Как мы выяснили в прошлой статье, разделение на гуманитариев и технарей — это больше стереотип, чем научный подход. Сегодня поговорим о профессии, в которой соединяются оба направления. Дата-журналисты создают истории на основе больших данных. Разберёмся, какими навыками они обладают и сколько зарабатывают. 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 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. Дата-журналисты востребованы там, где создают контент на базе точных, проверенных фактов с количественным обоснованием. Кроме СМИ, дата-журналистикой занимаются компании, особенно те, которые строят свой бренд. Банки, такие как Сбербанк, Тинькофф и «Точка», проводят исследования на основе своих данных, рассчитанные не только на внутреннюю аудиторию. Вот перечень обязанностей дата-журналиста из вакансии РБК: 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. 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. 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. 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. 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. Дата-журналист в РИА Новости Если автор идёт от проблемы, поиск данных ведётся от общего к частному.  Обычно алгоритм такой: Сначала ищем данные Росстата и Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС). Как правило, хотя бы общие данные по большинству тем здесь есть. 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. 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. Проверяем сайты отраслевых институтов, НКО, фондов, различных исследовательских проектов. 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. 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. 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: 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. НКО и фонды, которые собирают данные по социальным проблемам. 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. 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. Соцсети и сервисы: ВКонтакте, YouTube, Spotify. У многих есть официальные API. ВКонтакте позволяет собирать огромное количество информации с минимальными ограничениями. Энтузиасты, которые собирают и выкладывают датасеты. Например: датасет объявлений о недвижимости. Сообщества, которые собирают негосударственные и некоммерческие открытые данные: Wikidata, OpenStreetMap и другие. Однако важно помнить, что коммерческие, некоммерческие и любительские датасеты имеют ряд недостатков: Мы не всегда можем верифицировать такие данные, проверить качество и добросовестность сбора. Альтернативные данные часто недолговечны и неожиданно исчезают. А иногда они собраны с нарушением лицензий и законов, и поэтому ссылаться на них не всегда удобно. 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. 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. 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. 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. Дата-журналист в РИА Новости Сейчас есть тренд на максимально простые и понятные визуализации: обычные линейные графики, столбики или линейчатые диаграммы, даже карты, в основном плиточные. Они рассчитаны на быстрое, почти моментальное считывание. Несколько лет назад были популярны скролителлинг, всплывающие подсказки, интерактив. Сейчас этого почти нет. 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. 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.  Платформа профессионального роста