Ярина Серкез працює в американських найвпливовіших медіа з 2017-го року. Була графічною редакторкою в The Wall Street Journal, а  зараз працює у відділі Opinion в The New York Times. Її матеріали поширюють сенатори, науковці, кандидат в президенти. Серед багатьох її нагород – престижна Data Journalism Awards. 

В інтерв’ю «Академії викладачів журналістики» Ярина Серкез розповідає про специфіку роботи редакції з журналістики даних, свій шлях у цій сфері, а також про ролі викладачів та студентів у навчальному процесі. 

«Ми не дозволяємо авторам висловлювати власну  думку без жодного фактологічного підґрунтя» 

Ярино, розкажи, як влаштований твій робочий день? 

Є кілька типів завдань. Я шукаю ідеї для матеріалів та дані. Думаю, як найкраще подати тему візуально, щоб пояснити суть. Пишу тексти, створюю візуалізації, інтерактивні графіки. Можу працювати як над одним проєктом, так і над кількома разом із командою. В роботі у мене зазвичай 1-2 матеріали і ще 1-2 в планах. Я також можу спілкуватися з авторами, організаціями, які досліджують певні теми і мають дані щодо них.

Скільки людей у твоїй команді?

Спершу скажу кілька слів про те, що таке відділ Opinion у The New York Times. Загалом редакція поділяється на ньюзрум, який робить репортажі та новини і на відділ колумністики. Репортажі і новини – це основний профіль NYT, тому графічна команда там значно більша: близько 40 людей. У відділі колумністики менше людей, і відповідно менший графічний відділ. Наразі нас четверо. Але сподіваємося, що скоро буде поповнення і наша команда трішки виросте.

Тобто, крім того, щоб шукати теми для матеріалів і дані, тобі ще треба керувати командою?

У нас є основний менеджер, я виступаю у ролі його заступниці, допомагаю в організації роботи команди.

Теми, які ти знаходиш, очевидно треба презентувати на нарадах. Як виглядає пітчинг?

У нас є щоденні зустрічі. На них ми обговорюємо те, над чим працюємо, який у нас план роботи на день/тиждень/місяць. Коли я відчуваю, що якась ідея готова для презентації, знаю, про що буде матеріал, я вже попрацювала з даними, більш-менш уявляючи чи я буду сама писати цей матеріал чи це буде співавторство, тоді презентую це своїй команді. І ми спільно приймаємо рішення. Також ми дуже часто співпрацюємо з нашими колумністами. Допомагаємо їм знайти візуальний спосіб для подання їхніх думок. 

Колумністика, на перший погляд, не дуже асоціюється з даними. Йдеться про власні погляди, висловлення власної позиції. Чому тут важливі дані?

Це був би відхід від наших стандартів, якби ми дозволяли авторам висловлювати власну думку без жодного фактологічного підґрунтя. Автор може мати свою думку, наприклад, виступати за введення мінімальної зарплати в Америці у розмірі 15 доларів за годину. Ми  такому автору говоримо: «Це класно, але чому це буде працювати, чому це не вдарить по малому бізнесу, яка буде від того користь?» Це питання, на які потрібно відповідати фахово і зі статистикою, тому дуже часто в колонках знаходиться місце для візуалізації даних.

«Це нормально, якщо твій матеріал поширило декілька сенаторів і кандидат в президенти»

Наскільки складно знаходити історії?

Історій у нас зараз є більше, ніж робочих рук. Сьогодні даних є багато і вони доступні. Нещодавно я зробила проєкт про нерівність в контексті зелених насаджень у містах. Справа в тому, що у більшості великих міст США, на жаль, доступ до відкритих публічних зелених зон, парків мають люди з високим доходом. А найбільш уразливі живуть у густо забудованих мікрорайонах, де замість дитячих майданчиків та парків можуть бути парковки чи індустріальні зони. Ці люди не отримують низку переваг, які мають багатші: чистого повітря, нижчої температури в тіні під час літньої спеки, здоров’я зрештою. Як мені вдалося зробити такий аналіз? Я знайшла компанію, яка створила алгоритм, що відрізняє на зображеннях пікселі, які є деревами, і які ними не є. Вони мені надали цей набір даних і завдяки цьому мені вдалося зробити дуже деталізований аналіз, скільки дерев є в яких саме мікрорайонах, яка це площа поверхні, як все це співвідноситься із доходом та соціальним статусом американців.

Тобто спочатку виникла тема, а потім ти шукала дані, щоб її розкрити?

Так, безперечно, ця тема мене цікавила завжди. Про цю закономірність було відомо: виходили статті, але не було масштабного погляду і аналізу. Матеріал вийшов дуже вдалим. Цей проєкт буде актуальним і через тиждень, і через рік, тому що вирішення цієї проблеми потребує систематичного підходу.

Ти відслідковуєш, хто поширює твої роботи?

Я заглядаю у соцмережі: добре бачити, як твої читачі сприймають матеріал. У нас є команда, яка аналізує «життя» наших матеріалів у соціальних медіа. Це нормально, якщо твій матеріал поширило декілька сенаторів, кандидат в президенти чи сторінка самого президента, спікер, відомі науковці, громадські діячі. Це велика розкіш працювати в The New York Times і могти висловитися на таку широку аудиторію. 

Який матеріал поширила сторінка президента?

На той момент це був кандидат в президенти Джо Байден. Його сторінка поширила матеріал про кліматичні ризики.

Якщо до тебе потрапляє великий масив даних. Як, наприклад, в історії про торгівлю Китаю з різними країнами. Як знайти з-поміж такої великої кількості даних історію? Як відбувається мозковий штурм?

Це приходить з досвідом. Чим більше працюєш з даними, тим краще знаєш, які питання краще ставити. Перед тим, як сідати за роботу, варто прочитати декілька аналітичних чи навіть академічних статей, послухати спеціалізовані подкасти. Прочитати книгу, якщо дозволяє час. Зазвичай, коли ми починаємо працювати з даними, то маємо гіпотезу і хочемо її або спростувати, або підтвердити.

Хоча так трапляється не завжди. У мене був випадок, коли я працювала над проєктом про Олімпіади. Я аналізувала, як збільшувалася швидкість атлетів-бігунів завдяки новітнім технологіям. Сьогодні людина, яка добігає до фінішної прямої 20-ю, 30 років тому могла би бути чемпіоном. 

Під час роботи я помітила, що в багатьох категоріях не було відповідників жіночих дисциплін. Умовно кажучи, лижні стрибки з трампліна ввели для жінок лише на Олімпіаді в Сочі в 2014-му. Перші марафони жінки змогли пробігти тільки в середині 80-х років. Тобто речі, які зараз нам здаються звичними, з’явилися в останні десятиліття. Це один із тих випадків, коли працюючи над однією темою я натрапила на іншу. Потім з цього вийшов окремий проєкт. Під час роботи над однією темою варто залишатися відкритим до інших, непередбачуваних історій.

«Критично мислити – це те, що найкраще виховується в класичному навчальному процесі»

Давай згадаємо, як ти вчилася журналістиці. Чому ти навчилася в Україні?

В Україні я навчилася вчитися. Моє навчання припало на світанок журналістики даних. Матеріалів було дуже мало, доводилося все вишукувати по краплинках самотужки. Крім того, знання не завжди були практичні і актуальні для тогочасних умов.

Тим не менш, я завжди пишалася своєю освітою в Україні. В мене було багато талановитих викладачів, які вміли зацікавлювати і навчити ставити правильні запитання. Це те, чого не завжди вдається навчитися в онлайн-курсі. Ти можеш прочитати книгу, відвідати онлайн-курс із програмування чи присвячений роботі з Adobe Illustrator, але вміння ставити запитання і критично мислити – це те, що найкраще виховується в класичному навчальному процесі. 

У мене загалом 4 освіти. Це два бакалаврати ЛНУ ім. Франка: з журналістики та іноземних мов. Також маю подвійний ступінь магістра з журналістики та соціології Польської академії наук та Університету Ланкастеру (Польща/Велика Британія ). І ще одну магістратуру з журналістики даних в університеті Міссурі (США).

Не шкодуєш про навчання на бакалавраті журналістики?

Ні, все зрештою добре склалось. 

Мені є за що подякувати людям, які мене вчили. У мене було декілька дуже надихаючих викладачів, які навчили вести дискусію, дебатувати, критично мислити. Це Марія Титаренко, Ольга Квасниця та інші. 

Звісно, деяких практичних знань не вистачало. Але можна було їх отримати в інтернеті. Було би бажання! Навіть, коли я вчилася в Штатах, маючи певний досвід роботи в журналістиці даних, я шукала можливості покращити свої навички. Я записалася на курс з Advanced cartography на факультеті географії, бо хотіла навчитися робити більш складний географічний аналіз. Записалася на Advanced Data Science до програмістів, бо хотіла мати навички вище середнього по роботі з даними. Сам факультет цього не пропонував, але це не означає, що у мене не було можливостей цього вивчити. 

Мотивація важливіша за навчальну програму. Важливо зрозуміти, що освіта – це відповідальність студента, а викладач лише допомагає засвоїти матеріал та надихнути, зацікавити темою. Здобуття навичок і знань – це відповідальність самого студента.

На твій погляд, де найкраще навчають журналістиці даних?

В Україні можна навчитися робити журналістику даних, було би бажання! Зараз є багато можливостей: програми з обміну, стажування etc. Під лежачий камінь вода не тече.

Коли була студенткою, хтось із розумних людей мені порадив: знайди людей, роботою яких ти захоплюєшся, слідкуй за ними, намагайся вийти з ними на зв’язок і проси, щоб вони навчили робити те, що вони роблять. Я намагалася дотримуватися цього підходу і він мені дуже допоміг. Я від самого початку слідкувала за роботою редакцій, які займалися журналістикою даних, і NYT в тому числі. 

Навчаючись у США, я їздила на студентські конференції, відвідувала воркшопи, постійно тримала руку на пульсі і вчилася у колег, які мали більший досвід. Не обмежувалася лекціями чи домашніми завданнями.

Як ти прийшла в журналістику даних?

Це було закінчення мого бакалаврату в ЛНУ. І я дізналася про першу школу журналістики від Internews та видання Тексти. Я була тоді дуже захоплена data journalism: заповнила анкету, надіслала зразки своїх на той момент суперпримітивних робіт. Наскільки пам’ятаю, заявок було дуже багато,але доля мені посміхнулася, мене відібрали. 

У мене була накладка з часом. Школа тривала кілька днів і закінчувалася в понеділок. А в той же день у мене мало починатися навчання у Варшаві. І батьки були не в захваті від цього плану, але я наполягла на тому, що мені кров з носу потрібно поїхати на цю школу, і я все встигну. 

Моїм першим викладачем був Анатолій Бондаренко. Він фантастично талановитий журналіст і вміє зацікавити своїх студентів. 

Після того я поїхала навчатися в Польщу. Це була магістерська програма Польської академії наук та Університету Ланкастер з журналістики та соціології. З журналістикою даних це не мало нічого спільного, але я продовжувала паралельно з навчанням в університеті опановувала роботу з даними. Тим не менш, магістерка в Варшаві допомогла прокачати м’язи, які згодом знадобились в майбутньому.Наприклад, там я написала свої перші есе англійською мовою. 

«Викладачам не варто закриватися лише в межах вивчення умовного Excel або базового Python»

Якими мають бути навички і якості викладача журналістики даних?

По-перше, викладач з журналістики даних має бути практиком. Бо ця сфера дуже динамічна і кожного року з’являються нові методи роботи. Я завжди заохочую людей записуватися на курс Анатолія Бондаренка: він один  із найцінніших викладачів, який займається практикою на найвищому рівні. Я би сама ходила до нього на курси. 

А по-друге, це має бути людина, яка навчить елементів критичного мислення. Це перший крок в аналізі: важливо розуміти, що саме можна отримати з наявних у нас даних, які запитання можемо поставити.

Як викладачу «прокачати» свої навички?

Бути активним, слідкувати за новими технологіями, практиками, курсами, воркшопами, конференціями. Якщо викладачі будуть проактивними, тобто не будуть закриватися лише в межах вивчення умовного Excel або базового Python, а дивитимуться, що нового в аналізі зображень, текстів – це буде корисно і для них самих, і для студентів. 

Така трагічна тема як Covid-19 спровокувала появу нових наборів даних. Майже всі є у відкритому доступі, і можна давати практичні завдання своїм студентам, які можуть аналізувати актуальні і цікаві теми. 

Ти на початку сказала, що ваш відділ розширюється. Як ви шукаєте співробітників?

Це тривалий і болючий процес. Людей, які би вміли добре писати, зналися на статистиці, роботі з даними, вміли би красиво це подати і були блискучими веб-розробниками, мало. 

Не обов’язково, щоб людина відповідала кожному з цих критеріїв. Може бути і вузька спеціалізація. У західних великих редакціях поширена практика, щоб хтось, хто сильний у картографії, створював би тільки карти, а хтось сильніший у статистиці чи дизайні й займався би суто цими речами. Це працює. Тому якщо у вас є сильні навички в одній галузі, це також може бути перевагою. Але ми намагаємося знайти і універсальних солдатів, які добре працюють в усіх напрямках. Таких людей небагато, але і вони трапляються.

Фото надане Яриною Серкез

Коментарі