Искусственный интеллект - [18]

Некоторые журналисты собирают данные из официальных источников и изучают их на предмет каких-либо идей, что иногда приводит к весьма неприятным фактам. Скажем, невероятным примером сотрудничества исследователей с представителями индустрии стал случай, когда дата-журналистка Шерил Филлипс из Стэнфордской лаборатории журналистики данных предложила своим студентам запросить информацию со всех 50 штатов о том, кого полицейские останавливали для проверки. Журналисты (не только из Стэнфорда) обнаружили, что белых останавливают реже[18].

Под журналистикой данных также понимается анализ алгоритмической ответственности – небольшая профессиональная область, к которой я принадлежу. Алгоритмы и иные вычислительные инструменты используются в том числе для принятия решений – от нашего имени. Алгоритмы определяют стоимость степлера, которую вы видите во время онлайн-шопинга; они подсчитывают, сколько вы будете платить за медицинскую страховку. Алгоритм фильтрует ваши данные на предмет того, человек вы или бот, при подаче резюме через платформу поиска работы. Дело в том, что в рамках демократии целью свободной прессы является привлечение к ответственности тех, кто принимает решения. Аналитика алгоритмической ответственности как раз занимается этим в цифровом мире.

История под названием «Предвзятость машины» (Machine Bias), опубликованная в 2016 г. некоммерческой организацией ProPublica, – выдающийся пример анализа алгоритмической ответственности[19]. Журналисты ProPublica обнаружили, что алгоритм, используемый при вынесении судебного приговора, был настроен против афроамериканцев. Информация, собранная во время полицейского допроса, заносилась в компьютер. Затем алгоритм COMPAS анализировал данные и прогнозировал вероятность того, что человек вновь совершит правонарушение. Предполагалось, что подсчет поможет судьям принимать более объективные решения. В результате получилось, что афроамериканцы получали более долгие сроки, нежели белые.

Несложно заметить, насколько техношовинизм ослепил разработчиков COMPAS и не позволил им увидеть вред, который алгоритм может нанести. Вера в то, что решения, принятые компьютером, лучше или честнее, чем человеческие решения, приводит к тому, что нас перестает интересовать релевантность данных, представляемых системе. «Что посеешь, то и пожнешь» – легко об этом забыть, особенно если вы действительно хотите, чтобы компьютер оказался корректен. По-настоящему важно задумываться над тем, делают ли алгоритмы и их создатели мир лучше или хуже.

Данные используются в журналистике дольше, чем думает большинство людей. Первое журналистское расследование, основанное на сборе данных, появилось в 1967 г. При помощи методов социальных исследований и вычислительной машины Филип Мейер анализировал волнения на расовой почве в Детройте для Detroit Free Press. «Среди штатных журналистов бытовала теория, согласно которой бунтари всегда были наиболее ущемленными, беспомощными, находясь в самом низу экономической лестницы. Считалось, что они бунтуют потому, что у них нет иных способов для продвижения или выражения своей позиции, – писал Мейер. – Теория не подтверждалась данными»[20]. Он провел масштабный опрос и статистический анализ результатов при помощи вычислительной машины. Оказалось, что участники беспорядков принадлежали к разным социальным слоям. Эта история принесла ему Пулитцеровскую премию. Применение методов социальных исследований в журналистике Мейер тогда назвал точным репортерством.

Позднее, когда настольные компьютеры наводнили редакции, для отслеживания данных и поиска историй репортеры стали использовать электронные таблицы и базы данных. Точное репортерство превратилось в компьютеризированную журналистику. Компьютеризированная журналистика – это тип журналистского расследования, который вы могли наблюдать в фильме «В центре внимания» (Spotlight). Сюжет строится вокруг расследования журналистов Boston Globe (получившего Пулитцеровскую премию) о сексуальном насилии над детьми среди католических священников и о тех, кто это покрывал. Журналистам нужны были электронные таблицы и базы данных, чтобы следить за сотнями случаев, сотнями священников и их приходами. Для 2002 г. подобная журналистская практика считалась ультрасовременной.

По мере того как развивался интернет и появлялись новые цифровые инструменты, компьютеризированная журналистика превратилась в то, что мы сегодня называем журналистикой данных, которая (среди прочего) включает визуальную журналистику, вычислительную журналистику, картирование, аналитику данных, разработку ботов и анализ алгоритмической ответственности. Однако дата-журналисты в первую очередь журналисты. Для нас данные – это источник, и, чтобы рассказывать истории, мы используем ряд цифровых инструментов и платформ. Иной раз истории касаются последних новостей; время от времени они развлекательные; порой это запутанное расследования. Но они всегда информативны.

Организация ProPublica, появившаяся в 2008 г., и Guardian долгое время являются лидерами в области журналистики данных