Необычные профессии: дата-журналист

Вместе с сервисом «Профориентация» мы запускаем серию материалов про тех, кто связал свою жизнь с самыми необычными и современными специальностями. Андрей Дорожный — дата-журналист. Узнали у него, можно ли рассказывать историю с помощью данных и как объяснить друзьям, что такое журналистика данных.

Андрей Дорожный, дата-журналист, агентство дата-журналистики Mediagun

Набор данных — он как камера Шредингера. Никогда не знаешь, есть в нем что-то или нет. И эта неопределенность движет мной каждый день.

В 2011 году я работал в небольшой провинциальной газете верстальщиком и делал инфографику — это графический метод объяснения сложной информации. Работа строилась очень просто: верстаешь полосы, ставишь фотографии, если есть время — делаешь графики по цифрам, которые принесет журналист. Мне было интересно рассказывать о сложных процессах простым языком, и в то время инфографика привлекала внимание одним своим присутствием на газетной полосе. Основная ее задача была — побудить к прочтению текста. К тому же картинкой с визуализацией легко поделиться, переслать другу, сохранить себе.

Однажды я сходил на хакатон по дата-журналистике. Там выступал Артур Хачуян — он рассказал, как можно использовать данные соцсетей для создания историй. Это позволило делать такие истории, которые обычными методами журналистики делать невозможно.

Как стать дата-журналистом

Прийти в отрасль сейчас очень просто, конкуренции пока нет. Чтобы пересчитать всех дата-журналистов России, хватит станций екатеринбургского метро. Самый главный навык — это умение рассказывать истории, быть хорошим журналистом. Все остальное — парсинг (сбор данных с сайтов), навыки работы в «Экселе» и программах для визуализации — это лишь инструменты. Не знаю, как стать хорошим журналистом. Я думаю, это надо любить, во время работы находиться в состоянии потока, быть любознательным, иметь широкий кругозор. А навыки работы с программами можно очень дешево получить на Youtube.

Есть несколько неплохих зарубежных сайтов с курсами по дата-журналистике, например, этот. В Москве у ВШЭ есть магистерская программа по журналистике данных. В России много талантливых молодых авторов, но мало кто из них понимает весь потенциал данных. Поэтому самое важное сейчас — это обучение журналистов. Курсов, где можно задавать вопросы и работать с куратором, сейчас не так много.

В российских редакциях пока почти нет вакансий дата-журналистов. Но ничто не мешает любому автору овладеть навыками работы с данными и начать делать материалы. Если читатель оценит их и редакция будет получать нужные метрики, вакансия с хорошей зарплатой образуется сама собой. Так было у меня в «Деловом Петербурге». Мне хотелось делать графику для веба, я бегал по всей редакции и просил у журналистов: «Дайте мне данные». На что один из редакторов сказал: «А ты не хочешь сам их поискать?». И я начал сам искать цифры и делать материалы. Важно не бояться делать новое, экспериментировать, даже когда в результат никто, кроме тебя, не верит.

Как строится работа и что думают друзья

Сейчас моя работа состоит в основном из трех этапов: определение тем и гипотез, поиск и анализ данных, визуализация данных. Кроме работы над отдельными медиапродуктами, я веду свой телеграм-канал, где ищу примеры работ дата-журналистов со всего мира и пишу еженедельную рассылку про данные, связанные с моей жизнью.

Друзьям и знакомым не из отрасли я обычно говорю, что «рисую графики». Потому что, как только ты говоришь слово «журналист», тебе сразу надевают шляпу, дают карандаш и отправляют в газету. Мне кажется не так важно, как называется твоя профессия. Важно, как она влияет на жизнь людей вокруг. У медиа, на мой взгляд, две задачи: развлекать и влиять на принятие решений. Например, график доли нецензурных слов в альбомах Сергея Шнурова — про развлечение, а исследование коммерческой недвижимости — про принятие решений.

Большие данные позволяют персонифицировать материал. Если раньше Росстат давал только общие агрегированные данные, то сейчас можно сделать материал, который будет учитывать пол, возраст, социальный статус читателя. И все повествование может перестраиваться. Вот, например, материал The Washington Post про поколение миллениалов: вводишь год рождения — и дальше весь текст подстраивается под эту цифру.

Когда была перепалка из-за Исаакиевского собора, мы с моим коллегой Сергеем Устиновым провели исследование и выяснили, что Исаакий — единственный прибыльный государственный музей в Санкт-Петербурге. На это пришлось потратить два полных рабочих дня. Данные были из самых разных источников — с bus.gov.ru, из СПАРКа и Минкульта. И это была полезная во всех смыслах работа.

Чего сейчас хотят от данных

Так сложилось, что я много работал в общественно-политических и деловых изданиях, поэтому экономика и политика — мои любимые темы. Из зарубежных команд мне нравится The New York Times — это лучшее в мире сочетание смысла и экспериментов в дизайне. Хорошие дата-команды — у Financial Times, The Washington Post. Отдельно выделю самобытную студию The Pudding, они делают крутые гендерные, культурные и медийные исследования.

Для меня самые сложные задачи — это технические. Часто я понимаю, что хочу получить, но не знаю, как это сделать технически. Знание кода — сложная, но полезная компетенция. А умение сделать продукт дешево, качественно и быстро в условиях небольшого бюджета редакции — самый полезный навык дата-журналиста.

В российских медиа нет традиции аутсорсинга — все привыкли делать у себя: свои журналисты, фотографы, работа на несколько изданий одобряется далеко не везде. С дата-материалами то же самое. Редакции хотят контролировать процесс и чтобы заказ исходил от них. Часто это сложно, потому что нет понимания, сколько времени и ресурсов займет тот или иной анализ. Чтобы сделать качественный продукт на основе данных, лучше, чтобы вся команда работала в ньюсруме. Важна коммуникация между программистами, журналистами и дизайнерами. На Западе успешные дата-команды работают при изданиях, у которых большой доход. Эти издания умеют зарабатывать рекламой, грантами, платной подпиской и готовы вкладывать в том числе в работу с данными.