Cos'è il data journalism?

Il data journalism è più importante che mai, ma cos'è il data journalism e perché è arrivato in prima linea nelle redazioni di tutto il mondo.

Il giornalismo dei dati è la raccolta e l'analisi dei dati, seguita dalla loro presentazione all'interno di una storia avvincente che il pubblico può digerire.

Alcuni critici sostengono che tutto il giornalismo moderno è giornalismo di dati. Dopotutto, quando una notizia viene stampata, dovrebbe contenere fatti e quei fatti possono essere quantificati come "dati". Tuttavia, il termine "giornalismo dei dati" richiama alla mente qualcosa di più del reportage tradizionale.

Come ha affermato Aron Pilhofer, editor di dati visivi presso The Guardian, il giornalismo dei dati "significa qualcosa di diverso per quasi tutti".

La maggior parte delle persone può essere d'accordo su una caratteristica del reporting dei dati; è un tipo di giornalismo che interpreta i dati grezzi e utilizza tali informazioni come fonte critica per una storia.

Questo punto è stato discusso in un articolo dell'American Press Institute intitolato "Come il giornalismo dei dati è diverso da quello che abbiamo sempre fatto".

Questo articolo sottolinea inoltre come il reporting dei dati possa essere suddiviso in tre categorie sovrapposte: acquisizione, analisi e presentazione.

In un certo senso, questo non è dissimile da come un giornalista lavorerebbe sulla maggior parte delle storie; per prima cosa, trova una fonte, quindi analizza le informazioni presentate e quindi distribuisci queste informazioni in un modo che sia facile da digerire per il pubblico. Sebbene i passaggi possano essere simili al lavoro svolto nelle redazioni, i processi coinvolti non lo sono.

Prima di continuare a leggere, consulta la nostra guida ai migliori strumenti di giornalismo.

Acquisizione dei dati

L'acquisizione iniziale dei dati è una parte essenziale del lavoro di qualsiasi giornalista di dati. Ci sono abilità coinvolte che non vanno di pari passo con quello che molte persone considerano giornalismo.

Ad esempio, la capacità di trovare anomalie all'interno di fonti di dati, come i fogli di calcolo, è ben lontana dall'intervistare informatori e assistere a eventi globali e riferire su di essi.

Tuttavia, questa abilità può e ha aiutato a esporre e mostrare alcune delle storie più importanti che sono accadute durante il nostro tempo.

Il New York Times ha pubblicato un articolo che esamina il valore di sapere come indagare su un foglio di calcolo e come i loro giornalisti hanno imparato ad amare il processo, che li aiuta a trovare e interagire con una storia. Non sono solo i fogli di calcolo dove i giornalisti possono trovare informazioni degne della cronaca.

Altri metodi di acquisizione dei dati includono lo scraping del sito Web, l'archiviazione delle richieste di libertà di informazioni e la ricerca e la raccolta di diversi formati di dati complessi.

Analisi dei dati

Il più delle volte, la storia non verrà semplicemente ottenendo i dati, ma piuttosto analizzandoli. Ciò è particolarmente vero per i big data, che potrebbero richiedere rapporti assistiti da computer o altre formule per decifrare la storia all'interno dei set di dati.

Naturalmente, l'analisi dei dati una volta era di competenza esclusiva dei data scientist. Tuttavia, al giorno d'oggi, con la quantità di informazioni disponibili, la scienza dei dati è diventata uno strumento essenziale all'interno della redazione ed è tutt'altro che una scienza sociale ignorata.

La capacità di individuare schemi e una storia avvincente all'interno della complessità dei dati è diventata un'arma nell'arsenale dei giornalisti di oggi.

Visualizzazione dati

Sebbene alcuni sostengano che il giornalismo stia morendo, ora ci sono più modi che mai per raccontare storie, in parte perché la visualizzazione dei dati è uno strumento prezioso all'interno della maggior parte delle principali redazioni.

È qui che i data team lavorano insieme per presentare grafici, infografiche e altre presentazioni visive per aiutare a dimostrare i frutti dei loro rapporti investigativi collettivi.

Un eccellente esempio della visualizzazione delle storie di dati è la presentazione di The Guardian della fuga di file NSA da parte di Edward Snowden.

Qui, hanno reso la storia più interessante per il lettore medio con la loro visualizzazione "Cosa significano per te le rivelazioni".

Invece di mostrare questa grande perdita di dati in un modo che sembrerebbe opprimente ai lettori, l'hanno umanizzata. Lo hanno fatto dando al loro pubblico la possibilità di vedere come i dati hanno influenzato le cose a cui tenevano di più.

È stato un grande uso dei dati e ha distribuito la storia a un pubblico molto più ampio di quello che avrebbe raggiunto altrimenti.

I dati sono ovunque

Un primo esempio di acquisizione, analisi e visualizzazione dei dati è stato Philip Meyer e il suo reportage assistito da computer nel 1967. Dopo che le informazioni sono state distribuite sui dati demografici delle persone in rivolta a Detroit, Meyer ha analizzato i dati del sondaggio. Ha dimostrato che le persone in rivolta avevano la stessa probabilità di essere laureati quanto quelli che abbandonavano le scuole superiori.

Ora, ci sono così tanti dati là fuori che è quasi impossibile per un giornalista affrontare tutti e tre gli aspetti come ha fatto Meyer.

Nel manuale di Data Journalism, questo cambiamento nel flusso di lavoro dei giornalisti di dati è stato discusso. Meyer ha discusso lui stesso questo punto, affermando una volta:

“Quando le informazioni erano scarse, la maggior parte dei nostri sforzi era dedicata alla caccia e alla raccolta. Ora che le informazioni sono abbondanti, l'elaborazione è più importante".

Oggi esistono così tante informazioni, quindi è una scienza che trova storie avvincenti da grandi quantità di dati.

Dov'è il data journalism?

Alla fine dello scorso anno, DataJournalism.com ha svolto una ricerca sullo stato del data journalism e su dove sta andando. Ha avuto oltre 1.250 risposte da giornalisti di tutto il mondo e ha pubblicato i risultati.

Una delle scoperte più entusiasmanti è stata che oltre un quarto dei giornalisti di dati è entrato in campo a causa della pandemia.

Un'altra scoperta interessante è stata che il linguaggio di programmazione più comunemente utilizzato dai giornalisti di dati è Python (63%), seguito da HTML/CSS (51%) e quindi R (46%).

What's New In Publishing è un'altra testata giornalistica che sta tentando di rispondere alla domanda "dov'è il data journalism oggi?". Hanno avuto discussioni con diversi giornalisti del settore, con la loro conversazione con Jacopo Ottaviani nell'ambito del loro podcast IJNotes di particolare interesse.

Il Sig. Ottaviani è un Knight Fellow ICFJ panafricano che lavora presso Code for Africa come Chief Data Officer. Sta aiutando le redazioni del continente a creare data desk e utilizzare i dati in modo più efficiente nei loro reportage.

Uno dei punti che sottolinea in questa discussione è che le notizie sui dati devono essere umanizzate. Come abbiamo visto con i file rilasciati dal Guardian e da Edward Snowden, questa può essere la differenza tra le tue storie che trovano un pubblico o le masse di dati che vengono viste come difficili da capire.

Sfide per il giornalismo dei dati

L'analisi dei dati e l'essere un giornalista di dati presenta diverse sfide per coloro che considerano una carriera giornalistica. Qui ci sono solo alcuni…

Accesso ai dati di qualità

L'accesso a dati di qualità non è sempre facile da trovare durante il crowdsourcing delle notizie. In effetti, nel suddetto sondaggio di DataJournalism.com, i giornalisti di dati hanno affermato che questa era la loro più grande sfida.

Oltre la metà degli intervistati ha affermato che l'accesso a dati affidabili è il problema più grande.

Limiti di tempo all'interno delle redazioni tradizionali

Dopo aver avuto accesso ai dati, molti giornalisti si sentono come se non avessero il tempo di esaminarli e visualizzarli correttamente. Lavorare come giornalista investigativo su grandi set di dati richiede tempo e, sfortunatamente, quel tempo allontana le persone da altri elementi del loro lavoro.

È più difficile dedicare settimane e mesi a storie individuali con la mentalità delle notizie in movimento di oggi. Questo è uno dei motivi per cui i "vincoli di tempo" sono stati elencati come la seconda questione più significativa per i giornalisti di dati in quel sondaggio.

Risorse

Quasi la metà dei giornalisti intervistati ha affermato che la mancanza di risorse è il problema principale. Questo perché le redazioni spesso non hanno le risorse finanziarie, di tempo o di talento necessarie per seguire le storie relative ai dati.

Il valore del data journalism

Circa il 70% dei giornalisti di dati ritiene che i dati apportino "affidabilità e contestualizzazione a una storia". Questi giornalisti hanno anche indicato altri valori del settore, come la capacità di trovare storie rilevanti e uniche e portarle al pubblico.

Anche l'American Press Institute ha discusso del valore del data journalism, sottolineando la sua imparzialità. Afferma:

“Il vantaggio più chiaro che i dati hanno rispetto ad altre fonti è che sono un dato di fatto... È un numero effettivo di vittime, per esempio, o dollari di tasse o buche. Non c'è tanto bisogno di fare affidamento su prove aneddotiche quando hai davanti a te le prove reali.

Sottolineano inoltre che il data journalism consente ai giornalisti di verificare affermazioni, affrontare storie più critiche e offrire dettagli e distanza pur essendo più efficienti.

I vantaggi di impegnarsi in questo tipo di reportage sono numerosi ed è chiaro che il data journalism è un campo destinato a restare. L'analisi dei dati è sempre stata un elemento del lavoro di un giornalista.

Con l'abbondanza di big data disponibili oggi, è ora una scienza sociale che praticamente ogni grande redazione deve abbracciare.

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