Искусственный интеллект - [19]
Многие истории, получившие эту награду, были созданы людьми, среди которых был дата-журналист или хотя бы тот, кто себя таковым считает. В сентябре 2006 г. журналист и программист Адриан Головатый, создатель фреймворка Django (которым пользовались многие редакции), опубликовал онлайн-статью «Основной путь необходимой трансформации для сайтов новостных изданий» (A Fundamental Way Newspaper Sites Need to Change)[22]. Он настаивал на том, что редакциям необходимо перешагнуть традиционную модель создания статей и начать внедрять практику структурирования данных в инструментарий журналистов. Его манифест привел к тому, что вместе с Биллом Эдейром, Мэттом Уэйтом и их командой он создал фактчекинговый сайт PolitiFact, также награжденный Пулитцеровской премией в 2009 г. Во время запуска проекта Уэйт писал: «Сайт представляет собой концепт простой старой газеты, переделанной для интернета. Мы взяли за основу политическую историю “отряда правды”, когда репортер, анализируя рекламную кампанию или агитационную речь, сначала проверяет все факты и только потом пишет историю. Мы взяли этот концепт, разделили на основные части и превратили в сайт, работающий на основе данных и посвященный периоду президентских выборов 2008 г.»[23].
На этом Головатый не остановился и создал Every Block – первое новостное приложение, в котором были представлены данные о преступлениях c геолокациями. Именно там впервые использовался интерфейс Google Maps, что привело к тому, что API стал доступен рядовым пользователям[24].
Прорыв в журналистике данных случился в 2009 г., когда репортеры и программисты Guardian запросили (посредством краудсорсинга) 450 000 записей о расходах членов парламента. За этим последовал скандал: выяснилось, что депутаты оплачивали бытовые и конторские расходы из государственного бюджета. Guardian также искусно овладела компьютерным анализом неофициальных сведений и просочившихся документов, которые использовали, например, в рамках расследований в период войн в Афганистане и Ираке[25].
Другое знаковое расследование – проект The Wall Street Journal об анализе дискриминации цен[26]. Лидирующие сетевые магазины вроде Staples и Home Depot устанавливали на своих сайтах цены, которые менялись в зависимости от почтового индекса, который посетитель вводил. При помощи компьютерного анализа журналисты выяснили, что индекс, соответствующий условно более обеспеченной локации, приводил к более низким ценам, чем у тех, кто вводил индекс условно менее обеспеченных локаций.
Исследования придают журналистике данных определенную полноту, поскольку репортеры стремятся полагаться на научные методы анализа. Чтобы быть хорошим журналистом, нужно, с одной стороны, понимать, когда следует обращаться к эксперту в той или иной области и, с другой стороны, уметь отличать эксперта от подсадной утки. Дата-журналистам приходится совмещать ряд научных подходов из разных областей. В 2008 г. профессор Технологического института Джорджии Ирфан Эсса организовал первый симпозиум для программистов и журналистов. Это ежегодное событие, где журналисты, исследователи из различных областей компьютерных знаний, коммуникации, статистики, человеко-машинного взаимодействия, визуального дизайна и других делятся своими знаниями и выстраивают междисциплинарный диалог. Николас Диакопулос, профессор Северо-Западного университета, – один из основателей симпозиума и автор знаковых работ об алгоритмах обратного проектирования как способах поддержания подотчетности фигур принятия решений. В своем исследовании «Алгоритмическая ответственность: журналистские расследования вычислительных систем господства» (Algorithmic Accountability: Journalistic Investigation of Computational Power Structures) он описывает некоторые примеры собственных расследований и расследований коллег-журналистов, посвященные анализу алгоритмических «черных ящиков»[27].
Несмотря на тесную связь с вычислительной теорией, журналистика данных считается дисциплиной, относящейся к социальным наукам, потому большинство фундаментальных работ по теме обнаруживается в корпусе социальной литературы. В 2012 г. К. Андерсон опубликовал статью «Навстречу социологии компьютерной и алгоритмической журналистики» (Towards a Sociology of Computational and Algorithmic Journalism), где объединил четыре подхода Шудсона к анализу новостей на основе результатов полевых этнографических исследований, проведенных в 2007–2011 гг.[28] Этнографический контекст также был обогащен благодаря книге Никки Ашер «Интерактивная журналистика: Хакеры, данные и код» (Interactive Journalism: Hackers, Data, and Code), выпущенной в 2012 г.
