Dziennikarstwo danych i data storytelling - ebook

Bez danych jesteś jedynie kolejną osobą z opinią...

Dziennikarstwo danych przeżywa dziś prawdziwy rozkwit. Dzieje się tak dlatego, że nasze życie w dużej mierze przeniosło się do internetu, a internet to... dane. Megabajty, gigabajty, terabajty danych. Misją współczesnego dziennikarza jest przedstawiać je społeczeństwu rzetelnie, a równocześnie pięknie, czyli w sposób zrozumiały, łatwy do przyswojenia. Nim się jednak owe dane pięknie zestawi, trzeba je znaleźć. Gdzie szukać? Jak je zdobyć? W jaki sposób opowiedzieć dane? Na takie pytania autor odpowiada w tej książce.

Nie przeczytasz w niej o "ładnych wykresach", bo wbrew pozorom to nie one są esencją dziennikarstwa danych i data storytellingu. Dowiesz się natomiast, gdzie biją źródła potrzebnych Ci informacji, jak je przetwarzać i analizować. Znajdziesz tu także wskazówki, w jaki sposób tworzyć dobre wizualizacje za pomocą prostych aplikacji dostępnych za darmo w internecie i jak kreować angażujące odbiorców data stories. Na koniec wejdziesz na wyższy poziom - nauczysz się prezentować dane z wykorzystaniem kodu programistycznego.

Kto? Co? Jak? Gdzie? Kiedy? ... odpowiedzi na te podstawowe pytania musi znaleźć każdy dziennikarz, który chce rzetelnie wykonać swoją pracę. Jednocześnie przy zalewie informacji, danych ze źródeł, których weryfikacja jest równie czasochłonna, każdy wykonujący ten piękny zawód coraz bardziej przypomina mitycznego Syzyfa. Przebicie się przez gigabajty informacji, przetworzenie ich i stworzenie materiału, który tłumaczy odbiorcy rzeczywistość, jest dziś działaniem obarczonym ogromnym wysiłkiem i jeszcze większym ryzykiem. Kaskadowy spadek zaufania do instytucji publicznych i prywatnych, z jakim mamy do czynienia od lat, oddziałuje także na media, z jednej strony wystawiane na szereg nacisków biznesowych, politycznych i społecznych, z drugiej ... borykające się z ciągłymi problemami finansowymi. Co warto wiedzieć, dobre dziennikarstwo, jakościowe dziennikarstwo to coś, co wymaga swobodnego poruszania się autorów w przestrzeni internetu i danych, a także poznania podstaw funkcjonowania w tej przestrzeni.

Dlatego, jeżeli chcemy mieć przynajmniej cień nadziei na dobrze wykonaną pracę, warto sięgnąć po książkę Łukasza Żyły. W zawodzie zawsze mi powtarzano, że tej profesji człowiek uczy się tylko w praktyce i na pewno nie na studiach. Nadal tak jest, choć czasy, w których media dosłownie pączkują na każdym kroku i angażują coraz młodszych adeptów dziennikarstwa, wymagają, by sięgnąć po informacyjną pigułę, swoisty wykrywacz min, dzięki czemu te pierwsze kroki wspomniany początkujący dziennikarz będzie mógł stawiać względnie bezpiecznie.

Dziennikarstwo danych i data storytelling to także pozycja dla osób doświadczonych w tym zawodzie. Powód jest oczywisty, technologia zmieniła dziennikarstwo i w pędzie żywiołu, którym ono jest, łatwo popaść w bezpieczną i przez to złudną rutynę, a wtedy jesteśmy o krok od poważnego błędu. Dzięki książce Łukasza Żyły łatwiejsze do ominięcia będą cyfrowe rafy, którymi sieć jest usłana.

Bartosz Kurek, były dziennikarz Polsatu, obecnie menedżer ds. public affairs w Philip Morris

---

Co wy tam tak naprawdę robicie? ... to częste pytanie, kiedy mówię, że pracuję w dziale danych „Wyborczej”. Niektórzy ze znawstwem odpowiadają: „Aaa, czyli robicie analizy wyników sprzedaży gazety?”. Inni zmieniają temat, spodziewając się, że zarzucę ich nudnymi opowieściami o uzupełnianiu tabelek liczbami. Co ciekawe, pytanie o to, jak dokładnie wygląda nasza praca, zadają również dziennikarze.

Teraz, zamiast wchodzić w szczegóły, będę mógł zacząć odpowiedź od słów: „Jest taka książka, warto przeczytać…”, bo Łukasz w bardzo przystępny sposób tłumaczy, czym to się je.

I myślę, że niezależnie od tego, jaką działką dziennikarstwa się zajmujecie, znajdziecie w niej coś dla siebie. Części dotyczące współpracy z urzędnikami, dostępu do informacji czy opowiadania historii powinien przyswoić każdy, kto będzie pracował w zawodzie. Po te o opracowywaniu danych sięgną ambitniejsi, a może po prostu bardziej przewidujący, bo pisać potrafi wielu, ale zdolność pisania połączona z umiejętnością analizowania, programowania lub wizualizowania robi z dziennikarza człowieka do zadań specjalnych.

Kiedy czytałem tę książkę, wiele razy żałowałem, że czegoś takiego nie było, kiedy ja zaczynałem przygodę z danymi. Dzięki niej widzę, ile jeszcze powinienem się w tej dziedzinie nauczyć.

Dominik Uhlig, szef BIQdata.pl ... działu danych „Gazety Wyborczej”

Wstęp

Rozdział 1. Dane i dziennikarstwo - wprowadzenie

• 1.1. Czym jest dziennikarstwo danych
• 1.2. Dziennikarstwo danych jako metoda
• 1.3. Dane
• 1.4. Dziennikarstwo a świat cyfrowy
• 1.5. Otwarte dane
• 1.6. Warsztat dziennikarza pracującego z danymi
• 1.7. Dokąd zmierza dziennikarstwo cyfrowe?

Rozdział 2. Dziennikarstwo danych - przykłady

• 2.1. Odkrywamy
• 2.2. Pokazujemy
• 2.3. Angażujemy

Rozdział 3. Internet, czyli dziennikarstwo online

• 3.1. Internet
• 3.2. Jak działają strony internetowe
• 3.3. Język HTML i CSS

Rozdział 4. Dane - formaty, źródła, zdobywanie

• 4.1. Przetwarzanie danych
• 4.2. Źródła informacji
• 4.3. Dane na wniosek
  • 4.3.1. Bądź przygotowany na opóźnienie
  • 4.3.2. Kiedy informacja jest publiczna?
  • 4.3.3. Kto ma obowiązek udzielenia informacji?
  • 4.3.4. Wnioskuj o dane przetwarzalne
  • 4.3.5. Precyzja i cierpliwość
  • 4.3.6. Pytaj w różnych miejscach i testuj
  • 4.3.7. Odmowa i co dalej?
• 4.4. A może zautomatyzować?
  • 4.4.1. Wykorzystanie Google Sheets
  • 4.4.2. Gdzie przechowywać dane?
  • 4.4.3. Jakość i źródła ogólnodostępne

Rozdział 5. Czyszczenie i agregacja danych

• 5.1. Pozbądź się śmieci
  • 5.1.1. Sortowanie
  • 5.1.2. Wyszukiwanie fasetowe
  • 5.1.3. Wykrywanie duplikatów
  • 5.1.4. Zastosowanie filtru tekstowego
  • 5.1.5. Transformacje komórek
  • 5.1.6. Usuwanie niewłaściwych danych
  • 5.1.7. Grupowanie danych, czyli klastrowanie
• 5.2. Szukanie wzorców, czyli analiza
  • 5.2.1. Odrobina statystyki
  • 5.2.2. Powiązania i korelacje
• 5.3. Metody analizy w praktyce
  • 5.3.1. Przygotowanie tabeli w Google Sheets
  • 5.3.2. Analizy bazodanowe

Rozdział 6. Jak tworzyć zrozumiałe i przyciągające uwagę wizualizacje

• 6.1. Po co i jak wizualizować?
• 6.2. Jak wygląda dobra wizualizacja?
  • 6.2.1. Bądź uczciwy
  • 6.2.2. Dobierz odpowiedni wykres
  • 6.2.3. Wykorzystaj właściwe skale
  • 6.2.4. Zastosuj odpowiednie kolory
  • 6.2.5. Spraw, aby wizualizacja była czytelna
• 6.3. Najczęstsze błędy
  • 6.3.1. Wykres 3D
  • 6.3.2. Brak odwzorowania danych
  • 6.3.3. Zbyt duże opisy i legenda
  • 6.3.4. Brak różnic
  • 6.3.5. Zmiana skali
• 6.4. Rodzaje wizualizacji
  • 6.4.1. Wizualizacja proporcji
  • 6.4.2. Porównanie kilku wartości
  • 6.4.3. Śledzenie zmian w czasie
  • 6.4.4. Obserwacja zależności między danymi
  • 6.4.5. Zależności przestrzenne
  • 6.4.6. Rozkład cechy statystycznej

Rozdział 7. Data storytelling

• 7.1. Składowe
• 7.2. Wzorce, czyli szkielet data story
  • 7.2.1. Wzorce argumentacji
  • 7.2.2. Wzorce przepływu
  • 7.2.3. Wzorce kadrowania narracji
  • 7.2.4. Wzorce empatii i emocji
  • 7.2.5. Wzorce zaangażowania
• 7.3. Elementy GUI
• 7.4. Data storytelling w praktyce

Rozdział 8. Jak stworzyć wizualizacje

• 8.1. Na początek coś prostego - Datawrapper
• 8.2. Flourish
• 8.3. Sieci społecznościowe
• 8.4. Coś bardziej zaawansowanego, czyli Tableau
• 8.5. Ekosystem, czyli Google Charts i Google Maps
• 8.6. Infogram
• 8.7. Łączenie wizualizacji

Rozdział 9. Wstęp do programowania

• 9.1. Zmienne
• 9.2. Obiekty
• 9.3. Tablice
• 9.4. Tablice i obiekty
• 9.5. Funkcje
• 9.6. Instrukcje warunkowe

Rozdział 10. Wizualizacja zaprogramowana

• 10.1. Chart.js
• 10.2. Highcharts i AmCharts
• 10.3. p5.js
• 10.4. ECharts
• 10.5. Vega-Lite

Rozdział 11. Data story w sieci

Dodatek A. Wywiad z Dominikiem Uhligiem, redaktorem naczelnym serwisu BIQdata "Gazety Wyborczej"

Zakończenie

Bibliografia