데이터 저널리즘

Data journalism
데이터베이스 저널리즘과 혼동하지 마십시오.
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데이터 저널리즘 또는 데이터 기반 저널리즘(DDJ)은 뉴스 기사를 작성하거나 향상시키기 위해 대규모 데이터 세트를 분석하고 필터링하는 저널리즘 프로세스입니다.

데이터 저널리즘은 디지털 시대에 정보의 생산과 유통에 수치 데이터가 사용되는 역할이 증가했음을 반영하는 저널리즘의 한 유형이다.이는 콘텐츠 제작자(기자)와 디자인, 컴퓨터 과학, 통계와 같은 여러 다른 분야 간의 상호작용이 증가하고 있음을 반영합니다.저널리스트의 관점에서는, 「이질적인 분야에서 끌어낸 역량의 중복 세트」[1]를 나타내고 있다.

데이터 저널리즘은 여러 개념을 통합하고 저널리즘과 연결하기 위해 널리 사용되어 왔다.일부에서는 이를 저널리즘 [2]프로세스에서 새로운 테크놀로지의 단순한 사용에서 보다 복잡한 사용으로 이어지는 수준 또는 단계로 보고 있습니다.

많은 데이터 중심 사례는 오픈 소스 소프트웨어, 오픈 액세스 퍼블리싱, 오픈 데이터 등 새롭게 이용 가능한 리소스로 시작되며, 다른 것들은 공개 기록 요청이나 유출된 자료로 인한 것입니다.저널리즘에 대한 이러한 접근은 오래된 관행, 특히 수십 년 동안 주로 미국에서 사용되었던 라벨인 컴퓨터 지원 보고서(CAR)를 기반으로 합니다.부분적으로 유사한 접근법에 대한 다른 레이블은 "정밀 저널리즘"으로, 1972년에 출판된 필립 [3]마이어의 책에 바탕을 두고 있으며, 필립 마이어는 이 책에서 사회과학의 기술을 이야기 연구에 사용할 것을 주장했다.데이터 중심 저널리즘은 더 넓은 접근 방식을 가지고 있습니다.이 프로세스의 핵심은 온라인에서 자유롭게 이용할 수 있고 오픈 소스 [4]도구로 분석되는 오픈 데이터의 가용성 증가를 기반으로 합니다.데이터 중심 저널리즘은 일반 대중이나 특정 그룹 또는 개인이 패턴을 이해하고 결과에 따라 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 대중을 위한 새로운 수준의 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.이와 같이, 데이터 중심 저널리즘은 새로운 방식으로 저널리스트를 사회와 관련된 역할에 투입하는 데 도움이 될 수 있다.

데이터를 바탕으로 이야기를 하는 것이 주된 목표입니다.데이터에서 얻은 결과는 어떤 형태의 저널리즘 글쓰기로도 변형될 수 있습니다.시각화를 사용하여 복잡한 상황을 명확하게 이해할 수 있습니다.게다가 스토리텔링의 요소들은 개발의 영향을 받는 누군가의 관점에서 그 결과가 실제로 무엇을 의미하는지 설명하기 위해 사용될 수 있다.데이터와 스토리 간의 이러한 연결은 관련성이 있지만 잘 이해되지 않는 개발 간의 격차를 검증 가능하고 신뢰할 수 있으며 관련성이 있으며 기억하기 쉬운 이야기로 확대하려는 "새로운 호"로 볼 수 있습니다.

정의들

The data-driven journalism process.
데이터 중심의 저널리즘 프로세스.

Antonopoulos와 Karyotakis는 이러한 관행을 "뉴스에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하고 관련 데이터를 강조하기 위해 통계의 사용과 검토를 통해 보고와 뉴스 기입을 강화하는 방법"이라고 정의한다.저널리즘의 디지털 시대의 한 가지 경향은 테이블, 그래프, 지도, 인포그래픽, 마이크로사이트 및 비주얼 월드와 같은 데이터 시각화 도구를 통해 대화형 온라인 컨텐츠를 통해 대중에게 정보를 전파하는 것이었습니다.이러한 데이터 세트를 자세히 조사하면 시기적절하게 관심 있는 주제에 대해 보다 구체적인 결과와 관찰을 얻을 수 있다.또한 데이터 저널리즘은 뉴스 보도에서 우선시되지 않았던 숨겨진 문제를 드러낼 수 있습니다."[5]

건축가이자 멀티미디어 저널리스트인 Mirko Lorenz에 따르면, 데이터 중심 저널리즘은 주로 데이터를 스크랩, 클렌징 및 구조화함으로써 데이터를 깊이 파고들고, 특정 데이터를 추출하여 시각화하고,[6] 스토리를 만드는 워크플로우입니다.이 과정은 개인의 이익과 더 넓은 대중을 만족시키는 결과를 제공하기 위해 확장될 수 있습니다.

데이터 저널리즘 트레이너이자 작가인 Paul Bradshaw는 데이터 중심 저널리즘의 프로세스를 비슷한 방법으로 설명합니다.데이터는 MySQL이나 Python과 같은 전문 기술을 필요로 할 수 있으며, 그 후에 질문을 받고 전문 용어와 통계를 이해해야 하며, 마지막으로 오픈 소스 [7]툴의 도움을 받아 시각화하고 결합해야 합니다.

보다 결과 중심적인 정의는 데이터 리포터이자 웹 전략가인 Henk van Ess(2012)[8]에서 나왔습니다."데이터 중심 저널리즘은 오픈 툴이 있든 없든 상당한 양의 데이터를 (어떤 형태로든) 검색, 처리 및 표시하는 워크플로우를 통해 기자들이 말할 수 없는 이야기를 하거나 새로운 각도를 찾거나 완성할 수 있게 해줍니다."Van Ess는 데이터 기반 워크플로우 중 일부는 "좋은 스토리텔링의 법칙에 부합하지 않는" 제품으로 이어진다고 주장합니다. 그 결과는 문제를 설명하는 것이 아니라 문제를 보여주는 데 중점을 두기 때문입니다.「좋은 데이터 주도형 실전 가동에는, 계층이 다릅니다.이 툴을 사용하면 관련 정보를 상세하게 파악할 수 있기 때문에 자신에게만 중요한 맞춤형 정보를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 축소하여 전체상을 파악할 수도 있습니다."

2013년에 Van Ess는 시각화 자체를 포함하지 않는 간략한 정의를[9] 발표했습니다. "데이터 저널리즘은 관련 스토리가 나오기 전에 툴로 먼저 처리해야 하는 모든 데이터를 기반으로 할 수 있습니다.시각화 자체는 포함되어 있지 않습니다."

그러나 데이터 저널리즘을 정의하는 문제 중 하나는 많은 정의가 충분히 명확하지 않고 [10]정보의 최적화, 분석 및 시각화의 계산 방법을 설명하는 데 초점을 맞추고 있다는 것입니다.

개념으로서의 출현

"데이터 저널리즘"이라는 용어는 정치 평론가 벤 왓튼버그가 1960년대 중반부터 미국이 황금기에 [11][12]접어들었다는 이론을 뒷받침하는 통계로 서술한 그의 연구를 통해 만들어 졌다.

저널리즘과 함께 컴퓨터를 사용한 최초의 사례 중 하나는 1952년 CBS가 대통령 선거의 결과를 예측하기 위해 메인프레임 컴퓨터를 사용하려 했던 시도로 거슬러 올라가지만, 1967년이 되어서야 데이터 분석에 컴퓨터를 사용하는 것이 더 널리 [13]채택되기 시작했다.

당시 디트로이트 프리 프레스에서 일하던 필립 마이어는 메인프레임을 사용하여 도시 전체에 퍼지는 폭동에 대한 보도를 개선했습니다.저널리즘의 데이터 분석의 새로운 선례를 확립한 Meyer는 Donald Barlett 및 James Steel과 협력하여 1970년대 필라델피아에서 확신에 찬 패턴을 조사했습니다.마이어는 나중에 Precision Journalism이라는 제목의 책을 썼는데, 그것은 데이터 분석을 저널리즘에 결합하기 위해 이러한 기술을 사용하는 것을 지지했다.

1980년대 말, 컴퓨터 지원 보고서 분야를 공식적으로 조직하는 데 도움이 되는 중요한 사건들이 발생하기 시작했다.애틀랜타 저널 컨스티튜션의 조사 기자 빌 데드먼은 1989년 중산층 흑인 동네의 은행과 [14]다른 주택담보대출업자들에 의한 인종차별을 분석하기 위해 CAR 기법을 사용한 1988년 시리즈인 "The Color of Money"로 퓰리처상을 수상했다.National Institute for Computer Assisted Reporting(NICAR)[15]은 미주리 저널리즘 스쿨에서 IRE(Investigative Reporters and Editors)와 협력하여 설립되었습니다.최초의 CAR 전용 컨퍼런스는 NICAR에 의해 인디애나 대학의 James Brown과 공동으로 개최되어 1990년에 개최되었습니다.NICAR 컨퍼런스는 그 이후로 매년 개최되어 현재는 단일 데이터 저널리스트 중 가장 큰 규모의 모임입니다.

데이터 저널리즘은 수십 년 동안 컴퓨터 지원 리포팅 실무자들에 의해 비공식적으로 사용되어 왔지만, 주요 뉴스 조직에 의해 기록된 최초의 사용은 2009년 [16]3월에 데이터 로그를 시작한 The Guardian입니다.그리고 이 용어의 친자 관계에 대해서는 논란이 있지만, 2010년 [17]7월 위키리크스의 아프간 전쟁 문서가 유출된 이후 널리 사용되고 있다.

전쟁 일지에 대한 가디언의 보도는 데이터 저널리즘의 또 다른 일반적인 측면인 구글 퓨전 테이블과 같은 무료 데이터 시각화 도구를 이용했다.Facts is Sacred by The Guardian Datalog 에디터 Simon Rogers는 데이터 저널리즘에 대해 다음과 같이 설명합니다.

1921년 가디언의 편집자 CP 스콧은 "댓글은 무료지만 사실은 신성하다"고 썼다.90년 후, 그러한 신성한 사실을 출판하는 것 자체가 새로운 형태의 저널리즘이 되었습니다. 바로 데이터 저널리즘입니다.그리고 그것은 빠르게 기득권의 일부가 되고 있다.

조사 데이터 저널리즘은 데이터 저널리즘의 분야를 조사 보고서와 결합합니다.조사 데이터 저널리즘의 예로는 대량의 텍스트 또는 재무 데이터를 연구하는 것이 있습니다.조사 데이터 저널리즘은 대규모 데이터 [18]세트를 처리하기 위한 빅데이터 분석 분야와도 관련이 있습니다.

이 개념이 도입된 이후 많은 미디어 회사들이 뉴스룸용 시각화를 개발하는 "데이터 팀"을 만들었습니다.가장 주목할 만한 팀은 로이터,[19] 프로 푸블리카 [20]및 라 나시온(아르헨티나)[21] 팀입니다.유럽에서는[22] 공영방송뿐만 아니라 가디언과[23] 베를리너 모겐포스트도 매우 생산적인 팀을 가지고 있다.

MP 비용 스캔들(2009년)이나 2013년 '해외 유출'과 같은 프로젝트가 보여주듯이, 데이터 중심 저널리즘은 때때로 "비공개" 데이터라 불리는 비밀 데이터를 다루면서 수사적 역할을 수행할 수 있습니다.

매년 열리는 데이터[24] 저널리즘 어워드는 데이터 저널리즘 분야에서 뛰어난 보도를 인정하며, 2018년 퓰리처상 국제[25] 리포팅 부문과 2017년 퓰리처상 공공[26] 서비스 부문 등 데이터 중심 스토리텔링 부문에서 최근 몇 년간 수많은 퓰리처상이 수여되었습니다.

데이터 품질

많은 조사에서는 찾을 수 있는 데이터가 누락되거나 잘못 전달될 수 있습니다.데이터 중심 저널리즘의 한 층으로서 데이터 품질에 대한 중요한 검토가 중요합니다.데이터가 공개되지 않거나 추가 분석에 적합한 형식이 아닐 수 있습니다. 예를 들어 PDF로만 제공됩니다.여기서 데이터 중심 저널리즘의 프로세스는 데이터 품질에 대한 이야기 또는 기관에서 데이터를 제공하기 위한 거부로 바뀔 수 있습니다.전체적으로 초기 개발 단계이기 때문에 데이터 소스, 데이터 세트, 데이터 품질 및 데이터 형식에 대한 검토도 이 작업에서 동일하게 중요합니다.

데이터 중심의 저널리즘과 신뢰의 가치

사실과 사건의 동인을 자세히 조사하는 관점에서 미디어 전략에 제안된 변화가 있습니다.이러한 관점에서 아이디어는 "주의에서 신뢰로" 이동하는 것입니다.미디어 비즈니스 모델의 한 축이었던 주목의 창출은 새로운 사건에 대한 보고가 기존 미디어 채널보다 트위터 등의 새로운 플랫폼을 통해 더 빨리 전달되기 때문에 그 중요성을 잃었습니다.반면 신뢰는 희소 자원으로 이해될 수 있다.웹을 통해 정보를 훨씬 쉽고 빠르게 배포할 수 있지만, 풍부한 서비스 제공으로 인해 모든 사례의 내용을 검증하고 확인하는 데 비용이 소요되므로 기회를 창출할 수 있습니다.미디어 기업을 신뢰할 수 있는 데이터 허브로 전환하기 위한 견해는 2011년 2월 Owni[27].eu과 Nieman [28]Lab에서 상호 참조된 기사에서 설명되었습니다.

데이터 중심 저널리즘 프로세스

원시 데이터를 스토리로 변환하는 프로세스는 개선 및 변환과 유사합니다.주된 목표는 수신자가 행동할 수 있는 정보를 추출하는 것입니다.데이터 저널리스트의 임무는 숨겨진 것을 추출하는 것이다.이 접근방식은 재정, 건강, 환경 또는 기타 공공 관심 분야와 같은 거의 모든 상황에 적용할 수 있다.

데이터 저널리즘의 역피라미드

2011년 Paul Bradshaw는 "데이터 저널리즘의 역피라미드"라는 모델을 발표했습니다.

프로세스의 단계

이를 위해서는 프로세스를 여러 단계로 분할해야 합니다.결과로 이어지는 단계는 다를 수 있지만, 6가지 단계를 통해 기본적인 구분을 할 수 있습니다.

  1. 검색: 웹에서 데이터 검색
  2. 클린: 데이터 필터링 및 변환 프로세스, 시각화 준비
  3. 시각화:패턴을 정적 또는 애니메이션 시각으로 표시
  4. 게시:비주얼 통합, 스토리 데이터 첨부
  5. 배포:웹, 태블릿, 모바일 등 다양한 기기에서 액세스 가능
  6. 측정:시간 경과에 따른 데이터 사용 현황 및 사용 범위 전반의 추적

단계 설명

데이터 검색

데이터는 data.gov, data.gov.uk 및 World Bank Data[29] API와 같은 정부 데이터베이스에서 직접 얻을 수 있지만 정부 기관에 정보 자유 요청을 함으로써 얻을 수도 있습니다. 일부 요청은 영국의 What Do The Know와 같은 웹사이트에서 이루어지며 집계됩니다.전 세계적으로 데이터 개방 추세가 나타나고 있지만, 그 정보가 어느 정도 자유롭게 사용 가능한 형식으로 이용 가능한지에 대해서는 국가별로 차이가 있다.데이터가 웹 페이지에 있는 경우 스크레이퍼를 사용하여 스프레드시트를 생성합니다.스크레이퍼의 예로는 WebScraper, Import.io, QuickCode, OutWit Hub 및 Needlebase(2012년 업데이트[30])가 있습니다.다른 경우 OCR 소프트웨어를 사용하여 PDF에서 데이터를 가져올 수 있습니다.

Henk van [31]Ess가 2012년 3월 함부르크에서 개최한 Datajournalism Conference에서와 같이 크라우드 소싱을 통해 데이터를 생성할 수도 있습니다.

데이터 클리닝

일반적으로 데이터는 시각화하기 쉬운 형식이 아닙니다.예를 들어 데이터 점이 너무 많거나 행과 열을 다르게 정렬해야 하는 경우가 있습니다.또 다른 문제는 조사된 많은 데이터셋을 정리, 구조화 및 변환해야 한다는 것입니다.OpenRefine(오픈 소스), Data Wrangler, Google 스프레드시트[32] 등의 다양한 도구를 사용하여 데이터를 업로드, 추출 또는 포맷할 수 있습니다.

데이터 시각화

그래프 및 차트 형태로 데이터를 시각화하기 위해 Many Eyes 또는 Tableau Public과 같은 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.Yahoo! Pipes와 Open Heat[33] Map은 데이터 스프레드시트를 기반으로 지도를 만들 수 있는 도구의 예입니다.옵션과 플랫폼의 수가 확대되고 있습니다.일부 새로운 오퍼링은 시간표와 [34]같은 데이터를 검색, 표시 및 포함하기 위한 옵션을 제공합니다.

의미 있고 적절한 시각화를 만들기 위해 저널리스트들은 점점 더 많은 도구를 사용하고 있다.지금까지 무엇을 어떻게 해야 하는지 몇 가지 설명이 있습니다.가장 주목할 만한 공개 기사는 다음과 같습니다.

  • Joel Gunter: "#ijf11: New York [35]Times에서 얻은 데이터 저널리즘의 교훈
  • Steve[36] Myers: "Sarah Cohen의 튜토리얼 링크 등 데이터 시각화를 보고서 도구로 사용하면 스토리의 모양을 알 수 있습니다.

2011년 현재, 캔버스 태그를 사용한 HTML 5 라이브러리의 사용이 인기를 끌고 있습니다.점점 더 다양한 형태로 데이터를 그래프로 표시할 수 있는 수많은 라이브러리가 있습니다.예를 들어 RGraph가 [37]있습니다.2011년 현재 데이터를 [38]시각화할 수 있는 JavaScript 라이브러리의 목록이 증가하고 있습니다.

데이터 스토리를 게시

데이터 및 시각화를 게시하는 다양한 옵션이 있습니다.기본적인 접근법은 웹 비디오를 삽입하는 것과 마찬가지로 데이터를 단일 층에 첨부하는 것입니다.보다 고급 개념에서는 단일 문서를 작성할 수 있습니다. 예를 들어 여러 시각화, 기사 및 데이터에 대한 링크를 한 페이지에 표시할 수 있습니다.대부분의 콘텐츠 관리 시스템은 발행일을 기준으로 한 개의 투고를 표시하도록 설계되어 있기 때문에 이러한 스페셜은 개별적으로 코딩해야 하는 경우가 많습니다.

데이터 배포

기존 데이터에 대한 액세스 제공도 중요해지고 있습니다.사이트를 다른 사용자가 데이터 세트를 쉽게 찾을 수 있는 "시장"이라고 생각하십시오.특히 오픈 데이터를 통해 얻은 기사에 대한 통찰력 중 기자는 다른 사람이 조사하기 위해 사용한 데이터에 대한 링크를 제공해야 합니다(잠재적으로 또 다른 질문 사이클을 시작하여 새로운 통찰력으로 이어집니다).

데이터에 대한 접근을 제공하고 어떤 정보를 추출할 수 있는지에 대해 그룹별로 토론할 수 있도록 하는 [39]것이 Buzzdata의 주요 아이디어입니다. Buzzdata는 공유나 팔로우 등의 소셜 미디어 개념을 사용하여 데이터 조사를 위한 커뮤니티를 만드는 사이트입니다.

기타 플랫폼(데이터 수집 또는 배포에 모두 사용 가능):

  • Help Me Investigate (Paul Bradshaw [40]제작)
  • 시간표[41]
  • 스크래퍼위키[42]

데이터 사례의 영향 측정

프로세스의 마지막 단계는 데이터 세트 또는 시각화가 표시되는 빈도를 측정하는 것입니다.

데이터 중심 저널리즘의 맥락에서, 마케팅 이유나 사용자의 통제를 벗어난 다른 용도로 사용될 수 있는 사용자 데이터 또는 기타 정보 수집과 같은 추적의 정도는 문제가 [according to whom?]있는 것으로 간주되어야 한다.사용법을 측정하는 새로운 비침입적 옵션은 PixelPing이라고 불리는 경량 트래커입니다.Tracker는 ProPublica와 DocumentCloud의 [43]프로젝트 결과입니다.해당 데이터를 수집하는 서비스가 있습니다.소프트웨어는 오픈 소스이며 GitHub을 [44]통해 다운로드 할 수 있습니다.

예

데이터 중심 저널리즘을 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 예가 증가하고 있습니다.이 분야의 선구적인 미디어 기업 중 하나인 가디언은 "가디언의 데이터 저널리즘: 무엇이며 어떻게 해야 하는가?"[45]를 참조해 광범위한 데이터 스토리를 정리했습니다. "모든 데이터 저널리즘을 하나의 스프레드시트로 정리합니다."[46]

데이터 중심 저널리즘의 다른 중요한 용도는 2004년부터 [47]2010년까지 아프가니스탄 전쟁을 다룬 9만1천 건의 군사 기밀 보고서 요약인 아프가니스탄 전쟁 일기의 내부 고발 조직 위키리크스의 공개와 관련이 있다.The Guardian, New York Times, Der Spiegel 등 3개의 글로벌 브로드시트가 이 문서에 광범위한[48][49][50] 섹션을 할애하고 있다.attacks,[51]뉴욕 타임즈의 보도가 일으키는 동안 슈피겔 하이브리드 시각화(두 그래프와 포함하는 제공 군사 terms,[52]의 설명을 밝히기 밑줄 텍스트가 뒤집힐 허용하는 선택을 출간했다 가디언의 보고를 쌍방향 지도 형식, 위치, 그리고 사상자 1만 6천 IED로 인한 지적을 포함했다.지도)반란군 폭탄 [53]공격과 관련된 사망자 수 같은 주제에 대해서요이라크 전쟁 로그 공개를 위해 가디언은 구글 퓨전 테이블을 사용하여 2011년 [55]영국 폭동 때 사용된 기술인 사람이 [54]사망한 모든 사건의 대화형 지도를 만들었습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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  55. ^ 영국 폭동: 검증된 모든 사건 - 대화형 지도, 2011년 8월 11일, Guardian Datablog

외부 링크