データジャーナリズムとは？

データ ジャーナリズムはこれまで以上に重要になっていますが、データ ジャーナリズムとは何か、なぜそれが世界中のニュース編集室の最前線に立つようになったのか.

データ ジャーナリズムとは、データを収集して分析し、その後、聴衆が理解できる説得力のあるストーリーの中でデータを提示することです。

一部の批評家は、現代のジャーナリズムはすべてデータ ジャーナリズムであると主張しています。 結局のところ、ニュース記事が印刷されるとき、それには事実が含まれている必要があり、それらの事実は「データ」として定量化できます。 ただし、「データ ジャーナリズム」という用語は、従来の報道以上のものを思い起こさせます。

The Guardian のビジュアル データ エディターである Aron Pilhofer 氏は、データ ジャーナリズムは「ほぼすべての人にとって異なるものを意味する」と述べています。

ほとんどの人は、データ レポートの 1 つの特徴に同意できます。 生データを解釈し、その情報を記事の重要な情報源として使用するジャーナリズムの一種です。

この点は、American Press Institute の記事「データ ジャーナリズムは、私たちが常にやってきたこととどのように異なるか」で議論されています。

この記事では、データ レポートが、取得、分析、プレゼンテーションという 3 つの重複するカテゴリにどのように分類されるかについても指摘しています。

いくつかの点で、これはジャーナリストがほとんどの記事に取り組む方法と似ています。 まず情報源を見つけ、次に提示されている情報を分析してから、この情報を一般に消化しやすい方法で配布します。 手順はニュース編集室で行われる作業と似ているかもしれませんが、関連するプロセスは異なります。

読み進める前に、最高のジャーナリズム ツールのガイドをご覧ください。

データ収集

データの最初の取得は、データ ジャーナリストの仕事の重要な部分です。 多くの人がジャーナリズムと考えるものとは関係のないスキルがあります。

たとえば、スプレッドシートなどのデータ ソース内の異常を見つける能力は、内部告発者にインタビューしたり、世界的な出来事を目撃して報告したりすることとはかけ離れています。

ただし、このスキルは、私たちの時代に起こった最も重要なストーリーのいくつかを明らかにし、表示するのに役立ちました。

New York Times は、スプレッドシートを調査する方法を知ることの価値と、ジャーナリストがストーリーを見つけて関与するのに役立つプロセスを愛することをどのように学んだかを考察する記事を公開しました。 ジャーナリストがニュースに値する情報を見つけることができるのはスプレッドシートだけではありません。

その他のデータ取得方法には、Web サイトのスクレイピング、自由な情報要求の提出、さまざまな複雑なデータ形式の探索と収集が含まれます。

データ分析

多くの場合、ストーリーは単にデータを取得することではなく、そのデータを分析することから生まれます。 これは特にビッグデータに当てはまり、データセット内のストーリーを解読するには、コンピューター支援レポートまたはその他の数式が必要になる場合があります。

もちろん、かつてはデータ分析は純粋にデータ サイエンティストの権限でした。 しかし、今日、利用可能な情報量により、データサイエンスはニュースルーム内で不可欠なツールになり、無視された社会科学からはほど遠い.

複雑なデータの中でパターンや説得力のあるストーリーを発見する能力は、今日のジャーナリストにとって武器となっています。

データの可視化

ジャーナリズムは死にかけていると主張する人もいますが、ほとんどの主要なニュース編集室でデータの視覚化が重要なツールになっていることもあり、記事を伝える方法はこれまで以上に多くなっています。

ここでは、データ チームが協力してグラフ、インフォグラフィック、およびその他の視覚的なプレゼンテーションを提示し、集合的な調査レポートの成果を示すのに役立ちます。

データ ストーリーの視覚化の優れた例は、エドワード スノーデンによる NSA ファイルの漏洩に関する The Guardian のプレゼンテーションです。

ここでは、「啓示があなたにとって何を意味するのか」を視覚化することで、平均的な読者にとってストーリーをより興味深いものにしました。

この大量のデータ漏洩が、読者にとって圧倒されるように表示される代わりに、彼らはそれを人間味のあるものにしました。 彼らは、視聴者が最も関心のある事柄にデータがどのように影響したかを確認する機会を提供することで、これを実現しました。

それはデータの優れた使用法であり、他の方法で到達するよりもはるかに広い聴衆にストーリーを配信しました.

データはどこにでもある

データ取得、データ分析、およびデータ視覚化の初期の例は、1967 年の Philip Meyer と彼のコンピューター支援レポートでした。デトロイトで暴動を起こしている人々の人口統計に関する情報が配布された後、Meyer は調査データを分析しました。 彼は、暴動を起こしている人々は、高校中退者と同じくらい大卒者である可能性が高いことを示しました.

現在、非常に多くのデータが存在するため、メイヤーのように 1 人のレポーターが 3 つの側面すべてを取り上げることはほとんど不可能です。

データ ジャーナリズム ハンドブックでは、データ ジャーナリストのワークフローにおけるこの変更について説明しました。 Meyer はこの点について自身で議論し、次のように述べています。

「情報が不足していた頃、私たちの努力のほとんどは狩猟と採集に費やされていました。 情報が豊富になった今、処理がより重要になっています。」

今日、非常に多くの情報が存在するため、大量のデータから説得力のあるストーリーを見つけることは科学です。

データジャーナリズムはどこに？

昨年末、DataJournalism.com はデータ ジャーナリズムの現状と今後の動向について調査を行いました。 世界中のジャーナリストから 1,250 件以上の回答があり、結果を公開しました。

最もエキサイティングな調査結果の 1 つは、データ ジャーナリストの 4 分の 1 以上がパンデミックのために現場に参入したことです。

もう 1 つの興味深い発見は、データ ジャーナリストが使用している最も一般的に使用されているプログラミング言語は Python (63%) であり、次に HTML/CSS (51%)、R (46%) の順でした。

What's New In Publishing は、「今日のデータ ジャーナリズムはどこにあるのか?」という質問に答えようとしている別のニュース組織です。 彼らは、この分野の何人かのレポーターと議論を交わしており、特に興味のある IJNotes ポッドキャストの一部として Jacopo Ottaviani との会話を行っています。

Ottaviani 氏は、Code for Africa で最高データ責任者として働く汎アフリカ ICFJ ナイト フェローです。 彼は、大陸のニュースルームがデータデスクを作成し、レポートでデータをより効率的に使用するのを支援しています.

この議論の中で彼が指摘したことの 1 つは、データ ニュース ストーリーは人間味のあるものにする必要があるということです。 ガーディアンとエドワード・スノーデンが公開したファイルで見たように、これはあなたのストーリーが聴衆を見つけるか、理解するのが難しいと見なされる大量のデータの違いになる可能性があります.

データ ジャーナリズムの課題

データ分析とデータ ジャーナリストであることは、ジャーナリズムのキャリアを考えている人にとっていくつかの課題を提示します。 ここにほんのいくつかがあります…

品質データへのアクセス

ニュースをクラウドソーシングする場合、質の高いデータへのアクセスは必ずしも簡単に見つかるとは限りません。 実際、前述の DataJournalism.com の調査では、データ ジャーナリストはこれが最大の課題であると述べています。

調査対象者の半数以上が、優れたデータへのアクセスが最大の問題であると述べています。

従来のニュースルーム内の時間的制約

データにアクセスした後、多くのジャーナリストは、データを調べて適切に視覚化する時間がないように感じます。 調査ジャーナリストとして大規模なデータ セットを扱うには時間がかかりますが、残念なことに、その時間は仕事の他の要素から離れてしまいます。

今日のローリング ニュースの考え方では、個々の記事に数週間または数か月を費やすことは困難です。 これが、その調査でデータ ジャーナリストにとって 2 番目に重要な問題として「時間の制約」が挙げられた理由の 1 つです。

資力

調査対象のジャーナリストのほぼ半数が、リソースの不足が最大の問題であると述べています。 これは、ニュース編集室には、データ関連の記事をフォローアップするために必要な資金、時間、または人材のリソースがないことが多いためです。

データジャーナリズムの価値

データ ジャーナリストの約 70% は、データが「ストーリーに信頼性と文脈化」をもたらすと考えています。 これらのジャーナリストは、関連性のあるユニークなストーリーを見つけて一般に公開する能力など、この分野の他の価値についても指摘しました。

American Press Institute もデータ ジャーナリズムの価値について議論し、その公平性を指摘しました。 それは述べています：

「データが他の情報源よりも優れている最も明確な利点は、それが事実であるということです…たとえば、実際に数えられた死亡者数、または税金や道路の穴です。 目の前に本当の証拠がある場合、事例証拠に頼る必要はあまりありません。」

彼らはまた、データジャーナリズムにより、レポーターは主張を検証し、より重要な記事に取り組み、より効率的でありながら詳細と距離を提供できるようになると指摘しています.

この種の報道に携わることには多くの利点があり、データ ジャーナリズムが定着する分野であることは明らかです。 データ分析は常にジャーナリストの仕事の要素です。

現在、大量のビッグ データが利用可能になっているため、事実上すべての主要なニュース編集室が受け入れる必要のある社会科学となっています。

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