Читаем Пособие по журналистике данных (ЛП) полностью

Пособие по журналистике данных (ЛП)

Но в отличие от других визуальных медиа – таких как статичные фотографии и видео – визуализация данных также имеет глубокие корни в поддающихся измерению фактах. При том, что она является эстетически привлекательной и, что называется, цепляющей, она в меньшей степени эмоционально перегружена, более сконцентрирована на том, чтобы пролить свет, нежели на том, чтобы возбудить и нагнать страсти. В эпоху узко ориентированных медиа, которые часто подгоняются под аудиторию с определенным взглядом или точкой зрения, визуализация данных – и журналистика данных в целом – предлагает дразнящую и манящую возможность рассказывания историй, основанных прежде всего на фактах, на данных, а не на фанатизме.

Более того, как и другие формы повествовательной журналистики, визуализация данных может быть эффективной как в плане подачи срочных новостей – быстро вводя новую информацию, такую как место происшествия и количество жертв, — так и в плане тематических статей и очерков, в случае с которыми она позволяет глубже проникнуть в тему и предлагает новую точку зрения, чтобы помочь вам увидеть что–то знакомое совершенно новым способом.

Увидеть знакомое новым способом

Рис 82. Уровень безработицы для таких людей, как вы(New York Times)

На самом деле, способность визуализации данных дать возможность проверить расхожее мнение или общепринятую точку зрения подтверждается, например, примером интерактивной графики, опубликованной New York Times в конце 2009 года, год спустя после начала глобального экономического кризиса. В условиях, когда общенациональный уровень безработицы в США колебался в районе 9%, пользователи имели возможность задать фильтр для населения США по различным демографическим и образовательным показателям, чтобы посмотреть, насколько резко варьировались уровни безработицы для разных слоев и групп населения. Как оказалось, этот самый уровень безработицы варьировался от менее чем 4% для женщин среднего возраста с учеными степенями выше бакалавра до примерно 50% среди молодых чернокожих граждан, которые не закончили среднюю школу, и более того, в этой диспропорции не было ничего нового – о чем свидетельствовало лихорадочное изменение, неустойчивость линии, показывающей исторические ценности для каждой из этих групп.

Даже после того, как вы перестаете на нее смотреть, хорошая визуализация данных остается у вас в мозгу и оставляет прочную, длительного действия ментальную модель факта, тенденции или процесса. Сколько всего люди смогли увидеть посредством анимации, распространенной исследователями цунамив декабре 2004 года, которая показывала каскадные волны, распространяющиеся в стороны от индонезийского землетрясения в Индийском океане, угрожающие миллионам жителей прибрежных районов в Южной Азии и Восточной Африке?

Визуализации данных – и эстетические ассоциации, которые они порождают – могут даже стать культурными эталонами, как это было с представлением глубоких политических расхождений в Соединенных Штатах после выборов 2000 и 2004 годов, когда «красные», удерживаемые республиканцами штаты заполнили центральную часть страны, а «синие» демократические штаты сконцентрировались на северо–востоке и дальнем западе страны. И неважно, что в американских СМИ до 2000 года основные вещательные сети свободно переключались между синими и красными, чтобы показать каждую партию, а некоторые даже выбрали вариант чередования каждые четыре года. Таким образом, некоторые американцы вспоминают об эпохальной сокрушительной победе над «синими» силами 49 штатов, когда в 1984 году победу одержал Рональд Рейган.

Но для каждой графики, которая пробуждает визуальное клише, появляется другая, обеспечивающая мощное фактическое подтверждение, такая как карта 2006 годаNew York Times, в которой круги разного размера использовались для того, чтобы показать, как сейчас живут тысячи эвакуировавшихся из Нового Орлеана в связи с ураганом, как их разбросало по континенту, и это было показано посредством соотношения между личными связями и программами переселения. Вернутся ли когда–нибудь эти «затерянные» переселенцы домой?

Так что теперь, когда мы обсудили силу и мощь визуализации данных, справедливо задаться вопросом: когда нам нужно ее, визуализацию, использовать, и когда не нужно.

Когда использовать визуализацию данных?

Прежде всего, посмотрим на несколько примеров, где визуализация данных может быть полезной для того, чтобы помочь рассказать ту или иную историю вашим читателям.