Как данные используются для поддержки журналистики решений

Журналистика данных никогда не была настолько востребована, как сейчас. С ростом доступности данных, постоянно расширяющимся арсеналом аналитических инструментов и доступностью обучения в этой области как в журналистских организациях, так и в других местах, журналистика данных, когда-то бывшая нишей репортеров-компьютерщиков, стала важным, востребованным в редакциях навыком.

Журналистика данных связывает отдельные истории в систему, основанную на весомых доказательствах. Она помогает оценивать проводимую политику и обеспечивать подотчетность политиков. Работа с данными стала неотъемлемой частью высокоэффективной журналистики.

Но многие редакции упускают одну из важнейших возможностей: использовать журналистику данных в поддержку журналистики решений, которая, опираясь на заслуживающие доверия доказательства, выявляет полезные для общества политики и практики. С журналистикой связана давняя традиция разоблачать структурные проблемы: от расовой дискриминации до коррупции в правительстве и неудачных решений в экономике, образовании и здравоохранении. Журналистика решений продвигает эту традицию на шаг вперед и ищет эффективные решения и места, где эти решения работают.

Когда новостные агентства ищут ответ на вопрос: "У кого это получается лучше?", они помогают аудитории увидеть возможности, позволяющие добиться перемен к лучшему. Такие материалы дают читателям надежду – долгожданную альтернативу новостям, которые слишком часто заставляют людей чувствовать свое полное бессилие. Кроме того, журналистика решений помогает укреплять общественное доверие и улучшать взаимодействие с аудиторией, которые стали важнейшими факторами выживания редакций.

Если в сообществе все хорошо знакомы с проблемами, не имеет смысла публиковать множество похожих друг на друга приводящих в уныние материалов. Но рассказывая о проблеме через призму журналистики решений, репортеры служат общему благу и создают тот вид журналистики, которого так жаждут читатели и зрители. Такой подход не заменяет исследования проблем и пороков общества. Скорее, это необходимый партнер, выполняющий жизненно важную миссию, открывая возможности для реформ и улучшений. 

Вот несколько примеров того, что журналистика решений прекрасно сочетается с журналистикой данных:

• Когда газета San Francisco Chronicle обратилась к вызывающей всеобщую тревогу проблеме бездомных в городе, журналисты изучали возможные пути ее эффективного решения: они обратились к примеру расположенного в 600 милях от Сан-Франциско города Солт-Лейк-Сити, где, как показывают данные, новые программы помогли сократить количество людей, остающихся бездомными в течение долгого времени, на 85%.
• База данных, содержащая результаты инспекций школьных автобусов, дала Hartford Courant возможность идентифицировать компании с наихудшим уровнем технического обслуживания и самыми опасными автобусами. Но в материал также включен рассказ о политике автобусной компании с почти безупречной репутацией. Журналисты развенчали оправдания, к которым прибегают другие владельцы, и призвали привлечь государственных чиновников к ответственности за то, что те не смогли обеспечить, чтобы все компании соответствовали четким стандартам. Репортеры показали, что эта цель вполне достижима.
• Специалистов беспокоит, что правительства не справляются со сбором демографических данных о пациентах с COVID-19, при этом факты говорят, что успешно справиться с этой задачей вполне возможно: один округ штата Небраска сделал это со стопроцентной эффективностью. Местное медиа рассказало об этой истории и объяснило, как был достигнут такой результат. Теперь руководство других регионов может последовать этому примеру.

Сеть журналистики решений (Solutions Journalism Network) называет такие случаи "положительными отклонениями" – это решения проблем, которые оказываются более эффективными, чем действия, предпринятые в других сообществах.

В поисках таких положительных отклонений неоценимую помощь оказывают данные:

• Многие школьные округа сталкиваются с проблемами, связанными с бедностью. В каких из подобных округов, несмотря на эти проблемы, удалось достичь заметных успехов в образовании?
• Злоупотребление опиоидами разрушительно влияет на многие сообщества в США. Есть ли примеры сообществ, которым, несмотря на сложную ситуацию, удалось добиться снижения уровня зависимости?
• Убедительные доказательства демонстрируют, что во время проверок на дорогах полиция жестче обращается с цветными водителями. Есть ли города, в которых эта тенденция не просматривается?

Выявление таких положительных отклонений – лишь первый шаг в работе журналистов. Потом нужно разобраться, какая именно политика привела к хорошим результатам, исследовать, как она была реализована, рассмотреть доказательства того, что именно эта политика привела к хорошим результатам, исследовать ограничения в применении этой политики и оценить, можно ли ее применить в другом месте.

Этот подход можно применять в любых СМИ – больших и маленьких. Рассмотрим, как он действует, на примере материала о расовом аспекте влияния пандемии на население штата Небраска. Когда вирус начал распространяться по всей стране, в СМИ стали появляться сообщения, что правительства штатов не отслеживают информацию о том, как COVID-19 отражается на представителях разных рас, что затрудняет борьбу с пандемией.

Созданная Сетью журналистики решений база данных продемонстрировала точные данные, подтверждающие, что эта проблема существует, и показала, что во многих городах, округах и штатах данные о расовом составе очень часто отсутствуют, а в некоторых местах, таких как Балтимор, их не было в большинстве случаев. Но те же данные помогли определить место, где дела обстояли лучше: округ Дуглас, Небраска.

Найдя в базе данных эту информацию, журналист выходящего в Омахе издания The Reader написал об этом материал. Он исследовал цифры и расспросил чиновников о мерах, внедренных округом, которые включали увеличение в три раза числа сотрудников, отвечающих за сбор демографических данных.

В то время как другие пожимали плечами и утверждали, что для сбора более полной информации они ничего не могут сделать, опубликованный в The Reader материал показал, что задача вполне выполнима, а также предложил объяснения, которые помогут другим сообществам достичь той же цели.

Использующие более традиционный подход журналисты, скорее всего, сосредоточились бы исключительно на тех чиновниках, кто плохо справляется со своей работой, – и такой контент, созданный на основе данных, конечно, важен для журналистики, добивающейся подотчетности ответственных структур. Но и использование методов журналистики решений способствует прозрачности и подотчетности. Журналисты рассказывают, как и где проблема решается наиболее эффективно, показывая цену пустым оправданиям и демонстрируя, чего сообщества могут требовать от учреждений и правительств.

Тот же самый подход использовала сеть ABC News при анализе данных о центрах тестирования на COVID-19. Этот анализ показал, что чаще всего такие центры в районах проживания меньшинств сталкиваются с большим наплывом желающих пройти тест, чем центры в тех же городах, расположенные в районах с преобладающим проживанием белого населения. Исследователи также обнаружили, что в эту картину не вписывается город Окленд в штате Калифорния – там центры тестирования, расположенные в районах с преобладающим цветным населением, не испытывали дополнительной нагрузки. В материале были проанализированы возможные причины такого положения, включая решение руководства города разместить центры тестирования рядом с местом проживания цветных сообществ, больше всего пострадавших от вируса; создание центров тестирования для людей, у которых нет машин; отказ от требования предварительной онлайн-записи и предоставление форм для сбора информации на нескольких языках. Материал предложил возможные решения этой проблемы, а также заставил замолчать государственных чиновников, заявляющих, что для ее решения сделать ничего нельзя.

Мэтью Кауфман – репортер-расследователь и журналист данных.

Эта статья была опубликована в блоге Центра журналистики решений и публикуется IJNet с разрешения.

Фото Federico Orlandi, лицензия CC сайта Pexels.