„Nie można być dziennikarzem, nie potrafiąc przeprowadzić wywiadu. To samo tyczy się narzędzi dziennikarstwa opartego na analizie danych w epoce cyfrowej informacji” – uważa Nils Mulvad, światowej sławy dziennikarz śledczy, wykładowca Duńskiej Szkoły Dziennikarstwa i Mediów oraz jeden z uczestników konferencji DataHarvest – jednego z najważniejszych wydarzeń dziennikarskich w Europie. I podkreśla: praca dziennikarza nie kończy się w momencie, gdy tekst zostaje napisany.

Paulina Pacuła, EJO: Wielu dziennikarzom tzw. data journalism, czyli dziennikarstwo oparte na analizie danych, kojarzy się przede wszystkim z efektownymi wizualizacjami, interaktywnymi mapami, wykresami. Ale to nie wyczerpuje tematu, prawda?

Nils Mulvad: Absolutnie nie. Dziennikarstwo danych to swego rodzaju system wczesnego powiadamiania. Dzięki niemu można zaobserwować negatywne zjawiska, zdiagnozować problemy, zanim dojdzie do dużych szkód, a na pewno wcześniej niż za pomocą innych narzędzi dziennikarskich. Oto jeden z przykładów: największa piramida finansowa w historii Stanów Zjednoczonych, stworzona przez Bernarda Madoffa, została rozpracowana już w 1999 roku, kilka lat zanim sprawa trafiła na czołówki gazet. Dokonał tego Harry Markopolos, analityk finansowy. Już wtedy powiadomił on amerykański nadzór finansowy o tym, że z matematycznego i prawnego punktu widzenia, osiąganie takich zysków, jakie wykazywał fundusz Madoffa, jest niemożliwie. Jak do tego doszedł? Za pomocą niezwykle wnikliwej, systematycznej analizy danych finansowych firmy. Właśnie na tym polega dziennikarstwo danych. To dziennikarze powinni wykonywać taką robotę.

To bardzo mozolna, a w efekcie czaso- i kosztochłonna praca.

Narzędzia służące opracowaniu danych, takie jak arkusze kalkulacyjne, programy monitorowania danych w sieci, czyszczenia ich oraz analizy, niezwykle ułatwiają to zadanie. Także programy do wizualizacji służą nie tylko temu, żeby dane były przejrzyste i czytelne, ale pozwalają na wykresach zobaczyć tendencje, których gołym okiem nie widać.

Dobrym przykładem jest słowacki projekt analizy przetargów publicznych w służbie zdrowia. Słowacka dziennikarka, Adriana Homolova, zestawiła dane o wygranych przetargach z danymi na temat relacji społecznych między zarządami tych firm a szpitalami. Okazało się, że w wielu przypadkach przetargi wygrywała firma, w której dyrekcji zasiadali np. członkowie rodziny osób z zarządów szpitali. Było to widać na opracowaniach zrobionych za pomocą darmowego programu graficznego. Dalsze śledztwo dziennikarskie potwierdziło przypadki korupcji.

Co ważne, narzędzia takie pozwalają na analizę bardzo dużych ilości danych, co w epoce „Big Data” jest kluczowe. Instytucje publiczne codziennie wypluwają z siebie terabajty informacji, które teoretycznie są dostępne dla dziennikarzy. Jednak bez narzędzi dziennikarstwa danych monitorowanie ogromnych baz, np. zawierających dane o subsydiach dla rolników czy przetargów publicznych, byłoby niemożliwe.

O nowym trendzie w dziennikarstwie zrobiło się głośno dopiero kilka lat temu. A przecież ta dziedzina jest dużo starsza – jej początki sięgają lat 60.

Tak, dziennikarstwo zawsze opierało się na analizie danych. The Wall Street Journal narodził się w 1889 roku z codziennego biuletynu giełdowego, którego podstawą była analiza notowań. W dziennikarstwie sportowym dane zawsze były centralnym punktem analiz.

Jednym z bardziej kultowych przykładów wizualizacji danych, która doprowadziła do przełomu w postrzeganiu sprawy, a tym samym zapisała się w kanonie dziennikarstwa, była – stworzona przez brytyjskiego medyka, John’a Snowa – mapa rozprzestrzeniania się cholery w Londynie w XIX wieku. To właśnie wizualna analiza danych, dotyczących ofiar choroby, doprowadziła badacza do wniosku, że źródłem zakażeń była woda, a nie „skażone powietrze”, jak sądzono. To był przełom, który doprowadził do powstrzymania epidemii.

Jednak dziennikarstwo oparte na analizie danych, jakie znamy dzisiaj, wywodzi się z tak zwanego Computer-Assisted Reporting (CAR). To w latach 50. reporterzy w Stanach Zjednoczonych zaczęli używać w swojej pracy specjalistycznego oprogramowania dla badaczy społecznych. Jednym z pierwszych efektów był cykl artykułów dotyczący wyborów w 1952 roku. Do analizy ich wyników telewizja CBS użyła komputera UNIVAC 1.

Zabawne jest to, że informowali o tym na antenie.

Tak, na początku dużo było ekscytacji w związku z samym wykorzystaniem nowym narzędzi. To tak, jakby dzisiaj pisać: „po przeprowadzeniu pięciu wywiadów i nagraniu ich na iPhone 5, doszedłem do takiego i takiego wniosku” (śmiech). Problemem tamtych lat było to, że entuzjaści CAR za bardzo skupiali się na samej analizie danych, zamiast na narracjach, które z nich wynikały. A to przecież opowiadanie historii jest w dziennikarstwie najważniejsze.

Dziś rozwój dziennikarstwa opartego na analizie danych to jeden z głównych trendów na rynku medialnym. Doprowadził do rozwinięcia nowych okołodziennikarskich profesji dla programistów, grafików, web developerów.

Profesjonalne uprawianie tego rodzaju dziennikarstwa wymaga wielu umiejętności, które do tej pory nie były kojarzone z profesją dziennikarską. Nikt nie wymagał od dziennikarzy tego, że muszą umieć programować.

Tak, to prawda. Do tej pracy potrzebne są specyficzne umiejętności z zakresu programowania, grafiki czy pracy na arkuszach kalkulacyjnych. Ale nie trzeba znać się na wszystkim, takie projekty często realizowane są w grupach. Ważne jest, by członkowie zespołu choć trochę orientowali się w każdej z dziedzin, aby grupa była w stanie efektywnie się komunikować. Bo jeśli nie masz zielonego pojęcia na temat kodowania, to nie dogadasz się z koderem. Trzeba mieć podstawy ze wszystkich dziedzin i być bardzo dobrym przynajmniej w jednej z nich.

Programowanie, projektowanie, wizualizacja to chyba nie wszystko. Do prawidłowej analizy danych często niezbędna jest znajomość zasad metod badawczych z nauk społecznych: statystyki, analizy ilościowej, jakościowej.

Tak, to również jest niezbędne. Jeśli nie ma się tych podstaw, bardzo łatwo jest dojrzeć związki tam, gdzie ich nie ma i wyciągać nieprawidłowe wnioski. A przecież nie o to chodzi. Nie na darmo ta dziedzina nazywa jest także dziennikarstwem opartym na dowodach.

Angielskie określenie „data journalism” ma w sobie zakodowaną pewną jakość, bo przecież data, czyli dane, kojarzą się mocno z faktami, z czymś obiektywnym. To sprawia wrażenie, jakby chodziło o „dziennikarstwo faktów”. A przecież takie dziennikarstwo też nie jest pozbawione opinii, ma w sobie coś subiektywnego. Bo przecież to wciąż od dziennikarza zależy, jaką historię na podstawie danych, zdecyduje się opowiedzieć.

Tak, ale im bardziej historia dziennikarska jest udokumentowana, tym bliżej jej do rzeczywistości. Moim zdaniem w tym, co nazywamy data journalism, chodzi przede wszystkim o fakty, a nie o opinie. Ale oczywiście dane są tylko narzędziem, a ich prezentacja nie jest celem samym w sobie. Wciąż najważniejszy jest dziennikarz i jego umiejętność krytycznego myślenia. Dane są przecież tylko punktem wyjścia do historii.

Dlatego bardzo ważne jest, by dziennikarz sam dokonywał analizy, a nie polegał w tej kwestii na innych. Często zamiast samemu sięgnąć do danych, reporterzy przeprowadzają wywiady z badaczami, którzy je gromadzili. To nie jest dobry pomysł, bo ci ludzie mogą mieć jakąś własną, ukrytą agendę, mogą dokonywać nadinterpretacji, by zainteresować swoją pracą. Dziennikarze powinni być w stanie samodzielnie analizować materiał, wyciągać z niego wnioski i dopiero na końcu konfrontować swoje odkrycia z ekspertami.

Jeśli spojrzeć na dziennikarstwo danych z akademickiego punktu widzenia, czy ten trend bardzo zmienia praktykę dziennikarską? Mamy do czynienia z jakimś przełomem w dziennikarstwie?

Nie, nie wydaje mi się. W dziennikarstwie co chwilę pojawiają się jakieś nowe narzędzia, nowe metody pracy. Jeśli większość informacji podawana jest dziś w formie cyfrowej, to dziennikarz musi umieć sobie radzić z jej gromadzeniem, porządkowaniem, analizowaniem. W przetwarzaniu danych chodzi o to samo, co przy przeprowadzaniu wywiadu: o zebranie informacji, wyłuskanie tego, co najważniejsze.

Zmiany zachodzą, ale są one związane z procesem cyfryzacji, a rozwój dziennikarstwa danych jest po prostu ich konsekwencją. Poważniejszą zmianą jest wyczerpanie się wielu modeli biznesowych, zwłaszcza mediów papierowych. Muszą one opracować nowe modele, choć bardzo się temu opierają. Niektórzy wydawcy zachowują się tak, jakby czekali na moment, aż ten Internet wreszcie zniknie. Ale to się nigdy nie stanie.

Widać także odwrót czytelników od mediów instytucjonalnych w stronę mediów społecznych, obywatelskich. Dziennikarze stają się coraz bardziej niezależni dzięki możliwości transgranicznej współpracy, nowatorskim sposobom finansowania swojej pracy oraz dzięki nowym platformom komunikacyjnym. Dziś łatwiej jest przyciągnąć czytelników do zupełnie nowatorskiego przedsięwzięcia dziennikarskiego, niż do dużych mediów.

I tu widać jeszcze jeden ważny aspekt dziennikarstwa danych: docieranie ze swoją pracą do ludzi, sposób jej dystrybuowania.

Media społecznościowe?

Tak. Ten model komunikacji typu „jeden do wielu”, znany z tradycyjnych mediów, wyczerpuje się. Teraz komunikacja przebiega na zasadzie „wielu do wielu”. Dlatego trzeba pamiętać, że praca dziennikarza nie kończy się w momencie, gdy tekst zostaje napisany. Kolejnym jej etapem jest dotarcie z nim do ludzi, wywarcie wpływu. Jeśli nie jesteś w stanie docierać ze swoją pracą do ludzi, to znaczy, że piszesz do szuflady.

Dziś trzeba umieć zbudować wokół siebie społeczność, dotrzeć do liderów opinii, pokazać, jak przygotowuje się materiał dziennikarski, bo transparencja gwarantuje wiarygodność. Dziennikarstwo danych to właśnie mieszanka tego wszystkiego. Media społecznościowe to też istotne narzędzia.

Z badań użytkowania mediów społecznościowych przez dziennikarzy w Polsce wynika, że nie cieszą się one zbyt dobrą opinią. Mało kto wykorzystuje je jako źródła informacji. Dziennikarze deklarują, że traktują je co najwyżej jako źródło inspiracji. Czy jest coś, czego odnośnie mediów społecznościowych nie rozumiemy.

Zdecydowanie tak. Media społecznościowe bywają fantastycznym narzędziem do śledzenia relacji społecznych, co może być bardzo przydatne w dziennikarstwie śledczym. Wspominałem już przykład badania przeprowadzonego przez słowacką dziennikarkę. Ludzie zostawiają w mediach społecznościowych wiele informacji o sobie, które warto śledzić.

To nie tylko świetne narzędzie do dokumentowania tematów. Są one także świetnym środowiskiem do rozpowszechniania swojej pracy, interakcji z czytelnikiem, do wywierania wpływu. I o ile tradycyjne media mają tego świadomość, to sposób, w jaki wykorzystują media społecznościowe, niejednokrotnie woła o pomstę do nieba.

Dziennikarze wrzucają teksty na Facebooka czy Twittera, a potem nie angażują się w dyskusję. To tak, jakby przyjść na imprezę, nie rozmawiać z nikim i raz na jakiś czas stanąć na środku pokoju, wykrzyczeć swoją opinię na dany temat, a potem ilekroć ktoś do nas podchodzi, by z nami na ten temat porozmawiać, mówić „nie, nie będę dyskutował”. Inni pomyślą, że albo jesteś wariatem, albo strasznym arogantem.

Dokładnie to widać w mediach społecznościowych, które są wykorzystywane przez tradycyjnych wydawców jako kolejny kanał dystrybucji. Zawsze powtarzam, żeby media społecznościowe traktować jak imprezę i nie zachowywać się na niej jak socjopata. Niestety dużo tam medialnej arogancji. Ale to ma swoje konsekwencje. Jak się nie umie dobrze traktować czytelników, to się ich traci. I to widać w wynikach oglądalności czy czytelnictwa.

Gdzie szukać najlepszych praktyk w zakresie dziennikarstwa danych?

Wiele jest takich przykładów. Jeśli mam wymienić kilka to powiem, że brytyjski The Guardian robi bardzo dobrą robotę. Materiały tego rodzaju regularnie publikowane są na DataBlog. Podobnie New York Times, Los Angeles Times. Prasa norweska dobrze radzi sobie z tym tematem. Publiczny nadawca radiowo-telewizyjny z Danii DR także uruchomił właśnie nowy zespół, który ma zajmować się dziennikarstwem opartym na analizie danych.

Dużo jest także niezależnych inicjatyw dziennikarzy z całego świata. Warto przyjrzeć się projektowi ICIJ – International Consortium of Investigative Journalism. Tworzy go grupa dziennikarzy śledczych. Zajęli się oni m.in. tematem rajów podatkowych i prześledzili tysiące powiązań między firmami działającymi na przykład w Stanach Zjednoczonych, Unii Europejskiej czy Chinach a firmami zarejestrowanymi w rajach podatkowych. Punktem wyjścia do budowy bazy danych były setki poufnych maili między klientami a kancelariami prawnymi, zajmującymi się zakładaniem takich spółek, które wyciekły do Internetu. Dziennikarze zbudowali ogólnodostępną bazę, na podstawie której udało się opowiedzieć setki historii. W Niemczech doszło nawet do spektakularnych rezygnacji zarządu jednego z banków, bo okazało się, że prezesi unikali płacenia podatków.

Z takimi projektami nie można sobie poradzić inaczej niż przy użyciu narzędzi dziennikarstwa danych. Ważna jest tu także współpraca międzynarodowa, bo nierzadko niezbędna jest głęboka ekspertyza w przypadku każdego z krajów, którego materiał dotyczy. Jednak dziś dzięki Internetowi, mediom społecznościowym, darmowemu oprogramowaniu jest to możliwe. Dziennikarstwo danych to taki dziennikarski punk naszych czasów.