Чтение онлайн

1. Они проходили в Амстердаме. В то время на эту тему не велось особых дискуссий, и была лишь пара организаций, которые были широко известны своими работами в данной области.

Способ, которым медийные организации, такие как Guardian и New York Times, обрабатывали огромные объемы данных, опубликованных WikiLeaks, стал одним из основных шагов, которые придали данному термину известность. Примерно в это время термин начал более широко использоваться, вместе с «компьютерной журналистикой», для того, чтобы описать, как журналисты используют данные для улучшения качества освещения событий и увеличения числа глубоких исследований на заданную тему.

Общаясь с опытными журналистами данных и учеными в области журналистики в Twitter, приходишь к выводу, что одна из самых ранних формулировок того, что мы ныне признаем журналистикой данных, была дана в 2006 году Эдрианом Головатым (Adrian Holovaty), основателем проекта EveryBlock – информационной службы, которая позволяет пользователям искать и находить то, что произошло в их районе, в их квартале. В своем коротком эссе под названием «Фундаментальный путь, которым должны измениться газетные сайты» ( «A fundamental way newspaper sites need to change»)он заявляет, что журналисты должны публиковать структурированные, машиночитаемые данные, вместе с традиционными «большими массами текста»:

Например, предположим, в газете опубликована печатная заметка о местном пожаре. Если есть возможность прочитать эту статью на сотовом телефоне – это здорово и прекрасно, просто щегольски. Ура, технологии! Но что я действительно хочу, чтобы было возможно сделать, так это изучить исходные данные этой истории, один за другим, со всеми слоями атрибуции и ссылок на источники, с инфраструктурой для сравнения данных пожара – даты, времени, места, жертв, номера пожарной части, расстояния от пожарной части, имен и уровня опыта пожарных на месте события, времени, которое потребовалось пожарным для того, чтобы прибыть на место происшествия – с подробными данными о предыдущих пожарах. И последующих пожаров, когда/если они произойдут.

Но что отличает это от других форм журналистики, которые используют базы данных или компьютеры? Как – и до какой степени – журналистика данных отличается от других форм журналистики прошлого?

Использование данных для улучшения репортажей и предоставления структурированной (если не машиночитаемой) информации общественности имеет долгую историю. Возможно, наиболее непосредственное отношение к тому, что мы сейчас называем журналистикой данных, имеет «компьютерная журналистика» (computer–assisted reporting – CAR), которая была первым организованным, систематическим подходом к использованию компьютеров для сбора и анализа данных для улучшения новостей.

CAR впервые была использована в 1952 году CBS для предсказания результатов президентских выборов. С 1960–х годов журналисты (в основном, занимавшиеся расследовательской журналистикой, и в основном из США) стремятся независимым образом контролировать власть путем анализа баз данных по информации из открытых источников научными методами. В рамках этого подхода, также известного как «журналистика общественного служения», сторонники этой журналистской техники, реализуемой при помощи компьютера, стремились выявлять тенденции, развенчивать общеизвестные истины или заблуждения и раскрывать данные о всяческих несправедливостях, творимых государственными властями или частными корпорациями. Например, Филип Мейер (Philip Meyer) пытался развенчать общепринятую трактовку беспорядков 1967 года в Детройте – чтобы показать, что в них участвовали не только малообразованные южане. Сюжеты Билла Дедмена (Bill Dedman) из серии «Цвет денег» в 1980–е годы раскрывали информацию о систематических расовых предрассудках в кредитной политике ведущих финансовых институтов. В своей работе «Что пошло не так» Стив Дойг стремился проанализировать ущерб от урагана «Эндрю» в начале 1990–х годов, чтобы понять, в какой степени на силу этого ущерба оказали влияние недостатки в области политики и практики городского развития. Репортажи на основе данных стали ценной общественной работой и позволили журналистам завоевать известные награды.

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.