Пособие по журналистике данных 1.0
Loading

Данные в статье

Иногда складывается впечатление, что журналистика данных заключается исключительно в представлении данных – визуализации, которая быстро и наглядно передает содержание цифр, или интерактивных базах данных с функцией поиска, которые позволяют, скажем, найти улицу или больницу в районе. Все это, конечно, может быть полезно, но, как и другие виды журналистики, журналистика данных предполагает написание статьи. Так какие статьи можно написать о данных? На основе моего опыта работы в BBC, я составил «типологию» статей, представляющих данные.

Думаю, стоит иметь в виду этот список – не только в процессе анализа данных, но и на стадии их сбора (ищете ли вы данные в свободном доступе или компилируете широкий набор информационных запросов).

  1. Измерение

    Простейшая история ; подсчет или подведение итога: «В прошлом году муниципалитеты потратили на скрепки Х миллиардов фунтов».

    Зачастую сложно понять, много это или мало. Нужен контекст, который можно дать при помощи:

  2. Соотношения

    «В прошлом году муниципалитеты закупили скрепок на две трети своего бюджета на канцтовары»

  3. Внутреннего сравнения

    «Муниципалитеты тратят больше денег на скрепки, чем на передвижную кухню для престарелых»

  4. Внешнего сравнения

    «Муниципальные затраты на скрепки в прошлом году в два раза превысили государственный бюджет помощи иностранным государствам»

  5. Изменение во времени

    «Муниципальные затраты на скрепки за последние четыре года выросли втрое»

  6. Ранжирования

    Ранжировать можно по географическому местоположению или по учреждениям, но убедитесь, что основание для сравнения справедливо (например, учитывает численность местного населения).

    «Муниципалитет Борсетшира тратит на скрепки для сотрудников больше, чем другие органы власти, и в четыре раза выше, чем тратится в среднем по стране».

    Вы также можете разделить субъекты данных по группам:

  7. Анализа по категориям

    «Муниципалитеты Красной партии тратят на скрепки в 1,5 раза больше, чем муниципалитеты Желтой партии».

    Вы можете соотнести факторы с помощью цифр

  8. Ассоциаций

    «Муниципалитеты, возглавляемые политиками, получившими взносы от производителей канцтоваров, тратят на скрепки больше, и на каждый фунт взноса приходится в среднем сто фунтов затрат»

Разумеется, не забывайте, что корреляция и причинная зависимость – не одно и то же.

Поэтому, изучая затраты на скрепки, получаете ли вы следующие цифры?

  • Общие затраты для контекста

  • Сортировку по географическим/историческим/иным факторам, чтобы получить сравнительные данные

  • Дополнительные данные, чтобы обеспечить справедливость сравнения (например, численность населения)

  • Другие данные, которые могут стать основой любопытного анализа, и с которыми можно сравнить или соотнести затраты

Мартин Розенбаум, ВВС