Способы визуализации big data в современной журналистике

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.