Пособие по журналистике данных (ЛП)

Самый простой способ продемонстрировать зрелищные данные — сфабриковать их. И этот способ применяется даже к таким привлекающим всеобщее внимание данным, как показатели ВВП. Бывший посол Великобритании Крейг Мюррей пишет в своей книге «Убийство в Самарканде», что показатели роста в Узбекистане являются объектом напряженных переговоров местных властей с международными организациями. Другими словами, они не имеют никакого отношения к местной экономике.

ВВП считается самым главным показателем, т. к. он необходим государству для контроля над своим главным источником дохода — НДС. Если государство финансируется не за счет НДС или если оно не раскрывает данные о своем бюджете, то у него нет причин собирать данные о ВВП, ему будет проще сфабриковать их.

Преступность всегда растет

«Преступность в Испании выросла на 3 %», пишет El Pais. Брюссель стал жертвой роста преступности, вина за которую возлагается на незаконных иммигрантов и наркоманов, говорит RTL. Такой вид сообщений, основанных на собираемых полицией данных, является широко распространенным, однако они не содержат какой–то особой информации о насилии.

Мы можем верить в то, что в Европейском Союзе данные не подтасовываются. Однако на полицейских влияют побуждающие стимулы. Например, когда эффективность работы определяется уровнем раскрытия преступлений, у полицейских появляется стимул сообщать о как можно большем количестве происшествий, не требующих расследований. Одним из таких преступлений является курение травки. Этим объясняется тот факт, что за последние 15 лет количество преступлений, связанных с наркотиками, увеличилось во Франции в четыре раза, в то время как уровень потребления остается неизменным.

Что вы можете сделать

Если вы сомневаетесь в достоверности данных, проверяйте и перепроверяйте их, так, как вы делали бы это, если бы источником данных было высказывание политика. В примере с Узбекистаном будет достаточно позвонить кому–нибудь, кто прожил там какое–то время («Можете ли вы сказать, что страна стала в 3 раза богаче, чем она была в 1995 году, как говорят официальные данные?»).

В случае с данными полиции, социологи часто проводят исследования виктимизации, в ходе которых они спрашивают респондентов, становились ли они жертвами преступлений. Результаты этих исследований обычно менее изменчивы, чем данные полиции. Возможно, именно поэтому они и не попадают в заголовки.

Наши тесты, например, применение закона Бенфорда, позволят вам точно оценить достоверность данных, однако ничто не заменит вашего собственного критического мышления.

2. Какую информацию из них можно извлечь?

Риск рассеянного склероза удваивается, если работать по ночам

Конечно, любая немка в здравом уме, прочитав подобный заголовок. перестанет работать в ночные смены. Однако в статье так и не сообщается, каков же реальный риск на самом деле.

Возьмем 1000 жителей Германии. На протяжении всей жизни только один из них заболеет рассеянным склерозом. Соответственно, если все эти немцы работают в ночную смену, то количество случаев рассеянного склероза вырастет до двух. Дополнительный риск заболевания рассеянным склерозом при работе в ночные смены составляет 1 шанс из 1000, а не 100 %. Конечно, такая информация более полезна в тот момент, когда вы размышляете, стоит ли идти на ту или иную работу.

В среднем 1 из 15 европейцев абсолютно безграмотен.

Такой заголовок пугает. Кроме того, это абсолютная правда. Из 500 миллионов европейцев 36 миллионов не умеют читать. А еще 36 миллионов находятся в возрасте до 7 лет (данные Евростата).

Когда вы собираетесь написать «в среднем», подумайте, «в среднем от чего»? Однородно ли описываемое население? Принципы неравномерного распределения, например, помогают объяснить, почему большинство людей водят машину лучше, чем в среднем. Многие люди за всю жизнь попадали в аварию лишь единожды, либо не попадали вовсе. Немногочисленные безрассудные водители попадали в аварии много раз, тем самым значительно увеличивая показатель среднего количества аварий, т. е. среднее количество аварий на всех водителей будет выше, чем реальное количество аварий у большинства водителей. То же самое происходит и с распределением доходов: доходы большинства людей ниже средних значений.

Что вы можете сделать

Всегда учитывайте распределение и базовые значения. Проверка среднего значения и медианы, а также моды (наиболее часто встречающееся значение в распределении) поможет вам в проникновении в суть данных. Знание порядка величины облегчает контекстуализацию, как видно в примере с рассеянным склерозом. И, наконец, применение в ваших материалах числовых значений (1 из 100) больше поможет читателям понять суть вопроса, чем применение процентов (1 %).

3. Насколько надежны данные?

Проблема объема выборки