Priručnik za data novinarstvo 1.0
Loading

Data novinarstvo u perspektivi

U avgustu 2010. moje kolege iz Evropskog centra za novinarstvo (EJC) i ja smo organizovali prvu (barem tako mislimo) međunarodnu konferenciju o data novinarstvu u Amsterdamu. U to vrijeme se o ovoj temi nije mnogo raspravljalo i samo se za nekoliko organizacija znalo da rade u ovom polju.

Jedan od velikih koraka za popularnost termina ´data novinarstvo´ desio se kada su medijske organizacije kao što su Guardian i The New York Times obradile ogromne količine podataka koje je objavio Wikileaks. Otprilike u to vrijeme, termin se počeo masovno koristiti (zajedno sa ´kompjuterski potpomognuto izvještavanje´) za novinare koji koriste podatke da poboljšaju svoje istraživačke priče i detaljno istražuju određenu temu.

Razgovarajući sa iskusnim data novinarima na Twitteru, čini se da jedan od najranijih primjera onoga što danas nazivamo data novinarstvom datira iz 2006. Tada je Adrian Holovaty, osnivač EveryBlock-a, informacijskog servisa koji korisnicima omogućava da saznaju šta se dešava u sredini u kojoj žive, pa čak i u njihovom naselju, objavio kratki esej pod nazivom ˝Šta novinski sajtovi u osnovi moraju promijeniti˝, u kojem tvrdi da novinari, pored tradicionalnog "velikog komada teksta", trebaju objavljivati i struktuirane strojno čitljive podatke.

Naprimjer, recimo da novine objavljuju priču o lokalnom požaru. Zahvaljujući tehnologiji, čitaoci je mogu pročitati na svom mobitelu. Sve je to fino i folirantski. Bravo za tehnologiju! Ali ja zapravo želim da istražujem sirove podatke vezane za tu priču, jedan po jedan, sa svim značajkama, i želim infrastrukturu koja će mi omogućiti da sve detalje vezane za taj požar uporedim – datum, vrijeme, mjesto, žrtve, broj vatrogasne stanice, udaljenost od vatrogasne stanice, imena i godine iskustva vatrogasaca koji su došli na lice mjesta, koliko je vremena vatrogascima trebalo da stignu na lice mjesta – sa podacima o požarima koji su se desili prije i poslije, kada god to bilo.

Ali, po čemu se ono razlikuje od drugih oblika novinarstva koji koriste baze podataka ili kompjutere? Kako – i u kojoj mjeri – se data novinarstvo razlikuje od drugih oblika novinarstva koje smo do sada imali?

Kompjuterski potpomognuto izvještavanje i precizno novinarstvo

Upotreba podataka da bi se poboljšalo izvještavanje i dala struktuirana (ako ne i čitljiva uz pomoć mašina) informacija javnosti ima dugu historiju. Možda najbliže onome što mi danas zovemo data novinarstvo jeste izvještavanje uz kompjutersku podršku ili CAR, prvi organizovani, sistematični pristup korištenju kompjutera kako bi se prikupili i analizirali podaci za unapređenje vijesti.

CAR je prvi put korišten 1952. na CBS-u da za predviđanje rezultata predsjedničkih izbora. Od 1960-ih (uglavnom istraživački i američki orijentisani) novinari traže da nezavisno prate moćnike analiziranjem javno dostupnih podataka uz pomoć naučnih metoda. Zagovarači kompjuterski potpomognutih tehnika, poznatih i kao novinarstvo u službi javnog interesa, zahtijevali su da se otkriju trendovi, razbiju uvriježena mišljenja i otkriju nepravde koje su počinile vlasti i privatne kompanije. Naprimjer, Philip Meyer je pokušao opovrgnuti napise o neredima u Detroitu 1967. godine i pokazati da nisu samo manje obrazovani južnjaci učestvovali u njima. Priče Bill Dedmana pod nazivom „Boja novca“ iz 1980-ih otkrile su sistematski rasnu osnovu politike kreditiranja velikih financijskih institucija. U svom članku „Šta je krenulo po zlu“, Steve Doig je zahtijevao da se analiziraju obrasci štete nastale kao posljedica uragana Andrewa ranih 1990-ih kako bi se shvatio utjecaj loše politike urbanističkog razvoja i gradnje. Data novinarstvo je donijelo veliku društvenu korist, a novinarima koji se njime bave poznate novinarske nagrade.

Kako bi se opisao ovaj način sakupljanja informacija, ranih 1970.-ih godina nastao je izraz precizno novinarstvo: primjena metoda istraživanja društvenih i bihevioralnih nauka za potrebe novinarstva (iz Novo precizno novinarstvo Philipa Meyera). Precizno novinarstvo zamišljeno je kao praksa glavnih medijskih institucija, odnosno profesionalaca koji su obučeni u novinarstvu i društvenim naukama. Ova vrsta novinarstva rođena je kao odgovor na novo novinarstvo, formu novinarstva koja je pri izvještavanju koristila tehnike fikcije. Meyer ukazuje na to da su naučne metode prikupljanja podataka ono što je potrebno novinarstvu kako bi se postigla objektivnost i došlo do istine.

Precizno novinarstvo se može shvatiti kao reakcija na neke od često spominjanih neadekvatnosti i mana: ovisnost o saopštenjima za javnost (kasnije nazvana churnalism), predrasude prema zvaničnim izvorima, itd. Mayer uzrok ovome vidi u nekorištenju naučnih tehnika i metoda kao što su ankete i upotreba javnih arhiva. Precizno novinarstvo se 1960-ih koristilo da bi se predstavile marginalizirane grupe i njihove priče. Kako kaže Meyer:

Precizno novinarstvo bilo je način da se prošire novinarski alati kako bi mogli istraživati teme do kojih je ranije bilo u potpunosti ili djelomično nemoguće doći. Ta vrsta novinarstva bila je posebno korisna jer je pružila priliku da se čuju manjinske i disidentske grupe koje su se borile za prostor.

Jedan utjecajan članak o vezi između novinarstva i društvene nauke, objavljen 1980-ih, i danas se spominje u raspravama o data novinarstvu. Autori, dva američka profesora žurnalistike, ukazuju na to da se 1970-ih i 1980-ih u javnosti mijenja stav o tome šta je vijest, značenje se širi od užeg koncepta da je to izvještavanje o događajima do toga da je to situaciono izvještavanje ili izvještavanje o društvenim trendovima. Koristeći baze podataka iz npr. popisa ili anketa, novinari su u stanju da prevaziđu izvještavanje o određenim, izolovanim događajima i da daju kontekst koji tim događajima daje značenje.

Kao što možemo i očekivati, praksa upotrebe podataka za poboljšanje izvještavanja javlja se kada i sami podaci. Kao što ističe Simon Rogers, prvi primjer data novinarstva u Guardianu datira još iz 1821. To je spisak škola iz Manchestera, sa brojem učenika koji ih pohađaju i cijenama školarina. Rogers vjeruje da je to pomoglo da se prvi put pokaže stvaran broj učenika koji se besplatno školuju, broj koji je bio mnogo veći nego što su to pokazivale oficijelne brojke.

Figure 9. Data novinarstvo u The Guardianu 1821. (the Guardian)

Još jedan rani primjer iz Evrope je Florence Nightingale i njen izvještaj "Stopa smrtnosti britanske vojske", objavljen 1858. U izvještaju za parlament, Nightingale je koristila grafikone za zagovaranje poboljšanja zdravstvenih usluga u britanskoj vojsci. Najslavniji njen grafikon je tzv. coxcomb, polarni dijagram sastavljen od spiralnih dijelova, gdje svaki dio predstavlja stopu smrtnosti u toku jednog mjeseca. On je pokazao da većina vojnika nije umrla od metka već od bolesti koje su se mogle spriječiti.

Figure 10. Stopa smrtnosti u britanskoj vojsci, Florence Nightingale (Wikipedia)

Data Journalism i kompjuterski potpomognuto izvještavanje

Trenutno se vodi rasprava o trajnosti i izmjeni naziva data novinarstvo i njegove veze sa ranijim novinarskim praksama koje koriste kompjuterizovane tehnike za analizu podataka.

Neki tvrde da postoji razlika između CAR-a i data novinarstva. Za njih, CAR je tehnika prikupljanja i analize podataka da bi se poboljšala (najčešće istraživačka) reportaža, dok data novinarstvo vodi računa o tome na koji način se podaci uklapaju u kompletan novinarski rad. Prema tome, data novinarstvo vodi isto toliko, a nekada i više, računa o samim podacima, i ne koristi ih jednostavno kao sredstvo da se dođe do priče ili poboljša priču. Zbog toga The Guardian Datablog i Texas Tribune pored priče - ili čak bez nje - objavljuju i statističke podatke kako bi ih ljudi mogli sami analizirati i istraživati.

Još jedna razlika je u tome da su nekadašnji repoteri patili od nedostatka informacija vezanih za pitanja na koja su pokušavali naći odgovore ili teme kojima su se bavili. Iako je ovo, naravno, i danas često slučaj, danas se dešava da je dostupan preveliki broj informacija koje novinari ne znaju iskoristiti. Ne znaju kako da iz podataka izvuku one informacije koje su od vrijednosti. Nedavni primjer toga je i The Combined Online Information System (Kombinovani internetski informacioni sistem) – najveća baza podataka o javnim troškovima u Velikoj Britaniji koju su borci za transparentnost odavno zahtijevali, ali koja je, kada je objavljena, zbunila mnoge novinare. Kao što mi je nedavno napisao Philip Meyer: ˝Kada je bilo jako malo informacija, najviše smo napora ulagali u sakupljanje. Sada kada ih ima u izobilju, naglasak se stavlja na procesiranje informacija.˝

S druge strane, neki smatraju da ne postoji značajna razlika između data novinarstva i kompjuterski potpomognutog novinarstva. Sasvim je jasno da i najnovije novinarske praske imaju historiju. Ne treba se raspravljati o tome da li je data novinarstvo nešto sasvim novo, već ga treba posmatrati kao dio jedne duže tradicije ali koji odgovara na nove okolnosti i uslove. Čak i ako se ciljevi i tehnike ne razlikuju, pojava naziva data novinarstvo na početku stoljeća ukazuje na novu fazu u kojoj količina podataka dostupnih na internetu, u kombinaciji sa sofisticiranim alatima prilagođenim korisnicima, alatima za samostalno objavljivanje i angažovanje vanjskih saradnika, omogućava većem broju ljudi da koriste veći broj podataka lakše nego ikada ranije.

Pismenost kada su u pitanju masovni podaci je ono što čini data novinarstvo

Digitalne tehnologije i internet iz temelja mijenjaju način na koji se informacije objavljuju. Data novinarstvo je dio ekosistema alata i praksi koji su se raširili po stranicama i servisima. Citiranje i prenošenje izvornih materijala je u prirodi sistema hiperlinkova na internetu i načina na koji smo naučili da upravljamo informacijama. Ako se vratimo malo unatrag, princip koji je temelj strukture hiperlinkova na internetu jeste princip citiranja u naučnim djelima. Citiranje i podjela izvornih materijala i podataka koji su osnova priče je jedan od osnovnih načina na koji data novinarstvo može poboljšati novinarstvo, što Julian Assange, osnivač Wikileaksa, naziva naučno novinarstvo.

Omogućivši svima da dođu do izvora podataka i pronađu informaciju koja im je bitna, da provjere određene tvrdnje ili uobičajene pretpostavke, data novinarstvo predstavlja efikasnu masovnu demokratizaciju resursa, alata, tehnika i metodologija koje su ranije koristili stručnjaci, bez obzira da li su to istraživački novinari, društveni naučnici, statističari, analitičari ili drugi eksperti. Dok su trenutno citiranje i povezivanje sa izvorima podataka specifični za data novinarstvo, mi idemo ka svijetu u kojem su podaci utkani u samu bit medija. Data novinari igraju važnu ulogu u procesu smanjenja prepreka kada je u pitanju razumijevanje i ispitivanje podataka, ali i povećanju pismenosti čitalaca kada su u pitanju podaci.

Novonastala zajednica ljudi koji sebe zovu data novinari trenutno je potpuno odvojena od starije CAR zajednice. Nadamo se da će u budućnosti ove dvije grupe mnogo bolje sarađivati, na isti način kao što nevladine organizacije i građanski mediji poput ProPublice i Biroa za istraživačko novinarstvo surađuju sa tradicionalnim medijima. Dok s jedne strane zajednica data novinara na inovativan način prezentira podatke i priče, s druge strane, analitički i kritički pristup CAR zajednice je nešto iz čega bi data novinari zasigurno mogli učiti.

Liliana Bounegru, European Journalism Centre