Пособие по журналистике данных

И не путайте скептицизм по отношению к данным с цинизмом. Скептицизм — это хорошо; цинизм приведет к тому, что вы просто поднимите руки вверх и сдадитесь. Если вы верите в журналистику в сфере данных — а вы, скорее всего, верите, иначе вы не читали бы эту книгу, — то вы должны верить в то, что данные могут предложить нечто лучшее, чем рассчитанные на потеху публике карикатуры или убийственные факты сводящих с ума заголовков. При аккуратном использовании данные зачастую позволяют получить глубокие знания. Не стоит быть циничным или наивным, однако стоит быть внимательным.

Если я скажу вам, что люди стали больше пить во время кризиса, вы можете ответить, что причина заключается во всеобщей депрессии. Если я скажу вам, что люди стали пить меньше, вы можете ответить, что у всех просто кончились деньги. Иными словами, сами по себе данные не оказывают никакого влияния на то, как вы собираетесь их интерпретировать, а именно, если вы собираетесь сказать, что все ужасно так или эдак. Если пить стали больше — плохо, если пить стали меньше — плохо. Я хочу сказать, что если вы верите в данные, то старайтесь понять их до того, как на них наложится ваше настроение, убеждения или ожидания. Вокруг нас столько данных, что очень часто вы сможете находить подтверждения своим давним убеждениям, просто оглянувшись вокруг. Другими словами, журналистика в сфере данных, по крайней мере на мой взгляд, имеет мало смысла, если вы отличаетесь предвзятостью. Она настолько объективна, насколько вы стремитесь к этому, ее объективность определяется не лежащими в ее основе цифрами.

Неопределенность — это не страшно. Мы ассоциируем данные с авторитетом и точностью. Но бывает так, что ответ заключается в том, что ответа нет, либо ответ может быть самым лучшим из возможных, и все равно не отличаться точностью. Я считаю, что мы должны говорить об этом. Если вам покажется, что такой подход просто убьет все возможные статьи, я возражу, сказав, это замечательный способ поднять новые темы. И еще, зачастую существует много законных способов обрезать данные. Цифры не обязательно должны представлять собой либо правду, либо неправду.

Статью можно сделать из самого расследования. История о том, как вы пытались получить результат, как переходили от одних свидетельств к другим, может стать настоящим произведением журналистики — особенно когда речь идет о свидетельствах, основанных на данных. Различные источники предлагают новые точки зрения, новые идеи, более широкое понимание. Интересно, не стремимся ли мы быть излишне авторитетными, давая людям готовые ответы — что приводит к тому, что мы упускаем возможность показать сам процесс расследования.

Самые хорошие вопросы — это проверенные вопросы: это действительно важные цифры? Откуда они взялись? Вы уверены, что они обозначают то, что вы думаете? Это всего лишь подсказки о том, как следует размышлять о данных, о первых выводах, сделанных на основании какой–то одной цифры, о трудностях реальной жизни, о широком ряде других потенциальных сравнений по времени, группе или географии — короче говоря, о контексте.

— Майкл Бластленд, журналист–фрилансер.

Основные этапы работы с данными

Перед запуском проекта с данными вам необходимо усвоить три основные идеи:

Запрос данных должен начинаться со списка вопросов, на которые вы хотите получить ответ.

Данные зачастую приходят запутанными и требуют сортировки.

Данные могут включать незафиксированные элементы

Рис 67. Messy Data

Понимайте вопросы, на которые хотите получить ответ

Во многом работа с данными напоминает интервью в прямом эфире. Вы задаете вопросы и пытаетесь выудить ответы. Но точно так же, как каждый источник может ответить только на те вопросы, в которых он сведущ, массив данных может только ответить на вопросы о том, о чем в нем имеются достоверные данные и необходимые переменные. Это означает, что вы должны как следует продумать вопросы, прежде чем собирать данные. По сути, вы работаете в обратном порядке. Сначала составьте список утверждений для вашей статьи, которые вы хотите подкрепить данными. Затем определите, какие переменные и данные необходимо собрать и проанализировать, чтобы получить такие утверждения.

Рассмотрим это на примере репортажей из местной криминальной хроники. Скажем, вы хотите написать статью о статистике преступлений, которые произошли в вашем городе. Вы хотите включить в репортаж время суток и дни недели, в которые чаще всего случаются разные виды преступлений, а также в каких частях города чаще всего случаются те или иные преступления.

Вы увидите, что запрос данных должен включать дату и время, когда о преступлении было заявлено в полицию, а также вид преступления (убийство, кража, ограбление и т.д.) и место совершения преступления. Таким образом, дата, время, вид преступления и место – минимальный набор данных, которые нужны, чтобы ответить на поставленные вопросы.