МОСКВА, 5 ноя — РИА Новости. Команда журналистов журнала Esquire зарегистрировалась на московский этап хакатона Editors Lab "Большая Россия — большие данные: как превратить массивы данных в сюжеты", который пройдет в РИА Новости 10-11 ноября.
Esquire — ежемесячный журнал, предназначенный для умной и читающей аудитории, способной оценить настоящий стиль в литературе и моде. Каждый месяц журнал освещает все области жизни, которые того стоят. Esquire выходит тиражом 90 тысяч экземпляров, полугодовая аудитория одного номера, по данным TNS Россия, составляет 848,5 тысячи человек.
На вопросы организаторов турнира ответил главный редактор журнала Дмитрий Голубовский, который на соревновании возьмет на себя роль журналиста и аналитика команды Esquire.
— Ваши ожидания от участия в московском хакатоне?
— Я вообще сам страшно люблю копаться в данных, и любая возможность этим заняться — это круто. Тем более, в компании других людей, которые неравнодушны к предмету.
— Как давно ваше СМИ начало работать с открытыми данными?
— Уже лет пять, не меньше. Другое дело, что мы всегда пытаемся искать нетрадиционные повороты и подходы к анализу данных, задаем не вполне типичные вопросы. Например, лет пять назад мы выявляли самые грешные страны мира — брали большие массивы ооновских данных, каких-то глобальных исследований и на их основе выявляли страны, которые больше всего подвержены чревоугодию, гордыне, лености и далее по семи смертным грехам. А потом, сведя все данные воедино, выявили самую грешную страну. Это оказалась Белоруссия. На втором месте — Россия. Еще мы как-то делали специальный номер про то, сколько чего приходится на одного жителя земли — нефти, крови, деталей лего и т.д. Это, правда, не вполне про "большие данные", хотя цифры там были впечатляющие.
— В чем, по вашему мнению, сила журналистики данных? Готова ли аудитория к интерактивным визуализациям?
— Сила в том, что это работа с фактами. Никаких мнений, никаких анонимных источников — только данные. Главное, чтобы сами эти данные были из авторитетного источника, и, конечно, надо их интересно подать. Меня это страшно подкупает. И аудитория, мне кажется, к этому вполне готова — удачная визуализация данных, по нашему опыту, всегда хорошо воспринимается, особенно если она интерактивная. Это же страшно интересно — крутить это все, исследовать самому.
— Назовите недавние собственные проекты в области журналистики данных.
— У нас была серия карт российской преступности (убийства, изнасилования, мошенничество и пр.), составленная по данным Росстата (не бесспорным). На этих картах уровень преступности был показан буквально — как уровень, на который тот или иной регион поднимается над уровнем моря. То есть получились такие альтернативные физические карты России, на которых горные хребты означали средоточие жуликов и воров. Еще был материал про "Википедию": мы нанесли на карту всех людей, про которых там есть статья, сделали таймлайн и еще какое-то количество фильтров, которые позволяли исследовать религиозную, половую принадлежность этих людей, сферы их деятельности. Был материал про цвета в литературе — мы проанализировали при помощи специального алгоритма все упоминания разных цветов в классических произведениях — вроде "Войны и мира", "Властелина колец", "Майн кампф", Библии — и зафиксировали их последовательности. Еще мы использовали анализ больших массивов данных (ЕГРЮЛ), когда делали "Рейтинг самых активных бизнесменов России" — туда вошли люди, на которых записывают "фирмы-однодневки". У лидера рейтинга, который, разумеется, не имел особого отношения к бизнесу, было 2200 фирм. В декабрьском номере, кстати, у нас будет две истории, связанные с большими данными — про искусство и Госдуму РФ.
Хакатон "Большая Россия — большие данные: как превратить массивы данных в сюжеты" является московским этапом международного соревнования Editors Lab, организованным Глобальной сетью редакторов (Global Editors Network) и Группой РИА Новости при поддержке Google и МТС. Это интеллектуальный конкурс, в котором команды из журналистов, программистов и дизайнеров должны будут применить свои знания в области обработки данных для получения общественно-значимой информации, создать специализированные приложения для ее анализа и визуализации, а также предоставить потребителю в виде инфографики или схем.
