В блоге Гугл интересный обзор текущего состояния журналистики данных [1]. Что характерно, исследование было довольно обстоятельно, они сделали 56 глубоких интервью и в 900 ньюсрумах в 4-х странах провели опросы.

Главный тезис - теперь "Дата журналистика" это и есть журналистика.

Главные выводы:
- 14% журналистов используют данные ежедневно
- 42% журналистов используют данные не менее 2-х раз в неделю
- более 50% журналистов не считаю что журналистика данных требует специальных навыков
- а среди журналистов работающих в области технологий таких более 70%
- более 50% респондентов указали что у них есть журналисты работающие именно с данными (dedicated data journalists)
- более всего журналистика данных используется для визуализаций связанных с политикой и с финансами
- более 2/3 дата историй во Франции создаются не дольше 1 дня
и так далее.

Подробнее можно узнать в отчете в PDF [2].

Ссылки:
[1] https://www.blog.google/topics/journalism-news/data-journalism-2017/
[2] https://newslab.withgoogle.com/assets/docs/data-journalism-in-2017.pdf

#opendata #opengov #datajournalism

О том как на базе данных делают работу исследователи-журналисты данных в публикации Paul Bradshow [1]

Он разбирает 4 истории:
1. Анализ 300 тысяч песен из MusicNotes и выявление певцов с наиболее широким диапазоном голосом и публикация в The Mirror [2]
2. She Giggles, He Gallops (Она хихикает, он скачет). Гендерные диалоги в фильмах [3] , исследование Julia Silge с анализом более 2000 диалогов из фильмов с выявлением гендерных стереотипов.
3. Исследование BuzzFeed по теннисным матчам [4]
4. ... и работа David Robinson о том как и кто публикует твиты Дональда Трампа [5], вплоть до выявления времени когда больше вероятности что твит написал он сам и когда, наоборот, пишут его помощники.

И у того же Paul Bradshow есть отличная публикация о том как делать красивые графики прямо в тексте используя шрифт AtF Spark [6]. Я пока не видел ни одного российского издания которое бы его использовало. Так что это может быть забавной фичей. Подробнее о шрифте и его создателях у них на сайте [7]

Ссылки:
[1] https://medium.com/@paulbradshaw/introducing-computational-thinking-to-journalists-23d7c260ef16
[2] https://www.mirror.co.uk/news/uk-news/singer-best-vocal-range-uk-4323076
[3] https://pudding.cool/2017/08/screen-direction/
[4] https://www.buzzfeed.com/johntemplon/how-we-used-data-to-investigate-match-fixing-in-tennis?utm_term=.xyqaBVVBXJ#.jxYYaMMaXp
[5] https://varianceexplained.org/r/trump-tweets/
[6] https://medium.com/@paulbradshaw/how-to-use-the-atf-spark-font-to-create-charts-with-just-text-6925b978fed3
[7] https://aftertheflood.co/projects/atf-spark

#opendata #datajournalism

К вопросу о медиастартапах. Шведский Newsworthy https://www.newsworthy.se мониторят кучу статистических данных Евросоюза и генерят новостные лиды.

Тоже дата журналистика с элементами робожурналистики, с той лишь разницей что они не текст финальный создают, а значительно облегчают поисковые возможности.

Кстати создать такой сервис в России можно, даже не супер сложно на самом деле, но покупателей на него будет 5-10 изданий, в основном федерального значения и рынок совсем скромный. Так что у нас в можно запускать это скорее как некий in-house проект.

Другой интересный проект - это нидерландский LocalFocus https://www.localfocus.nl/en/ по созданию интерактивной инфографики с данными. Они так и пишут что превращают данные в истории.

#opendata #ddj #datajournalism

Дата журналистам на заметку.

1. Заходите на сайт Газпроммежрегионгаза в раздел "Крупнейшие должники за газ"
https://mrg.gazprom.ru/implementation/spisok-dolzhnikov/

2. Парсите данные любым удобным Вам образом и превращаете в CSV или JSON где у Вас должны быть поля:
- наименование организации должника
- сумма задолженности
- наименование субъекта федерации
- наименование федерального округа в который субъект федерации входит

3. Открываете Википедию (или Wikidata) и скачиваете таблицу с населением страны по субъектам https://ru.wikipedia.org/wiki/Население_субъектов_Российской_Федерации

4. Открываете Википедию (или Wikidata) и скачиваете таблицу ВРП по субъектам https://ru.wikipedia.org/wiki/Список_субъектов_Российской_Федерации_по_валовому_продукту

5. На этих данных считаете рейтинги:
- субъектов по общей задолженности
- субъектов по задолженности на 1 человека
- субъектов по задолженности к ВРП

6. Аналогично для федеральных округов

7. Полученные цифры визуализируете любым удобным Вам образом

8. Вуаля! Отдавайте результат в любое федеральное издание, особенно в те которые сейчас активно чморят власти Московской области.

Потому что кто будет анти-лидером рейтинга я уже вам как бы подсказал.
#datajournalism #ddj #opendata

New York Times выложили в открытый доступ материалы по обучению журналистов дата-журналистике [1], со всеми материалами и датасетами [2]. Неплохой курс/тренинг, очень практичный, про работу с таблицами, очистку данных, брейншторм на данных и так далее.

Такой гайд был бы хорош и на русском языке. Благо материалов предостаточно.

Ссылки:
[1] https://www.niemanlab.org/2019/06/the-new-york-times-has-a-course-to-teach-its-reporters-data-skills-and-now-theyve-open-sourced-it/
[2] https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1ZS57_40tWuIB7tV4APVMmTZ-5PXDwX9w

#opendata #ddj #data #datajournalism

Для тех кому долго самостоятельно искать тот слив из банка на каймановых островах, вот прямая ссылка [1]. Он там под кодом "Sherwood"

Только помните - там 2 терабайта. Для опытного специалиста это несколько часов работы, для неопытного может занять месяцы. Для современного журналиста расследователя это должно быть по силам, а если чувствуете что "сложно это всё", то срочно беритесь за журналистику данных.

Ссылки:
[1] https://ddosecrets.com/data/corporations/

#leaks #data #datajournalism

Роботизированная журналистика иногда пугает журналистов, но она, скорее про автоматизацию чернового труда и избавление этой профессии от чернорабочих рерайтеров. Хотя ещё и неизвестно станет ли профессии лучше от роботизации этого рерайта.

А вот технологические стартапы близкие к этой области возникают, хотя и часто называются по другому. Например, Ax Semantics [1], германский стартап по автоматизации копиратинга. Привлекли неизвестную сумму от 6 инвесторов [2] и продают сервис автоматизации отчетов, написания тестов, описания продуктов и так далее.

На самом деле такие авто-пишущие продукты наиболее востребованы именно в написании текстов для потребителей с описанием товаров.

Поэтому журналистам пока опасаться стоит гораздо меньше чем рядовым копирайтерам. Но в The Stuttgarter Zeitung уже автоматизируют с их помощью спортивные обзоры и обзоры качества воздуха, развивая у себя робожурналистику [3]

Ссылки:
[1] https://en.ax-semantics.com/
[2] https://www.crunchbase.com/organization/ax-semantics
[3] https://en.ax-semantics.com/portfolio/stuttgarter-zeitung

#opendata #data #robojournalism #datajournalism #germany #startups

Data Journalism Handbook [1] книга о журналистике данных за авторством Liliana Bounegru и Jonathan Gray выйдет в конце марта 2021 года, а пока доступна для предзаказа.

Значительная её часть и ранее была доступна онлайн [2] на DataJournalism.com вместе с другими курсами и руководствами созданными в European Journalism Centre при поддержке Google News Initiative

Ссылки:
[1] https://www.aup.nl/en/book/9789462989511/the-data-journalism-handbook
[2] https://datajournalism.com/read/handbook/two

#datajournalism #data

Для тех кто очень любит расследования, но не всегда имеет нужные инструменты под рукой Aleph Data Desktop [1] [2] изначально создано для проекта Aleph с данными расследований OCCRP, а также само по себе является простым инструментом построения диаграм взаимосвязей разных сущностей. Удобный и бесплатный инструмент не только для тех кто занимается цифровым дознанием на общественных началах, но и тем для кого это профессиональная деятельность. Инструмент не идеальный, очень простой, всё ещё в разработке, но быстрого описания кейсов более чем удобный.

С тем как развивается стек инструментов OCCRP я бы даже предположил что через 2-3 года их инструменты начнут использовать в правоохранительных органах как базовый инструментарий.

Хорошая тема для мероприятий - это совместно превращать в инфографику расследования в виде текстов.

Ссылки:
[1] https://github.com/alephdata/datadesktop
[2] https://docs.alephdata.org/guide/building-out-your-investigation/network-diagrams

#opendata #opensource #datajournalism

Ко дню открытых данных завершилось голосование по Moscow Dataviz Awards 2021 [1] это ежегодная международная премия за достижения в области инфографики, визуализации данных и дата-арта.

Посмотрите на победителей, достойны не только они, но и огромное число других заявок. Лично я особенно рад что эта премия стала международной, много заявок было и из других стран.

О победителях подробнее в блоге Максима Осовского в Facebook [2]

Ссылки:
[1] https://moscowdatavizawards.com
[2] https://www.facebook.com/osovskiy/posts/10221955712660074

#opendata #dataviz #datajournalism #moscow #awards

Вышла свежая редакция The Data Journalism Handbook [1] руководства для дата-журналистов по работе с данными. Книга хорошая для начинающих и полезна для продолжающих, состоит из десятков статей о том как работает дата журналистика, стандартах, инструментах и многом другом.


Ссылки:
[1] https://lilianabounegru.org/2021/03/23/data-journalism-handbook/

#data #datajournalism #opendata

Census Mapper - проект по визуализации переписи США 2020 года [1], позволяет узнать подробные данные и изменения в расовом составе по каждому отдельному графству (аналог российского муниципалитета). Проект создавался Big Local News и Pitch Interactive за счёт гранта Google News Initiative.

Проект наглядный, не первый такой в мире, мне в вспоминается что в прошлом разного рода похожие проекты были в Канаде и Австралии, но это не отменяет самого факта возможности наглядной визуализации переписи.

Ссылки:
[1] https://censusmapper.biglocalnews.org

#opendata #infographics #datajournalism

В рубрике интересные наборы данных.

Политический журналист Derek Willis в течение нескольких лет заходил на сайты всех кандидатов в конгрессмены и партийных комитетов связанных с выборами и заполнял формы подписки на письма на специально созданный для этого email адрес. В итоге у него накопилась база в 100 000+ писем общим объёмом более 673 мегабайт. Об этом он пишет у себя в блоге [1] и выложил всю базу в открытый доступ [2] предварительно забрав её с помощью Google Takeout.

Забавный эксперимент который можно повторить и в наших реалиях, например, подписавшись на рассылки российских "инфоромалов" или разного рода религиозных групп или тех же кандидатов в депутаты/кого-там-ещё-выбирают и так далее.

Ссылки:
[1] https://createsend.com/t/t-97F63A7D578A8F0B2540EF23F30FEDED
[2] https://political-emails.herokuapp.com/emails

#opendata #datasets #email #politicaljournalism #datajournalism

Не могу не поделиться мыслями о том тяжкий груз незавершённого - это то что лично меня, и наверняка, не только меня преследует регулярно. Из 20 проектируемых проектов, до создания доходит 5, а до публикации 1-2 и так регулярно, во всяком случае когда жизнь чаще построена не в продуктовом, а в проектном смысле.

За эти годы я сам и наша команда чего только не проектировала:
- многочисленные порталы данных
- систему сбора муниципальной статистики из всевозможных источников
- систему аналитически и мониторинга некоммерческого сектора
- агрегатор новостных лент из источников где нет новостных лент
- систему сбора информации о деятельности и площадках работы лоббистов
- систему сбора активности и голосований депутатов
- мониторинг нефтегазовых доходов бюджета, компаний и тд
- аналитику по государственным информационным системам и их структуре
- систему сбора данных из неструктурированных источников
- систему мониторинга принятых НПА и проектов НПА

И ещё многое другое.

Проблема в том что многие из проектов не переживает стадию проектирования и почти всегда упираются в отсутствие ключевых данных или отсутствие институциональной среды. К примеру, доходы нефтегазового бюджета и прозрачность этой сферы - это тема любой нормальной политической партии. Но, в России, как бы сейчас нет политики в общепринятом (нормальном) понимании.

Или мониторинг НПА, очень понятная и нужная задача для любых лоббистких задач, не обязательно дурных. Проблема в том что её невозможно сделать хорошо без рисков вскрытия коррупции и много чего другого. И так далее. Общественные проекты на данных находятся между Сциллой резкой оппозиционности, Харибдой прогосударственной обессмысленности. Проекты вроде Госзатрат существуют скорее как исключение, с кучей ограничений, например, отсутствия реальной подсветки коррупции и нарушений, хотя делать это и возможно, но сложно управлять возникающей от этого публичной ситуацией.

Приведу пример, есть проект Открытые НКО, сейчас недоступен, мы скоро его восстановим, с базой по всем НКО, на базе ЕГРЮЛ, реестра субсидий, госконтрактов и их отчетности.

В реальности у нас примерно в 5-6 раз больше данных по тем же НКО. Как внешних источников данных, так и аналитики на имеющихся. Например, НКО холдинги (РПЦ, ДОСААФ и др.), гендерная структура, помощь от гос.ва во всех формах, образовательные и иные лицензии и ещё много чего. Но, в итоге, кто аудитория? Минюст с карательными функции в отношении НКО? Оппозиционные СМИ признанные инагентами? НКО сообщество?

Нет, увы, главный кризис использования открытых данных в общественных целях и, отчасти это и кризис журналистики данных, выборе между политизацией и бессмысленностью (жёсткой самоцензурой).

Вот такие мысли, пока без ответов что делать в сложившейся ситуации.

#thoughts #datajournalism #russia #dataprojects

Как сохранить журналистику данных

Зачем медиа и новостным СМИ позаботиться об цифровом сохранении собственных материалов? Профессор Бахарех Херави (Bahareh Heravi) изучает возможности цифрового архивирования и сохранения динамического контента, созданного в дата-журналистских материалах. В основном это интерактив и визуализации данных. Самые частые проблемы:

1. Динамические визуализации данных являются «сложными цифровыми объектами», что значит — такой контент не может быть охвачен существующими инструментами и методами архивирования.
2. Сервисы визуализации данных могут внезапно закрываться, а доступ к контенту, созданному с помощью них, затем теряется.
3. Существуют зависимости, лежащие в основе визуализации, такие как конкретные языки программирования, библиотеки, базы данных, хостинговые платформы и разные сервисы (Flash Player), которые со временем устаревают и не поддерживаются создателями.

Все это затрудняет использование материалов дата-журналистики в исторической ретроспективе. Подробнее о том, какие решения предлагает Бахарех Херави для сохранения сложного динамического контента, узнайте в этой статье: https://datajournalism.com/read/longreads/how-to-save-data-journalism

Дополнительно научная статья «Preserving Data Journalism: A Systematic Literature Review»: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17512786.2021.1903972

#datajournalism #digitalpreservation #digitalarchive

В рубрике полезных инструментов для обработки данных VisiData [1]. Это весьма популярный в ограниченных кругах открытый продукт по просмотру и обработке данных через визуальный текстовый интерфейс. Такие инструменты ещё называют TUI (Text User Interface). Для кого-то это будет напоминать утилиты вроде Dos Navigator / Norton Commander / Vim и ещё огромное число утилит для Unix / DOS. А сейчас это вновь набирающее оборот явление, можно сказать что переоткрываемое.

VisiData позволяет просматривать файлы и базы данных делая запросы, листая результаты и предоставляя возможность обрабатывать строки и колонки с данными. Плюс он там ещё может считать статистику по файлам, строить гистограммы и ещё много чего.

Хорошая утилита, как по мне. Идет, почти, вровень с open refine когда дело касается обработки данных (data wrangling / refining).

Как и все подобные GUI / TUI инструменты он, в первую очередь, полезен тем кто решает задачи обработки данных без программирования. Например, дата-журналистам и аналитикам.

Ссылки:
[1] https://github.com/saulpw/visidata

#data #datatools #dataengineering #datajournalism #datawrangling #opensource