Digital kompetanse for journalister

Hva må journalister lære seg for å lage datajournalistikk?

På dagens fro­kost­møte med Medi­A­re­na var tema­et «Vinn eller for­svinn: Digi­tal kom­pe­tan­se».
Jeg var invi­tert som inn­le­der (blant fle­re) og holdt en kort pre­sen­ta­sjon om hva en data­jour­na­list bør kun­ne. Avslut­nings­vis holdt vi en panel­de­batt med spørs­mål fra salen, helt til sist kom et spørs­mål fra en jour­na­list­stu­dent:

vi vil lære og vi er nys­gjer­ri­ge, men hva må vi kun­ne nå som vi ikke måt­te før?

Det spørs­må­let fikk ikke den opp­merk­som­he­ten det for­tje­ner, for det er et godt spørs­mål (og jeg fikk ikke sva­re på det), så her for­sø­ker jeg å gi et svar.

Råma­te­ria­le til fak­ta er data. For å kom­me fra data til infor­ma­sjon må data tol­kes. Fak­ta er doku­men­tert infor­ma­sjon, infor­ma­sjon med sann­hets­ge­halt. Så langt er ingen­ting nytt under solen. Ingen­ting her tren­ger å være digi­talt.

Men så viser det seg at data i dagens sam­funn ofte er digi­ta­le. Årsa­ken til det­te er man­ge, men ofte for­di noen egen­ska­per ved digi­ta­le medi­er er svært for­del­ak­ti­ge for å effek­ti­vi­se­re, måle og avhjel­pe (saksbehandlings-)prosesser. En del pro­ses­ser i digi­ta­le medi­er kan auto­ma­ti­se­res ved hjelp av data­pro­gram­mer, og å ha «rett infor­ma­sjon til rett tid» kan bli let­te­re. At vi går fra et ana­logt til et digi­talt infor­ma­sjons­sam­funn kal­les digi­ta­li­se­ring, og betyr at data­base­lo­gikk og auto­ma­ti­ser­ba­re pro­ses­ser favo­ri­se­res. Alt mate­ria­le kan søkes i og pub­li­se­res på nett, det er fint. Resul­ta­tet er at data­ene som ska­pes i sam­fun­net er digi­ta­le, med noen iboen­de digi­ta­le egen­ska­per*. Å kun­ne utnyt­te det­te er digi­tal kom­pe­tan­se.

Noe er nytt, mye er det sam­me. Data­ene er nes­ten ute­luk­ken­de digi­ta­le.

I infor­ma­sjons­vi­ten­ska­pen snak­ker vi om «sen­se-making», pro­ses­sen å gi mening til erfa­rin­ger. Let­te­re sagt; det å gjø­re noe for­ståe­lig. Det er også en av hoved­funk­sjo­ne­ne til jour­na­lis­tik­ken – å gi oss rele­vant infor­ma­sjon om omver­den i et for­mat vi kan for­stå. Fra mitt per­spek­tiv er pres­sen (++) den sen­tra­le aktø­ren i infor­ma­sjons­bran­sjen, og en av jour­na­lis­tik­kens hoved­funk­sjo­ner er å bekjem­pe infor­ma­sjons­a­sym­me­tri. Det­te sik­rer har­de nyhe­ter, ’nyhe­ter som noen ikke vil at du skal pub­li­se­re’ (Arthur McEwen) eller ’som vil ha mate­ri­ell inn­fly­tel­se på folks liv’ (Frank­lin et al). Ikke all jour­na­lis­tikk opp­når det­te, men at en pas­se andel jour­na­lis­tikk gjør det sik­rer medie­in­sti­tu­sjo­ne­nes plass og domi­nans i infor­ma­sjons­bran­sjen. Vi vet hvem vi kan gå til for å få den typen infor­ma­sjon. Sen­se-making og infor­ma­sjons­a­sym­me­tri fan­tes før data­ma­ski­ne­ne, og til­hø­rer i teori­en ver­ken det digi­ta­le eller ana­lo­ge.

I prak­sis sit­ter vi med digi­ta­le data om ver­den, og vi skal tol­ke det­te til infor­ma­sjon og for­mid­le det vide­re til et fore­stilt pub­li­kum av «van­li­ge folk». Den pro­ses­sen, gitt digi­ta­le data, kan utnyt­te egen­ska­pe­ne ved digi­ta­le medi­er. Sam­men­lik­nin­ger, ran­ge­rin­ger, grup­pe­rin­ger, målin­ger av uli­ke slag kan gjø­res i stør­re ska­la, ras­ke­re, med data­ma­ski­ner. Ana­ly­ser (nett­verks­ana­ly­se, regre­sjons­ana­ly­se, inn­holds­ana­ly­se, fre­kvens­ana­ly­se, osv) kan gå ras­ke­re med hjelp av digi­ta­le verk­tøy (bare å teg­ne en graf over noen få hund­re noder er nes­ten uover­kom­me­lig på papir, men en smal sak med rik­ti­ge digi­ta­le verk­tøy**). Ved å for­stå teori­ene bak sli­ke ana­lyse­verk­tøy er det let­te­re å fin­ne rik­tig verk­tøy til rik­tig data og story.

Dis­se ana­ly­se­ne jeg beteg­ner her lik­ner på forsk­ning. Det betyr ikke at jeg mener at jour­na­lis­tikk og forsk­ning er det sam­me. Forsk­nin­gen har de sam­me sto­re mulig­he­te­ne med data­støt­te­de meto­der, men det stil­les helt and­re krav til dis­se to grup­pe­ne. For forsk­nin­gens del hand­ler det om å utfors­ke ny grunn, benyt­te stør­re data­sett og å kva­li­tets­sik­re meto­der ved å kun­ne repe­te­re og jus­te­re dem ofte­re. For jour­na­lis­tik­ken hand­ler det om å gjø­re seg mind­re avhen­gi­ge av «eks­per­ter». Eks­per­ter er både en vel­sig­nel­se og en for­ban­nel­se for jour­na­lis­tik­ken, men ved å ha gjort noen små ana­ly­ser på kon­to­ret før et inter­vju kan jour­na­lis­ten stil­le bed­re spørs­mål og kre­ve bed­re for­kla­rin­ger av eks­per­ter eller and­re makt­per­soner. Det er fint å leve i et sam­funn der vi kan ta hver­and­re på ordet, men det er også fint at noen fakta­sjek­ker. Sli­ke små ana­ly­ser er fakta­sjek­king eller rett og slett pro­duk­sjon av fak­ta, som kan kom­men­te­res eller bestri­des av eks­per­ter og ansvar­li­ge.

Eksempel: Hva med å slå sammen noen kommuner, dere?

Vi har 429 kom­mu­ner i Nor­ge etter at Inder­øy og Mos­vik i Nord-Trøn­de­lag slo seg sam­men. Hvor­vidt det er en god idé å ha fær­re kom­mu­ner er et poli­tisk tema som split­ter par­ti­ene, tid­vis også inn­ad i par­ti­ene. Det­te er med and­re ord et godt tema for pres­sen å dis­ku­te­re. Tid­li­ge­re i år gjor­de ana­lyse­fir­ma­et NyAna­ly­se sam­men med Geodata en ana­ly­se av kjøre­av­stand mel­lom kom­mune­sent­re (råd­hus), for å se hvor tett admi­ni­stra­sjo­ne­ne for alle dis­se kom­mu­ne­ne lig­ger. Meto­den fin­ner du her på Hel­ge Astads blogg.

- Kun­ne en jour­na­list ha gjort det­te? Er det­te en for tid­kre­ven­de og tek­nisk opp­ga­ve til å være jour­na­lis­tikk?
Førs­te gang, kan­skje. Ikke? 

Men nå vet vi hvor­dan det ble gjort for råd­hus, hva med avstan­den mel­lom fengs­ler og barne­ha­ger, eller avfalls­sta­sjo­ner og ball-løk­ker, høy­spent­mas­ter og turist­at­trak­sjo­ner? Når vi vet hvor­dan en slik ana­ly­se gjø­res, og svak­he­te­ne med en slik ana­ly­se (Astad fra Geodata kom­men­te­rer for­bil­led­lig det­te) – så kan det­te gjø­res ras­ke­re og ras­ke­re for hver gang. Verk­tøy­ene og pro­ses­se­ne blir ras­ke­re og bed­re og jour­na­lis­ten får spørs­mål som kan lede til gode saker. 

Ana­ly­sen over gir et argu­ment for hvil­ke kom­mu­ner som kan­skje kan dis­ku­te­re sam­men­slå­ing (uan­sett om man mener det er en god idé eller ikke). Ana­ly­sen had­de vært mulig å gjø­re før data­ma­ski­nen, men det had­de involvert mye bil­kjø­ring, tid­ta­king, bereg­nin­ger, admi­ni­stra­sjon og tål­mo­dig­het. At data­ene er digi­ta­le til­la­ter data­støt­te­de ana­ly­ser, som går mye for­te­re enn en pre-digi­tal ana­ly­se. At VG kjør­te saken på for­si­den av papir­ut­ga­ven bør være et tegn på at det­te er bra stoff. 

Ting en må kunne

Kom­mune­sam­men­slå­ing er en case der en data­støt­tet ana­ly­se ble brukt. Jeg mener det­te er under­ut­nyt­tet i norsk pres­se, og det jour­na­lis­ter bør kun­ne i dag som de ikke treng­te før, er hvor­dan data­støt­te kan gjø­re den­ne typen mind­re ana­ly­ser så små og ras­ke at de fort­satt kan leve­re på dead­li­ne. Digi­tal kom­pe­tan­se i den­ne sam­men­hen­gen hand­ler alt­så om å la digi­ta­le verk­tøy sen­ke ters­ke­len for å ta i bruk meto­der som kan hjel­pe oss å kon­ver­te­re data til sam­funns­nyt­tig infor­ma­sjon. Meto­de­ne er ofte «vans­ke­li­ge». De må læres. Hvis over­nevn­te Astad ikke viss­te hva han drev med, så kun­ne det­te gått vel­dig galt. Men når meto­den er for­stått kan data­verk­tøy sen­ke tids­kra­vet til sli­ke ana­ly­ser og da snak­ker vi om å utnyt­te noen av egen­ska­pe­ne ved digi­ta­le data. Vi kal­ler det «Com­pu­ta­tio­nal thin­king» – å for­stå hva som kan bereg­nes i en data­ma­skin og utnyt­te det­te i pro­blem­løs­ning.

PS: Til jour­na­list­stu­den­ten som stil­te spørs­må­let. Godt spørs­mål. Jeg stil­te det sam­me spørs­må­let du kom med, dog indi­rek­te, i en inter­vju­stu­die som ikke er pub­li­sert ennå. De mest tek­nisk avan­ser­te jour­na­lis­te­ne (de som lager bl.a. nyhets­ap­pli­ka­sjo­ner) sva­rer blant annet: 

  • Lær excel,
  • data­base­teori (å kun­ne hen­te ut data fra en data­base i SQL er gull verdt for dis­se),
  • Scrip­ting (å kun­ne loope gjen­nom mil­lio­ner av ulyk­ker fra Veg­ve­se­net, doku­men­ter fra Wikile­aks eller skatte­be­ta­le­re i skatte­lis­te­ne for å lage sta­ti­stikk åpner for spen­nen­de jour­na­lis­tikk). Eksemp­ler på språk er pyt­hon, php, ruby eller c++. (Jeg anbe­fa­ler pyt­hon hvis du er ny, det er lett å lære og fin­nes på nes­ten alle data­ma­ski­ner).

Jeg vil leg­ge til to egen­ska­per etter eget ver­dens­bil­de, og et verk­tøy:

  • Sam­ar­beid på tvers av spe­sial­om­rå­de. Å for­stå hvor­dan desig­ne­re, pro­gram­me­re­re, øko­no­mi-jour­na­lis­ter, pro­gram­le­de­re, sta­tis­ti­ke­re, osv. job­ber er et for­trinn. Å for­stå hva som er vik­tig for de uli­ke nisje­ne kan du utnyt­te til å bli en bra sam­ar­beids­part­ner, og alle liker gode sam­ar­beids­part­ne­re. Finn ven­ner også uten­for egen avde­ling.
  • Bli en pri­mus motor. Hvis du kan leve­re et arbei­de uten at noen (les: sje­fen) tren­ger å bekym­re seg for hvor­dan det går, men vet at du ikke stan­ger hodet i veg­gen alei­ne i et kott, så er du en — slik jeg blir for­talt — redak­tø­re­ne øns­ker seg.

Det­te er ikke digi­tal kom­pe­tan­se, men men­nes­ke-kom­pe­tan­se. Den bør ald­ri under­vur­de­res. Så et verk­tøy: lær Goog­le refine. Det er Excel på ste­roi­der, og på tross av at jeg argu­men­te­rer for at verk­tøy kom­mer og går mens meto­de­ne består, så er det­te mitt bes­te for­slag til et verk­tøy som både er til­gjen­ge­lig, nyt­tig og har poten­si­al til å gi sto­ries i hope­tall. Å lære fram­ti­dens vari­ant av sli­ke verk­tøy blir let­te­re hvis du kan noe lik­nen­de i dag.

* Se for eksem­pel Lev Mano­vichs fem prin­sip­per for digi­ta­le medi­er i The lan­gua­ge of new media.
** Vi har fått et nytt fag på insti­tut­tet som ser på de teo­re­tis­ke aspek­te­ne av bl.a. sli­ke gra­fer: info207. Kan vi bru­ke slik teori til å fin­ne inha­bi­le par­ter, makt­sent­re eller kor­rup­sjon? Helt klart. 

TEMA

D

atajour
nalisti
kk

29 ARTIKLER FRA VOX PUBLICA

FLERE KILDER - FAKTA - KONTEKST

1 KOMMENTAR

KOMMENTÉR
  1. […] deg excel, data­base­teori og scrip­ting, anbe­fa­ler sti­pen­diat i data­støt­tet jour­na­lis­tikk ved UiB, Eirik Sta­ve­lin. Share this:TwitterFacebookLik dette:LikeBe the first to like […]

til toppen