Южный федеральный университет
ЖУРНАЛИСТИКА ДАННЫХ КАК ФАКТОР ОБЪЕКТИВНОСТИ В СЕТЕВЫХ СМИ
Чернецкий Петр Петрович
Аннотация
журналистика данные сетевой массовый
Данная статья посвящена журналистике данных, которая, по нашему мнению, в будущем может стать неотъемлемой частью работы мультимедийных редакций. В работе анализируется текущее положение дел в масс-медиа, выявляются основные проблемы (в том числе проблемы объективности, верификации и авторитетности автора), делаются прогнозы относительно будущего сетевых СМИ, непосредственно связанного с журналистикой данных.
Ключевые слова и фразы: теория журналистики; масс-медиа; методы журналистики; концепции журналистики; сетевые СМИ; интернет-СМИ; Интернет; журналистика данных.
Annotation
JOURNALISM OF DATA AS FACTOR OF OBJECTIVITY IN NETWORK MEDIA
Chernetskii Petr Petrovich Southern Federal University, Rostov-on-Don
The article is devoted to journalism of data, which, in our opinion, may become an integral part of multimedia editions in the future. The paper analyzes the current state of affairs in the mass media, reveals the key problems (including the problems of objectivity, verification and credibility of the author), and makes predictions about the future of network media, directly related to journalism of data.
Key words and phrases: theory of journalism; mass media; methods of journalism; conceptions of journalism; network media; online media; Internet; journalism of data.
Основная часть
Известно, что темпы жизни человечества с каждым годом убыстряются, и также быстро происходят изменения во всех сферах жизни и деятельности, в том числе в журналистике.
«Этот феномен наблюдается повсеместно, поэтому катастрофы не будет, но что произойдёт с современной цивилизацией?» [2], - задаются вопросом В. П. Попов и И. В. Крайнюченко в своей работе «Чем грозит человечеству ускоряющееся развитие». Они сами отвечают на него: каждый раз социальные формации будут трансформироваться во что-то новое, более приспособленное к текущему положению дел. Соответственно, меняться будет и журналистика, адаптируясь к новой социальной формации.
Приведем цитату кандидата филологических наук, старшего научного сотрудника кафедры социологии журналистики факультета журналистики МГУ имени М. В. Ломоносова Т. В. Шумилина.
«В условиях коммерциализации СМИ, превращения информации в товар и подчинения законам рынка проблема выявления работающих принципов деятельности СМИ становится все более сложной» [4, с. 160].
Тема нашей работы, несомненно, актуальна. Сегодня во всем мире тиражи печатных изданий падают с огромной скоростью (в России это связано не только со спадом интереса населения к печатной продукции, но и с неграмотной, по нашему мнению, политикой «Почты России», повышающей стоимость доставки газет конечному потребителю). С большой вероятностью в ближайшие несколько лет крупнейшие российские издатели неизменно будут смещать свой интерес с «принта» на «веб». В этой связи мультимедийным редакциям крайне важен поиск новых творческих стратегий для работы, а также новые методы верификации информации.
Цель нашей работы мы видим в том, чтобы описать текущее положение дел в современной журналистике, спрогнозировать возможные пути ее развития, а также выявить новые методы журналистского творчества, которые смогут использовать многие сетевые СМИ.
Цель работы обусловливает постановку следующих задач:
1) проанализировать текущее положение дел в масс-медиа;
2) выявить проблемы, с которыми сегодня сталкивается журналистика;
3) проследить историю зарождения и развития журналистики данных (Data-driven Journalism); 4) показать, как журналистика данных может быть полезна сетевым СМИ.
Для понимания того, что сегодня происходит с журналистикой, необходимо обратиться к исследованиям датских ученых Т. Петтитта и Л. Зауерберга [7]. По их мнению, мы постепенно переходим в так называемую «постскобочную эпоху», когда происходит возврат в прошлое, к той действительности, которая была до изобретения печатного станка Гутенбергом. «Скобочная» же эпоха началась после Гутенберга и перешла в завершающую стадию с изобретением Интернета. Суть той «скобочной» эпохи - печатное слово. Однако сегодня вновь набирает силу «устность», и медиакультуру начинают определять разговоры, слухи, эфемерное [12]. Книга перестала играть роль носителя истины. В этом и есть возврат к прошлому, пусть и на новом уровне, с новыми технологиями [11].
«Сегодня неформальное общение заменяет книги, а они выпускаются все быстрее и быстрее. Сегодня уже нельзя сказать, что, поскольку это было сказано устно, это неправда» [3], - считает украинский исследователь журналистики Георгий Почепцов.
Острым становится вопрос авторитетности и достоверности информации. Раньше эту роль выполняла книга, автор, писатель и журналист были авторитетами, сейчас же автор в классическом смысле умирает, а на первое место выходит коллективный разум (пример этому - «Википедия»).
Сейчас любой текст не может быть авторитетным и перманентным, он находится в постоянном изменении, его создает коллективный разум. Даже в интернет-СМИ текст материалов может периодически меняться в зависимости от комментариев пользователей.
Вот как комментирует последние изменения, связанные с журналистикой в Интернете, главный редактор австралийского варианта газеты “Guardian“ К. Вайнер: «Интернет изменил сам процесс организации информации: от ограниченных, солидных форматов книг и газет мы перешли к чему-то неустойчивому, сыпучему и обладающему бесконечными возможностями. Газета по своей сути завершена. Она закончена, уверена в себе, определена. Что касается электронных новостей, то они, наоборот, постоянно обновляются, улучшаются, изменяются, развиваются» (перевод наш - П. Ч.) [13].
Первые газеты и журналы своей закрытостью, по сути, защищали текст от любых изменений, так как они были выше того, что мог в ответ создать читатель. И это сохраняло ее от любых правок, изменений. Однако сегодня читатель стал многочисленнее автора, и поэтому создается некий коммуникативный хаос.
По нашему мнению, выходом из сложившейся ситуации для электронных СМИ в обозримом будущем может стать журналистика данных (Data-driven Journalism).
Ответить на вопрос, что такое журналистика данных, однозначно нельзя. Это многоаспектное и довольно сложное понятие. Начать следует с того, что мы живем в век «больших данных» (Big Data), в век, когда количество любого рода информации увеличивается в геометрической прогрессии. Соответственно, эту информацию становится все сложнее воспринимать. По этой причине постепенно появляются новые методы и инструменты, позволяющие обрабатывать и структурировать большие массивы информации для того, чтобы сделать ее понятной. Эти методы и инструменты позволяют анализировать и находить закономерности в самых больших массивах информации, а затем представлять результаты исследования в простом и наглядном виде.
Все вышеописанное можно применить и в отношении журналистики данных. Журналист берет на себя роль исследователя, который собирает, анализирует большие объемы всевозможных данных, после чего он представляет результат исследования своему читателю. Для того чтобы показать результат исследования, СМИ довольно часто используют всевозможную инфографику - карты, таблицы и так далее. Среди самых простых примеров журналистики данных - анализ ситуации на дорогах крупных городов (происходит сбор информации от большого количества водителей, анализ этих данных, нанесение их на карту), анализ всех сводок регионального МВД за год и построение графика, который показывает, в каких районах края или области наблюдается самая серьезная криминогенная ситуация и так далее. Один из первых больших проектов, связанных с Big Data, в 2008 году запустил Google. Проект, бесплатно доступный одновременно в 25 странах, назывался Google Flue Trends. Данный сервис показывал, в каких регионах люди чаще всего болеют простудой, где находятся очаги заболеваний, где зарождаются эпидемии, - все это помогало принимать превентивные меры. Сервис действовал по следующему принципу: специальный алгоритм ежедневно анализировал 50 миллионов поисковых запросов, имеющих отношение к простуде. Чем больше подобных запросов из какого-либо региона, тем больше там больных [6].
Одну из самых ранних формулировок современной журналистике данных в 2006 году дал Эдриан Головатый (Adrian Holovaty), основатель проекта EveryBlock. В своем эссе «Фундаментальный путь, которым должны измениться газетные сайты» («A fundamental way newspaper sites need to change») он заявил, что журналисты, помимо всего прочего, должны публиковать структурированные, машиночитаемые данные [1, с. 29]. А уже в 2010 году в Амстердаме состоялась первая международная конференция по журналистике данных. Первая волна интереса к этому явлению связана с деятельностью WikiLeaks, вернее с тем, как Guardian и New York Times обрабатывали огромные объемы секретной информации, «слитой» в сеть.
Итак, суть журналистики данных в том, чтобы собрать и проанализировать большое количество разрозненных данных, которые сами по себе обычно ничего не показывают. «Маленькие порции информации, которые зачастую не имеют значения сами по себе по отдельности, становятся чрезвычайно важными, когда на них взглянешь под правильным углом» [Там же, с. 16]. Журналист ищет в этих данных закономерности, подводит итоги, которые презентует в простом и понятном для читателя формате. Преимущество журналистики данных в том, что при помощи ее инструментов можно выловить в избыточном информационном потоке все значимое и важное, игнорируя «мусор». Такой подход к журналистике объективен уже по своей сути, так как работает в соответствии с законами логики. Кроме того, личность автора здесь отодвигается на второй план, что придает информации еще больше объективности. Журналист, по сути, превращается в аналитика, но в аналитика объективного, использующего для анализа современные технологии. Читатель получает завершенный продукт, изучая который он сможет не только узнать необходимую информацию, но и составить свое собственное мнение о происходящем, не подвергаясь информационному давлению и промыванию мозгов. Необходимость что-либо растолковывать читателям может постепенно уйти в прошлое, ибо любое мнение любого автора суть субъективно. Может измениться отношение и к авторским колонкам, которые будут восприниматься, в первую очередь, как развлекательное чтиво, головоломки. В наше время крайне важны наглядность, так как, сталкиваясь с огромными объемами «мусорной» информации, люди перестают читать, довольствуясь лишь кратким обзором больших журналистских материалов. При этом важно понимать, что данные могут служить не только источником журналистики данных. Они могут быть и тем инструментом, при помощи которого рассказывается история, - или же они могут быть и тем и другим [Там же, с. 15].
Журналистика данных будет свободна там, где можно получить доступ к данным. В эпоху Big Data это не кажется проблемой, однако могут возникнуть трудности с доступом к некоторой государственной информации. Это уже вопрос открытости того или иного общества. При этом работа с журналистикой данных, по нашему мнению, упростит деятельность пресс-служб различных государственных ведомств и министерств. Работникам таких организаций будет достаточно предоставлять лишь статистическую информацию, журналисты же будут ее анализировать и облачать в форму инфографики.
Выделим следующие основные преимущества журналистики данных: фильтрация потока данных (раньше информация была в дефиците, и журналисты все силы тратили на ее поиск, теперь все наоборот); новый подход к созданию материалов (журналистика данных суть не только новый подход, но и огромное количество техник сторителлинга); средство борьбы с асимметричностью информации (то есть с невозможностью проникнуть в суть информации и обработать ее из-за высокой скорости и огромных объемов); ответ на создаваемый при помощи информации пиар (политики любят апеллировать статистикой, говоря, например, о безработице, журналистика данных сможет перепроверить практически любую информацию); возможность по-новому интерпретировать официальную информацию, возможность работать с «лавиной информации», а также возможность увидеть привычные вещи под новым углом.
Если говорить об инструментах, с помощью которых журналисты могут работать с данными, то сейчас все большую популярность набирает бесплатный итальянский сервис RAW [10]. Данный сервис позволяет загружать готовые массивы данных в различных форматах, после чего создавать инфографику. Похожую функцию выполняет еще один бесплатный сервис - Odyssey.js [5] и родственный с ним сервис использования данных для создания карт - CartoDB [9]. Также работать можно и с картами известных медиагигантов - Google и Yandex. Кроме того, в создании инфографики поможет простой в использовании, но ограниченный в плане функциональности Infogram [8].
Тем не менее стоит учитывать, что журналистика данных - это не панацея. Например, метод анализа данных нельзя использовать в отношении абсолютно всего. Так, можно анализировать человеческое поведение, но полученные результаты не всегда будут надежными, особенно если это касается сбора информации в социальных сетях. Кроме того, в результаты любого такого исследования можно внести долю субъективности, просто подогнав выборку определенным образом. Также не исключается возможность фальсификации любых исследований. При этом стоит учитывать фактор субъективности восприятия одной и той же информации разными людьми.