Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Понятие журналистики данных 12
1.1. Истоки журналистики данных 12
1.1.1. Журналистика данных и инфографика 15
1.1.2. Журналистика данных и «computer-assisted reporting» 21
1.2. Современные концепции журналистики данных 24
1.2.1. Зарубежные исследования журналистики данных 24
1.2.2. Российские исследования журналистики данных 31
Выводы по первой главе 40
Глава 2. Специфика освещения понятия журналистика данных в зарубежных СМИ 42
2.1. Проекты в области журналистики данных в зарубежных СМИ 42
2.2. Понятие журналистика данных в освещении средств массовой информации США 61
2.2.1. Понятие журналистика данных в освещении американских печатных СМИ 61
2.2.2. Понятие журналистика данных в освещении американских интернет-СМИ 93
2.3. Понятие журналистика данных в освещении британских СМИ 102
2.3.1. Понятие журналистика данных в освещении британских печатных СМИ 103
2.3.2. Понятие журналистика данных в освещении британских интернет-СМИ 118
Выводы по второй главе 126
Глава 3. Специфика освещения понятия журналистика данных в российских СМИ 129
3.1. Проекты в области журналистики данных в российских СМИ 129
3.2. Специфика освещения понятия журналистика данных в российских печатных СМИ 138
3.3. Специфика освещения понятия журналистика данных в российских интернет-СМИ 149
Выводы по третьей главе 159
Заключение 160
Список источников и литературы 165
Приложение 196
- Журналистика данных и инфографика
- Понятие журналистика данных в освещении американских печатных СМИ
- Понятие журналистика данных в освещении британских интернет-СМИ
- Специфика освещения понятия журналистика данных в российских интернет-СМИ
Журналистика данных и инфографика
Маркетинговое агентство «Fractl» опубликовало на своём сайте краткий экскурс по основным вехам истории журналистики данных12. По мнению авторов этого обзора, первой из них является 1786 г., когда шотландский инженер и политический экономист Уильям Плейфэр, основатель графических методов и статистики, изобрёл два типа диаграмм: линейчатый график и гистограмму для представления экономических данных.
Тем не менее называть именно эту дату зарождения журналистики данных было бы ошибкой, поскольку Плейфэр не имел к журналистике никакого отношения. Более справедливо считать 1786 г. временем зарождения инфографики.
Инфографика – это графический способ подачи информации, облегчающий восприятие данных большого объёма. Цель инфографики – быстро и чётко преподнести сложную информацию. Инфографика опирается на предположение о том, что человек способен воспринимать визуальную информацию значительно легче и быстрее текстовой. Также благодаря графикам и диаграммам аудитория получает возможность видеть тенденции, не прикладывая для этого дополнительных усилий, что стимулирует познавательные способности зрителя и экономит его время. Именно поэтому роль инфографики как способа подачи материала возрастает пропорционально увеличению объёма больших данных.
История инфографики уходит на 2000 лет назад, когда люди впервые стали использовать табличное представление данных в виде строк и столбцов13. Но лишь в середине XIV века такие данные были представлены в графической форме. Впервые это предложил сделать французский философ, математик и астролог Николай Орезмский. Он первым в Европе использовал координатное изображение на плоскости, по аналогии с географическими координатами. Он предложил покрыть плоскость прямоугольной сеткой и называть широтой и долготой то, что мы теперь называем абсциссой и ординатой.
В XVIII веке произошёл прорыв, когда Уильям Плейфэр изобрёл несколько видов диаграмм, сейчас считающихся основными: диаграммы-линии (графики), круговые диаграммы, столбчатые и линейные диаграммы (или «гистограммы», способ графического представления табличных данных).
Их изобретение было результатом сопутствующих увлечений Плейфэра, который был тесно знаком с участниками известного Лунного общества Бирмингема – неформального кружка, состоявшего из виднейших деятелей британского Просвещения. Взгляды членов кружка оказали влияние на его собственные, что отразилось в книге «Коммерческий и политический атлас», состоявшей из диаграмм, отражавших финансовые и производственные силы Англии.
В своей книге Плейфэр ввел в оборот основные типы диаграмм: линейные и круговые, области, столбчатые диаграммы. Также он положил начало нескольким приёмам, облегчающим понимание закономерностей и процессов, таких как выделение областей цветом, использование наклонов линий для представления трендов и изменений, деление окружности на сегменты, использование фигур разного размера для сравнения показателей14.
Последователями Плейфэера стали английская медсестра Флоренс Найтингейл и французский инж енер Шарль Минар. Графики Плейфэра, несмотря на их революционный характер, лишь постулировали определённые факты. Работы Найтингейл и Минара связаны со статистическим анализом потерь в войнах и имели значительную аналитическую составляющую. Во время Крымской войны 1853-1856-х гг. Найтингейл создала коалицию сестёр милосердия. Под её руководством была перестроена система ухода за ранеными военными, что позволило снизить смертность с 42 % до 2,2 % менее чем за 6 месяцев. По окончании войны она добилась создания в 1857 г. комиссии по проблемам здоровья в армии. В качестве аргументации своей позиции о необходимости реформ Найтингейл представляла свои статистические исследования, результаты которых освещала с помощью диаграмм и графиков. Это удалось ей благодаря давнему увлечению медицинской статистикой. Для реализации своей цели Найтингейл неоднократно выступала перед членами парламента, приводя свои данные о смертности в британской армии и истории санитарии.
Большинство её работ было представлено в форме гребня. Впоследствии такой вид диаграмм стал известен как «петушиный гребень», «полярная диаграмма» или «Роза Найтингейл»15. Такая диаграмма предполагает, что каждая категория данных делится на радиальном графике на равные сегменты. Каждый сегмент удалён от центра прямо пропорционально значению, которое представляет. В первоначальном виде «гребень» Найтингейл представлял собой версию круговой диаграммы, разбитую на 12 секторов, обозначавших месяцы. Каждый сектор был раскрашен к несколько цветов, иллюстрирующих определённый показатель: число раненых, число умерших и др.
Наиболее известная диаграмма Найтингейл называется «Диаграмма причин смертности в армии на востоке», в которой представлено соотношение солдат, погибших от поддающихся профилактике заболеваний, инфекционных заболеваний, ран и других причин в течение промежутка с апреля 1854 по март 1856 г. читаемый контент . Конечным продуктом выступали «сухие» данные, не разбавленные мнением автора. Многие диаграммы Найтингейл распространялись в виде памфлетов в правительстве, парламенте и армии.
Другой человек, повлиявший на развитие инфографики, – современник Найтингейл француз Шарль Минар. Он был автором проектов портов и каналов, преподавателем и топографом. Выйдя на пенсию, он решил применить свои навыки к анализу исторических данных. Он создал более 50 карт, изображавших движение товаров и людей. 29 ноября 1859 г . он опубликовал графическую визуализацию вторжения Наполеона Бонапарта в Россию в 1812 г . Карта о тображала потери французской армии во время войны с Россией, географическое положение и изменение температуры. Она включала в себя стрелки, показывающие перемещение войск. Разная толщина стрелок иллюстрировала численность армии в конкретный момент времени. Легенда карты содержала диаграмму температур. По мнению редакции «Журнала образовательной и поведенческой статистики», работа слала лучшей в своём роде на долгое время
Понятие журналистика данных в освещении американских печатных СМИ
В состав США входит 50 штатов, в каждом из которых выпускается более 1000 газет разного масштаба. Выборка газет проходила следующим образом. Все американские штаты разделены на четыре группы: Западный округ, Средний Запад, Северо-Восток, Юг США. Мы приведём таблицы с газетами, соответствующими штатам. В выборку попали 44 крупнейших газеты крупнейших штатов каждого округа. Некоторые из газет являются крупнейшими сразу в нескольких штатах, но в таблице указан только тот штат, в составе которого находится город , в котором издаётся газета. В самом тексте упоминаются только те газеты, в которых встречается понятие журналистика данных. Также в этом разделе мы проанализируем специфику освещения понятия в американских журналах. В выборку вошли журналы «People», «The Entertainment Weekly», «Time», «Fortune», «Forbes», «Mother Jones» и «The New Republic».
«Casper-Star Tribune». В публикации от января 2018 года Арно Розенфельд рассуждает на тему общественных опросов в СМИ, к которым журналист относится скептически: «СМИ любят опросы и данные105. Различные компании теперь регулярно проводят исследования, выдающие дурацкие результаты, никак не связанные с реальным положением дел». Розенфельд замечает, что эта практика уходит корнями в историю журналистики. В 80-е и 90-е годы газеты вынуждены были «конкурировать с круглосуточными выпусками новостей», что побудило их печатать статьи с большим количеством аналитики. И сейчас журналисты либо добывают информацию из уст чиновников и профессоров, либо «заменяют это объективной правдой опросов и рейтингов». Розенфельд добавляет, что вера журналистов в силу опросов, вероятно, коренится в «точной журналистике», «пионером которой выступил Филип Мейер, и суть которой сейчас воплощается в журналистике данных»106.
Напомним, что Филип Мейер, имя которого упоминается в первой главе нашего исследования, первым использовал мейнфрейм для публикации журналистской статьи, став апологетом «computer-assisted reporting». «Точная журналистика» (от англ. «precision journalism») – метод социальных исследований для поиска и анализа данных107. Автор статьи не уделяет внимание подробному освещению каждого из терминов. Он ставит знак равенства между использованием в журналистском материале опросов и рейтингов и ЖД в целом. Также статья наводит на мысль, что ЖД этими опросами и ограничивается.
«The Seattle Times». В публикации от июня 2012 г. освещается победа газеты на «Data Journalism Awards». Газета получила приз за разоблачение практик Вашингтона финансировать поставки метадона людям, получающим субсидии по здоровью108.
«The Oregonian» не освещает термин и лишь ссылается на один из проектов «FiveThirtyEight» в трёх своих статьях109.
«San Francisco Chronicle». Публикация от сентября 2018 г. освещает запуск проекта «Markup», сайта журналистки Джулии Энгвин и дата-журналиста Джеффа Ларсона. «У репортёров есть возможности использовать силу статистики, чтобы предотвращать общественные беды», говорит Ларсон. Газета отмечает его «десятилетний опыт в дата-журналистике»110.
«Sacramento Bee». Статья от июля 2018 г. знакомит читателей с новым сотрудником газеты Майклом Финчем, который пришёл на должность дата -журналиста. Сам он пишет: «Я считаю, что журналистика данных может помочь читателю увидеть проблемы с другой стороны и показать, как она это делает », и добавляет, что репортёр может совершенствоваться только при наличии контакта с аудиторией, поэтому призывает читателей газеты комментировать и критиковать его будущие работы111.
«Los Angeles Times». О ЖД в газете упоминают лишь вскользь в публикации от августа 2018 г., авторы которой ссылаются на неоднократно упоминавшийся «дата-журналистский сайт FiveThirtyEight»112.
«The Washington Post». Статья от 19 марта 2014 г. написана спустя 2 дня после покупки сайта «FiveThirtyEight» американским кабельным телевизионным каналом «ESPN»113. Её автор, Алисса Розенберг, подробно разбирает проект. Статья наглядно отражает противоречивые настроения относительно ЖД как течения. Она приводит цитату Пола Кругмана из «The Times»: «Вы не можете позволить данным говорить за себя, потому что они этого не могут. Данные не могут прийти на за мену вдумчивости»114. Розенберг цитирует экономиста Тайлер Коуэн, назвавшего проект Нейта Сильвера «слишком поверхностным для информированных читателей и слишком заумным для рядовых»115. Тем не менее, сама Розенберг думает, что у ЖД есть огромный потенциал, в частности, в плане освещения новостей в области культуры.
Том Тоулс в статье от апреля 2014 г. рассуждает на тему журналистики данных и её будущего. Он начинает с утверждения о том, что есть «много способов понять дата-журналистику неправильно, как и сами данные, но это меньшие из проблем»116. Основная проблема, по мнению журналиста, заключается в определении того, какие данные важны, а какие – нет. Он справедливо замечает, что назначение журналистки данных – не в том, чтобы на основе анализа данных построить красивую инфографику, а в том, чтобы рассказать аудитории о тех данных, которые значимы.
Газета оказалась первой в нашем исследовании, осветившей ряд событий из истории журналистики данных многолетней давности. Например, статья от января 2015 года, которая носит название «Удивительная журналистика данных… из 1873 года», освещает публикацию в газете «Toledo Commercial». Газета писала о встрече 18-го Президента США Улисса Гранта и его коллегами с жителями города Толидо.
В газете приводится таблица, в которой в остроумной манере представлены данные о том, сколько детей, девочек и девушек поцеловали за эту встречу сам Президент и три генерала, сопровождавшие его. Репортёр «The Washington Post» показывает, как бы этот пример «инновационной дата -журналистики выглядел сегодня», приводя специально подготовленный график, отражённый на рисунке 12117.
Всего два месяца спустя редактор Ана Суонсон выступает с публикацией «Большой дата-проект, побудивший Линкольна перестроить правительство… в 1848 году». Статья начинается со слов : «мы часто думает о дата -журналистике как об инновации, хотя на деле она существует в течение столетий»118. Суонсон ссылается на публикацию сайта «ProPublica». В ней рассказывается о Хорасе Грили, американском политическом деятеле и медиа-магнате, который в 1848 году решил воспользоваться открытыми записями, чтобы выяснить, не обманывали ли его коллеги государство, оплачивавшее им дорогу из пригорода до столицы, выставляя завышенные счета. Благодаря расследованию он выяснил, что некоторые государственные деятели действительно делали это. К их числу относился и Авраам Линкольн, который заработал таким образом 677 долларов, что на сегодняшний день эквивалентно сумме в 18 700. Суонсон приводит в конце статьи инфографику, подготовленную сайтом «ProPublica».
В апреле 2016 года вышла статья от одного из членов команды «Wonkblog» – подразделения «Post», которое занимается подготовкой дата-журналистского материала. Автор Кристофер Инграхам назвал публикацию «Маленький грязный секрет, о котором дата-журналисты вам не рассказывают»119. В ней он приходит к важному тезису о том, что визуализация данных требует такой же искусности как наука и порой имеет первостепенное значение для того, чтобы контент дошёл до аудитории. Он приводит в пример инфографику, сделанную на основе данных Бюро переписи населения США, которая демонстрирует карту Штатов и показывает, как менялся прирост населения в зависимости от того или иного региона. Инфографика была опубликована на сайте американского благотворительного фонда «The Pew Charitable Trusts»120, распространяющего, помимо всего прочего, новости о политике и государстве. Кристофер раскритиковал инфографику, указав на то, что она не позволяет среднестатистическому читателю понять, в чём ей суть, без объясняющего текста. Виной тому, как пишет Кристофер, однородные цвета, которым помечены разные регионы. Он пишет, что от «таких мелочей в дата-журналистике часто зависит успех целого предприятия»121.
Автор публикации от 9 мая 2016 г. Вёрджел Тэксас обсуждает президентские выборы и прогнозы их результатов. Он вновь ссылается на Нейта Сильвера, создателя «FiveThirtyEight», называя его сайт «дедушкой журналистики данных – или эмпирической журналистики – которая настаивает на том, что скрупулезный математический анализ более объективен и точен, чем доводы капризных учёных». Употребляя термин «эмпирическая журналистика», он ссылается на пост Сильвера в социальной сети «Твиттер»122, в котором тот предложил его в качестве описания деятельности своего сайта и колонки «The Upshot» вместо термина журналистика данных, к которому он «охладел». Тэксас задаются вопросом: научны ли методы, используемые Сильвером?
Понятие журналистика данных в освещении британских интернет-СМИ
«BBC News». Глубокое освещение понятия можно найти в подкасте «The BBC Academy Podcast», посвященном журналистике и технологиям. Выпуск от 20 июля 2017 г. называется «Журналистика данных: важно как никогда?»267. Подкаст освещает беседу представителя департамента BBC по работе с данными Дэниела Вейнрайта, дата-журналиста Джона Уолтона, редактора дата-проектов «The Guardian» Хелены Бенгтссон и упоминавшегося ранее Пола Брэдшоу. В рамках беседы они касаются в основном технических деталей процесса создания контента и компетенций, необходимых успешному дата-журналисту.
BBC сделала особый акцент на работе с данным в своём плане на 2018 год, наняла 12 новых сотрудников в 2017 году, среди которых – дата-журналисты, разработчики, дизайнеры и картографы.
П. Брэдшоу отметил, что хотя термин «дата-журналистика» появился не так давно, само направление не ново, а существует столько же, сколько сама журналистика. То, что действительно появилось недавно – это новый подход к тому, как журналисты обращаются к аудитории. Он отметил, что журналистика становится двусторонней: читатели могут направлять журналистам свои данные, влияя на процесс создания контента. Брэдшоу, который преподаёт журналистику данных в Бермингемском университете, отмечает увеличение спроса со стороны медиа на технические навыки у журналистов.
Х. Бенгтссон заметила, что знания математики или программирования не так важны для дата-журналиста: сама одна знает программирование поверхностно и использует эти навыки максимум один раз в месяц для очистки данных или так называемого «data scraping» – техники извлечения данных из массива, представленного в ином формате. Она считает, что миф о том, что дата-журналист обязательно должен быть программистом, многих отпугивает. На самом деле необходимым навыком является умение работать с электронными таблицами в программе Microsoft Excel на высоком уровне, поскольку это позволяет сохранять все этапы п роцесса работы (при условии, если отдельно письменно фиксировать все шаги) и делать работу над проектом прозрачной для всей команды. Именно это, по мнению Бенгтссон, создаёт доверие в её команде, а доверие – главная ценность ЖД.
Дж. Уолтон отмечает, что у «интересного дата-журналистского материала» нет определённого неизменного рецепта. Он указывает на журналистское клише о том, что «люди любят истории о других людях». Уникальность ЖД, по его мнению, – в том, что она позволяет рассказывать людям «истории» о них самих и каждый раз удивлять.
«На самом деле, журналистика данных – это просто техника», – говорит Пол Брэдшоу268. Продуктом дата-журналистики, по его мнению, может быть и простая «история», основанная на данных, но не содержащая никаких цифр. Бенгтссон утверждает, что была бы рада, если бы в будущем термин «дата-журналистика» отпал, поскольку «это просто журналистика».
Говоря о необходимости осуществлять «фактчекинг», Бенгтссон подчеркивает, что главный помощник в этом – здравый смысл, поскольку чаще всего проблема не в ложных данных, а в том, что они используются журналистом вне исходного контекста. Отвечая на вопрос о том, сколько времени требуется среднестатистическому журналисту на освоение необходимых навыков, Бенгтссон цитирует своего руководителя Эрона Пилхофера, говоря , что на овладение 80 % нужных для работы инструментов и компетенций нужно полдня. Бенгтссон ведёт в «The Guardian» тренинг для сотрудников по навыкам поиска, применения фильтров и подсчёта данных. С этими тремя навыками, по ее мнению, репортёр вполне может назвать себя дата-журналистом. Брэдшоу добавляет, что не существует понятия «история, основанная на данных» («data-story») – есть журналисты, использующие данные для того , чтобы рассказывать «истории». Он также высказывает предположение, что в скором времени дата-журналистов как таковых уже не будет.
«The Huffington Post». Колумнист издания Тэйла Свисс в своей статье «Есть ли у молодых людей ключи от будущего?»269 от мая 2015 г. с волнением пишет о низкой активности молодого поколения в отношении выборов: процент зарегистрированных людей в возрасте от 18 до 24 лет, голосующих регулярно, значительно ниже остальных групп. В том, чтобы заинтересовать и вовлечь их, по мнению Свисс, может помочь журналистика данных, которая «устраняет разрыв между статистикой и словами, позволяя аудитории лучше понять историю». Данные, преподнесённые элегантно с визуальной точки зрения, могут вовлечь молодых людей в обсуждение тем, которые обычно не очень им интересны – таких, как, например, политика.
Журналистка приводит в пример сайт «British Election Study» – академический проект, созданный с целью анализировать результаты голосования в Великобритании. Сайт содержит множество интерактивных графиков и диаграмм, отражающих разного рода статистику по результатам голосования. При всём оптимизме Т. Свисс она, по всей видимости, рассматривает журналистику данных скорее как синоним слова «инфографика».
«The Conversation». Статья от от марта 2016 г. называется «Как дата-журналистика может вовлечь африканцев в участие в опросах и не только». В статье описывается непростая политическая ситуация в африканских странах, жители которых «только учатся отстаивать свои права у государства ». Один из способов повысить гражданскую ответственность и, в частности, вовлечь больше избирателей в процесс голосования заключается в том, чтобы «предоставить им знания». Сделать это, по мнению авторов , можно с помощью ЖД. Ссылаясь на «Пособие по журналистике данных», они говорят, что «визуализация для журналистики данных – то же, ч то и бензин для машины». Они рассказывают, что визуализация помогает рассказать о сложных для понимания данных просто и наглядно.
Авторы пишут о том, что в 22 африканских странах проходят выборы, и СМИ снабжают аудиторию низкокачественным анализом избирательных кампаний – главным образом потому, что в новостном сюжете трудно отразить все политические и социальные проблемы, освещаемые этими кампаниями. Африка должна использовать то, что успешно работает в США: журналистику данных. ЖД может помочь Африке не только в вопросах политики и выборов, но и в социальных проблемах. Утверждая это, авторы ссылаются на дата-журналистский материал «The Guardian», отражающий число жертв, убитых полицейскими270. Они также отмечают, что есть удачные африканские визуализации, приводя в пример большую работу экономиста Макса Розера, иллюстрирующую социальный и экономический прогресс
Журналисты «The Conversation» приводят пример визуализации Розера. Финальный абзац статьи, озаглавленный говорящим словосочетанием «Бесконечные возможности», является удачным эмоциональным резюме: «Нет предела вариантам использования таких визуализаций. Журналисты могут отслеживать доступ к энергии, распределять доходы домашних хозяйств и информацию об ожидаемой продолжительности жизни и рождаемости. Практически любые данные, которые помогают повысить социальную и политическую осведомлённость граждан, могут быть визуализированы. И серьезное освещение сложных вопросов является частью ответственности журналистов – помогают ли они людям решать, за кого голосовать, или раскрывает прецеденты коррупции в частном секторе»272.
Публикация от июля 2017 г. называется «Не фейковые новости: популярные медиа всё ещё могут влиять на социальные перемены». Авторы рассуждают о фейковых новостях и о способах борьбы с ними. Ссылаясь на материал «Unfounded» газеты «The Globe and Mail» (рассмотренный нами в начале главы), журналисты «The Conversation» называют его «прогрессивным» и «проливающим свет на проблему».
Специфика освещения понятия журналистика данных в российских интернет-СМИ
В список самых популярных интернет-СМИ России по версии «MediaMetrics» входят: «RT», «РИА Новости», «Lenta.ru», «Life.ru», «РЕН ТВ», «Московский комсомолец», «Kazanfirst», «Российская газета», интернет-газета «Znak», «Вести.ru», «РБК», сайт телеканала «Звезда», «Коммерсантъ», «Ya62.ru», «РИА URA», «Известия», «ТАСС», «Gorobzor.ru», «Новая газета », сайт телеканала «НТВ», «Ведомости», «Readovka», «Аргументы и факты», портал «ProГород», «Башинфорум.рф», «ЭХО Москвы», сайт телеканала «Дождь», «Stolica-s.su», информационное агентство «БНК», «LipetskMedia.ru», «360 ТВ», «Петрозаводск говорит», информационный портал «Улправда», деловая газета «Взгляд.ру», сайт телеканала «Пятый канал», «МОЁ! Онлайн», «ТИ@», «Столица на onego.ru», «Провинция.ру», «StarHit», информационное агентство «NewsFront», «Газета.ru», «UfacityNews.ru», «Bash News», «Царь Град», «VSЁ42.RU», «:Daily», «Tverigrad.ru», «Брянские новости», информационное агентство «Комиинформ». Рейтинг312 составлен на основе анализа переходов пользователей на сайт каждого СМИ.
Несмотря на то что информационное агентство «РИА» стало первой организацией в России, опубликовавшей Пособие по журналистике данных осенью 2012 года, разместив его в свободном доступе в библиотеке своего Корпоративного учебного центра, публикаций, освещающих это понятие, нет. Тем не менее, на сайте ЦСМИ (Центра стратегических разработок), который является частью РИА, можно найти материал от марта 2013 г., посвящённой ЖД. Центр социальных и медийных исследований – платформа РИА, сотрудники которой проводят опросы в социальных сетях по общественно-политическим вопросам313. Статья Т.А. Ларот, упоминавшаяся нами в параграфе 1.2.2., рассказывает о том, что в виду роста информации в XXI в. концепция журналистики меняется. Ценность журналиста тем выше, чем успешнее он способен находить и интерпретировать данные. Ларот пишет: «многие СМИ начинают работать с цифрами и базами данных и буквально находить в них истории уже сейчас. Это явление получило название «журналистика данных» («data journalism» или «data driven journalism»)»314. Публикация рассказывает, что принцип ЖД заключается в построении новости вокруг данных как таковых, а источник подобного контента – открытые базы данных. В качестве примера приводится материал «The New York Times» об урагане Сэнди. Ларот пишет: «Многослойная карта, интерактивная хронология событий (таймлайн) — все это тоже журналистика данных»315. Она цитирует И.В. Бегтина: «Иногда журналистика данных — это журналистика без журналистики в традиционном понимании этого слова»316. Автор отмечает, что источники контента дата-журналистов – базы данных, которые накоплены в различных государственных информационных системах». Она приводит в качестве примера российского проекта статьи в журнале «Русский Репортёр», тем не менее, отмечая, что их нельзя назвать журналистикой данных в классическом, западном понимании термина. Ларот называет их расследованиями, основанными на анализе данных.
«Lenta.ru». Публикация от июля 2013 г. содержит интервью журналиста «Lenta.ru» с главой отдела интерактивной журналистики «The New York Times» (на тот момент) Э. Пилхофером, который посетил Москву по случаю форума «Медиа будущего». В интервью Пилхофер рассказывает о том, как пришёл в редакцию, «занимавшись тем, что в США называется computer-assisted reporting »317 и проделал путь до создания собственного отдела. Отдел Пилхофера занимается анализом и обработкой данных, но производимый контент изобилует текстом и классическими «историями». Примером может служить материал о стоимости различных медицинских операций в США, о котором упоминается в статье. В публикации от августа 2018 г . авторы освещают дискуссию «Как новые технологии меняют государство», модератором которой выступала руководитель программы «Журналистика данных» (на тот момент) в ВШЭ В.С. Бережная. Суть термина не раскрывается318.
Интерес представляет публикация от сентября 2013 г., посвящённая журналистике данных и политическому деятелю А.А. Навальному. Авторы пишут, что Навальный стал известен благодаря тому, что одним из первых в России стал заниматься журналистикой данных, анализируя информацию, выложенную в открытом доступе. Авторы пишут, что «журналистика данных — термин, крайне распространенный на Западе и пока мало известный у нас»319 и «в целом российская журналистика только пробует свои силы в новом методе»320. Авторы утверждают, что А.А. Навальный популяризировал журналистику данных в интернет-среде благодаря тому, что тщательно проверял информацию. Далее они заявляют, что успех Навального вдохновил многих блогеров, которые тем не менее были не так профессиональны и зачастую не уделяли внимания проверке отрытых данных, которые находили в сети. В качестве подтверждающего примера они приводят статью журналиста Евгения Левковича в журнале «Rolling Stone» о дочери министра промышленности Д.В. Мантурова, содержащей не проверенные и не доказанные сведения о его доходах321. Таким образом, авторы публикации справедливо указывают на одну из важнейших особенностей ЖД: достоверность данных, которые тщательно проверяются до этапа создания материала. Однако авторы никак не характеризуют контент дата -журналистики и процесс его создания. Они не упоминают про инфографику и инструменты визуализации, которая, как мы выяснили, является важной частью создания дата-журналистского контента. Таким образом, они освещают ЖД как «метод», предполагающий создание журналистского материала на основе открытых данных. Если опираться на рассмотренные нами в первой главе характеристики ЖД, это определение нельзя назвать полным, однако оно указывает на критически важную характеристику ЖД.
Последующие публикации освещают форум «Медиа будущего», рассказывая, что на нём присутствовали редактор отдела журналистики данных в «BBC» Белла Харрел и консультант по журналистике данных «Deutsche Welle» Мирко Лоренц. Суть термина не раскрывается322.
«Znak.com». Две публикации, сделанные в феврале и марте 2016 г., освещают первый в России хакатон по журналистике данных, информационным партнёром которого выступало издание. Издание так пишет о термине: «Дата-журналистика — это журналистика данных. В интернете есть большое количество открытых данных: статистики, цифр, документов, публикаций и т. п., которые можно разными способами изучать, анализировать, интерпретировать, объяснять и представлять людям в виде журналистских материалов (будь то статьи, фильмы, инфографика или всё вместе)»323. Далее автор статьи рассказывает о работах участников хакатона, большинство из которых представляли собой созданные на платформе Tilda (конструктор сайтов324) страницы с инфографикой и текстом. Как мы видим, автор публикации не даёт точное определение понятию журналистика данных, однако учитывает её главную особенность: контент производится на основе анализа открытых данных. Тем не менее, авторы, очевидно, предполагают, что контент ЖД может быть представлен в любом виде, даже в виде фильма.