13/Tri_karti_objasnjajushhie_ce).
Следующая публикация от октября 2017 года объясняет при помощи графиков, «чем Петербург отличается от Москвы». Всего графиков 26, и они отражают совершенно разные данные: общую
площадь жилых помещений в обоих городах, средний чек в отелях, число разводов, процент краж, уровень жизни и так далее. Графики поделены на несколько секций: «чем удивила Москва» и «чем удивил Петербург»; «типичная Москва» и «типичный Петербург» и секция «в чём города схожи». В конце статьи приводятся многочисленные источники данных: Росстат, «Яндекс. Карты», «РИА Новости» и даже Википедия. Графики не отличаются технической сложностью (https://www. dp. m/a/2017Л0/ШSpb_protiv_Msk_-_protivos).
Рис. 4. Инфографика из статьи «Десять отраслей в Петербурге, в которых женщины занимаются бизнесом наравне с мужчинами»
Публикация от ноября 2017 года анализирует сообщества жителей новостроек Петербурга на основе данных из социальной сети VK по районам. Дорожный взял данные самых активных частников групп каждого из 9 районов (Кудрово, Девяткино, Рыбацкое, Янино и Колтуши, Парнас, Парголово, Сертолово и Бугры) и распределил их по возрасту, полу и семейному статусу. Исследование, по мнению автора, позволяет «оценить общую демографическую ситуацию в новых районах Петербурга». Автор справедливо отмечает, что за корректность информации в социальной сети он, тем не менее, ручаться не может. Инфографика представляет из себя двухцветные диаграммы (https://www. dp.ru/a/2017/11/30/Spalnaja_demografija_CHto).
Самая популярная работа Андрея, набравшая более 32,000 просмотров на сайте газеты, создана совместно с корреспондентом «Делового Петербурга» Ириной Панкратовой. Журналисты подсчитали, что на конец 2017 года в Петербурге останется незакрытыми более 1,3 тысяч ордеров Государственной административно-технической инспекции. В публикации приводится интерактивный график, отражающий просроченные ордера ГАТИ по числу месяцев просрочки, созданный при помощи программы Tableau. Ордера можно смотреть в зависимости от типа работ (земельные работы, ремонт покрытий и пр.), который можно установить нажатием клавиши в соответствующем списке в верхнем правом углу графика. Авторы также приводят рейтинг подрядчиков по числу просроченных ордеров в разрезе типов работ и сами ордера по типам работ. Источников послужили открытые данные, взятые с сайта ГАТИ. Статья опять же сопровождается объемным текстом, детализирующим данные (https://www.dp.ru/a/2017/12/25/K_ koncu_2017_goda_nezakri).
Публикация от февраля 2018 года исследует, какие станции в петербургском метро закрываются чаще всего. За основу брались посты, опубликованные в специальном канале в мессенджере Telegram, посвящённом метро в Санкт-Петербурге, который был запущен в октябре 2016 года. Газета проанализировала количество уведомлений в канале за два года его существования. Результатом исследования стала диаграмма, показывающая, какие станции метро закрывают чаще всего. Журналисты устанавливают, что время закрытия станции не регламентируется и его нельзя предсказать, поэтому советуют пассажирам в таких случаях без раздумий пользоваться наземным транспортом. Статью посмотрели более 25000 человек (https://www.dp.ru/a/2018/02/26/ Beshoznaja_statistika_kak).
Просроченные ордера ГАТИ
180 160 140 120 I 100
х Ордера просрочены больше чем на год
!• • • • • *." * • • ' ' • •• ' • • ' . • • • • • — *. • • J. Т1 •*• ' »•*.* !•** 5" • • ¿J11*"-» •• . .И * < »„ г -1 * '•'У
-140 -130 -120 -110 -100 -90 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
месяцев просрочки Источник: gati-online.ru на 1 декабря 2017 ..
Рис. 5. Инфографика из публикации «К концу 2017 года незакрытыми остаются более 1,3 тыс. ордеров на ремонт и строительство в Петербурге»
В следующей статье, вышедшей в том же месяце, Андрей анализирует, сколько снега выпало в Петербурге с 2004 года, на основе архивных данных. Он представляет результаты в двух диаграммах, причём сопоставляет их с периодами нахождения у власти двух губернаторов: Валентины Матвиенко и Георгия Полтавченко. Автор приходит к выводу, что при Полтавченко снега выпало больше (https://www.dp.ru/a/2018/02/07/Poltavchenko_i_ne_snilos).
Публикация от марта 2018 года посвящена итогам голосования по районам Санкт-Петербурга на выборах Президента, завершившихся победой Владимира Путина. Дорожный взял данные о средней явке на выборы в Петербурге (63,87 %) и сопоставил эти данные с картой города. Источником данных послужил сервис для сбора данных о выборах votum.me. Результатом стала масштабная карта города, где для каждой УИК отражены результаты голосования по всем восьми кандидатам в Президенты (https://www.dp.ru/a/2018/03/20/Kak_golosovali_sosedi).
Исследование от апреля 2018 года посвящено образованию. Оно включает в себя рейтинг вузов Петербурга по средней стоимости обучения. Выявлена самая дорогая специальность («международный менеджмент» в СпБГУ), а также соотношение цены и проходного балла по специальностям. Авторы исследовали данные 30 университетов. Публикация сопровождается текстом и ссылкой на источник данных, которым является «Атлас вузов» - сайт-агрегатор, на котором собраны проходные баллы по университетам России (https://www.dp.ru/a/2018/04/10/ Rejting_VUZov_Peterburga).
Мы видим, как один репортёр может повлиять на статус жанра в СМИ. «Деловой Петербург» - пока единственная газета с таким числом публикаций в сфере журналистики данных в России. Мы видим, что темы, которые выбирает журналист, довольно разнообразны: 4 публикации посвящены недвижимости, и остальные 8 - бизнесу, выборам, погоде, такси, метро, образованию, музыке и условиям жизни. Это говорит о том, что данные можно найти почти для любой сферы и на основе них сделать интересную историю. При этом работы в «Деловом Петербурге» нельзя назвать прорывными. Их нельзя отнести к категориям громких расследований, однако они многое говорят об отношении автора к данному направлению. Проекты Андрея Дорожного в «Деловом Петербурге» - типовые примера «традиционного» дата-журналисткого контента. Они удовлетворяют всем негласным требованиям журналистики данных: они созданы на основе открытых данных; ссылки на источники указываются автором в каждой статье; обработанные данные преподносятся читателю в виде визуального решения: графика, диаграммы или таблицы; статья сопровождается текстом, поясняющим суть каждой визуализации и освещающим процесс их создания. Тот факт, что эти требования негласны, указывает на то, что формирование научной теории журналистики данных - вопрос будущего.
Согласно рейтингу, представленному на сайте исследовательской организации «Медиаскоп», самыми популярными ежедневными газетами в России по данным на июнь 2018 года помимо «Делового Петербурга» являются «Metro», «Ведомости», «Известия», «Коммерсантъ», «Вечерняя
Москва», «Московский Комсомолец», «РБК», «Российская газета» и «Спорт-Экспресс» (http:// mediascope.net/services/media/media-audience/press/information/ratings/). На сайтах СМИ только у двух есть раздел «Инфографика»: у газет «Известия» и «Вечерняя Москва». Причём инфографику, которую можно там найти, нельзя отнести к дата-журналистскому контенту в «классическом» западном понимании, так как она не является результатом работы с открытыми данными. Лидером в этом отношении остаётся «Деловой Петербург», публикации в котором можно считать современной репрезентацией статуса жанра в России.
Таким образом рассмотренные нами работы позволяют говорить о том, что дата-журналистский контент в российских СМИ, несмотря на небольшое количество примеров, всё же будет распространяться. Популярность журналистики данных будет расти поскольку, поскольку будут раскрываться больше публичных данных. Фейковые новости, которыми изобилует Интернет и, в частности, социальные сети, и которые можно считать одним из главных врагов качественной журналистики в XXI веке, также стимулируют деятельность дата-журналистов и повышают их востребованность в обществе. Появление первого агентства журналистики данных и первого в России образовательного курса в Высшей Школе Экономики также позволяют говорить о позитивных тенденциях. Контент в «Деловом Петербурге», в целом, прост и однотипен с точки зрения визуальных решений, однако это не умаляет его значимости как примера качественной дата-журналистики, сохраняющей традиции объективности и достоверности.
Благодарности. Автор благодарит Андрея Дорожного за любезное предоставление доступа к портфолио с его работами.
Список литературы
1. Бегтин, И. В. Готовы ли мы к журналистике данных? [Текст] / И. В. Бегтин // Полит.ру. -2013. - 29 апреля.
2. Жолудь, Р. В. Журналистика данных: предпосылки возникновения, функции и возможности [Текст] / Р. В. Жолудь // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Филология. Журналистика. - 2014. - No 4. - С. 104-106.
3. Плэтт, Р. Самая чумовая книга. Холера, чума, оспа и другая зараза [Текст] / Р. Плэтт. - М.: АСТ, 2013. - С. 22-23.
4. Симакова, С. И. Журналистика данных как фактор, влияющий на развитие визуализации журналистского контента [Текст] / С. И. Симакова // В сборнике: Журналистика в системе альтернативных источников информации. Мат. науч. конф. кафедры журналистики. - 2017. -С.166-171.
5. Шилина, А. Г. Журналистика данных в качественных российских журналах: опыт идентификации [Текст] / А. Г. Шилина // Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова. - 2016. - № 3. - С. 222-228.
6. Gray, J. Data Journalism Handbook [Text] / J. Gray, L. Bounegru, L. Chambers // O'Reilly Media. - 1 edition. - August 2012. - P. 20-21
7. Lorenz, M. What is the current status of data journalism? Participate in our global survey to find out. [Электронный ресурс] / M. Lorenz. - URL: http://datadrivenjournalism.net/news_and_ analysis/2017_global_data_journalism_survey (дата обращения: 15.10.2018).
8. The Guardian Datablog. The first Guardian data journalism: May 5, 1821 [Electronic resource] // The Guardian. - URL: https://www.theguardian.com/news/datablog/2011/sep/26/data-journalism-guardian (дата обращения: 15.10.2018).
DATA JOURNALISM PROJECTS IN RUSSIAN MEDIA
(BASED ON THE ARTICLES IN THE «DELOVOY PETERBURG» NEWSPAPER)
Lisitsin M. E., Russian State University for the Humanities, Moscow, makarlisitsin@gmail.com
The article considers a few data journalism projects in the modern Russian media. The main emphasis is on articles in the "Delovoy Petersburg" newspaper. The term "data journalism" only appeared in 2010
but its popularity is growing, and its significance as a factor of the development of objective high-quality journalism stays unquestionably high. For Russia, where this genre is at an early stage of development, its role in the fight against fake news is very important. Due to the youth of the concept there is no scientific theory that could be the base for the research except of few articles of Russian scientists mentioned. The article considers various data-journalism projects, the process of its creation, and also illustrates its content. It shows that despite the fact that there is no much examples of data journalism content in Russia it is not different from what «traditional» data journalism is. Thus the research allows to define the status of data journalism in Russia today.
Keywords: data journalism, infographic, open data, Russian Media.
References
1. Begtin, I. V. (2013) Gotovy li my k zhurnalistike dannykh? [=Are we ready for a data journalism?], in: Polit.ru [=Polit.ru], 29th of April. (In Russ.).
2. Zholud, R. V. (2014) Zhurnalistika dannykh: predposylki vozniknoveniya, funktsii i vozmozhnosti [=Data journalism: an historical background, the features and the resources], in: Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Filologiya. Zhurnalistika [=Proceedings of Voronezh State University. Series: Philology. Journalism], pp. 104-106. (In Russ.).
3. Plett, R. (2013) Samaya chumovaya kniga. Kholera, chuma, ospa i drugaya zaraza [=Tje most crazy book. Cholera, plague, smallpox and other disease], Moscow, AST, pp. 22-23. (In Russ.).
4. Simakova, S. I. (2017) Zhurnalistika dannykh kak faktor, vliyayushchiy na razvitie vizualizatsii zhurnalistskogo kontenta [=Data journalism as a factor influencing on the development of a journalism content visualisation], in: Zhurnalistika v sisteme al'ternativnykh istochnikov informatsii [=Journalism in the alternative information sources system], pp. 166-171. (In Russ.).
5. Shilina, A. G. (2016) Zhurnalistika dannykh v kachestvennykh rossiyskikh zhurnalakh: opyt identifikatsii [=Data journalism in the high-quality Russian magazines: the identification experience], in: Moskovskiy gosudarstvennyy universitet im. M.V. Lomonosova [=Lomonosov Moscow State University], pp. 222-228. (In Russ.).
6. Gray, J., Bounegru, L. and Chambers, L. (2012) Data Journalism Handbook, O'Reilly Media, 1 edition, P. 21.
7. Lorenz, M. (2016) What is the current status of data journalism? Participate in our global survey to find out, available at: http://datadrivenjournalism.net/news_and_analysis/2017_global_data_ journalism_survey, accessed 15.10.2018.
8. The Guardian Datablog. In: Thefirst Guardian data journalism: May 5,1821, available at: https:// www.theguardian.com/news/datablog/2011/sep/26/data-journalism-guardian, accessed 15.10.2018.
Лисицин Макар Евгеньевич - аспирант Института массмедиа, Российский государственный гуманитарный университет, Москва.
makarlisitsin@gmail.com
