Пособие по журналистике данных (ЛП)

Самый подходящий и самый последовательный пример, который мы впервые опубликовали в 1999 году – это наши рейтинги школ, в которых используются данные, ежегодно публикуемые правительством. Читатели могут найти местные школы, введя почтовый индекс, и сравнить их по ряду показателей. Журналисты, специализирующиеся на вопросах образования, также работают вместе с командой этого проекта над просмотром и отбором данных для сюжетов перед публикацией.

Когда мы начали это делать, не было официального сайта, который давал бы возможность представителям общественности исследовать данные. Но сейчас Министерство образования имеет свой собственный сопоставимый сервис, и в связи с этим наша служба переключила свое внимание скорее уже на сюжеты, создаваемые на основе этих данных, чем на сами данные.

Основной задачей в этой сфере должно быть предоставление доступа к данным, к которым имеется явный интерес со стороны общественности. Свежим примером проекта, в котором мы раскрыли большой набор данных, в обычной ситуации недоступных широкой общественности, был специальный репортаж «Все смертельные случаи на всех дорогах» ( Every death on every road). Мы предоставили возможность поиска по индексу, который позволял пользователям искать и находить места, где происходили все смертельные случаи на дорогах Великобритании за последнее десятилетие.

Мы визуализировали некоторые из основных цифр и фактов, взятых из данных полиции, и, чтобы придать проекту более динамичный характер и человеческое лицо, объединились с Лондонской ассоциацией скорой помощи (London Ambulance Association) и с телерадиодепартаментом BBC London, чтобы отследить аварии в столице, когда они происходили. Результаты этого исследования сообщались в режиме онлайн, а также через Твиттер посредством хэштега #crash24, кроме того, все столкновения и аварии наносились на картусразу, как только они происходили.

Простые инструменты

Вместе с предоставлением способов для изучения больших объемов данных, мы также добились успеха в создании простых инструментов для пользователей, которые обеспечивают выделение лично значимых фрагментов информации. Эти инструменты апеллируют в первую очередь к тем, у кого мало времени, и кто не особо захочет осуществлять длительный анализ. Возможность легко поделиться «персональным» фактом – это то, что мы начали встраивать в наши проекты в качестве стандартной функции.

Непринужденным примером данного подхода является наш материал «Мир при семи миллиардах: Каков ваш номер?» ( The world at 7 billion: What’s your number?The world at 7 billion: What’s your number?), опубликованный в соответствии с официальными данными о дате, в которую население планеты превысит 7 миллиардов человек. Введя дату своего рождения, пользователь мог выяснить, какой у него самого был порядковый номер, в плане глобального населения, когда он родился, и потом поделиться этим номером через Твиттер или Facebook. В приложении использовались данные, предоставленные фондом ООН в области народонаселения. Этот проект был очень популярным, и ссылка на него стала самой популярной ссылкой в Facebook в Великобритании в 2011 году.

Еще одним свежим примером является бюджетный калькуляторBВС, который дает возможность пользователям выяснить, насколько лучше или хуже им будет жить в финансовом плане с вводом в действие нового бюджета – и затем поделиться полученной цифрой. Мы скооперировались с бухгалтерско–аудиторской компанией KPMG LLP, которая предоставила нам расчеты, основанные на данных годового бюджета, и затем мы упорно потрудились над тем, чтобы создать привлекательный интерфейс, который побудит пользователей сделать предлагаемое им задание.

Добывание данных

Но где во всем в этом журналистика? Поиск сюжетов в данных – это более традиционное определение для журналистики данных. Имеется ли тут эксклюзив, закопанный в этой базе данных? Все ли цифры точны? Они доказывают или опровергают? Все это – те вопросы, которые должен задавать себе журналист, работающий с данными, или журналист, занимающийся компьютерной журналистикой. Но можно потратить очень много времени на то, чтобы перелопатить огромные массивы данных в надежде найти что–нибудь примечательное.