Con il rinnovato interesse per lo storytelling basato sui dati nel mondo della data science, l’idea della data science come sport di squadra e le grandi inchieste realizzate e pubblicate dai data journalist nell’ultimo decennio, come i Panama Papers, le previsioni per le elezioni USA del 2016 o l’effetto Airbnb, l’interesse per il data journalism è in crescita.
Ma che cos’è esattamente e come si diventa data journalist? Il post di oggi prova a dare maggiori spunti e risposte a queste domande.
Consiglio: se vuoi seguire un corso introduttivo al data journalism con R, dai un’occhiata al corso di DataCamp Communicating with Data in the Tidyverse.
Che cos’è il Data Journalism?
Le definizioni sono molte e non è facile vedere l’insieme. C’è chi dice che il data journalism sia lo stesso del data-driven journalism (DDJ), altri insistono che siano due discipline diverse. Troverai parecchie definizioni in giro.
In questo articolo, considereremo le due come la stessa disciplina.
Allora è facile, giusto? Una definizione non è poi così difficile! È semplicemente giornalismo fatto con i dati.
Ma cosa significa esattamente giornalismo e cosa sono i dati?
Il data journalism viene generalmente definito come “le nuove possibilità che si aprono quando combini il tradizionale ‘fiuto per la notizia’ e la capacità di raccontare una storia avvincente, con la pura scala e varietà di informazioni digitali oggi disponibili”.
Tuttavia, questa definizione forse nasconde il fatto che esiste un flusso di lavoro: in questo senso, la definizione di Mirko Lorenz, che descrive la disciplina come un “workflow in cui i dati sono la base per analisi, visualizzazione e – soprattutto – storytelling”, potrebbe essere più accurata.
Nota che spesso vedrai il termine "CAR" (Computer-Assisted Reporting). È stato il primo approccio organizzato e sistematico all’uso dei computer per raccogliere e analizzare dati a supporto delle notizie.
Come diventare Data Journalist
Ora che il contesto e la definizione sono chiari, puoi iniziare a pensare a cosa serve per diventare data journalist. La sezione seguente ti darà più indicazioni su cosa devi fare per riuscirci e troverai anche uno schema con un piano passo passo da seguire, con le migliori risorse.
Di cosa hai bisogno per diventare Data Journalist?
Forse hai letto alcune citazioni in merito, come “Per diventare un buon data journalist, aiuta iniziare diventando un buon giornalista” (Meredith Broussard) o “I computer non trasformano un pessimo reporter in un buon reporter. Quello che fanno è rendere un buon reporter migliore” (Elliott Jaspin), ma in definitiva di cosa hai bisogno per diventare data journalist?
Secondo Scott Klein, vicedirettore esecutivo di ProPublica e cofondatore di DocumentCloud, i candidati dovrebbero possedere 1. Competenze giornalistiche, 2. Talento nel design, 3. Acume nel coding. Sembra abbastanza semplice, ma che dire del background formativo, e cosa si intende esattamente con “competenze giornalistiche”, “talento nel design” o “acume nel coding”?
Per quanto riguarda il primo aspetto, potresti pensare che serva una laurea in giornalismo. Scott Klein conferma che la maggior parte delle persone nel suo team ha una formazione in giornalismo, ma non è certo un prerequisito. Ci sono esempi di data journalist con background in matematica o informatica.
E funziona bene, anche perché, secondo Klein, “il giornalismo è un approdo naturale per i matematici che vogliono rendere il mondo un posto migliore”. Tuttavia, ciò che Klein cerca nei candidati lascia intendere che il percorso formativo non giochi necessariamente un ruolo decisivo, purché tu possieda le tre cose che lui cerca.
Dall’altro lato, è certamente possibile diventare giornalista di data science anche senza avere un background tecnico.
Qualunque sia il tuo background, dovrai tenerlo in considerazione nel tuo percorso per acquisire le tre competenze necessarie per diventare data journalist!
E queste tre competenze non si acquisiscono facilmente. Purtroppo, non ci sono molte università o corsi che insegnino tutte e tre e la maggior parte delle persone conferma che devi davvero imparare molto da autodidatta.
Puoi seguire un MOOC come questo o questo corso di Big Data University, o workshop tenuti da data journalist esterni, ma l’offerta è piuttosto scarsa e non è economica. Molte formazioni per data journalist professionisti consistono spesso in collaborazioni tra team di dati e redazioni, ricorso a reti di supporto, bootcamp sui dati, ecc.
Ma soprattutto, si tratta di imparare da soli.
Ed è qui che ti serve un piano passo passo, completo di risorse, per arrivare dove devi essere per diventare data journalist o, se lo sei già, per continuare a formarti.
Un piano passo passo per imparare il Data Journalism
Questo piano passo passo contiene i primi punti di riferimento per iniziare. Dovrai personalizzare questa guida in base al tuo background formativo e al tuo stile di apprendimento.
Ecco gli otto passaggi inclusi nel piano per diventare data journalist:
1. Sviluppa una solida cultura generale
I giornalisti sono per natura persone che devono saper adattare le proprie competenze quando emergono nuovi argomenti. Inoltre, i temi che i data journalist affrontano possono variare così tanto che devi essere in grado di coprire un ventaglio ampio, persino più ampio di quello dei giornalisti tradizionali.
La chiave per sviluppare una cultura generale ampia è probabilmente diversa per ognuno e dipende dal tuo stile di apprendimento.
Uno dei modi per arrivarci, comunque, è leggere, ascoltare e guardare molto. Ma alla fine, il tuo atteggiamento è probabilmente la cosa più importante per arrivare dove vuoi. È sicuramente un vantaggio essere curiosi per natura e avere qualcosa che ti spinge a scoprire e imparare cose nuove continuamente.
La cultura generale di cui parla questo primo passo non riguarda solo la conoscenza dell’attualità, ma anche quella di argomenti quantitativi. Non dovresti conoscere, per esempio, solo la politica e non sapere nulla di statistica, perché questo interferirebbe inevitabilmente con la tua capacità di analizzare dati politici. E questo è anche uno dei consigli che ricorrono spesso negli articoli e nei pareri di data journalist ed editor: segui corsi di statistica. Se vuoi iniziare, assicurati di dare un’occhiata a OpenIntro e ai corsi offerti da DataCamp.
Infine, considera di approfondire un po’ la disciplina in sé:
- Ascolta questo interessante intervento di Scott Klein sulla storia del data journalism
- Guarda cosa hanno fatto i tuoi colleghi:
- Il progetto sulle estinzioni animali di Anna Flagg (ProPublica)
- I lavori più pericolosi d’America di Christopher Cannon, Alex McIntyre e Adam Pearce (Bloomberg)
- I file della NSA decodificati, di Ewen Macaskill, Gabriel Dance, Feilding Cage e Greg Chen (The Guardian)
- Visualizzare i log della guerra in Iraq, di Jonathan Stray e Julian Burgess
2. Scrivi, scrivi, scrivi
Potresti pensare che questo passaggio sia trascurabile nel tuo piano per diventare data journalist, ma non lo è affatto. Scrivere bene è una delle cose difficili da insegnare e richiede molta pratica se vuoi scrivere in modo rapido e accurato, ma comunque mirato al tuo pubblico e al contesto del mezzo in cui scrivi, che sia un blog, un quotidiano, … Serve abilità per scrivere per un pubblico e non solo per te stesso. Quello che ti sembra accessibile e facile da leggere, potrebbe non esserlo per altri.
Quindi prenditi il tempo per questo passaggio. Per fortuna, online ci sono diversi corsi sull’argomento, quindi non resterai senza risorse:
- EdX ha un’offerta considerevole per chi vuole approfondire il giornalismo. Il corso “Journalism for Social Change” potrebbe interessarti, ma anche “English for Journalists: Key Concepts” ti sarà senza dubbio molto utile.
- Anche Coursera offre corsi di giornalismo e un intero percorso di specializzazione per avviare la tua carriera nel settore.
- Dai un’occhiata ai corsi di formazione di Mediabistro.
Se preferisci la formazione dal vivo, potresti considerare una delle masterclass del Guardian o cercare su Google se ci sono corsi nella tua zona; molte università e organizzazioni offrono corsi di giornalismo.
3. Impara (alcuni) linguaggi di programmazione
Anche se puoi fare molte cose con strumenti come Microsoft Excel e programmare non è un requisito imprescindibile per diventare data journalist, imparare a programmare in questa fase (precoce) ti sarà utile.
Contrariamente a quanto potresti aspettarti, l’obiettivo di imparare a programmare qui non è solo assicurarti di saper raccogliere informazioni, ma soprattutto di saperle mostrare.
Nota che la scelta di un determinato linguaggio dipende da dove vuoi lavorare e dai dati/storia su cui stai lavorando.
Alcuni lavori da data journalist richiedono di sapere più di sviluppo web che di raccolta, trasformazione e modellazione dei dati e viceversa. Per iniziare, probabilmente è meglio avere le basi di entrambi e poi sviluppare la tua competenza in ciò che ti interessa di più, perché influenzerà anche i lavori per cui ti candiderai.
Questo spiega anche perché le competenze più richieste sono JavaScript, CSS e HTML. Questi linguaggi servono a costruire siti web. Puoi dare un’occhiata ai tutorial di Journocode.
Inoltre, sono molto richieste anche le competenze con i framework web Django (Python) e Ruby. Se vuoi imparare a programmare in entrambi, valuta i corsi di CodeSchool.
Infine, R/SAS/SPSS e Python dovrebbero essere nella lista delle cose da imparare per un data journalist. Questi linguaggi differiscono dagli altri e dal framework Django citato sopra perché sono eccellenti per analizzare e modellare i dati. Corsi utili in questo senso sono Introduction to R e Introduction to Python for Data Science di DataCamp. Sono pensati per principianti e portano le tue competenze di programmazione al livello successivo, passo dopo passo. Per la formazione su SAS, puoi andare qui e per SPSS puoi andare qui.
4. Scopri i workflow del Data Journalism
Conoscere il flusso di lavoro e avere a disposizione una cassetta degli attrezzi per affrontarlo è un passaggio essenziale del tuo apprendimento. Non ci sono molti prerequisiti per iniziare, ma la maggior parte dei data journalist concorda sul fatto che dovresti saper lavorare con Microsoft Excel. Quindi, se non hai idea di come funzionano i fogli di calcolo, assicurati di acquisire una buona dimestichezza con Excel prima di iniziare altro.
Se hai questa base, puoi iniziare a esplorare il workflow del data journalism.
Molto simile al workflow della data science, i data journalist dovrebbero passare attraverso le fasi di raccolta dati, pulizia/preparazione, analisi e visualizzazione e reportistica.
Tuttavia, l’attenzione sarà meno sulla modellazione dei dati e più sugli altri passaggi, con un’enfasi specifica sul reporting o sullo storytelling.
Alcune risorse che possono aiutarti a partire per comprendere data wrangling, analisi, visualizzazione e reporting sono:
- I libri di Edward Tufte: ottimi se non hai idea di come presentare dati e informazioni. Sono una risorsa eccellente per chiunque voglia rinfrescare le proprie conoscenze di visualizzazione e teoria della visualizzazione. Vale la pena leggere anche “The Functional Art” di Alberto Cairo e “Information Dashboard Design” di Stephen Few.
- “The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t” di Nate Silver: una lettura imprescindibile per chi è interessato ai dati o all’analisi.
- Ci sono molte risorse specifiche su raccolta, pulizia e visualizzazione dei dati con Python e R.
5. Costruisci la tua cassetta degli attrezzi
Ti servono gli strumenti giusti per affrontare il workflow descritto sopra. Per fortuna, i data journalist hanno a disposizione un’ampia gamma di strumenti. La scelta di un certo tool dipende naturalmente dal contesto in cui lavori: uno sguardo agli annunci di lavoro per data journalist insegna che gli strumenti possono variare da un impiego all’altro, e anche il contesto della storia e dei dati influisce sulla scelta. Infine, potresti anche preferire alcuni strumenti perché li conosci bene.
Ed è qui che entra in gioco il tuo atteggiamento.
Non devi saper usare ogni strumento là fuori, ma dovresti essere aggiornato su cosa può offrirti ciascuno strumento per la tua storia.
Dovresti avere la capacità di acquisire nuove competenze e la volontà di imparare.
Di seguito elenchiamo alcuni esempi di strumenti spesso citati su forum come Quora e negli annunci di lavoro. Questa panoramica segue le fasi del workflow descritto sopra e non vuole essere esaustiva: serve solo a darti indicazioni da cui partire.
Allestire il tuo ambiente di lavoro. Probabilmente è il primo passo del workflow. Ti servirà un editor di codice se prevedi di programmare. Workspace di DataCamp è perfetto per questo.
Ottenere i tuoi dati. Il mattone di base del tuo workflow sono i dati. Quindi, prima di tutto, devi capire dove puoi recuperarli. Il primo modo per procurarteli è tramite la tua rete. Le fonti sono molto importanti perché i dati non vengono sempre da te, ma la storia sì. Poi tocca a te trovare i dati per corroborare la storia che senti dalle fonti.
Il secondo modo per ottenere i dati è attraverso piattaforme di open data. Ce ne sono molte, ma spiccano i siti della Banca Mondiale e delle Nazioni Unite, Data Portals e DataHub. Ci sono anche i dati aperti del governo USA e gli open data del governo UK, e molti altri siti governativi con dati aperti.
Per saperne di più sul valore che gli open data possono generare, dai un’occhiata ai corsi dell’Open Data Institute, al programma e-learning dell’European Data Portal, ...
Il Datablog del Guardian potrebbe anche essere un luogo interessante da cui partire come aspirante data journalist, perché presenta dati, contesto e domande relative al processo di data journalism.
I dataset sono resi disponibili anche tramite mailing list, come la listserv NICAR, o forum.
Oltre ai dataset disponibili su piattaforme di open data, mailing list, forum o tramite fonti, puoi ottenere dati anche con il web scraping. Qui dovrai usare i pacchetti o le librerie che linguaggi come Python e R mettono a disposizione. Oppure puoi ricorrere a strumenti specifici per questo scopo che non richiedono competenze di programmazione.
Inoltre, è possibile recuperare dati da database. In questo caso tornerà utile SQL. Se vuoi imparare questa competenza, concentrati su MySQL, PostgreSQL o SQL Server. Valuta di seguire qualche tutorial su TutorialsPoint per saperne di più su database e SQL.
Si vede subito che avere una rete è importante qui. Ci torneremo tra poco.
In tutto questo, è molto importante non dimenticare gli aspetti legali. Controlla sempre cosa puoi fare con il dataset che hai ottenuto e a chi devi dare credito. Se non riesci a ottenere i dati di cui hai bisogno, puoi sempre presentare una richiesta di accesso agli atti (Freedom of Information, FOI), che ti consente di richiedere l’accesso alle informazioni detenute da organizzazioni pubbliche governative, come polizia, scuole o musei pubblici.
Portare i dati nel tuo ambiente di lavoro. Per importare i dati nel tuo workspace, puoi prima affidarti al modo più basilare, ovvero lavorare con Excel. Tuttavia, quando sarai più avanti, dovresti essere in grado di usare le librerie o i pacchetti del linguaggio o dei linguaggi di programmazione che utilizzi. Puoi usare funzioni specifiche per importare dati in formato .csv, .txt o altre estensioni nel tuo ambiente di lavoro, ma ci sono anche materiali specifici per aiutarti a raccogliere dati da Internet tramite web scraping. Python e R hanno librerie/pacchetti progettati a questo scopo, ovvero scrapy o rvest. Per estrarre dati da PDF, puoi usare Tabula. Per estrarre dati dal web, puoi anche usare import.io.
Fare wrangling dei dati. Fare wrangling dei dati significa manipolarli, pulirli e rimodellarli in modo che siano pronti per l’analisi. Per Python, i pacchetti NumPy e Pandas sono la scelta giusta. Per R, puoi contare su dplyr e tidyr. Quanto agli strumenti “chiavi in mano”, OpenRefine (ex Google Refine) è un tool popolare per pulire e trasformare i dati, ma puoi usare anche DataWrangler o CSVKit.
Analizzare i dati. Qui probabilmente torneranno utili le tue competenze statistiche. Usa R e Python per modellare i dati con statsmodels o statmod. Puoi anche usare strumenti come DataRobot, Knime o RapidMiner.
Visualizzare i dati. Le competenze più richieste riguardano la presentazione delle informazioni, quindi è molto importante dedicare abbastanza attenzione alla visualizzazione dei dati. Puoi ricorrere a Tableau o Qlikview, TileMill, infogr.am, Google Fusion o QGIS e ArcGIS se cerchi strumenti che non richiedono (molta) programmazione. Se già padroneggi JavaScript, Python o R, potresti considerare D3.js, plotly, matplotlib o ggplot.
Raccontare i risultati. Puoi costruire dashboard con Tableau o Qlikview, creare un’infografica con Adobe Illustrator, Adobe InDesign o Adobe Photoshop oppure inserire codice e visualizzazioni in un Notebook. Hai il notebook web-based Jupyter per il codice Python. Per R, puoi considerare la creazione di un documento R Markdown.
6. Inizia a costruire la tua rete
Costruire la tua rete sarà importante se vuoi diventare data journalist, perché è così che puoi trovare ispirazione e mentorship. La tua rete ti permetterà di imparare dai migliori.
Inizia seguendo su Twitter alcune figure chiave del data journalism e del settore:
Questa è solo una lista per iniziare.
Nota che questa lista esclude le persone già citate nel corso del post.
Inoltre, puoi unirti a gruppi su Reddit o LinkedIn per restare aggiornato sulle ultime novità: valuta di seguire i subreddit /r/theydidthemath o /r/datasets, ma dai un’occhiata anche ai subreddit specifici di Python o R per rimanere al passo con le novità.
Puoi anche considerare di partecipare a Meetup come questo, e tenere d’occhio eventi e/o conferenze nella tua regione tramite i siti Data Driven Journalism o European Journalism Center. Valuta anche di unirti alla community Knight-Mozilla Open News.
7. Continua a imparare
Non smetterai mai di imparare. C’è sempre tantissimo da scoprire e da fare, soprattutto quando vuoi entrare in questo campo o anche quando hai già un lavoro.
Imparerai sempre.
Alcune risorse aggiuntive da esplorare:
Segui e scopri siti interessanti. Visita blog come FiveThirtyEight, TheUpshot (New York Times) o il ProPublica Nerd Blog, o altri siti interessanti sulla visualizzazione dei dati, come EagerEyes o FlowingData. Non dimenticare anche i blog e i portfolio di data journalist o freelance, come Maarten Lambrechts, Alberto Lucas López o John Burn-Murdoch.
Ascolta podcast. Se ti piacciono i podcast, sarai felice di ascoltare Data Stories. È un ottimo podcast sulla visualizzazione dei dati. Non perdere questa puntata in cui Scott Klein parla del suo team e di come lavorano a ProPublica. Dai un’occhiata anche a Partially Derivative e al podcast di FiveThirtyEight.
Leggi qualche libro. Tra i tanti, consigliato questo libro di Claire Miller.
Scopri altri materiali formativi. Consulta questa lista di materiali formativi. E valuta se ti senti già a tuo agio con gli strumenti della tua cassetta. Se non lo sei, segui alcuni tutorial. Puoi trovare altre risorse su R qui o risorse su Python qui.
Inizia a fare data journalism. Parti in piccolo e avvia un progetto per conto tuo. Prendi un dataset e inizia ad analizzare, visualizzare e raccontare i risultati. Puoi trovare progetti su Kaggle o DrivenData. Come passo successivo, apri un blog. Proprio come quelli citati sopra. È un ottimo modo per mostrare il tuo talento e un grande valore aggiunto per il tuo CV. E assicuri che i tuoi risultati vengano condivisi con il mondo!
8. Buttati!
Dopo aver seguito i passaggi precedenti, potresti voler cercare un lavoro come data journalist.
Alcuni siti che potrebbero aiutarti nella ricerca sono News Nerd Jobs, Indeed.com, la listserv NICAR, Mediabistro Job Listings, Linkedin e Journajobs.
Riepilogo
In definitiva, il miglior consiglio per diventare data journalist è quello di Maarten Lambrechts: inizia semplicemente a fare data journalism.
In aggiunta, ecco qualche altro suggerimento:
Non scoraggiarti. All’inizio, molto probabilmente incontrerai problemi, ma non è un motivo per mollare. Si impara facendo e questo richiede tempo.
Non aver paura di partire in piccolo. Ci sono redazioni che non hanno ancora grandi team dedicati ai dati. Tienilo presente.
Prenditi il tuo tempo. Servirà esperienza per valutare se un certo progetto vale la pena. A volte lavorerai sui dati e non diventeranno una storia. Prenditi anche il tempo per costruire la tua rete, imparare dagli altri, fare esperienza in tutto il workflow.
