Jak powstają historie oparte na danych? Gdzie szukać inspiracji? W najnowszej odsłonie Szkoły Dziennikarstwa Danych odpowiadamy na te pytania.
ROZDZIAŁ I: Podstawy dziennikarstwa danych
MODUŁ 1.8.: Opowiedz mi historię – szukamy tego, co ciekawe w danych
To już ósmy kurs z cyklu Szkoła Dziennikarstwa Danych. W poprzednich odsłonach mówiliśmy o tym, czym są dane, gdzie szukać danych, jak tworzyć i edytować arkusze kalkulacyjne, przyswajaliśmy podstawy matematyki przydatne podczas obróbki danych, przemienialiśmy arkusz kalkulacyjny w narzędzie do analizy danych oraz opisywaliśmy częste błędy, popełniane podczas pracy z danymi. Dziś poszukamy inspiracji.
Same dane nie są zbyt przystępne, namacalne. Liczby to tylko liczby. Jednak są doskonałą wyjściową do opowiadania fascynujących historii. Odpowiednio użyte uwiarygadniają opowieść i wzbogacają ją o dodatkowe wątki. By opowiadać historie oparte na danych, należy odpowiedzieć sobie na kilka pytań: Dlaczego ktoś miałby się zainteresować naszą historią? Kim ten ktoś jest? Jak użyte przez nas dane na niego wpłyną?
Proces
Proces opowiadania historii za pośrednictwem danych wygląda mniej więcej tak:
1) Szukanie danych – znajdźcie dane, które będą w stanie odpowiedzieć na Wasze pytania.
2) Opracowanie danych – doprowadźcie dane do stanu, w którym będziecie mogli je dalej przetwarzać.
3) Łączenie różnych zestawów danych – zestawcie jedną bazę danych z inną. Może traficie na coś niespodziewanego?
4) Filtrowanie i sortowanie danych – w uporządkowanych danych łatwiej znaleźć interesujące fakty.
5) Analiza danych – szukajcie trendów, zależności i odstępstw od reguły. Ale uważajcie! Nie wyciągajcie pochopnych wniosków.
6) Wizualizacja danych – jeśli uznaliście, że w Waszych danych znajdują się ciekawe fakty, zastanówcie się, jaką formę wizualizacji wybrać, by najlepiej je pokazać.
Szukanie historii ukrytych w liczbach
Opisany powyżej proces nie jest uniwersalny, bo – jak pisaliśmy w poprzednich odsłonach Szkoły Dziennikarstwa Danych – nie ma jednej drogi pracy z danymi. Czasem szukamy danych pod pytanie, które pojawiło się nam w głowie, a innym razem – szukamy pytania do ciekawych danych. W obu przypadkach wizualizacja pomoże znaleźć najciekawsze wycinki naszych baz danych. Jak zacząć pracę nad wspomnianą wizualizacją, gdy nie mamy doświadczenia, a w głowie pustka? Najlepiej poszukać inspiracji. A jak się uczyć, to od najlepszych. Poniżej wymieniamy źródła, na których warto się wzorować.
– Hans Rosling swą sławę zawdzięcza nie tylko teatralnemu sposobowi prowadzenia wykładów, ale również treściom, które wygłasza. Zajmuje się głównie globalnymi wskaźnikami rozwoju społecznego. Jego analizy są wnikliwe, a wizualizacje – bardzo czytelne.
– Data journalists (dziennikarze danych?) to najczęściej byli dziennikarze z zamiłowaniem do tabel i wykresów, którzy wcześniej zajmowali się tradycyjnym dziennikarstwem. Można być zatem pewnym, że na opowiadaniu historii się znają. Dlatego warto korzystać z ich doświadczenia. Tym dzielą się w dostępnym za darmo w wersji online podręczniku “Data Journalism Handbook”.
– Visualising Information for Advocacy to strona, na której znajdziecie mnóstwo inspiracji, ciekawych narzędzi i poradników dotyczących opowiadania historii za pośrednictwem danych i ich wizualizacji. Dodajcie ją do zakładek w swojej przeglądarce. To bardzo głęboka studnia wiedzy na temat dziennikarstwa danych.
– Where Does my Money Go? to projekt będący idealnym przykładem na to, jak w przejrzysty sposób przedstawiać duże wartości liczbowe. Odbiorcy znacznie łatwiej zinterpretować dane przystępne, dotyczące każdego z nas.
To oczywiście niewielki wycinek źródeł, z których warto czerpać inspirację. Niewielki, ale wystarczający, by na początku przygody z dziennikarstwem danych wybrać odpowiednią ścieżkę. Pamiętajcie, że więcej inspiracji znajdziecie i na samym Datablogu, i w przygotowanych przez nas kursach dziennikarstwa danych.
Wszystkie kursy z cyklu Szkoła Dziennikarstwa Danych znajdziecie tutaj: Darmowe kursy dziennikarstwa danych.
Tłumaczenie: Piotr Kozłowski – Datablog.pl
Tekst został opublikowany na licencji CC BY-SA 3.0.
Źródło: School of Data
