Пособие по журналистике данных (ЛП)

В плане использования журналистики данных и визуализации данных полезно различать два ключевых периода: период собственно самих беспорядков и те способы, которыми данные помогали создавать сюжеты и материалы тогда, когда разворачивались волнения; и потом второй период гораздо более интенсивных исследований двух групп ученых, работающих с Guardian, по сбору данных, их анализу и глубокому изучению выводов. Результаты первой фазы проекта «Истолковывание беспорядков» были опубликованы в неделю активного освещения темы в начале декабря 2011 года. Ниже приведен ряд ключевых примеров того, как в оба этих периода использовался метод журналистики данных.

Фаза один: Беспорядки как они произошли

Посредством использования простых карт команда Guardian показала места, в отношении которых имелась подтвержденная информация о том, что там зарождались беспорядки, и за счет смешения и наложения данных о терпимых гражданами лишениях на данные о том, где зарождались беспорядки, газета смогла начать развенчивать основной политический посыл о том, что никакой связи с бедностью и нищетой не было. В обоих этих примерах использовались готовые, имеющиеся в наличии стандартные инструменты для составления карт, а во втором примере объединение данных о местоположениях с другим набором данных позволило начать устанавливать новые связи и проводить новые параллели.

Что же касается использования социальных медиа во время беспорядков, в данном случае, Твиттера, газета сделала визуализацию связанных с беспорядками и использовавшихся в тот период хэштегов, которая показала, что Твиттер использовался в основном для того, чтобы реагировать на беспорядки, а не для того, чтобы организовывать людей для занятия грабежами, и что активность под хэштегом #riotcleanup, спонтанно возникшей кампании по уборке улиц после беспорядков, продемонстрировала наиболее значительный всплеск во время периода беспорядков.

Фаза два: Прочтение/толкование беспорядков

Когда газета сообщила о своих выводах по результатам месяцев интенсивных исследований и тесной работы с двумя командами ученых, были сделаны две визуализации, которые начали широко обсуждаться. Первая, короткое видео, показывает результаты объединения данных об известных местах, где люди устраивали беспорядки, с их домашними адресами, и демонстрирующая так называемое «расстояние от места жительства до мест бунта». Тут газета поработала вместе со специалистом по транспортному картографированию, компанией ITO World, чтобы смоделировать наиболее вероятные маршруты, проезжаемые или проходимые участниками беспорядков, когда они отправлялись на грабежи, выделив различные образцы таких маршрутов для разных городов. Заодно выяснилось, что некоторым пришлось преодолеть изрядное расстояние.

Вторая визуализация показывает, каким образом распространялись слухи в Твиттере. После обсуждения с командой ученых было решено проанализировать семь различных слухов. Научная группа потом собрала все данные, имеющие отношение к каждому из слухов, и разработала график кодировки, по которому всем соответствующим твитам был присвоен один из четырех вариантов кода: когда люди просто повторяли, ретранслировали слух (заявление), отклоняли его (контр–заявление), ставили его под вопрос (сомнение) или просто комментировали (комментарий). Все твиты получили тройные коды и результаты были визуализированыгруппой Guardian по интерактивам. Guardian написала о том, как она конструировала эту визуализацию.

Что особенно примечательно и поразительно в этой визуализации, так это то, насколько мощно она показывает то, что очень трудно описать, и то, что касается вирусной природы слухов, и способов, которыми их жизненный цикл со временем выдыхается. Роль ведущих средств массовой информации очевидна в некоторых из этих слухов (например, в случаях прямого их разоблачения, или быстрого подтверждения их в виде новостей), как очевидна и корректирующая природа самого Твиттера в плане работы с такими слухами. Эта визуализация не только здорово помогла в создании сюжетов и материалов на тему, но также дала правильное понимание того, как работают слухи в Твиттере, что дает информацию, которая будет полезной при работе с будущими событиями.