Статья: Журналистика данных в качественной прессе: жанровые и тематические особенности

МГУ имени М.В. Ломоносова

Факультет журналистики

Кафедра теории и экономики СМИ

Венчурный фонд активного участия в криптосетях Paradigm Fund

Журналистика данных в качественной прессе: жанровые и тематические особенности

Макеенко М.И., к. филол. н.к, доцент

Шилина А.Г., соискатель-аналитик

г. Москва, Россия

Аннотация

В статье представлены результаты исследования тематического и жанрового своеобразия публикаций, основанных на больших данных в зарубежной и российской качественной прессе за 2014-2016 гг. Проведенный анализ показал, что большинство материалов журналистики данных представляют собой комментарии автора к обработанным данным. Однако по тематике подобные материалы отличаются от публикаций традиционной журналистики не значительно: наиболее часто встречается экономическая и политическая проблематика.

Авторы предлагают интерпретацию полученных результатов в контексте интеграции изучения воздействия датафикации на современную журналистику.

Ключевые слова: журналистика данных, большие данные, датафикация, открытые данные, современная журналистика, жанры журналистики.

Постановка проблемы

В начале XXI в. в России и за рубежом формируется новое направление журналистики - журналистика данных (англ. data journalism). Несмотря на активное использование термина профессионалами и исследователями медиа, необходимо признать, что за прошедшие годы явление не получила четкой дефиниции, и журналистика данных остается форматом, который вызывает дискуссии в отраслевом и академическом сообществе. Первоначально термин «журналистика данных» употреблялся для обозначения использования в журналистике наряду с традиционным текстом структурированных, машиночитаемых данных (Holovaty, 2006), и наиболее распространенное позднейшее определение принципиальных отличий не содержит: это процесс «сбора, очистки, организации, анализа, визуализации и публикации данных для создания журналистских материалов» (Howard, 2014).

С нашей точки зрения, важнейшим критерием, определяющим развитие журналистики данных в 2010 гг., должно было стать распространение и проникновение в журналистику при подготовке материалов СМИ так называемых больших данных (англ. big data) - массивов данных огромных объемов и многообразия, которые из-за этих критериев не могут быть собраны, сохранены и проанализированы без специальных программных инструментов обработки. При этом, как показывает опыт и первые результаты нашего исследования, далеко не всегда публикации, относимые сообществом к журналистике данных, содержат в качестве первоисточника именно большие данные в их признанном понимании, часто материалы основываются на наборах крупных цифровых данных, не требующих для обработки сложных программных инструментов.

Учитывая этот фактор, в нашей статье мы разграничиваем большие данные в их принятом обозначении и выделяемые нами количественные данные - гибридный тип данных, являющийся основой большинства публикаций зарубежной и отечественной журналистики данных. Под количественными данными мы предлагаем понимать наборы данных небольших объемов и разнообразия, которые могут быть обработаны человеком с использованием любого из существующих традиционных статистических инструментов: статистические данные, данные социологических исследований, рейтинги и пр., уже давно являющиеся привычными информационными поводами в журналистике.

Это положение позволяет нам провести разграничение между журналистикой данных в широком понимании, охватывающей целый спектр материалов, публикуемых в соответствующих рубриках, и условной журналистикой больших данных как специализированного направления в журналистике, когда материалы создаются с использованием информации, полученной из соответствующих по масштабам и сложности обработки цифровых баз данных.

Соответственно, в рамках статьи мы используем следующее рабочее определение журналистики данных: журналистика данных - это направление в журналистике, основой которого является обработка любых так называемых количественных данных, которые могут служить информационным поводом или быть частью материала, обогащая его. При этом особое значение приобретает визуальная презентация этих данных аудитории. В то же время в статье отдельное внимание уделено условной журналистике больших данных - направлению, в основе которого лежит работа журналиста именно с большими данными в соответствии с их пониманием современными специалистами как цифровой информации, которую невозможно обрабатывать традиционными способами.

Цель данной статьи - выявить отличительные характеристики публикаций журналистики (больших) данных, в частности их тематическое и жанровое своеобразие.

Степень разработанности темы исследования

Практики журналистики данных пока в достаточной степени не систематизированы и не отражены комплексно в научной литературе. Базовыми для изучения характеристик больших данных и их использования в журналистике являются работы С. Парази, (2015), С.К. Льюиса и О. Уэстлунда (2015), исследование влияния инноваций на работу журналистов А. Гюннильда (2014) и анализ последствий появления вычислительной журналистики и журналистики данных на работу в редакциях М. Коддингтона (2015). Значительное место занимают работы, посвященные изучению специфики журналистики данных разных стран, в частности исследования специфики американской журналистики данных Л. Финк и К. Андерсона (2015); работы журналиста с цифровыми данными в редакциях Чикаго С. Парази и Е. Дагираль (2012) и Нью-Йорка В. Уэбера и Х. Ролла (2013). Первые попытки осмысления становления британской журналистики данных предприняли Э. Борхес-Рэй (2016, 2017), Л. Ханнафорд (2015) и М. Найт (2015). Одна из наиболее полных классификаций материалов журналистики данных предлагается в работе Ф. Штальфа (2017). Для определения универсальных характеристик журналистики данных он опирается на метод контент-анализа при изучении публикаций ведущих британских и немецких качественных изданий. Результаты исследования показывают, что журналисты полагаются преимущественно на предварительно обработанные данные, полученные от национальных организаций и правительственных органов; самая распространенная тематика публикаций - политическая, темы - параллельные традиционным новостям.

В российском академическом сообществе исследования журналистки данных малочислены. Использованию новых форматов цифровых данных в отечественной журналистике посвящены работы А. Валеевой (2017), С. Вартанова (2017), И. Радченко и А. Сакоян (2014), М. Шилиной (2013) и др.

Большинство авторов подчеркивают, что журналистика данных до сих пор находится на этапе становления и изучают ее, основываясь на методах наблюдения и интервьюирования. В нашей статье мы изучаем контент журналистики данных количественными методами.

Методика исследования

Основные методы, используемые в нашем исследовании, - кейс-стади на основе количественного контент-анализа двух зарубежных изданий и контент-анализ при изучении отечественных СМИ. Характеристики журналистики данных изучаются на материалах 2014-2016 гг., когда она уже широко представлена в медиа и активно изучается академическим сообществом.

На первом этапе рассматриваются публикации журналистики данных ведущих глобальных СМИ - зарубежных газет The Guardian и The New York Times, размещаемые на их сайтах в специализированных разделах The Guardian Datablog и The Upshot: 360 публикаций (по 180 в каждом издании, по 60 в год).

Выбор практик этих изданий как наиболее показательных кейсов обусловлен не только их востребованностью среди читателей и авторитетностью у профессионального сообщества, но и более прикладными для нашего контекста характеристиками: они оказались среди первых медиа, начавших целенаправленно развивать журналистику данных, при этом они «маркируют» подобные материалы с помощью специально созданных онлайн-разделов. Последнее, с одной стороны, упрощает практическую задачу по отбору публикаций для исследования, а с другой - позволяет видеть в них концентрированный пример понимания журналистики данных как западным академическим сообществом, так и журналистами и редакторами, которые чаще всего при изучении или обсуждении данного предмета ссылаются именно на эти ресурсы как показательные. При этом необходимо оговорить, что опыт двух изданий может рассматриваться в большей степени как кейсы, но при этом в них за счет показательности объектов отражается, на наш взгляд, и общее состояние журналистики данных в настоящий момент.

Первичная выборка публикаций The Guardian Datablog - сплошная. Публикации The Upshot отбираются методом случайного отбора из генеральной совокупности (простая вероятностная выборка) для релевантного сравнения с публикациями The Guardian Datablog. Тематика и жанр изучаются в публикациях, основанных не просто на количественных, но на больших данных (139 статей в двух изданиях), и сравниваются с тематикой и жанровыми особенностями публикаций основных изданий, размещенных на сайтах The Guardian и The New York Times от 28 марта 2018 г. В этот и предшествовавшие дни не происходило событий, которые привлекали бы к себе повышенное внимание и потенциально могли исказить тематическим и жанровый баланс, складывающийся в изучаемых изданиях. При этом массив публикаций (126), вышедших за один день, видится нам достаточным для того, чтобы дать представление об использовании в газетах определенных жанров и тематик.

На втором этапе исследуются публикации авторитетных российских качественных изданий «Коммерсант daily», «Новая газета», «Деньги», «Власть», «РБК», Forbes, The New Times. По итогам первичного мониторинга выявляются публикации журналистики данных, релевантные материалам в зарубежной качественной прессе (1564 статьи), основанные на количественных данных и больших данных. Материалы, содержащие большие данные (171 статья в семи изданиях), анализируются по той же схеме, что и зарубежные публикации. Для подтверждения возможного наличия в публикациях журналистики данных тематической и жанровой специфики публикации, основанные на больших данных, сравниваются с другими материалами рассматриваемых изданий. Дополнительно изучаются все 168 материалов в семи изданиях за один день - 25 июня 2016 г., по тому же критерию, что и зарубежные эмпирические объекты. Исследуются следующие номера изданий от 25.07.2016 г.: «Власть» №29 (1184), «Деньги» №29 (1087), «Коммерсантъ» №132/П (5882), «Новая газета» №80. Для The New Times выбран выпуск №22 (412) от 27 июня 2016 г. (ближайший к условной дате номер, так как 25 июня 2016 г. журнал не выходил). Анализируются отдельно взятые июльские номера журналов «РБК» и Forbes за 2016 г., условно привязанные к выбранной дате.

На заключительном третьем этапе исследования сравниваются тематические и жанровые особенности публикаций зарубежной и российской журналистики данных.

В рамках исследования категория «тематика» разбивается на следующие достаточно крупные подкатегории: политика, экономика/бизнес, здравоохранение, спорт, преступность, культура, образование/технологии/социальные отношения /природные явления, другое (потенциально - наука, мода, путешествия и пр.). Применяемая в данном исследовании классификация создавалась с опорой на классификатор Ф. Штальфа (2017), который пользовался им при изучении журналистики данных в ведущих зарубежных изданиях. (Отметим, что мы посчитали нецелесообразным выделять очень узкие тематические группы на этапе первичного анализа.)

Категория «жанр» рассматривается по объединенной классификации А.В. Колесниченко 2008 и 2018 гг. В работе 2008 г. автор выделяет следующие жанры журналистики: комментарий, аналитическая статья, расширенная новость, короткая новость, «песочные часы», экспертное интервью, информационное интервью, личностное интервью, ньюс-фиче, фиче, репортаж, портрет (Колесниченко, 2008). В статье 2018 г. представлены также жанры, как расширенная новость, аналитическая статья, короткая новость, репортаж, портрет, колонка, случай/житейская история, подборка, рекомендация, реконструкция, тест, рецензия, тест-драйв, мультимедийный лонгрид (формат), опрос (знаменитостей, публики), кейс, ответ, карточки, онлайн-трансляция, расследование, анонсирование книг, обзор матча (Колесниченко, 2018).

В рамках нашего исследования при изучении жанровых особенностей публикаций категория «жанр» разбивается на следующиеподкатегории: «песочные часы», информационное интервью, ньюс-фиче, экспертное интервью, личностное интервью, комментарий (в том числе как комментарий к данным), фиче, расширенная новость, аналитическая статья, короткая новость, репортаж, портрет, колонка, случай/житейская история, подборка, рекомендация, реконструкция, тест, рецензия, тест-драйв, мультимедийный лонгрид. Мы видим, что публикации The Guardian (формат), опрос (знаменитостей, публики), Datablog и The Upshot, основанные на больших данных, кейс, ответ, карточки, онлайн-трансляция, не раскрывают особые или расследование, анонсирование книг, обзор матча - специализированные темы (см. табл. 1).

Мы понимаем, что публикации журналистики данных могут не включать некоторые из перечисленных жанров, однако подробная классификация представляется нам необходимой при изучении материалов традиционной журналистики рассматриваемых изданий и сравнении выявленных жанровых особенностей с характеристиками публикаций, основанных на больших данных.

Результаты исследования

В ходе первого этапа исследования выявляются обобщенные характеристики контента зарубежной журналистики данных - тематическое и жанровое своеобразие публикаций.

Мы видим, что публикации The Guardian Datablog и The Upshot, основанные на больших данных, не раскрывают особые или специализированные темы (см. табл. 1). Большинство из них посвящено бизнесу и различным аспектам экономики (37 публикаций из 139), а также политическим процессам и явлениям (29).

Таблица 1

Тематика публикаций, основанных на больших данных, в материалах онлайн-ресурсов The Guardian Datablog и The Upshot, 2014?2016 гг.