Priručnik za data novinarstvo 1.0
Loading

The Guardian Datablog: nemiri u UK

U ljeto 2011. UK je zadesio val nemira. U to vrijeme su političari tvrdili da te akcije nisu povezane sa siromaštvom, i da su osobe koje pljačkaju jednostavno kriminalci. Pored toga, premijer i vodeći političari konzervativci su optužili društvene medije da su izazvali nemire, da je inicijativa pokrenuta na njihovim platformama i da su nemiri organizovani preko Facebooka, Twittera i Blackberry Messengera (BBM). Neki su pozivali na privremeno gašenje društvenih medija. Budući da vlada nije pokrenula istragu o uzroku nemira, The Guardian je, u saradnji sa London School of Economics, pokrenuo revolucionarni projekat Čitanje nemira kako bi se pozabavio tom problematikom.

Figure 16. Nemiri u UK: svi verifikovani incidenti (the Guardian)

Novine su u velikoj mjeri koristile data novinarstvo kako bi javnosti omogućile da bolje razumije ko stvara nemire i zašto. Također, radili su i sa drugim timom akademskih stručnjaka, predvođenih profesorom Robom Procterom sa Univerziteta u Mančesteru, kako bi bolje razumjeli ulogu društvenih medija, koje je i sam The Guardian koristio u svojim reportažama o nemirima. Tim Čitanje nemira je vodio Paul Lewis, urednik na posebnim projektima magazina The Guardian. Za vrijeme nemira, Paul je izvještavao sa prvih linija iz gradova širom Engleske (najviše preko svog korisničkog računa na Twitteru, @paullewis). Drugi tim je radio na 2,6 miliona tweetova koje im je donirao Twitter. Glavni cilj ovog rada na društvenim medijima je bio da se vidi kako glasine kruže na Twitteru, koje funkcije imaju različiti korisnici/učesnici u propagiranju i širenju informacija, da li se platforma koristi za podsticanje nemira i da se ispitaju drugi oblici organizovanja.

Kada su u pitanju korištenje data novinarstva i vizualizacija podataka, korisno je napraviti razliku između dva ključna perioda: period samih nemira i način na koji su podaci pomogli da se ispričaju priče dok su se nemiri dešavali; i period mnogo intenzivnijih istraživanja u sklopu kojih su dva tima stručnjaka sarađivala sa The Guardianom na prikupljanju i analiziranju podataka, te pisanju detaljnjih izvještaja na osnovu rezultata istraživanja. Rezultati prve faze projekta Čitanje nemira su objavljeni u sedmici početkom decembra 2011., kada se o ovome intenzivno izvještavalo. Ispod se nalaze neki ključni primjeri kako se data novinarstvo koristilo za vrijeme oba navedena perioda.

Prva faza: nemiri uživo

Koristeći jednostavne mape, The Guardianov data tim je pokazao potvrđene lokacije nemira i, njihovim kombinovanjem sa podacima o siromaštvu, počeli pobijati tvrdnje političara da nemiri nisu povezani sa siromaštvom. U oba ova primjera su korišteni lako dostupni alati za mapiranje, a u drugom primjeru su podaci o lokacijama događaja kombinovani sa drugim setovima podataka kako bi se otkrile i neke druge veze.

Vezano za korištenje društvenih medija za vrijeme nemira (u ovom slučaju Twittera), novine su kreirale vizualizaciju hashtagova vezanih za nemire koji su se koristili u ovom periodu. Ovo je pokazalo da je Twitter uglavnom korišten za reagovanje na nemire, a ne za organizovanje ljudi za pljačkanje, te da je najveći porast popularnosti imala spontano pokrenuta kampanja za čišćenje ulica za vrijeme nemira, #riotcleanup .

Druga faza: Čitanje nemira

Kada su novine objavile rezultate višemjesečnog intenzivnog istraživanja i bliske saradnje sa dva tima akademskih stručnjaka, dvije vizualizacije su se istakle i o njima se naširoko raspravljalo. Prva, kratki video, pokazuje rezultate kombinovanja poznatih mjesta gdje su se održavali nemiri i adresa učesnika, te pokazuje takozvano ˝kretanje nemira˝. Novine su za to sarađivale sa stručnjakom za mapiranje prijevoza, ITO World, kako bi napravili model najvjerovatnije rute po kojoj su učesnici nemira putovali na putu ka različitim lokacijama, naglašavajući različite obrasce za različite gradove gdje su pojedinci prelazili duge destinacije.

Druga se bavi načinima na koji su se glasine širile na Twitteru. U dogovoru sa timom akademskih stručnjaka, dogovoreno je da se analizira sedam glasina. Tim je zatim prikupio podatke vezane za svaku od glasina i osmislio raspored kodiranja koji je kodirao svaki tweet prema četiri glavna koda: ljudi jednostavno ponavljaju glasinu (iznose tvrdnju), odbijaju je (iznose protutvrdnju), dovode je u pitanje (pitaju) ili samo komentarišu (komentar). Svi tweetovi su kodirani trostruko i rezultate je vizualizirao Guardianov tim za interaktivne aplikacije. The Guardianov tim je kasnije pisao o tome kako su izgradili vizualizaciju.

Ono što je impresivno kod ove vizualizacije je činjenica da jasno prikazuje ono što je teško opisati, a to je viralna priroda glasina i kako se njihov životni ciklus odvija tokom vremena. U nekim od ovih glasina evidentna je uloga mainstream medija (naprimjer, demantuju ih ili potvrđuju jednako brzo kao i vijesti), kao i korektivna priroda samog Twittera u borbi protiv glasina. Vizualizacija nije samo uveliko pomogla pri pričanju priča, već je dala i uvid u to kako glasine funkcionišu na Twitteru, što je pružilo korisne informacije o tome kako se nositi sa budućim događajima.

Iz zadnjeg primjera je primjetna snažna sinergija između novina i akademskog tima koji je sposoban za detaljnu analizu 2,6 miliona tweetova o protestima. Iako je akademski tim izgradio set posebno proizvedenih alata kako bi odradili analizu, sada rade na tome da ih u dogledno vrijeme učine dostupnim svim onima koji žele da ih koriste, istovremeno osiguravajući i sebi osnovu za analizu. Zajedno sa objašnjenjima procesa koje je pripremio Guardianov tim, ovo predstavlja korisnu studiju slučaja kako se analiza društvenih medija i vizualizacija mogu iskoristiti za pričanje jedne tako bitne priče.

Farida Vis, University of Leicester