Пособие по журналистике данных 1.0
Loading

Начали с данных, закончили статьей

Чтобы увлечь читателя, вы должны выдать в заголовке цифру, которая заставит читателя навострить уши. Статья должна читаться так, как будто она не основана на статистике. Сделайте ее увлекательной и на любом этапе не забывайте об аудитории.

Пример: проект Бюро журналистских расследований с использованием Системы финансовой прозрачности Комиссии Евросоюза. Статья была написана как результат применения специфических запросов к массиву данных.

Мы искали ключевые слова «коктейль», «гольф» и «выездное заседание». Таким образом, удалось определить, сколько Комиссия потратила на эти пункты бюджета. В результате возникло множество вопросов и сюжетных линий, по которым пришлось провести расследование.

Но ключевые слова не всегда могут дать вам нужную информацию. Иногда приходится сесть и поразмыслить, а что вы действительно ищите. Во время этого проекта мы также решили узнать, сколько члены комиссии тратят на частные перелеты, но так как данные не содержали фразу «частный самолет», пришлось выяснять названия авиакомпаний другим способом. Когда мы узнали, услугами какого частного перевозчика пользуется Комиссия (Abelag), мы задали вопрос и выяснили, сколько денег тратится на услуги Abelag.

Таким образом, мы четко определили задачу наших запросов: нам нужна цифра, которая сделает громкий заголовок и которую можно интерпретировать так или иначе.

Еще один возможный подход – начать с черного списка и искать исключения. Проще всего написать статью о той информации, которой быть не должно! Хороший пример: совместный проект Financial Times и Бюро журналистских расследований по изучению Структурных фондов ЕС.

Мы сделали запрос на основе правил самой Комиссии о том, каким видам компаний и ассоциаций должен быть закрыт доступ к структурным фондам. Пример: затраты на табак и производители табака.

Мы запросили у базы данных названия табачных компаний и производителей табака. Выяснилось, что компания British American Tobacco получает полтора миллиона евро за фабрику в Германии.

Так как правил затрат Комиссии исключают финансирование, мы очень быстро нашли повод для статьи.

Никогда не знаешь, какую информацию можно будет получить из массива данных, поэтому будьте внимательны. Нужно быть очень предприимчивым, так как лучше всего этот метод подходит для определения очевидных характеристик, которые выявятся в процессе сортировки (самые большие или предельные значения, наиболее часто встречающиеся и т.п.).

Селейн Барр, Citywire