É um truísmo, ainda que um muitas vezes negligenciado, que jornalistas devem escrever histórias para públicos definidos, não para si mesmos, seus colegas ou algum leitor ideal imaginário.
Em muitos casos, este é um processo instintivo. O jornalista segue a marca específica para qual ele ou ela trabalha -- o público é uma construção dessa marca-- e há uma correlação positiva às vezes entre o produtor, o consumidor e o artigo de conteúdo. Este processo acidental é uma das muitas coisas das quais a era digital nos libertou.
O conteúdo digital nos trouxe o dom de conhecer o nosso público. Melhor ainda, o conteúdo permitiu atingir e compreender diversos públicos. Esta é também uma maldição, é claro: muitas vezes, uma das coisas que as organizações de mídia descobrem é que realmente não têm uma audiência, ou pelo menos não a que ofereceram para os anunciantes. A ideia do que é um jornalista também mudou: agora, um programador é tão capaz de produzir uma artigo de jornalismo quanto um repórter.
A razão de eu estar ponderando sobre isso é que eu estive lutando com a questão de como medir o valor de um artigo de jornalismo de dados. A antiga métrica de conteúdos digitais -- olhos em uma página ou downloads de uma matéria -- está caindo em desuso e estamos ocupados tentando evoluir a métrica comum de engajamento.
Mas o que não mudou é o ditado do filósofo Ludwig Wittgenstein sobre a linguagem: O significado é o uso. Em outras palavras: se ninguém usa um artigo de jornalismo de dados, ele não tem nenhum significado.
Uma parte importante deste processo é que você tem que ter as metas de medição para o produto antes de construí-lo: a maneira como você mede é uma parte indissolúvel do próprio produto. Parte do processo é elaborar os produtos (palavras na página, aplicativo, ferramenta de dados, e assim por diante) para que sejam específicos para um determinado mercado ou mercados específicos. Em outras palavras, você constrói para as estatísticas que você precisa.
Existem geralmente três razões pelas quais você precisa de uma estratégia de medição que funciona: primeiro, para que você possa saber se o seu produto é bem sucedido; segundo, para que possa ajustar o produto de acordo com a interação do usuário real; e terceiro, para que possa provar o valor. Sem essas métricas, você não tem um produto; tem uma ideia concretizada.
Para mim, um produto de jornalismo de dados deve ser conceituado e construído com três grupos distintos em mente: parceiros, usuários e público. Cada grupo precisa de sua própria métrica para monitorar o sucesso e cada grupo tem que comprar a ideia do produto.
Parceiros ajudam a conceituar, criar, divulgar, financiar e/ou manter os projetos. Usuários se engajam ativamente com projetos, sejam para ganhar o benefício material ou para contribuir para a evolução dos dados. E o público consome, promove e comenta sobre os projetos.
Para atrair parceiros para comprar a ideia de um produto de jornalismo de dados, você deve apelar para a sua estratégia editorial e visão. Mas precisa fazer mais do que isso. Também precisa atender a uma necessidade de negócio do parceiro em potencial, seja o crescimento do tráfego, receita ou marketing.
Para conectar os usuários e levá-los a contribuir para um artigo de jornalismo de dados, você precisa identificar a necessidade primeiro e depois os dados. Isso é um pouco contraditório, talvez: muitas pessoas diriam para deixar que os dados sugerissem a matéria. Mas para ser verdadeiramente centrado no usuário, um produto de jornalismo precisa ser criado com as necessidades dos usuários como prioridade.
Há uma diferença fundamental entre o público e os usuários. Essencialmente, os usuários fazem parte do produto que está sendo consumido pelo público. Por exemplo, os usuários que ajudaram a gerar os dados em torno do Living Wage Calculator (Calculadora de Salário Digno) na África do Sul se tornaram parte da história contada pelos dados.
O conteúdo foi gerado em torno da maneira como os usuários comentaram na calculadora. O criador da calculadora, Adi Eyal, diretor do Code for South Africa, escreveu artigos sobre alguns dos comentários gerados ("11 desculpas que as pessoas dão para não pagar um salário digno") e sobre o valor de se engajar com os usuários para uma matéria evoluir ("Por que você deve alimentar os trolls").
Mas o mais importante, 12.000 usuários responderam a uma pesquisa de saída preenchendo alguns dados demográficos básicos e dizendo o quanto eles realmente pagam a seus trabalhadores domésticos. Este é provavelmente um dos maiores conjuntos de dados sobre o quanto empregados domésticos são realmente pagos e permite que os dados contem um lado diferente da reportagem sobre salário digno, como quanto é o salário médio de cada província.
As histórias que saíram dessa matéria são consumidas por um público que não ajudou a gerar os dados. Em ambos os casos (usuários e público), há interação com o produto de jornalismo de dados e o tráfego de ambos conjuntos de interação podem ser reportados.
Por trás desta estratégia temos a triste verdade que a maioria das pessoas não é tão animada com jornalismo de dados, como os proselitistas de dados acreditam. A maioria das pessoas precisa ver o valor para si nos dados. Produtos de dados que não são projetados para parceiros, usuários ou o público simplesmente não são usados. E só significam alguma coisa se são usados.
Imagem sob licença CC no Flickr via highwaysagency