Andmeajakirjandus

Andmeajakirjandus on ajakirjanduse suund, mis kasutab andmete kogumist, analüüsi ja visualiseerimist selleks, et avastada, selgitada ja esitada ühiskondlikult olulisi lugusid. Andmed võivad olla nii loo allikaks kui ka vahendiks, mille abil informatsiooni lugejale edastatakse.

Andmeajakirjanduse eesmärk on pakkuda tavapärasest põhjalikumat, täpsemat ja kontrollitavamat ülevaadet nähtustest, toetudes süstemaatilisele andmeanalüüsile. Sageli seostatakse andmeajakirjandust ka avatud andmete, statistika, programmeerimise ning visuaalse jutustamisega. 

Digiajastul on andmeajakirjanduse areng olnud tihedalt seotud andmete kasvava kättesaadavuse ja tehnoloogiliste vahendite arenguga.. Üheks oluliseks trendiks on informatsiooni edastamine andmete visualiseerimise kaudu, kasutades näiteks tabeleid, graafikuid, kaarte, infograafikat ja interaktiivseid veebilahendusi. Visualiseerimine aitab muuta keeruka info arusaadavamaks ja toetab loo mõistmist.

Andmeajakirjandust peetakse sageli ajakirjanduse üheks tulevikusuunaks, kuna andmeanalüüs võimaldab tuvastada mustreid, ebakõlasid ja varjatud probleeme, mis ei pruugi tavapärase reportaažitöö käigus ilmneda.  

Andmeajakirjandust saab rakendada mitte ainult ajakirjanduses, vaid paljudes valdkondades, mille vastu on avalik huvi (majanduses, tervishoius, keskkonnaküsimustes, poliitikas jpm).

Ajalugu
Andmeajakirjanduse varaseks näiteks peetakse Suurbritannia väljaande Manchester Guardian (praegune The Guardian) esimest numbrit 1821. aastal, kus avaldati tabel kooliealiste laste kohta kahes linnas. Andmete abil püüti paremini mõista riigi haridussüsteemi toimimist.

20. sajandi keskel hakkas andmeajakirjandus seostuma arvutite kasutamisega. 1952. aastal kasutas USA telekanal CBS suurarvutit presidendivalimiste tulemuste prognoosimiseks. Laiemalt hakkas andmeajakirjandus levima 1960. aastatel, näiteks siis, kui Detroit Free Press analüüsis Detroiti rahutuste kohta kogutud andmeid. 

21. sajandi alguses sai ajakirjanduses andmete kasutamine ja visualiseerimine veelgi hoogu juurde. Seda tänu internetile, avatud andmetele ja uutele tarkvaravahendite levikule. Oluliseks said ka interaktiivsed ja veebipõhised andmelood.. 

Andmeajakirjanduse etapid
Kuigi tööprotsess võib erineda, kirjeldatakse andmeajakirjandust sageli viie põhietapi kaudu:
 Andmete kogumine – infoallikatest vajalike andmete leidmine;
 Andmete puhastamine – andmete filtreerimine ja teisendamine soovitud kujule;
 Kontekstualiseerimine – analüüsimine ja kontekstiga sidumine;
 Andmete kombineerimine – kahe või enama andmestiku kombineerimine lisamaks täpsust ja kaalukust;
 Tulemuste kommunitseerimine – väljakoorunud mustrite ja trendide illustreerimine, staatilisel või animeeritud kujul visualiseerimine ning visuaalide integreerimine teksti ja andmetega.

Andmeajakirjanduse protsessi käigus läbivad andmed töötluse ning nende põhjal valmib viimistletud uudislugu. Kõikehõlmavad andmed koondatakse nii, et vastuvõtjad suudaksid näha trende ja teha nendest lähtuvalt otsuseid. Andmeajakirjaniku ülesandeks on teha väljavõtteid kogutud infost.

Andmeajakirjanduse ümberpööratud püramiid

2011. aastal tutvustas Paul Bradshaw mudelit “Andmeajakirjanduse ümberpööratud püramiid”, mis illustreerib andmeanalüüsi etappe.
pisi|vasakul|388x388px| Andmeajakirjanduse ümberpööratud püramiid

 Kogumine 
Andmeid on võimalik koguda paljudelt andmesaitidelt ja paljude teenuste abil. Andmeid võib hankida ametlikest andmeportaalidest ning teha päringuid info eest vastutavatele riigiorganitele. Andmete kättesaadavus oleneb paljuski riiklikust seadusandlusest, st riigid väljastavad andmeid erineval määral. 

Andmete kogumine andmeajakirjanduses on tänapäeval suures osas koondunud internetipõhiseks. Andmeid saab hankida otsingumootorite abil, näiteks leiab Google'i otsingumootorist Exceli andmefailid järgneva lause abil: ‘inurl:downloads filetype:xls’. Sealjuures tähistab sõna „downloads“ märget, et neid Exceli andmefaile saab ka alla laadida ja “inurl” tähistab märksõna asukohta, kuhu lisada sobilik sõna, mis otsib URL-i sees olevat märksõna.

Eestis on hulgaliselt andmeid Statistikaameti andmebaasis: https://andmed.stat.ee/et/stat. Samuti leiab andmeid mitmetest välismaa andmebaasidest: http://datacatalogs.org/, https://www.theguardian.com/politics/government-data, https://www.thedatahub.org/, https://scraperwiki.com/, https://data.worldbank.org/, http://data.un.org/, https://www.data-archive.ac.uk/ , https://data.gov.uk/,  https://data.gov.in/, https://www.data.gov/.

Lisaks võib vajalikke andmeid leida foorumitest. Näiteks http://getthedata.org/ ja https://www.quora.com/ veebifoorumites saab esitada andmeajakirjanduse kohta käivaid küsimusi. Foorumitest võib küsida kõike andmetega seotut (kust leida vastavaid andmeid, milliste vahenditega saab andmeid visualiseerida või kuidas andmeid puhastada).

Hacks/Hackersi (https://www.hackshackers.com/) organisatsioon ühendab ajakirjanikke ja tehnolooge. Kommuunis on võimalik suhelda inimestega, kes tunnevad andmeajakirjandust ja ka sellest, kuidas ning kust on võimalik andmeid saada.

Samuti on andmeid võimalik ise koguda vaatluste, küsitluste ja veebiküsimustike abil.

 Puhastamine 
Andmete puhastamine ehk korrastamine tähendab andmete esialgset töötlust, kus eemaldatakse inimvead ja teisendatakse andmed ühtsele analüüsimist võimaldavasse kujule. Andmete puhastamise vahendid on näiteks OpenRefine ehk GoogleRefine, TextWrangler, GoogleSpreadsheets.

 Kontekstualiseerimine 
Selles etapis esitatakse andmestiku kohta kriitilisi küsimusi ning analüüsitakse, kes, millal, kuidas ja mis eesmärgil andmed kogus ning kas sellest avaldub midagi märkimisväärset. Andmed ei pruugi alati olla usaldusväärsed – nende kogumise protsess hõlmab erinevat metoodikat, kallutatust ja eesmärke. Tihtilugu tuleb tutvuda erialakeelega, mille järgi andmed koondati. Nendeks võivad olla koodid, mis esindavad kategooriaid, klassifikatsioone või asukohti ja eksperttasemel terminoloogiat. 

Samuti on selles etapis vajalik statistiline pädevus, kuna tihti ei ütle eraldiseisvad andmed meile palju. Näiteks omandab kuritegevuste arv linnas tähenduse siis, kui see asetada konteksti linna populatsiooni, politseijaoskondade arvu, kuritegevusmäära, töötuse tasemega jne.

Võimalikud vahendid, mis aitavad andmeid analüüsida: Django, Ruby on Rails, Microsoft Access – tabelite moodustamiseks, ESRI Arcmap – geograafilised analüüsid, SAS, PostGIS, QGIS, MapBox, CSVKit, RStudio, SPSS, Microsoft Excel, OpenOffice Calc, Scraperwiki – prototüüpimine ja tulemuste salvestamine onlainis. NitroPDF – PDF-failide teisendamine tekstiks ja Exceli failideks.

Programmeerimine: Python (programmeerimiskeel), R (programmeerimiskeel), NumPy + MatPlotLib.

 Kombineerimine 
Leidub häid näiteid andmeajakirjanduslikest lugudest, mis tuginevad vaid ühele andmestikule. Siiski võib rohkem näiteid välja tuua kombineeritud andmestikest, sest mitme allika põhjal valminud andmeajakirjanduslikud artiklid on lugejale väärtuslikumad ja usaldusväärsemad. 

Levinuim näide sellest on andmestiku sidumine kaardiga näitamaks, kuidas andmed ruumis jaotuvad.

 Kommunitseerimine 
Selles etapis mõeldakse välja, milline oleks parim viis andmetöötluse edastamiseks lugejatele, ning otsustatakse, mis on andmete juures kõige märkimisväärsem või huvitavam, et seda rõhutada. Seejärel tegeletakse tulemuste visualiseerimisega. Seda võib teha näiteks kaartide, diagrammide, infograafika või animatsiooni abil. 

Eri viise andmeanalüüsi tulemuste kommunitseerimiseks:

 Visualiseerimine – andmete esitamine graafiliselt;
 Tekstiline edastamine – andmete kirjalik selgitamine;
 Suhtlusmeedia kasutamine – suhtlusmeedia teel tulemuste jagamine;
 Humaniseerimine – andmete avamine inimesele arusaadaval viisil, näiteks lisatakse artikli juurde intervjuu asjatundjaga, kes tulemusi selgitab;
 Personaliseerimine – kasutaja annab sisendi ning meedium esitab andmed filtreeritult vastavalt tema kohta kehtivatele näitajatele;
 Rakenduste väljatöötamine – andmete põhjal luuakse rakendus, populaarsemaks vormiks on kalkulaatorid.

Google spreadsheet – tulemuste esitamine ning saab ühendada Google Fusion Tables ja Junar Open Data Platform.

Junar – andmete viimine sobivale kujule.

Tableau Public – interaktiivseks andmete visualiseerimiseks.

Qlikview – võimaldab analüüsida ja filtreerida suuri andmehulki.

Google Fusion Tables – kaartide visualiseerimiseks.

 Andmeajakirjandus muudes valdkondades 
Andmeajakirjanduse meetodeid kasutatakse ka väljaspool traditsioonilist ajakirjandust, näiteks sisuturunduse valdkonnas, et kommunitseerida ja turunduda ettevõtete brändi. Samuti kasutavad andmeajakirjandust suhtekorraldajad, kes võitlevad meediakajastuse saamiseks ajakirjanike tähelepanu eest.

Andmete visualiseerimist kasutatakse teadustöö tulemuste paremaks kommunitseerimiseks.

Lisaks kasutatakse andmete visualiseerimist ettevõtete ja mittetulundusühingute kommunikatsioonis.

 Andmeajakirjanduse näiteid 

 Why your smartphone is causing you ‘text neck’ syndrome? South China Morning Post.

 What if all covid‑19 deaths in the United States had happened in your neighborhood? The Washington Post.

How Y’all, Youse and You Guys Talk. The New York Times.

 Proovi uut leiutist: Maailma esimene Jüri Ratase ümmarguste vastuste robot! Eesti Ekspress.
 https://homeless.cnsmaryland.org/2020/06/29/illegal-to-beg-for-food/

Viited

Kategooria:Ajakirjandus
Kategooria:Statistika