Means of big data visualisation in contemporary journalism

Abstract

На современном этапе развития журналистика под влиянием технологий терпит глобальные, революционные изменения. Она находится в прямой зависимости от стремительно развивающихся информационных технологий (ИТ) и таких процессов, как конвергенция и цифровизация (дигитализация). В частности, с развитием ИТ зародилась и, опираясь на современные тенденции, трансформируется онлайновая журналистика. С развитием Интернета в геометрической прогрессии начала увеличиваться публикуемая информация, а у читателя независимо от традиционных СМИ появилась возможность узнавать актуальную информацию в режиме реального времени. Появилась потребность в отсеивании некорректной информации и фильтрации источников – необходимость структурировать большие потоки информации в один материал. Все это привело к поиску нового инструментария для создания текста – наглядного, простого для восприятия, интерактивного, требующего читательской рефлексии материала. Так появилась data journalism («журналистика данных»). «Визуальная культура создает центрированные нации» — писал Маршалл Маклюэн, и если в конце 90-х мир был объединен единой сетью, то сейчас — едиными визуальными формами. Изобилие этих форм и неподготовленность журналистов и дизайнеров к работе с большими объемами данных затрудняет выбор правильной визуализации. Между тем, от этого решения зависит точность и правильность интерпретации информации, что для журналистского материала должно быть приоритетнее формы. Актуальность работы связана с распространением исследуемого явления на мировом рынке, в том числе и в отечественной журналистике. Несмотря на то, что использование разных способов визуализации больших данных нашло свое отражение в таких СМИ, как ВВС, The Guardian, Los-Angeles Times, Financial Times, РИА Новости, Slon.ru, Forbes и др., зависимость типа данных от способов их визуализации изучена мало. Это затрудняет выбор и приводит к малоэффективным и некорректным способам визуализации данных. Гипотеза нашего исследования звучит следующим образом — при выборе способа визуализации специалист руководствуется типом визуализируемых данных (дискретные, географические или непрерывные временные данные), темой проекта, а также его целью. Для проверки данной гипотезы был проведен формализованный анализ визуализаций big data ведущих интернет-СМИ Европы и США. Для достижения поставленной цели и решения необходимых задач в исследовании применялись общенаучные методы такие, как: анализ, индукция, дедукция, синтез. Для сбора эмпирического материала использовались: классический и контент-анализ. Новизна работы связана c тем, что других научных исследований способов визуализации big data в современной журналистике путем проведения анализа мы не встречали. Несмотря на это, как показывает ряд исследований в области визуализации данных В. Майера-Шонбергера, Зиновьева А.Ю., Романовой И.К, Желязны Д., Яу Н. и др., вопрос способов визуализации многомерных данных, в том числе и в журналистике, является актуальным. Цель данного исследования — изучить зависимость между big data и способами их визуализации. Достижение цели планируется путем решения следующих научно-практических задач: 1) проанализировать существующие на сегодняшний день теории массовых коммуникаций на предмет используемых в них определений понятий «большие данные», «журналистика данных», «проект журналистики данных»; 2) определить ключевые типы информации в больших данных, существенные для исследования визуализации big data в современной журналистике; 3) проанализировать теории визуального представления информации на предмет используемых в них определений понятий «визуализация данных», «способы визуализации данных» и «интерактивная инфографика»; 4) провести качественный и количественный анализ уже существующих проектов в области журналистики данных в таких зарубежных СМИ как The Guardian, The New York Times, The Washington Post. Объектом исследования является журналистика данных в зарубежных СМИ. Предмет исследования — способы визуализации big data в журналистских материалах. Теоретическую базу данного исследования составляют работы по теории коммуникации Е.Л. Вартановой , М.Г. Шилиной , М.М. Лукиной , Э. Тафти , М. Маклюэна , В Майер-Шенбергера , монографии и публикации, поднимающие вопросы графического метода представления информации Р. Арнхейма , Д. Желзязны , Н. Яу , А.Ю. Зиновьева , В.М. Розина , В. Бринтона ; труды по социологии и социологическим методам исследования контента средств массовой информации А.В Семёнова, М.В. Корсунской , М.К. Горшкова и Ф.Э. Шереги . В качестве эмпирической базы было взято 53 проекта журналистики данных из исследуемых общественно-политических изданий (The Guardian, The New York Times, The Washington Post) за период с 2011 по 2016 год. Выборка за 5 лет позволит проследить тенденции в способах визуализации данных. Хронологические рамки исследования охватывают период с января 2011 г. до декабря 2016 г. Структура работы исследования соответствует поставленным цели и задачам и состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы и приложений. Первая глава исследования посвящена изучению истории появления и развития журналистики данных, определению понятия больших данных, а также определению и описанию типов информации в больших данных. Во второй главе анализируются и описываются способы визуализации больших данных на основании результатов контент-анализа выборки проектов журналистики данных из изданий The Guardian, The New York Times, The Washington Post. В библиографии представлен список исследований на данную тему на русском и английском языках, а также указаны интернет-источники. Таблица с полными результатами контент-анализа выборки представлена в приложении. Апробация работы. Промежуточные результаты работы были представлены на следующих конференциях: 1) I Всероссийская студенческая научно-практическая конференция с международным участием «Традиционные и новые медиа: проблемы и перспективы взаимодействия» (2014 г., заочное участие с дальнейшей публикацией научных тезисов); 2) I Междисциплинарная научно-практическая конференция с международным участием «Сибирское медиапространство 2020» (2014 г., выступление с докладом с дальнейшей публикацией тезисов); 3) Международная научно-практическая конференция молодых исследователей «Язык, дискурс, (интер)культура в коммуникативном пространстве человека» (2015 г., выступление с докладом, диплом II степени в секции «Актуальные проблемы массовой коммуникации»); 4) Международный научный форум «Медиа в современном мире. 56-е Петербургские чтения» (2015 г., заочное участие с дальнейшей публикацией научных тезисов). Положения, выносимые на защиту: — дата-журналистика — это деятельность по анализу доступных баз данных, обработке полученной в ходе анализа информации и ее интерактивной визуализации с целью информирования читателя; — проект журналистики данных —– это мультимедийный проект, основанный на анализе баз данных и визуализированный с помощью интерактивного интерфейса; — проект журналистики данных относится к сетевым жанрам, так как он обладает всеми функциями и свойствами присущими жанрам Интернет-СМИ. Одной из задач его является создание целостной картины какого-либо явления, события или предмета, представленного нелинейной системой воспроизведения. Все это дает нам право утверждать, что проект журналистики данных представляет собой мультимедийный текст; — возможность прогнозирования и анализа современных явлений на основе больших данных позволяет нам утверждать, что журналистика данных (основа которой базы данных) является подвидом аналитической журналистики; — интерактивная визуализация данных — способ графического представления информации, который позволяет читателю взаимодействовать с системой отображения информации и наблюдать ответную реакцию системы. Проекты журналистики данных почти всегда представлены интерактивной инфографикой; — при выборе способа визуализации специалист руководствуется типом визуализируемых данных (дискретные, географические или непрерывные временные данные), темой проекта, а также его целью.

In the modern world, journalism - under the influence of technology - suffers global, revolutionary changes. It is directly dependent on the rapidly developing information technology (IT) and processes such as convergence and digitization (digitalization). In particular, with the development of IT online journalism has arisen and, relying on modern trends, is being transformed. With the development of the Internet, the published information began to grow exponentially, and the reader has the opportunity to learn the actual information in real time independently from the traditional media. There is a need to filter out incorrect information and sources, the need to structure large flows of information into a one material. All this had led to the search for a new tool for creating text - a visual, easy-to-understand, interactive, reader-requiring material. That way appeared as a data journalism. "Visual culture creates centered nations," wrote Marshall McLuhan, and if in the late 90s the world was united by a single network, now it is united by unified visual forms. The abundance of these forms and the unpreparedness of journalists and designers for work with large amounts of data make a choose of right visualization difficulty. Meanwhile, this decision depends on the accuracy and correctness of the interpretation of information, because correctness of the material is more important than a form. The urgency of the work is connected with the spread of the investigated phenomenon in the world market, including Russian journalism. The use of different big data visualization ways was reflected in such media as the BBC, The Guardian, Los Angeles Times, Financial Times, RIA Novosti, Slon.ru, Forbes, etc. But the dependence of the type of data on their visualization methods is not a popular topic in science. This makes it difficult to choose the right way of visualization and can lead to inefficient and incorrect ways of data visualization. There is a hypothesis of our research: when choosing a visualization method, a specialist is guided by the type of visualized data (discrete, geographic or continuous temporal data), the theme of the project, and its purpose. To test this hypothesis, a formalized analysis of large data visualizations of the leading Internet media in Europe and the USA was conducted. To achieve this goal and solve the necessary problems, general scientific methods such as analysis, induction, deduction, and synthesis were used in the study. To collect empirical material, we used: classical and content analysis. The novelty of the work is due to the fact that we have not seen other scientific studies on how to visualize big data in modern journalism through analysis. Despite this, as shown by a number of studies in the field of visualization of data by V. Mayer-Schonberger, A. Zinoviev, I. Romanova, D. Zhelyazny, N. Yau et al., the question of ways to visualize multidimensional data, including in journalism, is relevant. The purpose of this research is to investigate the relationship between big data and the visualization methods. During the research process, we solved following tasks: - to analyze the existing theories of mass communications and to definite such terms, as "big data", "data journalism", "data journalism project"; - to identify the key types of information in big data; - to analyze the theories of visual information representation and to define next concepts: "data visualization", "data visualization methods" and "interactive infographics"; - to conduct a qualitative and quantitative analysis of existing projects in the field of data journalism in following media: The Guardian, The New York Times, The Washington Post. The research object is data journalism in foreign media. The research subject is the ways of visualizing of big data in journalistic materials. The theoretical basis of this research. Works about the theory of communication by E. Vartanova, M. Shilina, M. Lukina, E. Tafti, M. McLuhan, Mayer-Schonberger, monographs and publications raising questions of the graphical method of presenting information by R. Arnheim, D. Zhelzyazny, N. Yau, A. Zinoviev, V. Rosina, V. Brinton; Works about sociology and sociological methods for studying the content of the media by A. Semenova, M. Korsunskaya, M. Gorshkov and F. Sheregi. 53 projects of journalism data from the studied socio-political publications (The Guardian, The New York Times, The Washington Post) for the period from 2011 to 2016 were taken as an empirical basis. The sample for 5 years allow to trace the tendencies in the ways of data visualization. The chronological scope of our study covers the period from January 2011 to December 2016. The structure of the research work corresponds to the goals and tasks set and consists of an introduction, two chapters, a conclusion and a list of literature and applications. The first chapter of the study is devoted to the history of the emergence and development of data journalism, the definition of the concept of big data, as well as the definition and description of types of information that use in big data. The second chapter analyzes and describes the ways of big data visualization based on the results of content analysis of a sample of journalism data projects from The Guardian, The New York Times, The Washington Post. The bibliography contains a list of research on this topic in Russian and English, as well as Internet sources. Approbation of our work. Intermediate results of the work were presented at the following conferences: - National Student Scientific and Practical Conference with international participation "Traditional and New Media: Problems and Perspectives of Interaction" (2014, correspondence participation with further publication of scientific theses); - Interdisciplinary scientific and practical conference with international participation "Siberian Media Space 2020" (2014, presentation of a report with further publication of abstracts); - International scientific and practical conference of young researchers "Language, discourse, (inter) culture in the human communicative space" (2015, presentation of the report, diploma of the II degree in the section "Actual problems of mass communication"); - International scientific forum "Media in the modern world. 56th St. Petersburg Readings "(2015, correspondence participation with further publication of scientific theses). Statements to defend: - Data-journalism is the activity of analyzing available databases, processing information received during the analysis and its interactive visualization with the purpose of informing the reader; - The data journalism project is a multimedia project based on the analysis of databases and visualized using an interactive interface; - The data journalism project refers to network genres, as it has all the functions and properties inherent in the genres of Internet media. One of its tasks is to create an integral picture of a phenomenon, event or object represented by a non-linear reproduction system. All this gives us the right to assert that the project of data journalism is a multimedia text; - the ability to predict and analyze modern phenomena based on large data allows us to assert that data journalism (the basis of which is a database) is a subset of analytical journalism; - interactive visualization of data - a way of graphical representation of information that allows the reader to interact with the information display system and observe the response of the system. Data journalism projects are almost always represented by interactive infographics; - when choosing the method of visualization, the specialist is guided by the type of visualized data (discrete, geographical or continuous time data), the theme of the project, and its purpose.