Kao posljedica velikog napretka u tehnologiji i softveru, potreban alat svim redakcijama stoji na dohvat ruke. To je poprilična promjena: umjesto ulaganja u štampariju, satelitski vezu i radio toranj, data novinarstvo u velikoj mjeri zavisi od znanja, a ne od kapitala. Ono o čemu trebate da vodite računa su troškovi osoblja, tj. troškovi obuke i troškovi vremena koje je potrebno za realizaciju izuzetnih data projekata.

 

 

Velika prepreka većem širenju aktivnih data deskova je zbunjenost koju izazivaju sljedeća pitanja: Kako možemo napraviti data tim za našu (malu) redakciju? Koje znanje i koji kvaliteti su nam potrebni da bismo došli do uvjerljivih priča, interaktivnih vizuelnih prezentacija i aplikacija koje se zasnivaju na podacima?

 

 

Evo veoma jednostavne strukture, sa dodatnim sugestijama o zadacima i o toku rada. Ispod se mogu naći neka objašnjenja.

 

 

 

Ideje i pitanja

Istraživanje i prečišćavanje podataka

Pismenost, analiza i kvalitet podataka i provjera činjenica

„Režiser“ ovog procesa

 

Vizuelni kvalitet

Privlačnost

Jasnoća

Dopadljivost

Sažetost

Ispravnost

 

Podrška u toku rada

Pojednostavljivanje

Automatizacija

Postupak objavljivanja

Prezentacija

Spajanje u cjelinu

Brzina

 

Novinar: U data novinarstvu se ne radi o tome da se od podataka traže odgovori. To je suština. Ako vi nemate pitanja, podaci neće odgovoriti. Završićete sa slikovitijom verzijom onoga što je statistički zavod objavio prošle godine. Dakle, uloga novinara je da osmisli ideje ze projekte. U isto vrijeme, treba da ima kontrolu nad tim postupkom i treba da mu bude jasno – iz iskustva ili iz razgovara s drugima koji to znaju – šta je potrebno da bi se data projekat realizovao.

 

Programer: Programeri u data novinarstvu ne pišu cjelovite aplikacije, niti ih održavaju, barem to ne rade za većinu projekata. Umjesto toga, njihov cilj je da „ukrote“ podatke, tj. da ih prikupe, pročiste, spoje i pretvore u korisne dijelove. Većina ovih poslova se radi jednom, što znači da će se sljedeći skup podataka na kome budete radili veoma razlikovati od prethodnog. Dakle, nivo automatizma i ponovnog korištenja je niži, barem u trenutnoj fazi data novinarstva.

 

Postoji jedan kvalitet koji programeri koji rade u data novinarstvu treba da imaju, ali ga je teško naći, a to je potreba da ispričaju priču. Programeri često ne razmišljaju na takav način, barem po mom iskustvu. Oni se brinu za kodove, za mogućnosti aplikacije i za održavanje i žele da izbjegnu iznenađenja. Iznenađenja prilikom kodiranja mogu biti različita, naprimjer aplikacija ne radi. Ili, još gore, novinar odjednom ima sasvim drugačije zahtjeve, mnogo ideja za mogućnosti aplikacije, itd. Ovakav pristup ukazuje na novinara koji ne razmišlja kao koder. Takvo ponašanje obično odbija kodere. To je kao da ste počeli da gradite malu, ali cjelovitu kuću, i odjednom projekat naraste, prvobitnom planu se dodaju sobe, nova vrata, garaža, te vrt oko kuće oko kojeg se treba brinuti. Softversko programiranje velikim dijelom liči na rad u mraku. Treba vremena prije nego što se bilo šta može vidjeti, a veliki dijelovi se spajaju tek u kasnijim fazama. Dakle, nužno je kvalitetno upravljanje mogućnostima aplikacije i obimom projekta.

 

Dizajneri/stručnjaci za vizuelni izgled: Treća osoba koja treba da bude dio data tima je neko ko može napraviti čaroliju u izgledu i osjećaju. Boje, dijagrami i prelomi treba da budu privlačni, jasni i korisni. To je lakše reći nego uraditi. Izvanredan dizajn je bitan u data novinarstvu kada se prelazi sa podataka na priču. Primjeri najbolje urađenih djela se u predstavljanju ideje uglavnom oslanjaju na dizajn. 

 

 

Kada imate dobar novinarsko/programersko/dizajnerski tim, obim datog projekta je ključan za njegovu realizaciju. Ne možete sve odjednom uraditi. Fokusirajte se, zadržite fokus, završite prvi korak, a zatim pređite na sljedeći. Pored toga, stalno razgovarajte o konkretnom obimu projekta – ako započnete sa malim obimom, a zatim se projekat proširi i nastavi da raste, možda idete ka katastrofi.

 

Jedan način da ovo uradite jeste da idete korak po korak. Prvo, napravite jednostavnu kartu sa krivičnim djelima koja su počinjena u određenom području. Nemojte koristiti više od 100 podataka i nemojte nuditi raskošne mogućnosti. Onda to objavite.

 

Nakon toga, upotrijebite bolju kartu. Više mogućnosti. Filtere. Vremenski slijed. Dvije stotine podataka. Objavite i to.

 

Poenta je u tome da se prilično mnogo projekata u data novinarstvu kasnije može ponovo koristiti. Ono što ste uradili na jednoj temi vam može pomoći na drugoj. Dakle, najbolje je napredovati korak po korak. Samo izbjegavajte da se krećete naprijed u velikim skokovima. Radite polako, krećite se postojano – tako ćete doći do pouzdanijih podataka nego kada se krećete iznenadnim trkom.

 

 

Na kraju, važno je da u potpunosti razumijete granice, gdje projekat prelazi iz jednostavnog u veoma složeni.

 

Ispod se nalazi gruba, pojednostavljena tabela čiji je cilj da pruži pregled uobičajenih projekata u data novinarstvu. Ako govorite o projektu, pokušajte da odredite da li je to data priča, interaktivni data prilog ili data aplikacija.

 

 

 

Prethodna tabela vam može pomoći u određivanju obima projekta. Da li je to nešto što možemo uraditi danas? Hoće li nam za to trebati sedmica dana ili više? Kako možemo doći do automatizovane, isprva složenije data aplikacije?

 

Data priča predstavlja tekst koji se zasniva na vizuelnom predstavljanju podataka – veliki dio teksta govori o zanimljivim podacima. Dakle, ovo je veoma slično uobičajenom novinarskom radu, sa dodatnim slojem podataka. Ipak, ovakve priče mogu biti veoma uvjerljive i efektne ako ste pronašli prave podatke i dobar način da vizuelno predstavite kontekst putem jednostavnog dijagrama.

 

Interaktivni data prilozi (ne postoji opšteprihvaćeni termin za ovo) su veće vizuelne prezentacije, pregledi i analitički podaci kakvi se često mogu naći u New York Timesu. Iza njih stoji puno rada i obično ih prave timovi od dva do četiri stručnjaka, koji u različitoj mjeri kombinuju znanja iz novinarstva, dizajna i kodiranja.

 

Konačno, oblast koja potencijalno najviše obećava u budućnosti su data aplikacije. Ovdje se može dodati prijem podataka u stvarnom vremenu, automatizacija, personalizacija i mnogo drugih kvaliteta. Za njih je potrebno više vremena, ali one pružaju i mogućnost sticanja budućih prihoda od novinarstva.

 

Gore navedena tabela pokazuje još nešto. Tačno je da je za uobičajeni data projekat potrebno više vremena nego za obični tekst, izvještaj i video snimak. Ali, mogućnost korištenja takvih projekata – ako su dobri – takođe je puno veća i duža. To je veoma važan motivacioni faktor za buduće usvajanje data novinarstva u redakcijama.