Slo-Tech - Sodelavke Evropskega novinarskega centra (EJC) so na pomladnem novinarskem festivalu v Perugii predstavile prvi priročnik za podatkovne novinarje – Data Journalism Handbook.
Povedale so, da knjiga ne bo odgovorila na vsa vprašanja o zbiranju in uporabi najrazličnejših podatkovnih zbirk, ampak bo zanimiva zlasti za uporabnike, ki jih zanimajo podatkovne osnove. Prav tako ne bo odgovorila na vprašanje, kaj podatkovno novinarstvo sploh je, temveč bo predstavila različne poglede na novo novinarsko zvrst in prikazala dobre prakse podatkovno naprednejših redakcij.
Podatkovni novinarski priročnik je nastal v obdobju, ko so se mediji že začeli zavedati, da kriza medijske industrije ni konjunkturna, ampak sistemska. Zato so bili pripravljeni preizkusiti tudi novičarske in poslovne modele, o katerih pred krizo ne bi razmišljali. Zasebne fakultete in medijski predavatelji so zaslutili izobraževalno nišo in razpisali prve specialistične študije podatkovnega novinarstva. Za dodatno publiciteto pa je poskrbel Wikileaks, ki je nepripravljene medije zasul s stotinami tisočev dokumentov in razširil idejo transparentne družbe, v kateri ne bo več prostora za korupcijo, slabo vladanje ali neresnice.
Avtorji – večinoma uredniki podatkovnih redakcij ali podatkovni novinarji – so zbrali zanimive podatkovne zgodbe, ki bi jih lahko z manjšimi prilagoditvani ponovili v večini evropskih držav: od spremljanja javne porabe do spremljanja kriminala v mestnih soseskah. Opisi dobrih praks in navodila za iskanje hekerjev se prepletajo z opozorili, kakšne napake lahko podatkovni praktiki zagrešijo pri zbiranju, obdelovanju ali objavljanju podatkov. Najbolj problematična je uporaba „umazanih“ podatkov, pretiravanje z grafiko ali napačno branje rezultatov, pogosta so bila tudi prevelika pričakovanja: da bodo podatkovne zgodbe prinesle pozitivne družbene spremembe, aktivirale javnost in izboljšale poslovne rezultate medija.
Uredniki priročnika so pripravili zelo demokratično zbirko pogledov, primerov, priporočil in nasvetov, ki lepo odraža duh EJC: idealističnega in malce birokratskega projekta civilne družbe, novinarjev in evropskih institucij. Ta raznolikost, ki bi jo lahko manj prijazen bralec videl kot pomanjkanje koncepta, pa ima tudi nekaj pozitivnih stranskih učinkov, saj v knjigi ne manjka koristnih opozoril, nazornih pojasnil ter (samo)kritičnih zapisov o smislu in pomenu podatkovnih zbirk v medijih.
Ta mnenja nekoliko umirjajo prevelika pričakovanja do podatkovnega novinarstva in potrjujejo besede glavnega programerja ProPublice Dana Nguyena: podatkovne zgodbe sledijo enakim pravilom kot drugo medijsko poročanje. Odločajo ekskluzivnost, udarna tema in občutek, kaj zanima bralce, zato bodo preživele samo tiste mlade medijske organizacije, ki bodo podatkovno znanje znale združiti s tradicionalnimi novinarskimi veščinami.
Novice » Domače branje » Domače branje: The Data Journalism Handbook (2012)
Tear_DR0P ::
a ni podatkovno novinarstvo bolj kot ne le podlaga raziskovalnemu? česa ne dojemam prav?
"Figures don't lie, but liars figure."
Samuel Clemens aka Mark Twain
Samuel Clemens aka Mark Twain
antonija ::
Kdaj si pa nazadnje videl kaksen raziskovalni rpispevek od novinarjev? Ze ce najdes clanek brez "glede na besede" ali "kot so povedali" in "po porocanju" (torej da je novinar dejansko preveril trditve oseb/dokumentov/drugih medijev, ne pa da se gre samo copy/paste) si lahko cestitas, ker jih prakticno ni vec.
Ubistvu je tale datamining se najbolj podoben "raziskovalnemu" novinarstvu, ceprav vecino (vse?) raziskovalno delo opravi nek algoritem, "novinar" pa na koncu (ponavadi katastrofalno) povzame rezultate v nek statisticni zmazek.
Ubistvu je tale datamining se najbolj podoben "raziskovalnemu" novinarstvu, ceprav vecino (vse?) raziskovalno delo opravi nek algoritem, "novinar" pa na koncu (ponavadi katastrofalno) povzame rezultate v nek statisticni zmazek.
Statistically 3 out of 4 involved usually enjoy gang-bang experience.
Tear_DR0P ::
Kdaj si pa nazadnje videl kaksen raziskovalni rpispevek od novinarjev? Ze ce najdes clanek brez "glede na besede" ali "kot so povedali" in "po porocanju" (torej da je novinar dejansko preveril trditve oseb/dokumentov/drugih medijev, ne pa da se gre samo copy/paste) si lahko cestitas, ker jih prakticno ni vec.
Ubistvu je tale datamining se najbolj podoben "raziskovalnemu" novinarstvu, ceprav vecino (vse?) raziskovalno delo opravi nek algoritem, "novinar" pa na koncu (ponavadi katastrofalno) povzame rezultate v nek statisticni zmazek.
ma v bistvu že dolgo nisem bral novinarskih prispevkov. se pa zavedam da eni novinarji prodajajo tisto, kar hočejo prodat čim večji publiki, drugi pa tisto, kar si čimvečja publika želi kupit - vsi smo ljudje al nekaj takega :D
"Figures don't lie, but liars figure."
Samuel Clemens aka Mark Twain
Samuel Clemens aka Mark Twain
Gregor P ::
... torej to, da se novinarji učijo brati in interpretirati "surove" podatke je sedaj nekaj novega?!? Kaj so nam potem "prodajali" do sedaj?!?
Prav Potem pa naj naši naredijo nek poseben program, specializacijo (v sodelovanju med ustreznimi fakultetami in ljudi s prakse) ter ga (proti plačilu in na visokem nivoju, a ne preveč obsežnega; vse v angleščini) ponudijo vsaj evropski, če ne kar svetovni medijski publiki (torej za študente novinarstva, novinarje in ostale zaposlene v medijih itn.) (zagotovo že imamo cel kup raznovrstnih predmetov, ki bi jih pač združil v neko smiselno celoto; pač nekaj iz ekonomske, nekaj iz matematične, fakultete za računalništvo in informatiko itd.). Če niso sposobni tega zagnati od naslednjega semestra dalje (in dejansko je "svetovna" potreba po tem), potem lahko kar zaprejo svoja vrata.
Prav Potem pa naj naši naredijo nek poseben program, specializacijo (v sodelovanju med ustreznimi fakultetami in ljudi s prakse) ter ga (proti plačilu in na visokem nivoju, a ne preveč obsežnega; vse v angleščini) ponudijo vsaj evropski, če ne kar svetovni medijski publiki (torej za študente novinarstva, novinarje in ostale zaposlene v medijih itn.) (zagotovo že imamo cel kup raznovrstnih predmetov, ki bi jih pač združil v neko smiselno celoto; pač nekaj iz ekonomske, nekaj iz matematične, fakultete za računalništvo in informatiko itd.). Če niso sposobni tega zagnati od naslednjega semestra dalje (in dejansko je "svetovna" potreba po tem), potem lahko kar zaprejo svoja vrata.
The main failure in computers is usually located between keyboard and chair.
You read what you believe and you believe what you read ...
Nisam čit'o, ali osudjujem (nisem bral, a obsojam).
You read what you believe and you believe what you read ...
Nisam čit'o, ali osudjujem (nisem bral, a obsojam).
Zgodovina sprememb…
- spremenil: Gregor P ()
Glugy ::
Vse raziskovalne novinarje v Sloveniji ..še ta malenkost k je nekoč bla so utišal. =/ Vsi mediji so pod vplivi gospodarstva in posledično politikov oz. njihovih strank. Morda je samo še kak lokalni radio malo manj obremenjen ampak tud ta se ne upa kej dost povedat.
Gregor P ::
... in kdaj je potlej včasih bilo drugače? Od kje ta malenkost?
The main failure in computers is usually located between keyboard and chair.
You read what you believe and you believe what you read ...
Nisam čit'o, ali osudjujem (nisem bral, a obsojam).
You read what you believe and you believe what you read ...
Nisam čit'o, ali osudjujem (nisem bral, a obsojam).
mp218 ::
... in kdaj je potlej včasih bilo drugače? Od kje ta malenkost?
To je tweakanje znanih metod z "novimi" orodji. Podobno kot to dela Apple. Se 100% strinjam, da podatkovno novinarstvo ni nič novega. Občutek pa tudi imam, da hardcore podatkovno novinarstvo ne bo prineslo preboja za novinarstvo. Pomislite na 10 bližnjih in preverite koliko je analitičnih tipov. Le analitični segment bralcev bodo zanimale številke, vse ostale bolj kot ne čustva, čredna pripadnost, fascinacije. Novinarstvo je po definiciji površinsko in ne poglobljena analiza in bralci novice kot take tudi vzamejo. Komu pa se da preverjat, če par številk / dejstev v članku ne štima. V službi boš pa na primer porabil dneve, da se ti bodo številke poklopile...
Če pa vzameš podatkovno novinarstvo kot input za novinarstvo, je pa to čisto nekaj drugega in precej običajnega. Dnevno vidiš v Dnevniku razne povezave med podjetij, deleže posameznikov, itd. Pri odmevih si bombardiran s številkami (proračun), itd.
Podatkovno novinarstvo sam vidim kot dejstvo, da imaš zgodb kolikor si jih želis tik pred nosom. Vse kar moraš narediti, jih vzeti in razbrati. Podatkovno novinarstvo je nič več kot metoda, kako do teh podatkov priti. Predstavitev javnosti zgodb, ki se skrivajo za njimi, pa ne, to je core business novinarstva, ki ga pač novinar mora obvladati. Če ga ne, potem pač ni za ta posel.
poweroff ::
Podatkovno novinarstvo hoče poudariti dejstvo, da obstoječe novinarstvo ne temelji na podatkih.
sudo poweroff
mp218 ::
@mathai včasih se res sliši tako.
Prebral celo knjigo prek web-a in je zelo zanimivo branje in z zelo praktičnimi nasveti. Sem se včeraj poigral malce s Google Fusion Tables, ki jih tko radi omenjajo v knjigo in so kar ql. Ko sfinaliziram, vam kaj pokažem. 2000 podatkov je ql, ampak če avtomatiziraš algoritem, da ti dela na nestrukturiranih podatkih, pač ne moreš pričakovati super rezultatov. :) Neke slovenske kraje mi je zmetal po celem svetu, zdaj se pa mučim, da povežem kraj in državo. Sem pa imel čist vse možne težave. Pike, decimalke, formati, okornost ne-excel tabele, kar Google Tables so (to niso google spreadsheets). Ne moreš kar dodati enega stolpca in copy-paste-ti vrednosti. Celico za celico bi moral it ali pa ponovno uvažati datoteko. Počasnot iskanja krajev na zemljevidu, t.i Geocode. 2000 krajev je preveč. Vsaj za začetek in če nimaš zelo natančno specifiranih, saj je napak precej, ki jih je ročno praktično nemogoče popravljati.
Prebral celo knjigo prek web-a in je zelo zanimivo branje in z zelo praktičnimi nasveti. Sem se včeraj poigral malce s Google Fusion Tables, ki jih tko radi omenjajo v knjigo in so kar ql. Ko sfinaliziram, vam kaj pokažem. 2000 podatkov je ql, ampak če avtomatiziraš algoritem, da ti dela na nestrukturiranih podatkih, pač ne moreš pričakovati super rezultatov. :) Neke slovenske kraje mi je zmetal po celem svetu, zdaj se pa mučim, da povežem kraj in državo. Sem pa imel čist vse možne težave. Pike, decimalke, formati, okornost ne-excel tabele, kar Google Tables so (to niso google spreadsheets). Ne moreš kar dodati enega stolpca in copy-paste-ti vrednosti. Celico za celico bi moral it ali pa ponovno uvažati datoteko. Počasnot iskanja krajev na zemljevidu, t.i Geocode. 2000 krajev je preveč. Vsaj za začetek in če nimaš zelo natančno specifiranih, saj je napak precej, ki jih je ročno praktično nemogoče popravljati.
mp218 ::
Sončne elektrarne v Sloveniji:
Zemljevid
1. Kraje zna Google poiskati sam. Zelo pomaga, če pripišeš kraju državo. Npr. Ljubljana Slovenia. Če ne, jih razmeče po celem svetu. :)
2. Ko imaš enkrat podatke v Google tabeli, jih lahko prosto filtriraš (trenutno so prikazane samo tiste nad 200 kW) in grupiraš (4 barve glede na razred moči). Ko enkrat pošlješ link so parametri iz filtrov že zapečeni v linku, tako da ne pomaga, če spremeniš parametre kasneje. Pomaga pa, če spremeniš podatke , npr. da si imel napake.
3. Fusion table omogoča še mnogo več, zemljevid je le najbolj fascinanten. Imam pa občutek, da je še precej neroden. Podatke moraš imeti dobro poštimane preden jih uvoziš, da lahko z njimi kaj pametnega počneš. Neko ad-hoc analiziranje s Google Tables ne pride v upoštev.
4. Vir podatkov lahko lepo zavedeš, ga pa zemljevid ne prikaže. Zato: Vir podatkov: http://pv.fe.uni-lj.si/Seseznam.aspx
Zemljevid
1. Kraje zna Google poiskati sam. Zelo pomaga, če pripišeš kraju državo. Npr. Ljubljana Slovenia. Če ne, jih razmeče po celem svetu. :)
2. Ko imaš enkrat podatke v Google tabeli, jih lahko prosto filtriraš (trenutno so prikazane samo tiste nad 200 kW) in grupiraš (4 barve glede na razred moči). Ko enkrat pošlješ link so parametri iz filtrov že zapečeni v linku, tako da ne pomaga, če spremeniš parametre kasneje. Pomaga pa, če spremeniš podatke , npr. da si imel napake.
3. Fusion table omogoča še mnogo več, zemljevid je le najbolj fascinanten. Imam pa občutek, da je še precej neroden. Podatke moraš imeti dobro poštimane preden jih uvoziš, da lahko z njimi kaj pametnega počneš. Neko ad-hoc analiziranje s Google Tables ne pride v upoštev.
4. Vir podatkov lahko lepo zavedeš, ga pa zemljevid ne prikaže. Zato: Vir podatkov: http://pv.fe.uni-lj.si/Seseznam.aspx
Vredno ogleda ...
Tema | Ogledi | Zadnje sporočilo | |
---|---|---|---|
Tema | Ogledi | Zadnje sporočilo | |
» | Domače branje: novinarstvo (1. del)Oddelek: Novice / Domače branje | 6139 (2643) | Mandi |
» | Domače branje: internet (1. del)Oddelek: Novice / Domače branje | 5120 (2044) | Mitch |
» | Domače branje: Brooke Gladstone: The Influencing Machine (2011)Oddelek: Novice / Domače branje | 5163 (3623) | Glugy |
» | Domače branje: The Data Journalism Handbook (2012)Oddelek: Novice / Domače branje | 4131 (3347) | mp218 |
» | Domače branje: novinarstvoOddelek: Novice / Domače branje | 8831 (2492) | donfilipo |