डेटा जर्नलिज़्म कैसे सीखें

डेटा जर्नलिज़्म: एक त्वरित प्रारंभिक गाइड द्वारा Karlijn Willems

1. विस्तृत ज्ञान-आधार विकसित करें

पत्रकार स्वभावतः ऐसे लोग होते हैं जिन्हें नए विषय आने पर अपने कौशल समायोजित करने पड़ते हैं। साथ ही, डेटा पत्रकारों के कवर करने वाले विषय इतने विविध हो सकते हैं कि आपको सामान्य पत्रकारों से भी व्यापक दायरा संभालना पड़ सकता है।

विस्तृत ज्ञान-आधार विकसित करने की कुंजी हर किसी के लिए अलग हो सकती है और आपकी सीखने की शैली पर निर्भर करती है।

फिर भी, वहाँ तक पहुँचने का एक तरीका बहुत पढ़ना, सुनना और देखना है। लेकिन अंत में, आपकी मानसिकता शायद सबसे महत्वपूर्ण है। अगर आप स्वभाव से जिज्ञासु हैं और आपको लगातार नई चीज़ें खोजने व सीखने की प्रेरणा मिलती है, तो यह निश्चित रूप से फ़ायदा है।

यह पहला कदम जिस व्यापक ज्ञान-आधार की बात करता है, वह सिर्फ समसामयिक घटनाओं का ज्ञान नहीं, बल्कि मात्रात्मक विषयों का ज्ञान भी शामिल करता है। आपको, मान लें, राजनीति के बारे में पता हो, पर आँकड़ों के बारे में कुछ भी न जानते हों — तो यह निस्संदेह राजनीतिक डेटा का विश्लेषण करने की आपकी क्षमता में बाधा डालेगा। और यही वह बात है जो लेखों और डेटा पत्रकारों व संपादकों की सलाह में बार-बार लौटती है: आँकड़ों की कक्षाएँ लें। अगर आप शुरुआत करना चाह रहे हैं, तो OpenIntro और DataCamp के कोर्स ज़रूर देखें।

अंत में, स्वयं इस अनुशासन पर कुछ पृष्ठभूमि भी जुटाएँ:

• डेटा जर्नलिज़्म के इतिहास पर स्कॉट क्लेन का यह रोचक व्याख्यान सुनें
• देखें कि आपके सहयोगी क्या कर रहे हैं:
  • एना फ्लैग (ProPublica) का पशु विलुप्ति प्रोजेक्ट
  • क्रिस्टोफर कैनन, एलेक्स मैकइनटायर और एडम पियर्स (Bloomberg) द्वारा अमेरिका की सबसे खतरनाक नौकरियाँ
  • यूएन मैकास्किल, गैब्रियल डांस, फील्डिंग केज और ग्रेग चेन (The Guardian) द्वारा NSA फाइल्स डिकोडेड
  • जोनाथन स्ट्रे और जूलियन बरजेस द्वारा इराक युद्ध लॉग्स का विज़ुअलाइज़ेशन

2. लिखें, लिखें, लिखें

आप सोच सकते हैं कि डेटा पत्रकार बनने की योजना में यह कदम मामूली है, लेकिन ऐसा नहीं है। अच्छा लिखना उन चीज़ों में से है जिन्हें सिखाना कठिन है और अगर आप तेज़ व सटीक लिखना चाहते हैं — फिर भी अपने पाठकों और जिस माध्यम में लिख रहे हैं (ब्लॉग, अख़बार, …) उसके संदर्भ को साधते हुए — तो खूब अभ्यास चाहिए। दर्शकों के लिए लिखना, सिर्फ अपने लिए नहीं, एक कौशल है। जो आपको सहज और आसान लगता हो, वह दूसरों के लिए वैसा न हो।

तो इस कदम के लिए समय निकालें। सौभाग्य से, इस विषय पर कई ऑनलाइन कोर्स हैं, इसलिए आप अकेले नहीं छोड़ दिए जाएँगे:

• EdX पर पत्रकारिता सीखने के इच्छुकों के लिए पर्याप्त विकल्प हैं। “Journalism for Social Change” कोर्स आपको पसंद आ सकता है, और “English for Journalists: Key Concepts” भी निःसंदेह बहुत मदद करेगा।  
• Coursera भी पत्रकारिता के कोर्स और पूरे स्पेशलाइज़ेशन ट्रैक प्रदान करता है, जिससे आप अपना करियर शुरू कर सकते हैं।
• Mediabistro के ट्रेनिंग कोर्स देखें। 

अगर आप लाइव ट्रेनिंग ज्यादा पसंद करते हैं, तो The Guardian की मास्टरक्लासेज़ में से किसी पर विचार करें या अपने आस-पास क्लास ढूँढने के लिए गूगल सर्च करें; बहुत से विश्वविद्यालय और संस्थाएँ पत्रकारिता के कोर्स ऑफ़र करते हैं। 

3. (कुछ) प्रोग्रामिंग भाषाएँ सीखें

हालाँकि आप Microsoft Excel जैसे टूल्स से बहुत कुछ कर सकते हैं और डेटा पत्रकार बनने के लिए प्रोग्रामिंग अनिवार्य नहीं है, फिर भी इस (शुरुआती) चरण में कोड सीखना आपके लिए फ़ायदेमंद होगा।

जैसा आप उम्मीद करें, उसके विपरीत यहाँ प्रोग्रामिंग सीखने का उद्देश्य सिर्फ जानकारी जुटाना नहीं, बल्कि उसे प्रदर्शित करना भी है। 

ध्यान दें कि भाषा का चुनाव इस पर निर्भर करेगा कि आप कहाँ काम करना चाहते हैं और किस डेटा/कहानी पर काम कर रहे हैं।

कुछ नौकरियों में डेटा पत्रकार के रूप में वेब डेवलपमेंट का ज्ञान, डेटा इकट्ठा करने, रूपांतरित करने और मॉडलिंग करने से अधिक ज़रूरी हो सकता है और इसके उलट भी। शुरुआत में, दोनों का आधार होना बेहतर है और फिर जिस ओर आपकी अधिक रुचि हो उसमें दक्षता बढ़ाएँ, क्योंकि वही इस बात पर भी असर डालेगा कि आप किन नौकरियों के लिए आवेदन करेंगे।

यही वजह है कि सबसे अधिक मांग वाले कौशल JavaScript, CSS और HTML हैं। ये वेबसाइट बनाने की भाषाएँ हैं। आप Journocode ट्यूटोरियल्स देख सकते हैं। 

इसके बाद, Django (Python) और Ruby वेब फ्रेमवर्क्स के कौशल की भी काफी मांग है। अगर आप दोनों में प्रोग्रामिंग सीखना चाहते हैं, तो CodeSchool के कोर्स पर विचार करें।

अंत में, R/SAS/SPSS और Python भी डेटा पत्रकार की सीखने वाली सूची में होने चाहिए। ये भाषाएँ ऊपर बताई भाषाओं और Django फ्रेमवर्क से अलग हैं, क्योंकि ये डेटा का विश्लेषण और मॉडलिंग करने के लिए बेहतरीन हैं। यहाँ DataCamp के Introduction to R और Introduction to Python for Data Science जैसे कोर्स काम आ सकते हैं। ये शुरुआती लोगों के लिए बने हैं और आपके प्रोग्रामिंग कौशल को चरण-दर-चरण अगले स्तर पर ले जाते हैं। SAS ट्रेनिंग के लिए आप यहाँ और SPSS के लिए यहाँ जा सकते हैं।

4. डेटा जर्नलिज़्म वर्कफ़्लोज़ जानें

वर्कफ़्लो जानना और उसे साधने के लिए टूलबॉक्स होना आपकी सीख में एक अहम कदम है। इस कदम की शुरुआत करने के लिए बहुत ज़्यादा पूर्व-आवश्यकताएँ नहीं हैं, लेकिन अधिकांश डेटा पत्रकार मानते हैं कि आपको Microsoft Excel के साथ काम करना आना चाहिए। तो, अगर आपको स्प्रेडशीट्स के बारे में पता नहीं, तो बाकी कुछ शुरू करने से पहले Excel में कार्यकुशलता ज़रूर हासिल करें।

अगर आपका वह आधार है, तो आप डेटा जर्नलिज़्म वर्कफ़्लो देखना शुरू कर सकते हैं।

डेटा साइंस वर्कफ़्लो की ही तरह, डेटा पत्रकारों को डेटा संग्रह, डेटा रैंगलिंग, विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन व रिपोर्टिंग के चरणों से गुजरना चाहिए।

हालाँकि, इस प्रक्रिया का फोकस डेटा मॉडलिंग पर कम और बाकी चरणों पर अधिक होगा, विशेष रूप से रिपोर्टिंग या स्टोरीटेलिंग पर।

कुछ संसाधन जो डेटा रैंगलिंग, विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग समझने में मदद कर सकते हैं:

• एडवर्ड टफ्टी की किताबें: अगर आपको डेटा और सूचना प्रस्तुत करने के बारे में कुछ पता नहीं, तो ये किताबें बेहतरीन हैं। विज़ुअलाइज़ेशन और उसके सिद्धांतों का ज्ञान तराशने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति के लिए यह उत्कृष्ट संसाधन हैं। “The Functional Art” (अल्बर्टो काइरो) और “Information Dashboard Design” (स्टीफ़न फ्यू) भी देखने लायक हैं। 
• “The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t” (नेट सिल्वर) : डेटा या विश्लेषण में रुचि रखने वाले किसी के लिए अनिवार्य पठन।
• Python और R के साथ डेटा संग्रह, रैंगलिंग और विज़ुअलाइज़ेशन पर विशेष रूप से केंद्रित बहुत से संसाधन उपलब्ध हैं।

5. अपना टूलबॉक्स बनाएं

ऊपर बताए वर्कफ़्लो को साधने के लिए आपके पास सही टूल होने चाहिए। सौभाग्य से, डेटा पत्रकारों के पास टूल्स की विस्तृत शृंखला उपलब्ध है। किसी टूल का चुनाव स्वाभाविक रूप से उस संदर्भ पर निर्भर करता है जिसमें आप काम कर रहे हैं: डेटा पत्रकार की नौकरियों के विज्ञापनों पर नज़र डालें तो पता चलता है कि टूल्स नौकरी-दर-नौकरी भिन्न हो सकते हैं, और कहानी व डेटा का संदर्भ भी आपके चुनाव पर असर डालेगा। अंततः, किसी टूल में आपकी दक्षता के चलते आपकी निजी पसंद भी हो सकती है।

और यहीं आपकी मानसिकता काम आती है।

आपको हर टूल चलाना आना ज़रूरी नहीं, लेकिन यह पता होना चाहिए कि हर टूल आपको और आपकी कहानी को क्या दे सकता है।

आपमें नए कौशल उठाने की क्षमता और सीखने की इच्छा होनी चाहिए।

नीचे हम कुछ टूल्स के उदाहरण सूचीबद्ध कर रहे हैं जो अक्सर Quora जैसे फ़ोरम और नौकरी के विज्ञापनों में दिखते हैं। यह अवलोकन ऊपर बताए वर्कफ़्लो के चरणों का अनुसरण करता है और समग्र सूची नहीं है: इसका मकसद सिर्फ शुरुआत के संकेत देना है।

अपना वर्कस्पेस सेट करना। यह वर्कफ़्लो का पहला कदम होता है। अगर आप प्रोग्रामिंग करने जा रहे हैं, तो आपको एक कोडिंग एडिटर की ज़रूरत पड़ेगी। DataCamp का Workspace इसके लिए उपयुक्त है।

अपना डेटा जुटाना. आपके वर्कफ़्लो की बुनियादी ईंट डेटा है। इसलिए पहले आपको पता होना चाहिए कि यह डेटा कहाँ से मिल सकता है। डेटा पाने का पहला तरीका आपका नेटवर्क है। स्रोत बहुत महत्वपूर्ण हैं क्योंकि डेटा हमेशा आपके पास नहीं आता, कहानी आती है। फिर आपके ज़िम्मे होता है स्रोतों से सुनी कहानी की पुष्टि के लिए डेटा खोजना।

डेटा पाने का दूसरा तरीका ओपन डेटा प्लेटफ़ॉर्म हैं। ऐसे बहुत से प्लेटफ़ॉर्म हैं, पर खासतौर पर World Bank और United Nations वेबसाइट्स, Data Portals, और DataHub उल्लेखनीय हैं। यू.एस. सरकार का ओपन डेटा और यू.के. सरकार का ओपन डेटा भी हैं, और कई अन्य सरकारी वेबसाइट्स भी ओपन डेटा उपलब्ध कराती हैं।

ओपन डेटा के मूल्य के बारे में और जानने के लिए Open Data Institute Courses, European Data Portal का ई-लर्निंग प्रोग्राम आदि देखें...

The Guardian का Datablog भी एक दिलचस्प शुरुआती स्थान हो सकता है, क्योंकि यह डेटा, संदर्भ और डेटा जर्नलिज़्म प्रक्रिया से जुड़े सवाल पेश करता है।

डाटासेट्स मेलिंग लिस्ट्स, जैसे NICAR लिस्टसर्व, या फ़ोरम्स के जरिए भी उपलब्ध कराए जाते हैं।

ओपन डेटा प्लेटफ़ॉर्म, मेलिंग लिस्ट, फ़ोरम या स्रोतों से आसानी से मिलने वाले डाटासेट्स के अलावा, आप वेब स्क्रैपिंग के जरिए भी डेटा हासिल कर सकते हैं। यहाँ आपको Python और R जैसी भाषाओं के पैकेजों/लाइब्रेरीज़ की मदद लेनी होगी। या फिर आप ऐसे टूल इस्तेमाल कर सकते हैं जो खासतौर पर इसी मकसद के लिए बने हैं और जिनमें प्रोग्रामिंग दक्षता जरूरी नहीं।

एक अन्य पहलू यह है कि डेटाबेस से भी डेटा प्राप्त करना संभव है। यहाँ SQL काम आएगा। अगर आप यह कौशल सीखना चाहें, तो MySQL, PostgreSQL या SQL Server पर ध्यान दें। डेटाबेस और SQL के बारे में अधिक जानने के लिए TutorialsPoint पर कुछ ट्यूटोरियल लेने पर विचार करें।

आप तुरन्त देखेंगे कि यहाँ नेटवर्क होना कितना महत्वपूर्ण है। हम आगे इस पर लौटेंगे।

इस सब में कानूनी पहलुओं को भूलना बहुत खतरनाक है। हमेशा जाँचें कि आपको मिले डाटासेट के साथ आप क्या कर सकते हैं और किसे क्रेडिट देना है। अगर आपको ज़रूरी डेटा नहीं मिलता, तो आप Freedom of Information (FOI) अनुरोध (जिसे ‘वॉबिंग’ भी कहते हैं) दायर कर सकते हैं, जो आपको सरकारी सार्वजनिक क्षेत्र के संगठनों — जैसे पुलिस, स्कूल या सार्वजनिक स्वामित्व वाले संग्रहालय — के पास उपलब्ध अभिलेखित जानकारी तक पहुँच का अनुरोध करने का अवसर देता है।

डेटा को वर्कस्पेस में लाएँ. डेटा को अपने वर्कस्पेस में लाने के लिए आप सबसे बुनियादी तरीके से, यानी Excel के साथ काम करके शुरू कर सकते हैं। हालाँकि, जब आप आगे बढ़ जाएँ, तो जिस भाषा में आप कोडिंग कर रहे हैं, उसकी लाइब्रेरीज़/पैकेजों का उपयोग कर सकें। आप विशेष फ़ंक्शंस से .csv, .txt या अन्य फ़ाइल एक्सटेंशंस से डेटा आयात कर सकते हैं, और इंटरनेट से वेब स्क्रैपिंग के जरिए डेटा इकट्ठा करने के लिए विशेष सामग्री भी उपलब्ध है। Python और R में इसके लिए scrapy या rvest जैसी लाइब्रेरीज़/पैकेज हैं। PDFs से डेटा स्क्रैप करने के लिए आप Tabula का उपयोग कर सकते हैं। वेब डेटा निकालने के लिए import.io भी काम आता है।

डेटा रैंगल करें. डेटा रैंगल करना मतलब उसे इस तरह हेरफेर, साफ़ और पुनर्रूपित करना कि वह विश्लेषण के लिए तैयार हो जाए। Python के लिए NumPy और Pandas पैकेज बेहतर हैं। R के लिए आप dplyr और tidyr का सहारा ले सकते हैं। रेडी-टू-यूज़ टूल्स में OpenRefine (पूर्व में Google Refine) डेटा को साफ़ करने और ट्रांसफॉर्म करने के लिए लोकप्रिय है, पर आप DataWrangler या CSVKit भी इस्तेमाल कर सकते हैं।

डेटा का विश्लेषण करें. यहीं शायद आपके आँकड़ों के कौशल काम आएँगे। statsmodels या statmod के साथ R और Python का इस्तेमाल कर अपने डेटा का मॉडल बनाएँ। आप DataRobot, Knime या RapidMiner जैसे टूल्स का भी उपयोग कर सकते हैं।

डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन करें. सबसे अधिक मांग वाले कौशल जानकारी को प्रदर्शित करने से जुड़े हैं, इसलिए यह बहुत महत्वपूर्ण है कि आप डेटा के विज़ुअलाइज़ेशन पर पर्याप्त ध्यान दें। अगर आप ऐसे टूल्स चाहते हैं जिनमें (ज्यादा) प्रोग्रामिंग की ज़रूरत न पड़े, तो आप Tableau, Qlikview, TileMill, infogr.am, Google Fusion या QGIS और ArcGIS का सहारा ले सकते हैं। अगर आप JavaScript, Python या R में निपुण हैं, तो D3.js, plotly, matplotlib या ggplot पर विचार करें।

अपने परिणाम रिपोर्ट करें. आप Tableau या Qlikview के साथ डैशबोर्ड बना सकते हैं, या Adobe Illustrator, Adobe InDesign या Adobe Photoshop के साथ एक इन्फोग्राफिक बना सकते हैं, या आप अपना कोड और विज़ुअलाइज़ेशन किसी नोटबुक में रख सकते हैं। Python कोड के लिए वेब-आधारित Jupyter नोटबुक है। R के लिए आप R Markdown डॉक्यूमेंट बना सकते हैं।

6. अपना नेटवर्क बनाना शुरू करें

अगर आप डेटा पत्रकार बनना चाहते हैं तो अपना नेटवर्क बनाना महत्वपूर्ण होगा, क्योंकि इसी तरह आपको प्रेरणा और मार्गदर्शन मिलता है। आपका नेटवर्क आपको सर्वश्रेष्ठ से सीखने देगा।

डेटा जर्नलिज़्म और इंडस्ट्री के कुछ प्रमुख लोगों को ट्विटर पर फ़ॉलो करने से शुरू करें:

Paul Bradshaw	Simon Rogers
Steve Doig	Matthew Conlen
Scott Berinato	Alberto Pepe
Jonathon Berlin	Irene Ros
Maarten Lambrechts	Nils Mulvad
David McCandless	John Burn-Murdoch
Alberto Lucas López	Warren Reed
David Harding	Stijn Debrouwere
Nicolas Kayser-Bril	Jacopo Ottaviani
Craig Silverman	Nicholas Whitaker
Andrew Odewahn	Helena Bengtsson
Mikola Lysenko	Sisi Wei
Chris Zubak-Skees	...

यह बस शुरुआत के लिए एक सूची है।

ध्यान दें कि इस सूची में वे लोग शामिल नहीं हैं जिनका इस पोस्ट में पहले ही ज़िक्र हो चुका है। 

इसके अलावा, आप Reddit या LinkedIn पर समूहों में भी शामिल हो सकते हैं ताकि नवीनतम समाचारों से अपडेट रहें: /r/theydidthemath या /r/datasets सबरेडिट को फ़ॉलो करने पर विचार करें, और Python या R के अधिक विशिष्ट सबरेडिट भी देखें ताकि ताज़ा अपडेट मिलते रहें।

साथ ही, आप ऐसे मीटअप्स में जा सकते हैं, और Data Driven Journalism या European Journalism Center साइट्स के माध्यम से अपने क्षेत्र के कार्यक्रमों/सम्मेलनों पर नज़र रख सकते हैं। Knight-Mozilla Open News समुदाय से भी जुड़ने पर विचार करें।

7. अपनी सीख जारी रखें

आपकी सीख कभी पूरी नहीं होती। खोजने और करने के लिए हमेशा बहुत कुछ होता है — खासकर जब आप इस क्षेत्र में शुरुआत कर रहे हों या पहले से नौकरी कर रहे हों।

आप हमेशा सीखते रहेंगे।

कुछ अतिरिक्त संसाधन जिन्हें आप देख सकते हैं:

रोचक साइट्स को फ़ॉलो करें और खोजें. ब्लॉग्स देखें, जैसे FiveThirtyEight, TheUpshot (New York Times) या ProPublica Nerd Blog, या डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर अन्य रोचक साइट्स, जैसे EagerEyes या FlowingData। साथ ही, डेटा पत्रकारों या फ़्रीलांसरों के ब्लॉग्स और पोर्टफ़ोलियो देखना न भूलें, जैसे Maarten Lambrechts, Alberto Lucas López या John Burn-Murdoch। 

पॉडकास्ट सुनें. अगर आपको पॉडकास्ट पसंद हैं, तो Data Stories सुनने के लिए उत्साहित होंगे। यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर एक शानदार पॉडकास्ट है। यह बेहतरीन एपिसोड मिस न करें, जिसमें स्कॉट क्लेन अपनी टीम और ProPublica में उनके काम के बारे में बताते हैं। Partially Derivative और FiveThirtyEight का पॉडकास्ट भी ज़रूर देखें।

कुछ किताबें पढ़ें. कई अन्य के साथ, यह किताब (क्लेयर मिलर) अनुशंसित है।

अन्य प्रशिक्षण सामग्री खोजें. यह प्रशिक्षण सामग्री सूची देखें। और आकलन करें कि क्या आप अपने टूलबॉक्स के टूल्स के साथ सहज हैं। अगर नहीं, तो कुछ ट्यूटोरियल करने पर विचार करें। और R संसाधन यहाँ या Python संसाधन यहाँ देखें।  

डेटा जर्नलिज़्म करना शुरू करें. छोटे से शुरू करें और खुद का कोई प्रोजेक्ट लें। कोई डाटासेट चुनें और उसका विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और परिणामों की रिपोर्टिंग शुरू करें। आप प्रोजेक्ट्स Kaggle या DrivenData पर पा सकते हैं। अगला कदम ब्लॉग शुरू करना हो सकता है — ऊपर बताए गए ब्लॉग्स की तरह। यह आपके टैलेंट को दिखाने का बेहतरीन तरीका है और आपके रिज़्यूमे के लिए अच्छा जोड़ है। और इससे आप सुनिश्चित करते हैं कि आपके परिणाम दुनिया तक पहुँचें!

8. आगे बढ़ें!

जब आप पिछले कदमों से गुजर चुके हों, तो आप डेटा पत्रकार के रूप में नौकरी ढूँढना चाहेंगे।

कुछ साइट्स जो नौकरी खोज में मदद कर सकती हैं: News Nerd Jobs, Indeed.com, NICAR लिस्टसर्व, Mediabistro Job Listings, LinkedIn और Journajobs।

सारांश

आखिर में, डेटा पत्रकार बनने की सबसे अच्छी सलाह मार्टेन लैम्ब्रेख्ट्स की है: बस डेटा जर्नलिज़्म करना शुरू करें।

इसके अलावा, कुछ और टिप्स: 

हतोत्साहित न हों. शुरुआत में, आप शायद समस्याओं से टकराएँगे, पर यह हार मानने की वजह नहीं है। आप करके सीखते हैं और इसमें समय लगता है।

छोटे से शुरू करने से न डरें. ऐसी न्यूज़रूम्स हैं जहाँ अभी बड़े डेटा टीमें नहीं हैं। इसे ध्यान में रखें।

समय लें. यह आँकने में अनुभव लगेगा कि कोई प्रोजेक्ट सार्थक है या नहीं। कभी-कभी आप डेटा पर काम करेंगे और वह कहानी नहीं बन पाएगी। अपना नेटवर्क बनाने, दूसरों से सीखने, पूरे वर्कफ़्लो में अनुभव जुटाने के लिए भी समय लें।