데이터 저널리즘이란?

데이터 저널리즘은 그 어느 때보다 중요하지만 데이터 저널리즘이란 무엇이며 왜 전 세계 뉴스룸의 최전선에 올랐습니까?

데이터 저널리즘은 데이터를 수집하고 분석한 다음 청중이 소화할 수 있는 설득력 있는 스토리 내에서 데이터를 제시하는 것입니다.

일부 비평가들은 모든 현대 저널리즘이 데이터 저널리즘이라고 주장합니다. 결국 뉴스 기사가 인쇄되면 사실이 포함되어야 하고 그 사실은 '데이터'로 정량화될 수 있습니다. 그러나 '데이터 저널리즘'이라는 용어는 전통적인 보도 이상의 것을 떠올리게 합니다.

The Guardian의 시각 데이터 편집자 Aron Pilhofer가 말했듯이 데이터 저널리즘은 "거의 모든 사람에게 다른 것을 의미합니다."

대부분의 사람들은 데이터 보고의 한 가지 특성에 동의할 수 있습니다. 원시 데이터를 해석하고 해당 정보를 스토리의 중요한 소스로 사용하는 일종의 저널리즘입니다.

이 점은 American Press Institute의 '데이터 저널리즘이 우리가 항상 해왔던 것과 어떻게 다른가'라는 제목의 기사에서 논의되었습니다.

또한 이 문서에서는 데이터 보고를 수집, 분석 및 프레젠테이션이라는 세 가지 중첩 범주로 나눌 수 있는 방법을 지적합니다.

어떤 면에서 이것은 저널리스트가 대부분의 기사를 다루는 방식과 다르지 않습니다. 먼저 출처를 찾은 다음 제시된 정보를 분석한 다음 이 정보를 대중이 이해하기 쉬운 방식으로 배포합니다. 단계는 뉴스룸에서 수행되는 작업과 유사할 수 있지만 관련 프로세스는 그렇지 않습니다.

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데이터 취득

데이터의 초기 수집은 모든 데이터 저널리스트의 업무에서 필수적인 부분입니다. 많은 사람들이 저널리즘이라고 생각하는 것과 관련이 없는 기술이 있습니다.

예를 들어 스프레드시트와 같은 데이터 소스 내에서 이상을 찾아내는 능력은 내부 고발자를 인터뷰하고 글로벌 이벤트를 목격하고 보고하는 것과는 거리가 멀다.

그러나이 기술은 우리 시대에 일어난 가장 중요한 이야기 ​​중 일부를 노출하고 표시하는 데 도움이 될 수 있습니다.

New York Times는 스프레드시트를 조사하는 방법을 아는 것의 가치와 저널리스트가 스토리를 찾고 참여하는 데 도움이 되는 프로세스를 좋아하는 법을 배운 방법을 살펴보는 기사를 게시했습니다. 언론인이 뉴스 가치가 있는 정보를 찾을 수 있는 곳은 스프레드시트만이 아닙니다.

다른 데이터 수집 방법에는 웹 사이트 스크래핑, 정보 요청의 자유 제출, 다양한 복잡한 데이터 형식 찾기 및 수집이 포함됩니다.

데이터 분석

종종 이야기는 단순히 데이터를 얻는 것에서 나오는 것이 아니라 그 데이터를 분석하는 것에서 나옵니다. 특히 데이터 세트 내에서 스토리를 해독하기 위해 컴퓨터 지원 보고 또는 일부 다른 공식이 필요할 수 있는 빅 데이터에 해당됩니다.

물론 데이터 분석은 한때 순전히 데이터 과학자의 소관이었습니다. 그러나 오늘날 이용 가능한 정보의 양과 함께 데이터 과학은 뉴스룸 내에서 필수적인 도구가 되었으며 무시되는 사회 과학과는 거리가 멀다.

데이터의 복잡성 내에서 패턴과 설득력 있는 이야기를 찾아내는 능력은 오늘날 언론인의 무기고에서 무기가 되었습니다.

데이터 시각화

저널리즘이 죽어가고 있다고 주장하는 사람들도 있지만, 이제는 데이터 시각화가 대부분의 주요 뉴스룸에서 가치 있는 도구가 되었기 때문에 스토리를 전달하는 방법이 그 어느 때보다 많습니다.

여기에서 데이터 팀이 협력하여 그래프, 인포그래픽 및 기타 시각적 프레젠테이션을 제시하여 집단 조사 보고의 결과를 보여줍니다.

데이터 스토리 시각화의 훌륭한 예는 Edward Snowden의 NSA 파일 유출에 대한 The Guardian의 프레젠테이션입니다.

여기에서 그들은 '당신에게 계시가 의미하는 것' 시각화를 통해 일반 독자들에게 이야기를 더 흥미롭게 만들었습니다.

이 대규모 데이터 유출이 독자들에게 압도적으로 보이는 방식으로 표시되는 대신, 그들은 그것을 인간화했습니다. 그들은 데이터가 그들이 가장 중요하게 생각하는 것에 어떤 영향을 미치는지 볼 수 있는 기회를 청중에게 제공함으로써 이를 수행했습니다.

그것은 데이터를 많이 사용했고 그렇지 않은 경우보다 훨씬 더 많은 청중에게 이야기를 배포했습니다.

데이터는 어디에나 있습니다

데이터 수집, 데이터 분석 및 데이터 시각화의 초기 사례는 1967년 Philip Meyer와 그의 컴퓨터 보조 보고였습니다. Detroit에서 폭동을 일으킨 사람들의 인구 통계에 관한 정보가 배포된 후 Meyer는 설문 조사 데이터를 분석했습니다. 그는 폭동을 일으키는 사람들이 고등학교 중퇴자만큼이나 대학 졸업생일 가능성이 높다는 것을 보여주었습니다.

이제 데이터가 너무 많아서 한 기자가 Meyer처럼 세 가지 측면을 모두 다루는 것은 거의 불가능합니다.

데이터 저널리즘 핸드북에서 이러한 데이터 저널리스트의 워크플로우 변화에 대해 논의했습니다. Meyer는 이 점을 직접 논의하면서 다음과 같이 말했습니다.

“정보가 부족할 때 우리는 대부분의 노력을 사냥과 채집에 바쳤습니다. 정보가 풍부한 지금은 처리가 더 중요합니다.”

오늘날 너무 많은 정보가 존재하므로 많은 양의 데이터에서 설득력 있는 이야기를 찾는 것이 과학입니다.

데이터 저널리즘은 어디에 있습니까?

작년 말에 DataJournalism.com은 데이터 저널리즘의 상태와 그것이 어디로 가고 있는지에 대한 조사를 했습니다. 전 세계 언론인으로부터 1,250개 이상의 응답을 받고 그 결과를 발표했습니다.

가장 흥미로운 발견 중 하나는 팬데믹으로 인해 데이터 저널리스트의 4분의 1 이상이 현장에 투입되었다는 것입니다.

또 다른 흥미로운 발견은 데이터 저널리스트가 가장 일반적으로 사용하는 프로그래밍 언어가 Python(63%), HTML/CSS(51%), R(46%) 순이라는 것입니다.

What's New In Publishing은 '오늘날 데이터 저널리즘은 어디에 있는가?'라는 질문에 답하려고 시도하는 또 다른 뉴스 조직입니다. 그들은 특히 관심 있는 IJNotes 팟캐스트의 일부로 Jacopo Ottaviani와의 대화를 통해 이 분야의 여러 기자와 토론을 가졌습니다.

Mr Ottaviani는 Code for Africa에서 최고 데이터 책임자로 근무하는 범아프리카 ICFJ Knight Fellow입니다. 그는 대륙의 뉴스룸이 데이터 데스크를 만들고 보고에서 데이터를 보다 효율적으로 사용하도록 돕고 있습니다.

이 토론에서 그가 주장하는 요점 중 하나는 데이터 뉴스 기사가 인간화되어야 한다는 것입니다. Guardian과 Edward Snowden이 공개한 파일에서 보았듯이, 이는 청중을 찾는 스토리와 이해하기 어려운 것으로 간주되는 대량의 데이터 사이의 차이일 수 있습니다.

데이터 저널리즘의 과제

데이터 분석 및 데이터 저널리스트가 되는 것은 저널리즘 경력을 고려하는 사람들에게 몇 가지 과제를 제시합니다. 여기에 몇 가지가 있습니다…

품질 데이터에 대한 액세스

뉴스를 크라우드소싱할 때 품질 데이터에 대한 액세스를 찾기가 항상 쉬운 것은 아닙니다. 사실 앞서 언급한 DataJournalism.com의 설문조사에서 데이터 저널리스트들은 이것이 그들의 가장 큰 도전 과제라고 말했습니다.

조사 대상자의 절반 이상이 좋은 데이터에 대한 액세스가 가장 큰 문제라고 말했습니다.

기존 뉴스룸의 시간 제약

데이터에 액세스한 후 많은 저널리스트는 데이터를 조사하고 적절하게 시각화할 시간이 없다고 느낍니다. 대규모 데이터 세트에 대한 조사 저널리스트로 일하는 데는 시간이 걸리며 불행히도 그 시간은 사람들을 업무의 다른 요소에서 멀어지게 합니다.

오늘날의 롤링 뉴스 사고 방식으로 개별 스토리에 몇 주 또는 몇 달을 보내는 것이 더 어렵습니다. 그것이 그 조사에서 '시간 제약'이 데이터 저널리스트에게 두 번째로 중요한 문제로 나열된 이유 중 하나입니다.

자원

설문 조사에 참여한 언론인의 거의 절반이 자원 부족이 가장 큰 문제라고 말했습니다. 이는 뉴스룸에 데이터 관련 기사를 후속 조치하는 데 필요한 재정, 시간 또는 인력 자원이 없는 경우가 많기 때문입니다.

데이터 저널리즘의 가치

데이터 저널리스트의 약 70%는 데이터가 "이야기에 대한 신뢰성과 맥락화"를 가져온다고 믿습니다. 이 언론인들은 관련성 있고 고유한 이야기를 찾아 대중에게 알리는 능력과 같은 분야의 다른 가치도 지적했습니다.

American Press Institute도 데이터 저널리즘의 가치에 대해 논의하면서 공정성을 지적했습니다. 다음과 같이 명시되어 있습니다.

“다른 출처에 비해 데이터가 갖는 가장 분명한 이점은 그것이 사실이라는 점입니다. 예를 들어, 실제로 집계된 사망자 수, 세금 또는 움푹 들어간 곳입니다. 눈앞에 실제 증거가 있으면 일화적인 증거에 의존할 필요가 없습니다.”

그들은 또한 데이터 저널리즘을 통해 기자가 주장을 확인하고, 더 중요한 기사를 다루고, 더 효율적이면서 세부 사항과 거리를 제공할 수 있다고 지적합니다.

이러한 유형의 보고에 참여할 때 얻을 수 있는 이점은 매우 많으며 데이터 저널리즘이 계속 유지되어야 할 분야임이 분명합니다. 데이터 분석은 항상 저널리스트 작업의 요소였습니다.

오늘날 사용할 수 있는 빅 데이터가 풍부하기 때문에 이제는 거의 모든 주요 뉴스룸이 수용해야 하는 사회 과학입니다.

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