Найти в Дзене
DigEd

Перевернутая пирамида журналистики данных и ресурсы для каждого этапа. Блог онлайн-журналистики

Оглавление

Автор Пол Брэдшоу

Прошло более десяти лет с тех пор, как я опубликовал «Перевернутую пирамиду журналистики данных». Модель была переведена на несколько языков, преподается во всем мире и включена в ряд книг и исследовательских работ. Но за это время модель также развивалась и менялась в ходе обсуждений и преподавания, поэтому здесь приведен обзор всего, что я написал или рекомендовал на разных этапах, а также пересмотренная модель на английском языке (показана выше; версии были опубликованы ранее на немецком, русском и украинском языках!).

-2

Самым фундаментальным изменением в перевернутой пирамиде журналистики данных является признание стадии, которая предшествует всем остальным — генерации идей — которая на диаграмме выше обозначена как ‘Conceive’ (Задумка).

Это часто является серьезным камнем преткновения для людей, начинающих заниматься журналистикой данных, и в последние годы я много писал об этом (полный список см. ниже).

Второе важное изменение заключается в том, чтобы сделать опрос более явным как процесс, который (должен) проходить на всех этапах — не только при анализе данных, но и в том, как мы подвергаем сомнению наши источники, наши идеи и надежность самих данных.

Помимо обновленной пирамиды, которую я использую последние несколько лет, я также хотел собрать ссылки на ряд ресурсов, относящихся к каждому этапу. Вот они…

Этап 1: Задумка

Идеи журналистики данных могут варьироваться от самых простых способов быстрого создания историй из новых наборов данных до углубленных расследований. Следующие ссылки охватывают обе ситуации и намечают различные пути, по которым журналисты идут, чтобы добраться до них.

Этап 2: Компиляция

Данные для истории могут поступать из разных источников. Ссылки ниже охватывают широкий спектр сценариев: от определения обычных источников данных и API до самостоятельного сбора данных путем ввода или очистки данных, использования свободы информации или учетных записей компаний и обработки текста как данных.

Этап 3: Очистка

Очистка данных может занять непропорционально много времени в проекте обработки данных (хотя это и не тот факт, о котором широко сообщается в 80%) — и тем не менее, это область, о которой, пожалуй, меньше всего пишут. Tidy Data Хэдли Уикхема является здесь исключением из правил, хотя ниже я перечислил несколько сообщений и видео, которые охватывают этот этап.

Этап 4: Контекст

Вероятно, мне следует написать больше о том, как помещать данные в контекст, но есть два основных места, где я это делаю:

-3

Этап 5: Объединение

Предоставление контекста часто означает объединение наборов данных. И наиболее распространенным способом сделать это является функция электронных таблиц, называемая VLOOKUP (или, все чаще, XLOOKUP). В прошлом месяце я опубликовал отрывок из своей книги «Поиск историй в электронных таблицах», посвященный этому процессу, который включает в себя объединение двух наборов данных и включает встроенное видео.

Под вопросом (на каждом этапе)

На всех этих стадиях (и на стадии «общения»), как я уже сказал, возникают вопросы. Вот несколько сообщений, которые особенно связаны с этим:

Этап 6: Коммуникации

Стадия «коммуникации» в журналистике может проходить в нескольких направлениях: от визуализации данных до телевидения, от коротких новостей до подробной повествовательной журналистики. Вот статьи, в которых я исследовал отдельные аспекты этапа повествования.

Источник