Riassunto esame Data Journalism, prof. Antenore, libro consigliato Data Journalism. Guida essenziale alle notizie fatte con i numeri, Antenore, Splendore

Data journalism: guida essenziale alle notizie fatte con i numeri

Prefazione – Vie d’uscita dalla crisi del giornalismo

L’incontro del data journalism con l’università (di Mario Morcellini).

La moltiplicazione di strumenti e forme di accesso informativo nell'era del web 2.0 impone una ridefinizione delle modalità di realizzazione dei contenuti e di gestione dei processi produttivi delle news. Interattività, connettività, storytelling, sono parole chiave del gergo digitale che esigono legittimazione negli ambienti formativi e nell'offerta didattica in comunicazione. Ancora una volta è compito dei corsi universitari a vocazione innovativa rispondere alle istanze di rinnovamento.

D'altronde però nel mondo dell'informazione ci sono due presupposti indiscutibili da cui si parte: da un lato c'è una grossa crisi del giornalismo in parte connessa a un deficit di autoriflessione, in parte da una mancanza di reinvenzione monitorata con problematiche, dunque, di cultura e professionalità. C'è quindi bisogno di prendere atto che ci si trova dentro una crisi economica e culturale, che potrà essere adeguatamente affrontata solo re-immaginando figure professionali radicalmente nuove rispetto al passato, competenti sulle tecnologie informatiche, sulla raccolta e verifica dei dati, sensibili ai valori e all'etica della professione. Ecco perché il data giornalismo può essere considerato una scommessa e al tempo stesso un punto di svolta.

Il giornalismo che investe sui dati ha un approccio multidimensionale già a partire dalla formazione, ma soprattutto nell'esercizio della professione. Deve possedere specifiche competenze di analisi e di visualizzazione che rispondono alle sfide del mercato editoriale, deve anche saper avvicinare all'informazione un lettore sempre più disorientato a causa della moltitudine di canali di accesso alle news e del flusso h24. Il bene notizia cambia assieme al lettore stesso, lo sguardo si è allargato ma le competenze informative da mettere sul campo, cioè la capacità di selezione, gerarchizzazione e approfondimento dei pezzi di informazione è diminuito. L'utente è indotto da un aggiornamento continuo, a una disponibilità gratuita da fruire fugacemente e voracemente delle news senza applicare una strategia coerente con cui giungere alla conoscenza e dunque poter interpretare il mondo circostante.

L’emergere dei nuovi canali distributivi ha determinato un panorama estremamente complesso: da un lato abbiamo il giornale cartaceo che si è dimostrato incapace di ridefinire la propria posizione nel nuovo panorama mediale, dall'altra parte abbiamo la redazione digitale, con tempi e modalità produttive differenti, che però non sembrerebbe pienamente legittimato dagli editori. Si registra dunque la necessità di dare nuova linfa al settore anche attraverso il rinnovamento dei processi produttivi e dei comparti organizzativi. L’autorità per le garanzie nelle comunicazioni si è assunta il compito di condurre la seconda indagine conoscitiva del settore informativo, con lo scopo di fotografare le linee di cambiamento in corso e le problematiche persistenti. L'indagine, eseguita dall'osservatorio sul giornalismo, rileva la presenza di difficoltà strutturali al cambiamento che ricadono essenzialmente sui giovani e sulle donne. I giovani freelance e i parasubordinati costituiscono la fetta più ampia di lavoratori, con scarse garanzie d’occupazione. Il ricambio generazionale è dunque molto lento.

La sfida consiste nel poter offrire un sistema di informazione adeguato all’information overload, cioè va richiesto al cittadino lettore non solo le sole competenze informatiche, ma soprattutto quelle informative e dunque critiche che assicurano la possibilità di comprendere e mediare il mondo circostante in questo tempo estremamente veloce e digitale. Nei giornali italiani permane la rigida separazione tra redazioni cartacee e digitali, con tempi e modalità produttive contrapposte e viene a mancare dunque un'integrazione di contenuti tra le diverse piattaforme con strategie di approfondimento specifiche (continous desk).

Il data journalism può essere compreso dunque nella sua doppia veste di risultato dei processi di disintermediazione di lungo corso e al tempo stesso possibile nodo strategico di uscita dalla crisi di legittimità che ha coinvolto le istituzioni della mediazione al tempo della proliferazione dell'informazione digitale. In questo periodo storico di crisi della mediazione è possibile leggere nel data journalism una piattaforma per la ricostruzione di un più avanzato patto di legittimità simbolica tra lettori e professionisti dell'informazione. I primi hanno un estremo bisogno di dispositivi sociali in grado di ridurre la complessità, pena la condanna a un continuo consumo di notizie che non aumenta il livello di conoscenza sui fatti del mondo; i secondi devono abbandonare i confini sicuri della routine produttiva del giornalismo tradizionale, contaminandosi con i saperi esperti per ritrovare una voce riconoscibile all'interno della distinta cacofonia della rete.

Il data journalism in tal senso reagisce al clima di disinformazione traghettando i pubblici verso nuovi linguaggi: non solo conquistando né il tempo di lettura attraverso lo storytelling e la co-creazione di significati mediante l'intera attività, ma anche conferendo alla quantità dei big data e degli open data una contestualizzazione e una resa prospettica. In questo caso offre una contro narrazione ai processi di disintermediazione in atto.

Data journalism grows up (di Antenore e Splendore)

Il data journalism, ossia il giornalismo basato su dati, algoritmi e non di rado automazione, rappresenta uno dei settori più vivaci e innovativi nel panorama editoriale internazionale, soprattutto di area anglosassone. Alla base degli articoli di data giornalismo sta il concetto per cui una storia può essere raccontata attraverso numeri, documenti, dataset, infografiche e visualizzazioni interattive realizzate a supporto della dimensione testuale del pezzo o come snodo intorno al quale costruire l'intera ingegneria delle news.

La figura del data journalist rappresenta dunque un ibrido oltre che una grande sperimentazione sociale: un giornalista dotato degli strumenti analitici del ricercatore, della capacità di sfidare grandi quantità di evidenze empiriche, con una formazione di tipo tecnologico e una vocazione per lo storytelling. Non è mai facile prevedere l'impatto di una qualsivoglia innovazione, in particolare in un campo come quello giornalistico che da più di un decennio al cambiamento come cifra interpretativa; un cambiamento che però muta a seconda delle geografie, dalle innovazioni più radicali alla statica risposta conservativa di redazioni impaurite.

Parte prima – Concetti

Capitolo 1 – E se il data journalism esistesse davvero?

1.1 Cosa non è il data journalism?

Molto spesso le espressioni big data e data journalism sono sovrapposte, anche se non rappresentano la stessa cosa. Ci sono tre spiegazioni a questo fatto:

• Molto probabilmente ma non necessariamente una maggiore quantità di dati permette dei prodotti di giornalismo migliori.
• Poiché siamo immersi in un contesto in cui c'è una crescente attenzione verso il data giornalismo, l'attenzione è ancora più forte proprio nei confronti dei big data che, grazie alla loro raccolta e alla loro analisi d’interpretazione, possono avere delle conseguenze sulle norme professionali del giornalismo, sulle sue routine e sulle sue basi ontologiche, sulla sua autorevolezza e competenza.
• Infine, questa costante sovrapposizione è il rispetto all'uso che si fa di questa massima quantità di dati. Si basti pensare alla cultura dell'algoritmo. L’utilizzo di algoritmi per dare senso a questa enorme quantità di dati messi a disposizione dalle nostre attività on-line è di interesse nevralgico per molti campi, dall'economia fino al mondo accademico.

Allo stesso modo possiamo trovare anche una sovrapposizione tra data journalism e open data. A raccogliere dati non sono solo le grandi media companies, ma lo fanno anche le pubbliche amministrazioni, in modi diversi tra di loro. La raccolta digitale delle informazioni sviluppa l'open data come processo tramite cui le pubbliche amministrazioni rendono disponibili questi dati in formato digitale. Gli open data sono spesso sovrapposti al data journalism per tre ragioni:

• La prima è che molti di questi dati messi a disposizione dalle pubbliche amministrazioni diventano i database tramite cui comporre i pezzi di informazione e basati sul data giornalismo, diventando delle vere e proprie fonti di notizia (dunque, come si diceva per i big data, se molti open data possono essere trasformati in lavori di data journalism, non tutto il data giornalismo è basato sugli open data).
• La seconda è che se l'adozione da parte delle pubbliche amministrazioni degli open data è finalizzata a far crescere la trasparenza del loro operato, è necessario comunque che qualcuno indaghi e analizzi quei dati.
• Infine, il terzo motivo è molto legato al contesto italiano: il data giornalismo e gli open data sono spesso in relazione per il fatto che le pubbliche amministrazioni italiane sono poco reattive nel mettere a disposizione la necessaria qualità e quantità di dati utili per fare il buon giornalismo.

1.2 Che cosa è diventato il data journalism

Il data journalism non è qualcosa di complicato, capace solo di essere compreso da esseri umani geniali con grandi attitudini per la matematica o la statistica. Il data journalism, a dire il vero, si sta sforzando esattamente per diventare l'opposto: ambisce sempre di più a raccontare nella maniera più efficace e immediata possibile, questioni e processi sempre più complessi. Si tratta di un giornalismo interattivo, cioè si basa su racconti giornalistici portati avanti attraverso rappresentazioni visive interattive che chiamano in causa il lettore, lo coinvolgono e gli chiedono di partecipare.

Un esempio lo troviamo nel lavoro “Gun deaths in America” pubblicato dal sito di data giornalismo FiveThirtyEight nell'aprile del 2017. Questo lavoro con una visualizzazione efficace ed essenziale raffigura attraverso l'uso di puntini le 33,000 vittime da armi da fuoco che vengono mediamente ogni anno negli Stati Uniti. Da questa schermata, passo dopo passo, i punti si colorano in maniera proporzionale rispetto alle caratteristiche delle vittime o delle cause che hanno portato al loro decesso: attacchi per terrorismo, incidenti, razza o genere. I criteri migliori per il data journalism, infatti, sono la capacità di visualizzare in maniera efficace, comprensibile e interattiva una consistente mole di dati; si valuta la capacità di quei prodotti di mettersi in relazione con i valori professionali più radicati, quali quello del giornalismo investigativo; o ancora si considera la capacità delle redazioni di fornire dati in formato open che poi altri possano utilizzare. Insomma, il giornalismo dei dati ha sì a che fare con forme matematiche e algoritmi che di organizzazione del lavoro giornalistico, ma anche con il design e di strumenti digitali che possano integrare e potenziare gli scopi del giornalismo tradizionale.

1.3 Cosa serve affinché il data journalism sia qua per rimanere?

Il data journalism rappresenta un ordine del discorso attraverso cui pensare e parlare di giornalismo nell'era digitale, dunque non ha a che fare semplicemente con quelle abilità appena elencate, ma riguarda ancora di più e più da vicino quello che può essere e quello che non può essere calcolato. In altri termini quello che deve accadere per far sì che il giornalismo dei dati si affermi e che sia legittimato in termini politici, economici e culturali.

Dal punto di vista politico dunque i governi dovrebbero essere più trasparenti così che il data giornalismo possa trovare fonti su cui compiere le proprie indagini. La questione economica ha a che fare soprattutto con le imprese editoriali. In maniera decisamente tautologica, per far sì che il giornalismo dei dati si affermi, le imprese editoriali dovrebbero sapere investire ancora di più su questo tipo di prodotto. Si arriva così alla questione culturale, poiché per far sì che il data giornalismo possa rimanere, rafforzarsi e offrire nuove sfaccettature di giornalismo, i lettori devono incominciare a prendersi cura dell'informazione, i cittadini devono capire che l'informazione è un bene prezioso e che è prezioso informarsi in maniera precisa e accurata.

Ci sono almeno quattro vantaggi che il giornalismo dei dati porta al lettore:

• Comprensione, attraverso il racconto di numeri e chiare ed efficaci visualizzazioni, ci sono crescenti possibilità di comprendere in maniera profonda una questione o un fenomeno raccontato (più aumenta la comprensione e l'efficacia delle visualizzazioni, più probabilmente anche la memorizzazione di determinate informazioni sarà più efficace).
• Contestualizzazione, l'evento, il fatto, la news raccontata attraverso il data journalism è riportata generalmente in maniera prospettica.
• Precisione, è chiaro che dimensionare numericamente fenomeni giornalisticamente rilevanti attribuisce una maggiore precisione e attendibilità a quelle informazioni.
• Divertimento, a seconda dei temi che il giornalismo dei dati tratta, la sua fruizione è divertente, piacevole, stupisce e intrattiene (il suo utilizzo di visualizzazioni affascinanti, fotografie, video, componenti interattive trasforma l'esperienza di informarsi in qualcosa di interessante e informativa).

Anderson evidenzia alcune delle caratteristiche del giornalismo che mutano rispetto all'utilizzo dei dati, la prima che identifica è la differenziazione tra record e report. Egli per lungo tempo nella storia del giornalismo afferma che i giornalisti si sono affidati prevalentemente ai documenti per mostrare la verità delle loro ricostruzioni, poi hanno cominciato a farlo tramite il report, interviste, attraverso le voci dei protagonisti dell’evento informativo. Il data journalism riporta all'importanza dei documenti, in questo caso sotto forma di dataset verificati e da verificare.

La seconda caratteristica che individua è quella che differenzia una concezione del prodotto giornalistico come mero racconto di fatti particolari e individuali, a quella che vede l'informazione come una mappa di ricorrenze e di tendenze. Infine, la differenziazione tra il giornalismo come la scoperta di un fatto nascosto, da svelare, alla concezione di giornalismo come accentuazione delle regolarità.

Big data, usare con cura

Attorno al 2012, le studiose Danah Boyd e Kate Crawford scrissero un saggio per decostruire l'eccessivo entusiasmo rispetto ai big data. Innanzitutto, avvertono quanto quel termine sia povero, poco significativo perché solitamente usato dalle scienze dure per definire dataset molto grandi da dover essere utilizzati da supercomputer. Dunque, esplicitano che i big data non si connotano per la loro quantità, ma per il fatto che sono in relazione gli uni agli altri. Il vantaggio non è conoscere l'altezza di milioni di persone, ma conoscere anche l'altezza, il peso, il colore dei capelli, eccetera.

Il saggio si intitola “Six provocation for big data”: la ricerca automatizzata cambia le definizioni del termine conoscenza; le pretese di obiettività e accuratezza sono fuorvianti; una maggiore quantità di dati non significa una miglior qualità di dati; non tutti i dati sono equivalenti; solo perché sono accessibili non significa che sia etico prendere quei dati; la possibilità di accedere ai big data crea nuove disuguaglianze.

Capitolo 2 – Il commento è libero, ma i fatti sono sacri

Come è nato il data journalism

L'emergere del data journalism, all'inizio del ventunesimo secolo, indica una nuova fase del giornalismo in cui il volume di dati disponibile, rilasciato in formato digitale, consente di lavorare con più informazioni rispetto al passato. Il dibattito su cosa sia il data journalism è ancora in corso. Fino a qualche anno fa, il termine veniva spesso usato come sinonimo di giornalismo di precisione con obiettivi investigativi e il rigore metodologico nella documentazione dei fatti. Negli Stati Uniti è stato usato a lungo il termine CAR, Computer Assisted Reporting, che indica un tipo particolare di reportage computer assistito basato sull'analisi dei dati.

Il data journalism come lo conosciamo oggi affonda le sue radici nelle analisi computazionale di dati a fini previsionali svolta in occasione della campagna presidenziale del 1952. Tale pratica viene poi consolidata dal lavoro di Philipp Meyer che nel 1967 conduce un'inchiesta sui moti razziali di Detroit che gli vale il Pulitzer. Le forme contemporanee di giornalismo data-driven hanno subito una lenta ma continua evoluzione passando dall'analisi di piccole basi dati strutturate provenienti perlopiù da fonti istituzionali, all'utilizzo di grandi dataset destrutturati, presi dal web o crowdsourced, sino alle pratiche di computational journalism basate su algoritmi di machine learning.

2.1 I pionieri

I giornali del XVIII secolo sono ricchi di dati. I quotidiani dell'epoca pubblicano soprattutto due ordini di informazioni in formato tabellare: i vincoli fiscali sulle proprietà e le indagini sulla mortalità e le sue cause. Nel diciannovesimo secolo a queste statistiche di base si aggiungono informazioni regolari sui prezzi delle materie prime e sul contenuto di carichi delle navi in arrivo. È il 5 maggio 1821 quando...