Пособие по журналистике данных 1.0
Loading

Несколько известных примеров

Мы попросили некоторых из наших авторов привести их любимые примеры журналистики данных, и рассказать о том, что им в них нравится. Вот они.

Не навреди в Las Vegas Sun

Рис 5. Не навреди (The Las Vegas Sun)

Мой любимый пример – это проект «Не навреди» Do No Harm в газете Las Vegas Sun 2010 года – серия статей о больничной помощи (смотри Рис 5). Sun проанализировала более 2,9 миллиона больничных записей, счетов, которые позволили раскрыть информацию о 3 600 предотвратимых травмах, инфекциях и хирургических ошибках. Они получили данные из запросов о предоставлении информации из открытых источников и идентифицировали более трехсот случаев, когда пациенты умирали из-за ошибок, которые можно было предотвратить. Этот проект содержит различные элементы, включая: интерактивный график , который дает возможность читателю просматривать информацию по каждой больнице, какие хирургические травмы происходили наиболее часто, чаще, чем можно было бы ожидать; карту с временной шкалой и графиком, который показывает распространение инфекций от больницы к больнице; и интерактивный график , который позволяет пользователям отсортировать данные по предотвратимым травмам или по больницам, чтобы посмотреть, где людям наносится вред. Мне нравится этот проект, потому что он очень понятный и по нему легко ориентироваться. Пользователи могут пользоваться данными очень интуитивно понятным способом. Также от него есть реальная польза: законодательный орган Невады отреагировал шестью законодательными актами. Участвовавшие в реализации проекта журналисты упорно работали над тем, чтобы собрать данные и очистить их от ненужного. Один из журналистов, Алекс Ричардс (Alex Richards), отправлял данные обратно в больницы, а также в органы государственной власти, как минимум, десяток раз , чтобы ошибки были исправлены. — Ангелика Перальта-Рамос, La Nación, Аргентина

База данных о зарплатах государственных служащих

Рис 6. Зарплаты государственных служащих (The Texas Tribune)

Мне нравится работа, которую каждый день выполняют небольшие независимые организации, такие как ProPublica или Texas Tribune, у которой есть великолепный журналист данных в лице Райана Мерфи (Ryan Murphy). Если бы меня попросили выбрать, я бы отметил Базу данных о зарплатах государственных служащих (Government Employee Salary Database)Government Employee Salary Database), проект Texas Tribune (Рис 6). В этом проекте собраны данные о зарплатах 660 000 государственных служащих, они сведены в базу данных, в которой пользователи могут осуществлять поиск и на основе которой могут создавать сюжеты. Можно осуществлять поиск по организации, по фамилии или по уровню зарплаты. Этот проект прост, выразителен, полон смысла и делает недоступную информацию публичной. Его легко использовать, и не менее легко автоматически генерировать сюжеты на его основе. Это великолепный пример того, почему большую часть трафика Texas Tribune набирает за счет своих страниц данных.

Саймон Роджерс, The Guardian

Полнотекстовая визуализация документов о войне в Ираке, Associated Press

Рис 7. Анализ военных отчетов (Associated Press)

Работа Джонатана Стрэя (Jonathan Stray) и Джулиан Берджесс (Julian Burgess) на основе документов о войне в Ираке (Iraq War Logs) ) является воодушевляющим примером проникновения в текстовый анализ и визуализацию с использованием экспериментальной техники, чтобы разобраться в темах, заслуживающих пристального внимания, за счет большого набора текстовых данных (Рис 7).

Средствами техники текстового анализа и алгоритмов Джонатан и Джулия создали метод, который позволяет демонстрировать кластеры ключевых слов, содержащихся в тысячах отчетов американских властей по Иракской войне, которые подверглись утечке благодаря WikiLeaks, в визуальной форме.

Хотя у представленных методов есть ограничения, и подход носит экспериментальный характер, он представляет собой инновационный подход. Вместо того, чтобы пытаться прочитать все файлы или просматривать записи о войне с предвзятым мнением о том, что там можно найти, вводя определенные ключевые слова и анализируя полученный на выходе результат, эта техника подсчитывает и визуализирует темы/ключевые слова, имеющие особое значение.

В условиях увеличивающихся объемов данных – как текстовых (сообщения электронной почты, отчеты), так и цифровых, оказывающихся в распоряжении общественности, поиск путей для выделения ключевых областей интересов будет становиться все более и более важным – это великолепная подобласть журналистики данных.

Синтия О'Мурчу, Financial Times

Тайны убийств

Рис 8. Тайны убийств (Scripps Howard News Service)

Одним из моих любимых примеров журналистики данных является проект «Тайны убийств» Тома Харгроува (Tom Hargrove) из Scripps Howard News Service (Рис 8). На основе правительственных данных и запросов на получение данных из открытых источников он составил демографически детализованную базу данных из более чем 185 тысяч нераскрытых убийств, а потом сконструировал алгоритм для поиска по ней образцов, позволяющих объединять те или иные дела на основании предположений о наличии серийных убийц. В этом проекте есть все: упорный труд по сбору данных и составлению базы лучше, чем правительственная, мудрый анализ с использованием техники социальной науки, и интерактивное представление данных в режиме онлайн таким образом, чтобы читатели могли сами в этой базе работать.

Стив Дойг, Школа журналистики Уолтера Кронкайта, Университет штата Аризона

Машина текстовых сообщений (Message Machine)

Рис 9. Message Machine (ProPublica)

Мне нравится проект ProPublica под названием «Машина текстовых сообщений» (Message Machine) и пост в блоге (Рис 9). Все это началось тогда, когда несколько пользователей твиттера выразили любопытство по поводу получения разных сообщений электронной почты во время проведения избирательной кампании Обамы. Ребята в ProPublica заметили это и попросили читателей форвардить им любые e-mail-ы, которые они получают от деятелей избирательной кампании. Представление этих данных весьма элегантно, а визуализация выгодно отличается от обычных сообщений электронной почты, которые обычно отправляешь вечерами. Этот проект классный, потому что они собрали свою собственную информацию (хотя, признаем, и небольшую по объему, но достаточную для того, чтобы рассказать историю). Но что еще более здорово, так это то, что они рассказывают историю развивающегося явления, повествуют о масштабных данных, используемых в политических кампаниях с целью целевой рассылки сообщений конкретным лицам. Это лишь первое знакомство, позволяющее попробовать на вкус то, что грядет.

Брайан Бойер, Chicago Tribune

Проект Chartball

Рис 10. Список побед и поражений (Проект Chartball)

Одним из моих любимых примеров проектов из области журналистики данных является проект Эндрю Гарсиа Филипса (Andrew Garcia Phillips) под названием Chartball (Рис 10). Эндрю – великий фанат спорта, испытывающий при этом ненасытный аппетит к данным, умеющий создавать отличный дизайн и писать программные коды. В «Чартболле» он визуализирует не только размах истории, но и выдает детальную информацию об успехах и неудачах конкретных игроков и команд. Он создает контекст, делает приятную, пробуждающую интерес графику, его работа представляет собой глубокое исследование, она приятна и интересна – и при этом я не особо интересуюсь спортом!

Сара Слобин, Wall Street Journal