— Сара Слобин, Wall Street Journal

Мы попросили некоторых из наших авторов привести их любимые примеры журналистики данных, и рассказать о том, что им в них нравится. Вот они.

Рис 5. Не навреди(The Las Vegas Sun)

Мой любимый пример – это проект «Не навреди» Do No Harmв газете Las Vegas Sun 2010 года – серия статей о больничной помощи (смотри Рис 5). Sun проанализировала более 2,9 миллиона больничных записей, счетов, которые позволили раскрыть информацию о 3 600 предотвратимых травмах, инфекциях и хирургических ошибках. Они получили данные из запросов о предоставлении информации из открытых источников и идентифицировали более трехсот случаев, когда пациенты умирали из–за ошибок, которые можно было предотвратить. Этот проект содержит различные элементы, включая: интерактивный график, который дает возможность читателю просматривать информацию по каждой больнице, какие хирургические травмы происходили наиболее часто, чаще, чем можно было бы ожидать; картус временной шкалой и графиком, который показывает распространение инфекций от больницы к больнице; и интерактивный график, который позволяет пользователям отсортировать данные по предотвратимым травмам или по больницам, чтобы посмотреть, где людям наносится вред. Мне нравится этот проект, потому что он очень понятный и по нему легко ориентироваться. Пользователи могут пользоваться данными очень интуитивно понятным способом. Также от него есть реальная польза: законодательный орган Невады отреагировал шестью законодательными актами. Участвовавшие в реализации проекта журналисты упорно работали над тем, чтобы собрать данные и очистить их от ненужного. Один из журналистов, Алекс Ричардс (Alex Richards), отправлял данные обратно в больницы, а также в органы государственной власти, как минимум, десяток раз, чтобы ошибки были исправлены. — Ангелика Перальта–Рамос, La Naci'on, Аргентина

Рис 6. Зарплаты государственных служащих (The Texas Tribune)

Мне нравится работа, которую каждый день выполняют небольшие независимые организации, такие как ProPublica или Texas Tribune, у которой есть великолепный журналист данных в лице Райана Мерфи (Ryan Murphy). Если бы меня попросили выбрать, я бы отметил Базу данных о зарплатах государственных служащих ( Government Employee Salary Database)Government Employee Salary Database), проект Texas Tribune ( Рис 6). В этом проекте собраны данные о зарплатах 660 000 государственных служащих, они сведены в базу данных, в которой пользователи могут осуществлять поиск и на основе которой могут создавать сюжеты. Можно осуществлять поиск по организации, по фамилии или по уровню зарплаты. Этот проект прост, выразителен, полон смысла и делает недоступную информацию публичной. Его легко использовать, и не менее легко автоматически генерировать сюжеты на его основе. Это великолепный пример того, почему большую часть трафика Texas Tribune набирает за счет своих страниц данных.

— Саймон Роджерс, The Guardian

Рис 7. Анализ военных отчетов (Associated Press)

Работа Джонатана Стрэя (Jonathan Stray) и Джулиан Берджесс (Julian Burgess) на основе документов о войне в Ираке ( Iraq War Logs) ) является воодушевляющим примером проникновения в текстовый анализ и визуализацию с использованием экспериментальной техники, чтобы разобраться в темах, заслуживающих пристального внимания, за счет большого набора текстовых данных ( Рис 7).

Средствами техники текстового анализа и алгоритмов Джонатан и Джулия создали метод, который позволяет демонстрировать кластеры ключевых слов, содержащихся в тысячах отчетов американских властей по Иракской войне, которые подверглись утечке благодаря WikiLeaks, в визуальной форме.

Хотя у представленных методов есть ограничения, и подход носит экспериментальный характер, он представляет собой инновационный подход. Вместо того, чтобы пытаться прочитать все файлы или просматривать записи о войне с предвзятым мнением о том, что там можно найти, вводя определенные ключевые слова и анализируя полученный на выходе результат, эта техника подсчитывает и визуализирует темы/ключевые слова, имеющие особое значение.

В условиях увеличивающихся объемов данных – как текстовых (сообщения электронной почты, отчеты), так и цифровых, оказывающихся в распоряжении общественности, поиск путей для выделения ключевых областей интересов будет становиться все более и более важным – это великолепная подобласть журналистики данных.

— Синтия О'Мурчу, Financial Times

Рис 8. Тайны убийств(Scripps Howard News Service)

Одним из моих любимых примеров журналистики данных является проект «Тайны убийств»Тома Харгроува (Tom Hargrove) из Scripps Howard News Service ( Рис 8). На основе правительственных данных и запросов на получение данных из открытых источников он составил демографически детализованную базу данных из более чем 185 тысяч нераскрытых убийств, а потом сконструировал алгоритм для поиска по ней образцов, позволяющих объединять те или иные дела на основании предположений о наличии серийных убийц. В этом проекте есть все: упорный труд по сбору данных и составлению базы лучше, чем правительственная, мудрый анализ с использованием техники социальной науки, и интерактивное представление данных в режиме онлайн таким образом, чтобы читатели могли сами в этой базе работать.

— Стив Дойг, Школа журналистики Уолтера Кронкайта, Университет штата Аризона

Рис 9. Message Machine(ProPublica)

Мне нравится проект ProPublica под названием «Машина текстовых сообщений» ( Message Machine) и поств блоге ( Рис 9). Все это началось тогда, когда несколько пользователей твиттера выразили любопытство по поводу получения разных сообщений электронной почты во время проведения избирательной кампании Обамы. Ребята в ProPublica заметили это и попросили читателей форвардить им любые e–mail–ы, которые они получают от деятелей избирательной кампании. Представление этих данных весьма элегантно, а визуализация выгодно отличается от обычных сообщений электронной почты, которые обычно отправляешь вечерами. Этот проект классный, потому что они собрали свою собственную информацию (хотя, признаем, и небольшую по объему, но достаточную для того, чтобы рассказать историю). Но что еще более здорово, так это то, что они рассказывают историю развивающегося явления, повествуют о масштабных данных, используемых в политических кампаниях с целью целевой рассылки сообщений конкретным лицам. Это лишь первое знакомство, позволяющее попробовать на вкус то, что грядет.