9 lições de um projeto de jornalismo de dados

por Arun Karki
Oct 30, 2018 em Jornalismo de dados

Sete jornalistas de sete diferentes fontes de notícias colaboraram em um projeto para mostrar que milhares de moradores cujas casas foram destruídas no terremoto de abril de 2015 não receberam os subsídios prometidos para reconstrução. O projeto, chamado “After the Quake: Waiting for Relief” (Depois do Terremoto: Esperando Alívio) foi publicado no site do Centro de Reportagens de Investigações, no Nepal, bem como nos próprios meios de comunicação dos repórteres.

Coletivamente, as matérias mostraram que o governo do Nepal gastou apenas 3 por cento dos mais de US$900 milhões prometidos aos moradores. Segundo as reportagens, as ONGs internacionais até agora construíram uma pequena fração, 900, das 22.000 casas prometidas. Outras ONGs abandonaram projetos no meio do caminho. Processos desorganizados e fraccionados de reconstrução do governo levaram à omissão de milhares de listas de ajuda.

Como chefe de dados, consegui obter mais de 6.000 páginas de documentos de fundos. Organizar e analisar esses documentos revelou o processo desigual que distribuiu subsídios para alguns moradores, mas deixou milhares esperando.

Lições aprendidas:

1. Conexões pessoais são necessárias para obter conjuntos de dados completos, mesmo quando os portais online do governo publicam informações abertas. Por exemplo, extrair os dados online da Autoridade Nacional de Reconstrução foi fácil, mas para detalhes granulares em cada um dos 14 distritos atingidos pelo terremoto, eu precisava de fontes pessoais para obter informações dos Comitês Distritais de Desenvolvimento. 

2. Nem todas as matérias precisam de dados massivos. Alguns jornalistas do grupo escreveram matérias baseadas em subconjuntos de dados, alguns dos quais puderam ser examinados com papel e caneta.

3. Nem todo mundo na equipe precisa ser um gênio de dados. Alguns dos repórteres eram muito experientes no uso de dados grandes, outros nem tanto. Mas esses repórteres se destacaram na reportagem de rua, que foi igualmente importante.

4. Mapas interativos engajam leitores, dando acesso a informações detalhadas da verba para cada aldeia, em cada um dos 14 distritos. Milhares de visitantes online acessaram esses mapas, de acordo com nossas análises.

5. As matérias precisam de mais do que apenas dados. Humanizar as estatísticas com histórias de vítimas do terremoto no campo, verificar fatos para garantir precisão e fazer comparações são essenciais. Por exemplo, Rudra Pangeni analisou os dados para mostrar a escassez de mão-de-obra necessária para reconstruir. Mas foi sua viagem ao distrito de Sindhuli para conversar com pedreiros que o levaram a prever que com a mão-de-obra disponível precisariam de 130 anos para reconstruir. Similarmente, Shreejana Shrestha publicou um mapa interativo que mostrou um número aumentado de queixas e reclamações contra os Comitês de Desenvolvimento de Aldeia onde a maioria de vítimas foi omitida das listas de recipientes de verbas.

6. As narrativas de vítimas tornam as histórias atraentes. Por exemplo, a história de Rajneesh Bhandari começa: "É meia-noite. A chuva derramando sobre os telhados de lata faz um barulho alto. Kanchaman Dong tentou ignorar a chuva e o frio no abrigo improvisado que tem sido sua casa por dois anos."

7. Tivemos ajuda. Os designers de software no Open Nepal ajudaram a baixar e classificar os grandes conjuntos de dados -- uma grande vantagem não só pela sua habilidade, mas também por seus poderosos computadores.

8. Tivemos mentores. A especialista do Fulbright (e frequente treinadora do ICFJ) Lucinda Fleeson coordenou o projeto, juntando forças com editores do Centro de Reportagem Investigativa no Nepal.

9. Tivermos verbas. Lucinda ganhou uma bolsa do Fund for Investigative Journalism em Washington, que forneceu fundos para cada um dos repórteres gastar tempo extra para viagens de campo.

Imagem principal sob licença CC no Flickr via David Denicolò