Варіативність тлумачення терміна "журналістика даних" у сучасних медіадослідженнях

Размещено на http://www.allbest.ru/

Міжнародний економіко-гуманітарний університет

імені академіка Степана Дем'янчука

Варіативність тлумачення терміна «журналістика даних» у сучасних медіадослідженнях

Ліченко А.Д.

Анотація

У статті здійснено компаративний аналіз дефініцій терміна «журналістика даних» у закордонних наукових дослідженнях, а також розглянуто особливості тлумачення споріднених, але не тотожних понять «комп'ютеризована журналістика», «обчислювальна журналістика», «журналістикабаз даних», «автоматизована журналістика» та ін. Обґрунтовано, що у вітчизняній науці про соціальні комунікації термінологічно-понятійний апарат журналістики даних ще не сформовано, тому доречно виокремити базові поняття data- журналістики та запропонувати їх визначення. Окреслено погляди науковців, медіаекспертів і редакторів на роль журналістики даних у сучасних медіакомунікаціях, а також охарактеризовано трансформації, яких зазнають аналітична й інвестигативна журналістика у зв'язку зі зростанням обсягів відкритих даних. Окрім цього, журналістика даних розглядається як інструмент залучення медіааудиторії до активної взаємодії з контентом, що передбачає не лише пасивне сприйняття інформації реципієнтом, а й можливість інтерактивної участі у процесі інтерпретації даних. У зв'язку із цим традиційні онлайн-медіа, що долучаються до роботи з даними, можуть перетворюватися на геймифіковані платформи, що дозволяють користувачу фільтрувати дані, персоналізувати їх відповідно до власних інтересів і візуалі- зувати. Водночас у статті наведено міркування стосовно того, що попри значну кількість функціональних переваг журналістика даних створює певні ризики для редакцій медіа, передусім вони пов'язані з тим, що data-проєкти є масштабними й потребують значних часових затрат на реалізацію, а читацька аудиторія часто не є підготовленою до сприйняття такого типу контенту, адже нині вона занурена в потік «швидких новин». З огляду на вказані ризики сьогодні більшість data-проєктів створюються великими медіаорганізаціями, як-от Reuters, The New York Times, The Guardian, ProPublica та ін., але інтерес журналістів до даних активно зростає, тому з'являються медіастартапи, які із часом здатні перетворитись на кардинально нове явище в сучасному медіапросторі.

Ключові слова: дані, журналістика даних, тлумачення журналістики даних, обчислювальна журналістика, комп'ютеризована журналістика.

Abstract

Lichenko A. D. VARIABILITY IN THE INTERPRETATION OF THE TERM

“DATA JOURNALISM” IN MODERN MEDIA RESEARCH

In the article was made a comparative analysis of the definitions of the term “data journalism” in foreign scientific research, as well as features of interpretation of related but not identical concepts of “computer- assisted reporting”, “computational journalism”, “database journalism”, “automated journalism” were considered. Also was substantiated that concepts and terminology of the “data journalism” in national science about social communication aren'tfully established, so it's appropriate to identify basic concepts and terms in data journalism and propose their definitions. Views of scientists, media experts and editors on the role of data journalism in modern media communications were identified, and also characterized the transformations experienced by analytical and investigative journalism in connection with the growth of open data. In addition, data journalism is considered as a tool to attract media audiences to actively interact with content, it involves not only passive perception of information by the recipient, but also the possibility of interactive participation in the process of data interpretation. In this regard, traditional online media that are involved in working with data can turn into gamification platforms that allow the user to filter the data, configure it in accordance with their own interests and visualize it. At the same time, the article suggests that, despite a significant number offunctional advantages, data journalism poses certain risks for media outlets, first of all, they are associated with the fact that data projects are large-scale and require significant implementation time, and the readership is often not preparedfor the perception of this type of content, because now it is immersed in a stream of “quick news”. Despite this, today most of the data projects are being created by large media organizations such as Reuters, The New York Times, The Guardian, ProPublica etc., but the interest of journalists in the data is actively growing, so new media startups can bephenomenon in the modern media space.

Key words: data, data journalism, definition of data journalism, computational journalism, computer- assisted reporting.

Постановка проблеми

Сучасна медіагалузь активно трансформується під впливом новітніх цифрових технологій, поміж класичних текстів чи відеосюжетів трапляються інтерактивні візуаліза- ції, фото та відео у форматі 360°, новини, згенеро- вані штучним інтелектом, тощо. Водночас у колі фахівців, експертів і науковців точиться дедалі більше дискусій про те, що ж уважати в журналістиці справді інноваційним надбанням, а що розглядати лише як вдосконалення традиційної практики. Така дискусія стосується й журналістики даних, адже використання даних у журналістиці - не нове явище, проте сьогодні воно опинилось на абсолютно іншому рівні, передусім завдяки появі інструментів, що дозволяють більш якісно та швидко аналізувати та візуалізувати дані. Не менш дискусійним є питання тлумачення терміна «журналістика даних». В одних дослідженнях data-журналістика абсолютно ототожнюється з візуалізацією даних, а в інших такий підхід заперечується. Окрім цього, дехто з науковців розглядає data-журналістику як самостійний напрям у сфері цифрових медіа, а дехто, навпаки, уважає, що не варто відокремлювати її від «буденної» журналістики, адже в сучасному світі для журналіста робота з даними стає природним і повсякденним явищем. Наприклад, А. Пільгофер, викладач Університету Темпл, зауважує, що «у багатьох редакціях data-журналістику помилково протиставляють класичній: насправді вони доповнюють одна одну [1]». Зважаючи на вищеокреслені суперечності, доцільно розглянути та порівняти визначення журналістики даних, запропоновані провідними фахівцями та науковцями.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Упродовж останніх років інтерес світової наукової спільноти до журналістики даних значно зріс, проте чимало аспектів досі залишаються маловивченими. Термінологічну специфіку, зокрема порівняння споріднених понять «журналістика даних», «обчислювальна журналістика», «комп'ютеризована журналістика», ґрунтовно розглянуто в дослідженні “Clarifying Journalism's Quantitative Turn” M. Coddington [6]; серед інших науковців і фахівців, що звертались до цієї проблематики, C. Anderson, A. Howard, C. Royal, D. Blasingame, S. Lewis, A. Holovaty, S. Rogers, P Bradshaw та ін. Особливості обчислювальної журналістики окреслено у працях: “Computational journalism” J. Hamilton, S. Cohen, F. Turner [7], “The promise of computational journalism” T Flew, C. Spurgeon, A. Daniel, A. Swift [9]. Значна кількість наукових публікацій стосуються пояснення загальної ролі журналістики даних у масових комунікаціях та виокремлення її функціональних характеристик, серед них “The Principles, Features and Techniques of Data Journalism” A. Veglis, Ch. Bratsas, O. Kalatzi [13]; “Rethinking journalistic storytelling in the context of data journalism” W. Weber, M. Engebretsen, H. Kennedy [14]; “The Art and Science of Data-Driven Journalism” A. Howard [10] та ін.

У вітчизняному сегменті науки про соціальні комунікації журналістика даних вивчена зовсім мало, здебільшого наявні наукові розвідки стосуються візуалізації даних, натомість теоретичні аспекти практично не розглядаються. Необхідність включення журналістики даних у науковий обіг обґрунтовано у статті «Розвиток відкритих даних як нові перспективи й можливості для сучасної української журналістики» Ю. Бідзілі та Д. Кравця [2]. Автори слушно зауважують: «Журналістика даних за останні кілька років вже встигла зайняти окрему нішу на ринку інформаційних послуг, проте - не в наукових і освітніх спільнотах вищої школи» [2, с. 233]. Вплив Big Data на журналістику окреслено в публікації В. Полюги «Технологія великих даних (Big Data): основні характеристики та перспективи використання в журналістиці» [5]. Наше дослідження є спробою систематизувати й узагальнити погляди теоретиків, фахівців, редакторів і журналістів на значення data-журналістики в інформаційному просторі сьогодення, а також визначити й охарактеризувати основні можливості, виклики та ризики, які постають перед редакціями медіа у зв'язку зі зростанням обсягів даних.

Постановка завдання. Мета статті - окреслити варіативність підходів до тлумачення терміна «журналістика даних» у сучасних закордонних наукових дослідженнях. Для досягнення поставленої мети розв'язано такі ключові завдання: наведено дефініції термінів «дані», «великі дані», «відкриті дані»; окреслено специфіку вживання термінів «комп'ютеризована журналістика» (computer-assisted reporting) й «обчислювальна журналістика» (computational journalism); охарактеризовано роль журналістики даних у масових комунікаціях. журналістика даний медіастартап

Виклад основного матеріалу

На шляху до розуміння сутності журналістики даних перше, що ми повинні зробити, - запитати себе: «а що ж таке дані?». Може здатися, що це абстрактний набір чисел, проте насправді для журналіста дані - це історії, дані - це те, що допомагає побачити світ і пізнати його, вони розповідають про політику, хвороби, убивства, фінанси чи погоду. Це метафоричне тлумачення, проте навіть воно показує масштабність цього поняття. Сформулювати єдине визначення терміна «дані» доволі складно, адже він є міжгалузевим і в кожному окремо взятому випадку може набувати певного змістового забарвлення. Саме слово «дані» походить від лат. dare - «давати». У найбільш загальному розумінні дані тлумачать як будь-яку структуровану, напів- структуровану чи неструктуровану інформацію, що може бути записана й збережена або закодована в цифровій формі як біти (двійкові цифри), з метою подальшого опрацювання й аналізу для вироблення певних знань. Проте автор праці “The Data Revolution” R. Kitchin слушно зауважує, що те, що ми зазвичай розуміємо як дані, насправді - capta (від лат. capere - «брати») - це ті одиниці даних, які були відібрані із загального масиву потенційних даних [11, с. 29]. Проте термін «дані» уже настільки увійшов у науковий обіг, що замінювати його іншим недоречно. У контексті журналістики даних найчастіше ми ведемо мову про виокремлений набір даних, який розкриває сутність тих чи інших процесів або явищ і стає основою для підготовки журналістського матеріалу.

Два інші терміни, які також безпосередньо пов'язані з data-журналістикою, - це «великі дані» (big data) та «відкриті дані» (open data). Великими даними зазвичай називають масиви різноманітних цифрових даних, для обробки й аналізу яких використовуються спеціальні новітні технології, методи й інструменти. Сьогодні data- аналіз застосовується в багатьох сферах бізнесу, економіки, маркетингу тощо. Чи можна говорити про big data в журналістиці? Це суперечливе питання, адже data-журналістика, безперечно, працює зі значними обсягами даних, але чи досягають вони масштабів big data, на перший погляд, визначити складно. На нашу думку, для того, щоб знайти точну відповідь на це питання, варто керуватись критеріями, за якими R. Kitchin розрізняє так звані “small data” і “big data”, а саме: volume (об'єм), exhaustivity (вичерпність), resolution and identification (ідентифікація), relationality (реляційність), velocity (швидкість приросту), variety (різноманіття), flexible (гнучкість), scalable (розширюваність) [11, с. 58]. Сьогодні можна стверджувати, що журналістика перебуває на етапі переходу від “small data” до “big data”, проте з кожним днем обсяги даних, якими послуговуються журналісти, зростають невпинними темпами. Абсолютно помилково вважати, що великі дані не мають стосунку до журналістики, так чи інакше сьогодні вони чинять потужний вплив майже на всі сфери нашого життя, зокрема й на масові комунікації.

У попередніх дослідженнях ми вже розглядали поняття «відкриті дані» й запропонували тлумачити його як «первинну інформацію, оприлюднену розпорядниками в машиночитаному (переважно структурованому) форматі, що передбачає зручну автоматичну обробку (аналіз) і подальше вільне використання та поширення» [4, с. 42]. Концепція відкритих даних, яка нині реалізується в Україні та багатьох державах світу, покликана надати журналістам, громадським діячам і загалом усім охочим доступ до інформації про діяльність державних органів та установ, використання коштів, державні закупівлі, соціально-демографічну статистику тощо. У нашому дослідженні ми не аналізуватимемо концепцію відкритих даних, оскільки цьому питанню присвячено чимало наукових публікацій, проте наголосимо, що відкритість даних є прогресивним кроком на шляху становлення якісної журналістики.

Розглядаючи сутність журналістики даних та її значення в сучасних медіакомунікаціях, необхідно окреслити погляди науковців та фахівців на тлумачення data-журналістики. Як ми вказували вище, нині не існує єдиного підходу до визначення цього поняття. Термін «журналістика даних» (в англомовних джерелах “data journalism” або “data-driven journalism”, рідше - “data base journalism” - «журналістика баз даних») у широкому вжитку з'явився у 2010 р. після одноденної зустрічі-обговорення “Data-driven journalism: What is there to learn?”. Саме тоді фахівці й експерти вперше почали стверджувати, що дані змінюють журналістику, а тому варто говорити про data-журналістику як новий напрям. Водночас на той момент уже існувала низка інших понять, зокрема “computational journalism” («обчислювальна журналістика») та “computer-assisted reporting” («комп'ютеризована журналістика»), тому були й ті, хто не сприймав журналістику даних як нове явище, а пов'язував її з більш ранніми практиками аналітичного представлення даних у журналістських матеріалах. Такий підхід частково виправданий, адже дані використовуються в журналістиці вже багато років, як приклад можна пригадати так звану «Таблицю шкіл Манчестера» (1821 р.), опубліковану в Guardian; лінійний графік щотижневої смертності від холери в Нью-Йорку (1849 р.), оприлюднений у The New York Daily Tribune; відому мапу лікаря Джона Сноу (1854 р.); картографічну візуалізацію Шарля Мінара (1869 р.), що демонструвала вторгнення армії Наполеона в Росію у 1812 р., та ін. Проте впродовж багатьох десятиліть це були поодинокі спроби візуалізації даних, тому потреби виокремлювати галузь журналістики, яка спеціалізується на аналізі даних та їхньому візуальному представленні, не було аж до того часу, поки ця практика не набула масовості.

Повертаючись до питання про наявність споріднених, але нетотожних понять «комп'ютеризована журналістика», «обчислювальна журналістика» та «журналістика даних», звернемось до дефініцій, запропонованих відомим дослідником М. Коддінгтоном. Він підкреслює, що ці напрями схожі, адже мають спільне коріння, проте їх потрібно розрізняти. Розглядаючи поняття «комп'ютеризована журналістика» (CAR), М. Коддінгтон вказує, що воно пов'язане із проникненням комп'ютерних технологій у журналістську діяльність, а хрещеним батьком CAR є Ф. Мейєр, який досліджував використання в журналістиці емпіричних методів і статистичного аналізу («прецизійна журналістика»), проте вже на початку 2000-х рр. Ф. Мейєр вказав на неактуальність цього поняття: «Це незручне нагадування про те, що ми переходимо у ХХІ ст. як єдина професія, в якій користувачі комп'ютерів відчувають необхідність звернути на себе увагу» [6, с. 333-334]. Щодо обчислювальної журналістики (“computational journalism”) М. Коддінгтон зазначає, що більшість її тлумачень поєднують у собі елементи CAR і data-журналістики, проте, на його думку, це не є правильним. «Я визначаю обчислювальну журналістику як напрям технологічно орієнтованої журналістики, що зосереджений на застосуванні комп'ютерного й обчислювального мислення до практики збору, інтерпретації й подачі інформації, на відміну від використання даних у журналістиці чи загалом методів соціальних наук», - пояснює науковець [6, с. 335]. Із цього розуміємо, що він уважає поняття «обчислювальна журналістика» ширшим, аніж «журналістика даних». Проте ці міркування М. Коддінгтон представив ще у 2014 р., тому зараз можна говорити про доцільність переосмислення такого бачення, адже цифровий прогрес невпинно змінює медійну діяльність, і вже сьогодні журналістика даних активно використовує нові інструменти для збору й аналізу даних, наприклад, технології машинного навчання (machine learning), тому її можливості значно розширились і вийшли за межі звичного статистичного аналізу даних. Водночас не варто ототожнювати data- журналістику з автоматизованою чи роботизованою журналістикою (automated/robot journalism), адже цей напрям переважно пов'язаний із генеруванням новинних повідомлень за допомогою штучного інтелекту.

Складність тлумачення терміна «журналістика даних» зазначає П. Бредшоу: «Що таке журналістика даних? Можна відповісти просто: це журналістика, яку роблять за допомогою даних. Але ця відповідь не дуже корисна. І «дані», й «журналістика» є проблемними термінами» [3]. Ми вважаємо, що журналістика даних постає як масштабне й багатогранне явище в сучасному медіапросторі, саме тому її можна розглядати в абсолютно різних контекстах, і саме від контексту буде залежати специфіка тлумачення. Наприклад, Б. Бойєр уважає, що «журналістика даних» відрізняється від «журналістики слів» лише інструментарієм, Дж. Верманен розглядає її як «новий набір навиків із пошуку, розуміння та візуалізації цифрових джерел інформації», а Т Фрайс окреслює data- журналістику як засіб протистояння інформаційній асиметрії [3]. Окрім цього журналістику даних можна розглядати в контексті об'єктивності в медіа, як складову частину розслідувальної журналістики, як форму візуалізованого сторітелінгу. Така різноманітність підходів вказує на те, що журналістика даних має значний спектр функціональних можливостей та переваг.

Варіативність тлумачення журналістики даних зумовлена й тим, що вона здатна набувати різних проявів. Ідеться про те, що data- журналістика - це не лише візуалізації, як прийнято вважати, насправді графічне представлення є лише одним з останніх етапів роботи з даними й не завжди є необхідним. Дані можуть бути вихідним матеріалом для проведення журналістського розслідування й побудови аргументаційної частини публікації, дані застосовуються для фак- тчекінгу або ж стають візуальним елементом конвергентних мультимедійних форм журналістики. У дослідженні Google News Lab “Data Journalism in 2017: the Current State and Challenges Facing the Field Today” [12] зазначається, що дані використовуються в журналістиці вже сотні років, проте сьогодні значно зросли обсяги даних, які доступні журналістам, а інструменти для аналізу та візуалізації ускладнилися, тому тлумачення журналістики даних є проблематичним. Автори запропонували класифікацію, яка допомагає окреслити загальне розуміння журналістики даних, вони виокремили й охарактеризували декілька основних типів журналістських матеріалів із використанням даних, а саме:

stories that are enriched by data (статті, доповнені даними);

stories that use data to investigate (статті, у яких дані використано для викриття/розсліду- вання);

stories that explain data (статті, що пояснюють дані) [12].

Науковці з Університету Аристотеля в Салоніках у статті “The Principles, Features and Techniques of Data Journalism” пропонують таке бачення: «Журналістика даних є таким самим різновидом журналістики, як і всі інші, адже в основі одне й те ж - пошук хорошої історії. Єдина відмінність у тому, що основа історії - це дані, а не інформація із традиційних джерел, як-от інтерв'ю чи пре- среліз. Проте журналісти, що працюють з даними, усе одно повинні звертатися до джерел і ставити правильні питання, щоб розширювати контекст і робити дані більш зрозумілими» [13, с. 37]. Тобто дослідники акцентують увагу на тому, що дані варто пояснювати, контекстуалізувати й доповнювати інформацією, зібраною з інших джерел, і тим самим допомагати читачу зрозуміти їх.

Прикладом вдалого журналістського матеріалу може слугувати публікація видання The Washington Post “Too Many Man” [8], яка на основі даних висвітлює проблему тендерного дисбалансу в Китаї та Індії, аналітична складова частина матеріалу доповнюється роз'ясненнями науковців, а емоційна виразність і наближеність до читача формується завдяки застосуванню прийомів сторітелінгу. Таким чином для аудиторії медіа певний набір абстрактних чисел перетворюються на конкретну актуальну історію. У закордонних дослідженнях журналістські матеріали, у яких дані відіграють ключову роль, дістали назву “data stories”, “data-driven stories”, “data-informed stories”, в українській мові ми можемо послуговуватись номінацією «дата-історія». Автори праці “Data stories. Rethinking journalistic storytelling in the context of data journalism” визначають сім основних характеристик дата-історій: «дані як ядро історії, різність комунікативних цілей, нові текстово-візуальні зв'язки, нові структури та форми історії, різні види інтерактивності та важливість метаісторії» [14, c. 204]. Також необхідно зауважити, що дата-історії, як і будь-які інші медійні матеріали, повинні відповідати журналістським стандартам, але до них з'являються додаткові вимоги, пов'язані з коректністю відображення й інтерпретації даних, які закодовані у графічних формах.

Творення журналістського матеріалу на основі даних складається з кількох етапів, щонайменше це: збір, фільтрація, аналіз даних, контекстуалізація та представлення в текстовій або візуальній (статичній чи інтерактивній) формі. У зв'язку із цим чимало науковців тлумачать data-журналістику як процес, що поєднує в собі два компоненти: аналіз даних та сторітелінг на основі даних. Наприклад, Ф. Мейєр пояснює: «Ми здійснюємо обробку на двох рівнях: (1) аналіз, який робить змістовним та структурованим нескінченний потік даних, та (2) представлення, яке доносить те, що є важливим і релевантним, до свідомості споживача» [3]. У дослідженні “Data stories. Rethinking journalistic storytelling in the context of data journalism” зазначається: «Можливо, журналістика даних як процес має здатність виявляти історію, а візуалізація як кінцевий продукт дозволяє аудиторії побачити цю історію» [14, c. 191]. Отже, такий підхід пропонує розглядати data-журналістику як синтез двох важливих завдань, які виникають перед журналістом: віднайти в даних історію та репрезентувати її в максимально доступній та легкій для сприйняття й інтерпретації формі.

Як бачимо, у багатьох випадках журналістику даних розглядають передусім у контексті особливостей творення контенту на основі даних, але водночас її доцільно розглядати і з погляду споживача інформації. Журналістика даних - це не лише можливість для журналістів подавати інформацію по-новому, а й можливість для аудиторії сприймати її по-новому, адже сьогодні пересічний читач перебуває під впливом багатьох негативних інформаційних чинників, зокрема фейків, маніпуляції, таблоїдизації тощо, тому вкрай важливо, щоб аналітична журналістика не втрачала здатність зацікавлювати реципієнтів. Для аудиторії журналістика даних перетворюється на можливість стати співучасником аналізу, інтерактивність дозволяє глибше взаємодіяти з контентом, а самі медіа перетворюються на геймифіковані платформи, що пропонують масовому читачу якісні аналітичні чи розслідувальні матеріали.

У зв'язку з тим, що дедалі більше держав долучаються до реалізації концепції відкритих даних, а також міжнародні, громадські та наукові організації продукують нову кількісну інформацію, значно зростають масиви відкритих даних, а водночас журналісти та редактори виявляють цікавість до роботи з ними. Журналістика даних є галуззю, що потребує спеціалізованих фахових умінь аналізу та візуалізації, а також значних часових затрат на реалізацію дата-проєктів. Через це не всі редакції готові перетворити дата-істо- рії на звичну журналістську практику, тому нині масштабні дата-проєкти або розслідувальні про- єкти на основі даних здебільшого реалізуються великими медіа, як-от Reuters, The New York Times, The Guardian, ProPublica та ін. В Україні фактично існує тільки одне медіа, що спеціалізується на журналістиці даних, - Texty.org.ua. Час від часу публікують матеріали на основі даних видання «Українська правда», зокрема «Економічна правда», VoxUkraine, LIGA.net, реалізуються громадські ініціативи, як-от 1991 Open Data Incubator, з'являються блоги фахівців, наприклад, блог Андрія Газіна про візуалізацію даних «Текстура».

Висновки і пропозиції

Отже, сьогодні журналістика даних є одним із найбільш прогресивних і перспективних напрямів журналістики, що використовує нові підходи й інструменти для збору, аналізу й ретрансляції інформації на масову аудиторію. На нашу думку, журналістика даних уже пройшла етап зародження й зараз перебуває на шляху укорінення в повсякденну медійну практику, хоча не можна заперечувати той факт, що в багатьох редакціях вона досі сприймається як виклик, адже вони не готові відмовитися від «швидких новин» на користь глибинної аналітики або ж просто не мають достатньої фінансової спроможності, щоб утримувати окремий data- відділ. Основна відмінність data-журналістика від інших напрямів медійної діяльності - це використання даних як базового інструменту творення журналістського матеріалу.

Варіативність тлумачення терміна «журналістика даних» у сучасних наукових дослідженнях зумовлена декількома основними чинниками:

журналістика даних є відносно новим явищем, хоча практика використання даних у журналістиці не нова, проте нині значно покращились інструменти аналізу й візуалізації даних, зросла кількість доступних даних, що надало поштовху до переосмислення функціональних характеристик журналістики даних; 2) data-журналістика здатна набувати різних форм: від текстової до графічної та інтерактивної; 3) журналістика даних є складним багатоетапним процесом, що передбачає пошук, виявлення та представлення історії.

На нашу думку, журналістику даних доцільно тлумачити як напрям журналістики, особливістю якого є творення суспільно значущого контенту на основі аналізу даних із подальшим представленням у текстовій, візуальній статичній або інтерактивній формі. Водночас важливо, щоб у журналістському матеріалі було використано лише достовірні дані з надійного джерела, було розкрито контекст або мета-історію, візуалізація коректно відображала дані й не створювала перешкод на шляху сприйняття інформації масовою аудиторією, навпаки, спонукала читача до глибшої взаємодії з контентом. Формування термінологічно-понятійного апарату журналістики даних у вітчизняному сегменті науки про соціальні комунікації є вкрай необхідним, адже журналістика даних нині постає як можливість якісно підвищити рівень українських медіа, тому необхідно, щоб до популяризації цього напряму долучилась освітня спільнота. До базових понять журналістики даних відносимо «дані», «великі дані», «відкриті дані», «аналіз даних», «контекстуалізація даних», «візуалізація даних» та ін., проте це лише перші кроки на шляху творення спеціалізованого термінологічного словника в українському науково-освітньому просторі.

Список літератури

1. Аргірова Г Візуалізуй, ти зможеш. MediaLab. 2018.

2. Бідзіля Ю., Кравець Д. Розвиток відкритих даних як нові перспективи й можливості для сучасної української журналістики. Збірник наукових праць Науково-дослідного інституту пресознавства. 2019. № 9 (27). С. 232-245.

3. Журналістика даних : посібник /за ред. Дж. Ґрей, Л. Чемберс, Л. Бунеґру. 2012.

4. Ліченко А. Джерела відкритих даних у сучасному інформаційному просторі. Соціальні комунікації і нові комунікативні технології: тези доповідей Всеукраїнської науково-практичної конференції, м. Запоріжжя, 9-10 листопада 2018 р. Запоріжжя, 2018. С. 41-45.

5. Полюга В. Технологія великих даних (Big Data): основні характеристики та перспективи використання в журналістиці. Діалог :Медіастудії. 2019. № 25. С. 144-154.

6. Coddington M. Clarifying Journalism's Quantitative Turn. Digital Journalism. 2015. № 3 (3).

7. Cohen S., Hamilton J., Turner F. Computational journalism. Communications of the ACM. 2011. № 54 (10). P 66-71.

8. Denyer S., Gowen A. Too Many Man. The Washingthon Post. 2018.

9. The promise of computational journalism / T. Flew et al. Journalism Practice. 2012. № 6.

10. Howard A. The Art and Science of Data-Driven Journalism. Tow Center for Digital Journalism. 2017.

11. Kitchin R. The Data Revolution. SAGE Publications Ltd, 2014. 238 p.

12. Rogers S., Schwabish J., Bowers D. Data Journalism in 2017: The Current State and Challenges Facing the Field Today. 2017.

13. Veglis A., Bratsas Ch., Kalatzi O. The Principles, Features and Techniques of Data Journalism. Studies in Media and Communication. 2018. № 6 (2). P 36-44.

14. Weber W., Engebretsen M., Kennedy H. Data stories. Rethinking journalistic storytelling in the context of data journalism. Studies in Communication Sciences. 2018. № 18.1. P. 191-206.

Размещено на Allbest.ru