Професія дата-журналіста видається не до кінця зрозумілою навіть медійникам. А поняття на кшталт «масив даних» чи «аналіз реєстрів» можуть відлякати тих, хто обрав вчитися на журналіста через нелюбов до математики. Чи справді ця професія така складна та заплутана? Про це розпитали двох журналістів, які працюють у «Текстах» та NGL.media — онлайн-виданнях, які просувають напрям журналістики даних в Україні.
Ця стаття продовжує серію матеріалів про різні посади в ЗМІ. Раніше ми розповідали про те, як працюють у медіа SMM-ники та чим займаються гостьові редактори на радіо та телебаченні.
Що робить дата-журналіст
У загальних рисах описує свою роботу Назар Тузяк, керівник відділу big data у NGL.media: «Я створюю графіку до текстів журналістів, аналізую дані, перевіряю певні робочі гіпотези за допомогою цих даних, після чого ми бачимо, є там тема чи ні».
Юлія Дукач очолює відділ дослідження російської дезінформації у «Текстах». У її редакції дата-журналісти мають обʼємніші завдання. «Я б сказала, що ми фулстек (full stack — термін з програмування, мається на увазі фахівець, який може створити продукт повністю від початку до кінця) дата-журналісти. Кожен у команді «Текстів» починає з вигадування ідеї, разом думаємо, як її реалізувати. Фактично кожен з нас здатен самостійно зібрати дані, почистити їх, проаналізувати, щонайменше зробити чорнові візуалізації. Якщо це прості графіки, то до кінця робимо самі. Якщо щось складніше, можемо передати нашій артдиректорці на стильне оформлення. І пишемо текст», — розповідає Юлія.
Якщо ж розглядати роботу над проєктом поетапно, то у NGL.media вона матиме такий алгоритм:
- Якщо є тема, розмірковують, де є дані, які її доповнюють або перевіряють, чи справді все так, як про це повідомляють.
- Пошук даних. Якщо це відкриті реєстри, викачують готові набори даних. Якщо це те, що не публікується відкрито, але є установи, які збирають ці дані, пишуть запити. Інколи доводиться самостійно збирати дані з різних публікацій, зводити до єдиного вигляду й формату, аби це можна було аналізувати.
- Детальний аналіз даних. На цьому етапі виокремлюють менші набори даних для журналіста, якому це потрібно для роботи над текстом. Повний датасет використовують для створення графіки.
- Оформлення подачі на основі аналізу даних і на зібраній журналістами інформації.
Схожа схема працює і в «Текстах»:
- Обговорення ідеї з колегами: чи є щось у ній, чому варто братися.
- Розуміння, де взяти дані під цю ідею. Зазвичай їх треба зібрати самостійно, і це один з найбільших ресурсозатратних етапів. В Україні немає таких красивих відкритих даних, як у ЄС або в США. Тому зазвичай доводиться писати скрейпери (інструменти для вилучення даних з різних сайтів). Тут вже знадобляться навички програмування.
- Аналіз отриманих даних.
- За результатами аналізу пишуть текст і готують візуалізації. Якщо немає потреби в інтерактиві, тоді матеріал публікують. Якщо потрібна неординарна верстка, Юлія звертається до колег, що вміють робити інтерактиви та високоякісні дизайни.
Під час роботи дата-журналіст взаємодіє з іншими членами редакції, найчастіше — на етапі обговорення ідеї. Юлія Дукач вказує, що в «Текстах» це все ж індивідуальна відповідальність за проєкти, хоча час від часу вони спираються на допомогу колег. «Ми знаємо, що хтось сильніший у картографії, інший — у Python, а дехто мав досвід роботи з порталом відкритих даних. Тобто ми радше за консультаціями один до одного звертаємось», — зазначає вона. Також тісна взаємодія може бути на фінальному етапі проєктів — тих, які складніші за оформленням: «Артдиректорка Надя Кельм робить дизайн і фактично відповідає за всю красу, яку ми публікуємо на «Текстах», а Євгенія Дроздова найкраще вміє робити інтерактивну верстку». Оскільки у NGL.media редакція невеличка, то коли комусь потрібен дата-журналіст, можна просто гукнути в офісі чи написати в чат, розповідає Назар Тузяк.
Що первинне — дані чи ідея? Буває і так і так, каже Назар: «Інколи ми бачимо потенційно цікаві дані, вивчаємо їх і дивимося, що можна отримати. Інколи ідею подають обговорення із соцмереж, і тоді шукаємо дані для такого проєкту. Як воно частіше відбувається, оцінити складно». А от Юлія Дукач наголошує, що первинною є тема: «Які б не були гарні, повні дані, але якщо вони нічого не показують, у них немає головної ідеї, то вони мало кого зацікавлять. Тому масив даних треба шукати під готову ідею. На жаль, від деяких задумок ми відмовляємося тільки тому, що під них поки немає даних». За словами Юлії, створення одного проєкту займає щонайменше місяць.
Що потрібно вміти та з чим працювати
Дата-журналіст перебуває на стику професій: потрібно мати навички і журналіста, і програміста. Це викликає особливі складнощі. Назар Тузяк і Юлія Дукач кажуть, що роботу з аналізу даних полегшить знання мов програмування Python чи R. Стануть у пригоді розуміння основ HTML та CSS (як інформація відображається на екрані у користувачів) та Java Script для верстки. Для графічного оформлення допоможе знання Adobe Illustrator або інших подібних програм. «Знання Google Sheets або Excel — для табличних перетворень, OpenRefine — для чистки даних, Datawrapper або Flourish — для візуалізації даних», — перераховує Юлія Дукач.
Не варто очікувати, що гарно упорядковані дані ви переформатовуватимете у красиві графіки. Більшість часу займатиметеся тим, аби перетворити «брудні» дані на щось пристойне, з чим можна далі працювати, каже Назар Тузяк.
«Є багато сайтів, які дають змогу створювати графіку без знання мов програмування. Це може бути хорошим початком. Проте знання інструменту не гарантує гарних графіків, тому корисно дивитися на роботу інших: які теми вони розробляють, як подають, які проєкти отримують премії», — додає він.
Нещодавній прорив у галузі штучного інтелекту — ChatGPT — теж використовують у журналістиці даних. Проте не дуже інтенсивно. Юлія Дукач звертається за його допомогою для швидких відповідей на прості запитання або, скажімо, для створення переліку ключових слів, виокремлення теми в тексті або як перекладача. «У межах дослідження російської дезінформації використовуємо GPT-модель (оскільки ми багато працюємо з машинними алгоритмами) і моделі машинного навчання для української та російської мов», — каже журналістка. Вона наголошує: якщо ви знаєте про наявні рішення, які справді можуть допомогти швидше впоратися з простими завданнями, то цілком можна ними користуватися. Наприклад, багато корисних інструментів є у сфері OSINT (розвідка на основі відкритих джерел). «Зазвичай коли ми бачимо рішення, що має допомогти з аналізом даних, то тестуємо й думаємо, чи маємо його використовувати, чи це зайва функція, яка ймовірніше забиратиме час, а не допомагатиме його заощадити», — пояснює Юлія.
За словами Назара Тузяка, ChatGPT приносить користь тоді, коли ви чітко розумієте, що маєте отримати від нього. «Просити його зробити щось таке, що ви абсолютно не розумієте, чи написати код, який ви не здатні прочитати, може бути не найкращою ідеєю. Ми не часто використовуємо ChatGPT. Частіше — це розшифровки аудіозаписів. Інколи він замінює гугління», — розповідає він.
Освіта й саморозвиток дата-журналіста
Майбутньому дата-журналісту необовʼязково мати журналістську освіту, вважає Юлія Дукач. Сама вона прийшла в цю професію з соціології чотири роки тому. Для захисту кандидатської роботи потрібно було зробити обрахунки, тому Юлія самостійно вивчила R-програмування та розібралася з мережевим аналізом. А потім натрапила на один із тренінгів «Текстів» про аналіз даних, зокрема з використанням мов програмування. І зрозуміла, що це її цікавить набагато більше, ніж академічна карʼєра й академічні дослідження.
Водночас у Назара Тузяка саме журналістська освіта. Під час навчання в університеті він працевлаштувався у щоденну львівську газету, де в якийсь момент став шукати можливості зробити рутинну роботу цікавішою, додавати до матеріалів те, що краще пояснюватиме складні речі. «Починав з простіших графіків, які доповнювали газетні статті, з часом це переросло в окрему рубрику, де інфографіка була самостійним елементом, а не доповненням. Після переходу в ZAXID.NET зацікавився інтерактивною графікою й взявся за вивчення мови програмування JavaScript, HTML, CSS. Редактор підтримував цей процес, оскільки він сам колись займався інфографікою та розумів, що журналістика даних дає змогу медіа вирізнятися з-поміж інших і пояснювати речі доступніше», — розповідає Назар.
Обидва співрозмовники погоджуються, що для дата-журналіста неможливо не розвиватися. «Немає однакового типу даних і типу завдань, над якими працюєш. Кожна нова стаття, кожен новий проєкт — це опановування нової навички. Щоразу треба розбиратись. Коли берешся за завдання, часто не знаєш, з якими викликами стикатимешся в процесі», — каже Юлія Дукач.
За словами Назара і Юлії, їхньому саморозвитку сприяють чати з колегами, куди закидаються найкрутіші проєкти від українських та іноземних видань, матеріали, що висуваються на здобуття профільних премій. Також редакції забезпечують їм участь у тематичних конференціях, вебінарах та інших заходах.
Знайти гарного дата-журналіста складно. Частково річ у тому, що медіа конкурує не так з іншими ЗМІ, як з ІТ-компаніями, в яких дата-журналісту зможуть платити більше, каже Назар Тузяк. «Окрім цього, ви шукаєте не просто людину, яка має певні технічні навички, а яка стежить за новинами на рівні звичайних журналістів», — додає він. Юлія Дукач погоджується: «Поєднання технічних і журналістських навичок дуже рідко трапляється на ринку праці. Навіть коли ми оголошуємо конкурс на дата-журналіста без досвіду, часто не вдається знайти людину з першої спроби».
Проте не варто боятися великого переліку вимог до знань і навичок дата-журналіста. Насправді шлях у цю професію відкритий для всіх, хто готовий навчатися. А медіа, як-от «Тексти», своєю чергою пропонують таку можливість. За словами Юлії Дукач, час від часу їхня редакція відкриває стажування, що передбачає відсутність попереднього досвіду, але бажання працювати над своїм проєктом. «Можна зробити невеличкий, але власний проєкт від початку до кінця: зібрати дані, проаналізувати та підготувати базові візуалізації», — пояснює вона. Головне: генерувати якомога більше ідей на кшталт «що було б класно проаналізувати та як це візуалізувати».
«Я прийшла в «Тексти» з ідеєю аналізувати назви вулиць України. Це був мій перший проєкт як інтернки, але й досі його час від часу хтось цитує. Коли на співбесіді одразу кажете, що вам було б цікаво досліджувати — це величезна перевага», — каже Юлія.
Фото надані героями матеріалу