Одним из моих любимых примеров журналистики данных является проект «Тайны убийств»Тома Харгроува (Tom Hargrove) из Scripps Howard News Service ( Рис 8). На основе правительственных данных и запросов на получение данных из открытых источников он составил демографически детализованную базу данных из более чем 185 тысяч нераскрытых убийств, а потом сконструировал алгоритм для поиска по ней образцов, позволяющих объединять те или иные дела на основании предположений о наличии серийных убийц. В этом проекте есть все: упорный труд по сбору данных и составлению базы лучше, чем правительственная, мудрый анализ с использованием техники социальной науки, и интерактивное представление данных в режиме онлайн таким образом, чтобы читатели могли сами в этой базе работать.

— Стив Дойг, Школа журналистики Уолтера Кронкайта, Университет штата Аризона

Машина текстовых сообщений (Message Machine)

Рис 9. Message Machine(ProPublica)

Мне нравится проект ProPublica под названием «Машина текстовых сообщений» ( Message Machine) и поств блоге ( Рис 9). Все это началось тогда, когда несколько пользователей твиттера выразили любопытство по поводу получения разных сообщений электронной почты во время проведения избирательной кампании Обамы. Ребята в ProPublica заметили это и попросили читателей форвардить им любые e–mail–ы, которые они получают от деятелей избирательной кампании. Представление этих данных весьма элегантно, а визуализация выгодно отличается от обычных сообщений электронной почты, которые обычно отправляешь вечерами. Этот проект классный, потому что они собрали свою собственную информацию (хотя, признаем, и небольшую по объему, но достаточную для того, чтобы рассказать историю). Но что еще более здорово, так это то, что они рассказывают историю развивающегося явления, повествуют о масштабных данных, используемых в политических кампаниях с целью целевой рассылки сообщений конкретным лицам. Это лишь первое знакомство, позволяющее попробовать на вкус то, что грядет.

— Брайан, Chicago Tribune

Проект Chartball

Рис 10. Список побед и поражений (Проект Chartball)

Одним из моих любимых примеров проектов из области журналистики данных является проект Эндрю Гарсиа Филипса (Andrew Garcia Phillips) под названием Chartball( Рис 10). Эндрю – великий фанат спорта, испытывающий при этом ненасытный аппетит к данным, умеющий создавать отличный дизайн и писать программные коды. В «Чартболле» он визуализирует не только размах истории, но и выдает детальную информацию об успехах и неудачах конкретных игроков и команд. Он создает контекст, делает приятную, пробуждающую интерес графику, его работа представляет собой глубокое исследование, она приятна и интересна – и при этом я не особо интересуюсь спортом!

— Сара Слобин, Wall Street Journal

Журналистика данных в перспективе

В августе 2010 года некоторые коллеги и я организовали то, что, как мы считаем, было первыми международными конференциями по журналистике данных, which took place in Amsterdam. At this time there wasn’t a great deal of discussion around this topic and there were only a couple of organizations that were widely known for their work in this area.

1. Они проходили в Амстердаме. В то время на эту тему не велось особых дискуссий, и была лишь пара организаций, которые были широко известны своими работами в данной области.

Способ, которым медийные организации, такие как Guardian и New York Times, обрабатывали огромные объемы данных, опубликованных WikiLeaks, стал одним из основных шагов, которые придали данному термину известность. Примерно в это время термин начал более широко использоваться, вместе с «компьютерной журналистикой», для того, чтобы описать, как журналисты используют данные для улучшения качества освещения событий и увеличения числа глубоких исследований на заданную тему.

Общаясь с опытными журналистами данных и учеными в области журналистики в Twitter, приходишь к выводу, что одна из самых ранних формулировок того, что мы ныне признаем журналистикой данных, была дана в 2006 году Эдрианом Головатым (Adrian Holovaty), основателем проекта EveryBlock – информационной службы, которая позволяет пользователям искать и находить то, что произошло в их районе, в их квартале. В своем коротком эссе под названием «Фундаментальный путь, которым должны измениться газетные сайты» ( «A fundamental way newspaper sites need to change»)он заявляет, что журналисты должны публиковать структурированные, машиночитаемые данные, вместе с традиционными «большими массами текста»: