Дата-журналист: что за профессия, чем занимаются и сколько зарабатывают специалисты

Анализирует, визуализирует, рассказывает: чем занимается дата-журналист

Дата-журналистика, или журналистика данных, в России начала развиваться в конце 2000-х. Она возникла на стыке трёх областей: журналистики, аналитики данных и области создания визуального контента.

Дата-журналист — специалист, который ищет, обрабатывает и визуализирует данные, чтобы представить их в виде интересной и понятной читателю истории. Выглядит это так:

Дата-журналист выбирает общественно важную тему, ищет по ней количественные данные, чтобы выявить закономерности, оценить масштабы явления и на основе этого прийти к выводам, которые могут помочь читателям разобраться в проблеме. Или, наоборот, автор идёт от данных — работает с каким-то массивом и находит что-то интересное, из чего можно сделать материал. В обоих случаях получается дата-история — с интересными фактами и инфографикой для наглядности.

Дата-материалы создают различные зарубежные и российские СМИ: The New York Times, The Guardian, The Washington Post, Reuters, а также РИА Новости, РБК, ТАСС, Т—Ж.

С лучшими работами дата-журналистов со всего мира можно ознакомиться на сайтах известных журналистских премий: Data Journalism Awards и Sigma Awards.

Как создаётся дата-история: от сырых данных к графикам

Поиск данных: о чём могут рассказать фото в соцсетях

Как и в классической журналистике, в дата-журналистике появляется идея или тема для создания материала. Но главным источником информации здесь выступают не интервью, очерки с мест событий или пресс-релизы, а данные. Именно они помогают проверить выдвинутые гипотезы, с их поиска и начинается работа над материалом.

Для начала нужно определиться, где и какие данные брать для анализа. Информация должна быть актуальной и полной, поэтому лучше проверить сразу несколько источников.

Как правило, журналисты используют открытые данные — официальные, со свободным и бесплатным доступом, опубликованные в интернете различными организациями или людьми. Одни данные уже структурированы по какому-то признаку и представлены в готовом машиночитаемом виде — то есть их можно скачать файлом и открыть в Excel или Word. Другие нужно собирать с общедоступных сайтов автоматически с помощью специальных сервисов.

Дата-журналисты обращаются к статистике с официальных сайтов государственных органов, справочной информации, опубликованным отчётам государственных и частных компаний о работе за определённый период и даже к информации из профилей пользователей соцсетей.

Борис Ги

Дата-журналист в РИА Новости

Если автор идёт от проблемы, поиск данных ведётся от общего к частному. Обычно алгоритм такой:

1. Сначала ищем данные Росстата и Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС). Как правило, хотя бы общие данные по большинству тем здесь есть.

2. Смотрим на законы, стратегии развития и государственные программы. Узнаём, какие ведомства занимаются проблемой, если это не очевидно.

Кроме того, в приложениях к стратегиям всегда есть целевые показатели и их текущие значения. Иногда это единственный открытый источник.

3. Изучаем сайты нужных нам федеральных ведомств — Минздрава, Минкульта — и региональных. Далеко не все данные попадают в ЕМИСС, некоторые датасеты публикуются на ведомственных сайтах.

Ещё нужные данные содержатся в отчётах и публикациях ведомств.

4. Проверяем сайты отраслевых институтов, НКО, фондов, различных исследовательских проектов.

5. Если данные указаны в перечне постановлений об открытых данных и должны собираться в рамках какой-то госпрограммы, но их нигде нет, делаем запрос в соответствующее ведомство, закон это позволяет.

Запрос можно направить, даже если у ведомства нет обязанности публиковать данные, но в таких случаях шансов получить ответ значительно меньше.

Запросы можно делать и в НКО, и в коммерческие организации. Как правило, они коммуникабельные и хотя бы самыми общими данными делятся.

6. Для определённых задач можно анализировать бюджеты и госзакупки. Некоторые ведомства дают доступ исследователям по API. Хотя сейчас таких всё меньше.

Бывают специфические задачи, которые требуют работы с текстами судебных решений, анализа соцсетей, парсинга данных из общедоступных источников. Но это, скорее, относится к варианту, когда журналист сначала исследует данные и понимает, что на их основе можно собрать материал.

Например, чтобы выяснить, кто и зачем приходит на Красную площадь, дата-журналисты Strelka Mag проанализировали 200 тысяч фотографий, опубликованных во ВКонтакте с соответствующий геометкой.

А для подготовки материала о важности самоизоляции в пандемию дата-журналист Андрей Дорожный использовал:

• данные о возрасте населения и количестве мест в больницах с сайта Росстата;
• исследование смертности от Covid-19 с сайта Национальной комиссии здравоохранения Китая;
• статью о формах коронавируса из журнала National Science Review;
• математическую модель прогнозирования развития пандемии с сайта Венского технического университета.

Борис Ги

Дата-журналист в РИА Новости

Данных вокруг нас очень много. Правда, большая часть из них не структурирована, и для сбора и предварительной обработки нужны определённые навыки.

Кроме сайтов госорганов, данные можно искать и в других источниках ↓

1. Негосударственные хабы данных: Хаб открытых данных «Информационной культуры» и каталог данных «Инфраструктуры научно-исследовательских данных» (ИНИД).

Первый плохо структурирован, большая часть данных — это те же госданные, но в машиночитаемом формате.

В каталоге ИНИД данные качественные, но самих датасетов очень немного.

2. НКО и фонды, которые собирают данные по социальным проблемам. Например, «Если быть точным» и «Такие дела» ведут свою статистику. Фонд «Вера» ведёт учёт учреждений паллиативной помощи — правда, их данные не машиночитаемы.

К сожалению, у большинства НКО не хватает опыта и ресурсов для качественной публикации данных.

3. Коммерческие компании: Циан, Domofond, 2ГИС, Яндекс Карты, где данные можно собрать, нарушая правила сервиса, легально купить или получить по запросу.

Одни компании дают бесплатный доступ исследователям, у других — свободное API, но с рядом ограничений.

4. Компании-реселлеры данных, такие как Dadata. У Dadata есть бесплатный тариф, который позволяет взять по API достаточно много данных. Но эти данные больше ориентированы на коммерческую аналитику, а не на журналистику.

5. Соцсети и сервисы: ВКонтакте, YouTube, Spotify. У многих есть официальные API. ВКонтакте позволяет собирать огромное количество информации с минимальными ограничениями.

6. Энтузиасты, которые собирают и выкладывают датасеты. Например: Московские Instagram-хештеги* или датасет объявлений о недвижимости.

7. Сообщества, которые собирают негосударственные и некоммерческие открытые данные: Wikidata, OpenStreetMap и другие.

Однако важно помнить, что коммерческие, некоммерческие и любительские датасеты имеют ряд недостатков:

1. Мы не всегда можем верифицировать такие данные, проверить качество и добросовестность сбора.

2. Альтернативные данные часто недолговечны и неожиданно исчезают. А иногда они собраны с нарушением лицензий и законов, и поэтому ссылаться на них не всегда удобно.

3. Такие данные дополняют, но не всегда могут заменить государственные.

Например, данным о разводах или статистике смертности и рождаемости вряд ли можно найти замену.

Можно взять данные о семейном статусе из ВКонтакте, данные запросов из Wordstat или Google Трендов, объявления о поиске адвоката по разводам и тому подобное. Но это лишь дополнит картину.

Готовя материал о недвижимости, мы можем посчитать динамику цен, но данных из Росреестра это не заменит.

*Суд признал экстремистской и запретил в России деятельность компании Meta, а также её платформ Facebook и Instagram.

Обработка данных: исключаем дубли и ищем закономерности

Будь то сырые данные, собранные автоматически, или официальный отчёт с сайта Росреестра — информацию важно проверить на несоответствия и ошибки. Пропуски, дубли, неправдоподобные цифры и опечатки могут повлиять на правильность выводов, ради которых журналист искал эти данные.

Борис Ги

Дата-журналист в РИА Новости

Ошибки в отчётах — это частое явление. Поэтому любой датасет нужно проверять: смотреть на типы данных, корректность выгрузки разделителей, дробей и так далее.

Иногда это не ошибка выгрузки, а опечатка — тогда стоит поискать второй источник или восстановить данные логически.

Если данные собраны в разное время или берутся из сборников Росстата, они могут немного отличаться. Это не ошибки, а поправки и уточнения — в этом случае я всегда беру более поздний вариант.

После очистки данные нужно упорядочить и структурировать — в сервисах электронных таблиц это можно сделать с помощью специальных формул и функций.

Теперь информацию будет проще анализировать:

• сравнивать,
• выявлять закономерности,
• вычислять,
• формулировать выводы.

На основе данных дата-журналист делает выводы, которые подтверждают или опровергают его гипотезу, показывают тренды, контрасты и скрытые взаимосвязи, которые самому читателю было бы сложно заметить.

Создание дата-истории: понятные выводы и яркие графики

Теперь найденные инсайты нужно представить в виде истории — рассказать о них понятным языком и визуализировать данные с помощью схем, графиков и диаграмм.

Иногда дата-журналист работает в команде с дизайнером и может поручить создание картинок для статьи ему — нужен будет набросок и ТЗ. Но в любом случае визуальную часть дата-историй стараются делать понятной, качественной и красочной, чтобы легче воспринималась и запоминалась.

Скролителлинг — это сочетание скроллинга и сторителлинга, когда пользователь читает текст по мере прокрутки анимированной страницы

Кропотливый и сложный процесс создания дата-материала требует многих навыков и умений на стыке нескольких профессий. Но итоговый результат может стать уникальным и выделит публикацию на фоне других журналистских работ.

Ещё примеры дата-историй:

• «Где в России нет Ленина? Исследование об улицах и памятниках в честь вождя», Strelka Mag;
• «Сколько россиян пользуется интернетом», Т—Ж;
• «История московского жилья на интерактивной карте», Strelka Mag;
• The age of the “megafire”, Reuters;
• How the Tonga Volcano Unleashed a Once-in-a-Century Shockwave, The New York Times.

Что должен уметь дата-журналист: изучаем вакансии

Дата-журналисты востребованы там, где создают контент на базе точных, проверенных фактов с количественным обоснованием. Кроме СМИ, дата-журналистикой занимаются даже Сбербанк, Тинькофф и «Точка» — проводят исследования на основе своих данных, рассчитанные не только на внутреннюю аудиторию.

Вот перечень обязанностей дата-журналиста из вакансии РБК:

Из вакансии РИА Новостей:

А это обязанности дата-журналиста из вакансии Тинькофф Даты:

Получается, чтобы получить работу, дата-журналист должен уметь:

1. Искать актуальные данные:

• знать, какие базы данных существуют и как получить к ним доступ;
• уметь формулировать запросы и собирать необходимую для анализа информацию (парсинг).

2. Идентифицировать, фильтровать и структурировать информацию в программах обработки данных, таких как MS Excel или Google Таблицы.

3. Анализировать данные:

• понимать процедуру агрегации данных;
• знать основы статистики и уметь рассчитывать показатели, необходимые для анализа.

4. Визуализировать данные:

• подбирать и создавать диаграммы, графики, схемы, инфографику и другие иллюстрации;
• владеть программами для создания такого контента, например, уметь работать в Tableau.

5. Понятно и интересно писать — увлечь и удержать внимание аудитории, донося историю простыми и доступными средствами.

6. Программировать — иногда работодатели указывают в вакансиях и этот навык в качестве дополнительного. Вот что, например, ждёт от соискателя исследовательский проект «Если быть точным»:

Часто для анализа данных используют Python — это популярный язык, который позволяет быстро решать многие задачи.

Борис Ги

Дата-журналист в РИА Новости

В работе дата-журналиста бывают моменты, когда одного Excel недостаточно: спарсить данные с сайта, обработать XML-файл, выгрузить данные по API, просто открыть файл, в котором больше миллиона строк.

Python универсален и позволяет решить эти задачи, а ещё автоматизировать рутину и сократить ручной труд. Например, с его помощью можно скачать сотню файлов или почистить кучу однообразных таблиц и привести их к одному виду.

В редких случаях могут понадобиться инструменты для работы с большими данными, методы машинного обучения или обработки естественного языка. Для журналистских задач Python вполне хватит.

Однако дата-журналист — это не классический аналитик и тем более не Data Scientist. Поэтому, если Python или другой язык программирования освоить сложно, можно обойтись и no-code инструментами.

Какая зарплата у дата-журналиста

Средняя зарплата журналиста-универсала по Москве — 70 тысяч рублей в месяц, по России — 53 тысячи. Дата-журналист — более узкий специалист с дополнительными навыками, которые ценятся несколько выше.

Борис Ги

Дата-журналист в РИА Новости

Пока большой разницы между зарплатой журналиста и дата-журналиста нет, 80–100 тысяч рублей — стандартный месячный оклад.

Внештатные статьи и проекты тоже редко стоят дороже обычной журналистики. Например, в Т—Ж ставка за материал — 5 или 10 тысяч.

Конкретную зарплату в вакансиях на должность дата-журналиста указывают редко, обычно пишут, что условия обсуждаются индивидуально. Зарплата будет зависеть от объёма и количества выполняемых задач, а также от набора навыков и умений кандидата.

Фонд «Нужна помощь», например, предлагает соискателю от 80 тысяч рублей в месяц, а ещё ДМС со стоматологией:

Не только программист и дизайнер: кто может стать дата-журналистом

Основная задача дата-журналиста — искать интересные инсайты в данных и объяснять их читателям в понятных историях и инфографиках. Поэтому специалист должен, с одной стороны, уметь разбираться в данных, а с другой — хорошо писать, но и тот и другой навык можно развить. Умения программировать и рисовать, которые развить сложнее, здесь второстепенны.

Дата-журналистами обычно становятся журналисты, аналитики, контент-маркетологи, product- и project-менеджерам, PR-специалисты и медиаменеджеры. Но попробовать может любой, кто чувствует к этому склонность.

Как стать дата-журналистом

Обучиться профессии дата-журналиста можно в НИУ ВШЭ по двухгодичной магистерской программе «Журналистика данных», она первой появилась в России в 2016 году.

Многие выпускники этой программы работают сейчас в известных российских редакциях. В 2019 году бывшая студентка НИУ ВШЭ Дада Линделл стала первой в России обладательницей премии Data Journalism Awards за несколько расследований, в том числе об увеличении в России смертности от ВИЧ.

 Как выбрать онлайн-курс: форматы, критерии, вопросы менеджеру

Что почитать по дата-журналистике

Ресурсы:

• DataJournalism.com — англоязычный ресурс с курсами по дата-журналистике;
• Global Investigative Journalism Network — международный ресурс с советами, трендами и инструментами;
• Сайт премии Sigma Awards.

Telegram-каналы:

• «Открытые данные RU»;
• «Дата-сторителлинг» — канал журналиста Андрея Дорожного;
• «Чартомойка» — о хороших и плохих графиках.

Книги:

• «Статистика и котики», Владимир Савельев — увлекательный учебник по статистике;
• «Графики, которые убеждают всех», Александр Богачев — об эффективном представлении данных;
• The Data Journalism Handbook, European Journalism Centre — можно скачать бесплатно, подробно рассказывает о дата-журналистике.