Met een hernieuwde focus op dataverhalen in de data science-sector, de benadering van data science als teamsport en grote onderzoeken die de afgelopen tien jaar door datajournalisten zijn uitgevoerd en gepubliceerd, zoals de Panama Papers, de 2016 Amerikaanse verkiezingsvoorspelling of het Airbnb-effect, neemt de interesse in datajournalistiek toe.
Maar wat is het precies en hoe word je datajournalist? In deze blogpost gaan we dieper in op deze vragen en geven we meer inzicht en antwoorden.
Tip: wil je een cursus volgen om kennis te maken met datajournalistiek met R, bekijk dan DataCamp's cursus Communicating with Data in the Tidyverse.
Wat is datajournalistiek?
Er zijn veel definities in omloop en het is lastig om door de bomen het bos te zien. Sommigen zeggen dat datajournalistiek hetzelfde is als data-driven journalism (DDJ), anderen staan erop dat het twee verschillende disciplines zijn. Je vindt behoorlijk wat definities.
In dit artikel beschouwen we deze twee als dezelfde discipline.
Dan is het makkelijk, toch? Een definitie is helemaal niet zo moeilijk! Het is gewoon journalistiek, gedaan met data.
Maar wat betekent journalistiek precies en wat is data?
Datajournalistiek wordt over het algemeen gedefinieerd als “de nieuwe mogelijkheden die ontstaan wanneer je de traditionele ‘neus voor nieuws’ en het vermogen om een meeslepend verhaal te vertellen combineert met de enorme schaal en diversiteit van digitale informatie die nu beschikbaar is”.
Die definitie verhult echter misschien dat er een workflow is: in die zin is de definitie van Mirko Lorenz, waarin de discipline wordt omschreven als een “workflow waarbij data de basis is voor analyse, visualisatie en – het allerbelangrijkst – storytelling”, mogelijk treffender.
Let op: je zult vaak de term "CAR" (Computer-Assisted Reporting) tegenkomen. Dit was de eerste georganiseerde, systematische aanpak om computers te gebruiken om data te verzamelen en te analyseren ter verbetering van het nieuws.
Hoe word je datajournalist
Nu de context en definitie helder zijn, kun je gaan nadenken over wat ervoor nodig is om datajournalist te worden. In het volgende deel vind je meer inzicht in wat je moet doen om er één te worden en een stappenplan dat je kunt volgen, inclusief de beste bronnen.
Wat heb je nodig om datajournalist te worden?
Misschien heb je citaten gelezen zoals “Om een goede datajournalist te worden, helpt het om te beginnen als een goede journalist” (Meredith Broussard) of “Computers maken van een slechte verslaggever geen goede. Wat ze doen, is een goede verslaggever beter maken” (Elliott Jaspin), maar wat heb je uiteindelijk nodig om datajournalist te worden?
Volgens Scott Klein, adjunct-hoofdredacteur bij ProPublica en medeoprichter van DocumentCloud, moeten kandidaten beschikken over 1. Journalistieke vaardigheden, 2. Ontwerptalent, 3. Programmeerinzichten. Dat lijkt vrij eenvoudig, maar hoe zit het met je opleidingsachtergrond en wat wordt precies bedoeld met ‘journalistieke vaardigheden’, ‘ontwerptalent’ of ‘programmeerinzichten’?
Wat dat eerste betreft, zou je kunnen denken dat je een journalistiekdiploma nodig hebt. Scott Klein bevestigt dat de meeste mensen in zijn team een journalistieke opleiding hebben, maar het is zeker geen vereiste. Er zijn voorbeelden van datajournalisten met een achtergrond in wiskunde of informatica.
En dat werkt goed, ook omdat volgens Klein “journalistiek een natuurlijke match is voor wiskundeliefhebbers die de wereld een betere plek willen maken”. Wat Klein zoekt in kandidaten verraadt echter ook dat je opleidingsachtergrond niet per se een grote rol speelt, zolang je maar over de drie zaken beschikt waar hij naar op zoek is.
Vanuit de andere kant geredeneerd: het is zeker mogelijk om datajournalist te worden als je geen technische achtergrond hebt.
Wat je achtergrond ook is, je moet die meenemen in je zoektocht naar het verwerven van de drie vaardigheden die je nodig hebt om datajournalist te worden!
En die drie vaardigheden komen niet aanwaaien. Helaas zijn er niet veel universiteiten of cursussen die je alle drie kunnen bijbrengen en de meesten bevestigen dat je heel veel zelf moet leren.
Je kunt een MOOC volgen zoals deze of deze Big Data University-cursus, of workshops gegeven door externe datajournalisten, maar het aanbod is schaars en niet goedkoop. Veel trainingen voor professionele datajournalisten bestaan uit samenwerkingen tussen data- en journalistieke teams, het inschakelen van ondersteunende netwerken, data-bootcamps, enzovoort.
Maar vooral: het is een kwestie van jezelf dingen aanleren.
En dan heb je een stappenplan nodig voor jezelf, compleet met bronnen, om te komen waar je moet zijn om datajournalist te worden of, als je het al bent, om jezelf te blijven bijscholen.
Een stappenplan om datajournalistiek te leren
Dit stappenplan bevat de eerste aanwijzingen om te beginnen. Je zult deze gids moeten afstemmen op je opleidingsachtergrond en je leerstijl.
Dit zijn de acht stappen in het plan om datajournalist te worden:
1. Bouw een brede kennisbasis op
Journalisten moeten van nature hun vaardigheden kunnen aanpassen wanneer er nieuwe onderwerpen langskomen. Bovendien kunnen de onderwerpen die datajournalisten behandelen zo uiteenlopen dat je een nog breder spectrum moet kunnen bestrijken dan een doorsnee journalist.
De sleutel tot het ontwikkelen van een brede kennisbasis is voor iedereen anders en hangt af van je leerstijl.
Een van de manieren om daar te komen, is door veel te lezen, luisteren en kijken. Maar uiteindelijk is je houding waarschijnlijk het belangrijkst om te komen waar je moet zijn. Het is zeker een plus als je van nature nieuwsgierig bent en iets hebt dat je drijft om steeds nieuwe dingen te ontdekken en te leren.
De brede kennisbasis waar deze eerste stap op doelt, omvat niet alleen kennis van actuele gebeurtenissen, maar ook kennis van kwantitatieve onderwerpen. Je zou niet alleen op de hoogte moeten zijn van, pakweg, politiek, en niets weten van statistiek, want dat zou ongetwijfeld je vermogen om politieke data te analyseren in de weg staan. En laat dit ook een van de dingen zijn die vaak terugkomen in artikelen en in het advies van datajournalisten en -redacteuren: volg statistieklessen. Wil je beginnen, kijk dan zeker eens naar OpenIntro en de cursussen die DataCamp aanbiedt.
Denk ten slotte ook aan wat meer achtergrond over de discipline zelf:
- Luister naar deze interessante talk van Scott Klein over de geschiedenis van datajournalistiek
- Kijk wat je collega’s hebben gedaan:
- Het project uitsterven van diersoorten door Anna Flagg (ProPublica)
- De gevaarlijkste banen in Amerika door Christopher Cannon, Alex McIntyre en Adam Pearce (Bloomberg)
- De NSA-bestanden ontrafeld, door Ewen Macaskill, Gabriel Dance, Feilding Cage en Greg Chen (The Guardian)
- De Irak-oorlogslogs visualiseren, door Jonathan Stray en Julian Burgess
2. Schrijf, schrijf, schrijf
Misschien denk je dat deze stap te verwaarlozen is in je plan om datajournalist te worden, maar dat is echt niet zo. Goed schrijven is lastig aan te leren en vergt veel oefening als je snel en nauwkeurig wilt schrijven, maar toch afgestemd op je publiek en het medium waarin je schrijft, of dat nu een blog, een krant, … is. Schrijven voor een publiek en niet alleen voor jezelf vergt vakmanschap. Wat jij toegankelijk en makkelijk leesbaar vindt, hoeft dat voor anderen niet te zijn.
Neem dus de tijd voor deze stap. Gelukkig zijn er online aardig wat cursussen over dit onderwerp, dus je staat er niet alleen voor:
- EdX heeft een flink aanbod voor wie meer over journalistiek wil leren. De cursus “Journalism for Social Change” kan je interesseren, maar ook “English for Journalists: Key Concepts” zal ongetwijfeld erg nuttig zijn.
- Ook Coursera biedt journalistieke cursussen en een complete specialisatietrack om je journalistieke carrière te starten.
- Bekijk de trainingscursussen van Mediabistro.
Als je liever live training volgt, overweeg dan een van The Guardian’s masterclasses of zoek via Google of er cursussen bij jou in de buurt zijn; Er zijn veel universiteiten en organisaties die journalistieke opleidingen aanbieden.
3. Leer (enkele) programmeertalen
Ook al kun je veel doen met tools zoals Microsoft Excel en is programmeren niet per se een vereiste om datajournalist te worden, toch loont het om in dit (vroege) stadium te leren coderen.
Tegen je verwachting in is het doel van programmeren leren hier niet alleen zorgen dat je informatie kunt verzamelen, maar vooral ook dat je informatie kunt tonen.
Let op: de keuze voor een bepaalde taal hangt hier af van waar je wilt werken en van de data/het verhaal waar je aan werkt.
Voor sommige banen als datajournalist moet je meer weten over webontwikkeling dan over het verzamelen, transformeren en modelleren van data en andersom. Om te beginnen is het waarschijnlijk het beste om in beide een basis te hebben en vervolgens je vaardigheid te ontwikkelen in wat jou het meest interesseert, want dat speelt ook mee in de functies waarop je gaat solliciteren.
Dat verklaart ook waarom JavaScript, CSS en HTML het meest gevraagd zijn. Dit zijn talen om websites mee te maken. Je kunt de Journocode-tutorials bekijken.
Daarnaast is kennis van de Django- (Python) en Ruby-webframeworks zeer gewild. Als je beide wilt leren programmeren, overweeg dan de cursussen van CodeSchool.
Tot slot zouden R/SAS/SPSS en Python ook op het leerlijstje van een datajournalist moeten staan. Deze talen verschillen van de andere talen en het hierboven genoemde Django-framework doordat ze uitstekend zijn voor het analyseren en modelleren van data. Handige cursussen hiervoor zijn DataCamp’s Introduction to R en Introduction to Python for Data Science. Ze zijn afgestemd op beginners en tillen je programmeervaardigheden stap voor stap naar een hoger niveau. Voor SAS-training kun je hier terecht en voor SPSS kun je hier terecht.
4. Ontdek de workflows van datajournalistiek
De workflow kennen en een gereedschapskist tot je beschikking hebben om die aan te pakken, is een essentiële stap in je leertraject. Er zijn niet veel vereisten om hiermee te beginnen, maar de meeste datajournalisten zijn het erover eens dat je met Microsoft Excel moet kunnen werken. Als je geen idee hebt hoe spreadsheets werken, zorg dan dat je eerst vaardig wordt met Excel voordat je iets anders begint.
Als je die basis hebt, kun je je verdiepen in de workflow van datajournalistiek.
Net als bij de data science-workflow doorlopen datajournalisten de stappen van dataverzameling, data wrangling, analyse en datavisualisatie en rapportage.
De focus van dit proces ligt echter minder op het modelleren van data en meer op de andere stappen, met specifieke nadruk op rapportage of storytelling.
Enkele bronnen die je op weg kunnen helpen met begrip van data wrangling, data-analyse, datavisualisatie en rapportage:
- De boeken van Edward Tufte: ideaal als je geen idee hebt hoe je data en informatie presenteert. Ze zijn een uitstekende bron voor iedereen die zijn kennis van visualisatie en visualisatietheorie wil bijspijkeren. Ook aanraders: "The Functional Art" van Alberto Cairo en "Information Dashboard Design" van Stephen Few.
- "The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t" van Nate Silver: een must-read voor iedereen die geïnteresseerd is in data of analyse.
- Er zijn veel bronnen die specifiek focussen op dataverzameling, wrangling en visualisatie met Python en R.
5. Bouw je gereedschapskist
Je hebt de juiste tools nodig om de hierboven beschreven workflow aan te pakken. Gelukkig is er een breed scala aan tools beschikbaar voor datajournalisten. De keuze voor een tool hangt natuurlijk af van de context waarin je werkt: een blik op vacatures voor datajournalisten leert dat de tools per baan kunnen verschillen, en ook de context van het verhaal en de data heeft invloed op je keuze. Ten slotte kun je ook een voorkeur hebben voor een tool omdat je er al vaardig mee bent.
En hier komt je houding om de hoek kijken.
Je hoeft niet met elke tool ter wereld te kunnen werken, maar je moet wel bij de tijd zijn over wat elke tool jou en je verhaal kan bieden.
Je moet het vermogen hebben om snel nieuwe vaardigheden op te pikken en de wil om te leren.
Hieronder vind je enkele voorbeelden van tools die vaak worden genoemd op fora zoals Quora en in vacatures. Dit overzicht volgt de fasen van de hierboven beschreven workflow en is niet uitputtend: het is bedoeld als startpunt.
Je werkplek inrichten. Dit is waarschijnlijk de eerste stap in de workflow. Je hebt waarschijnlijk een code-editor nodig als je van plan bent te programmeren. Workspace van DataCamp is hier perfect voor.
Je data verzamelen. De basis van je workflow is data. Je moet dus eerst weten waar je die data kunt verkrijgen. De eerste manier om aan je data te komen is via je netwerk. Bronnen zijn erg belangrijk, omdat de data niet altijd naar jou komt, maar het verhaal wel. Dan is het jouw taak om de data te vinden om het verhaal dat je van je bronnen hoort, te onderbouwen.
De tweede manier is via open data-platforms. Er zijn er veel, maar bronnen die eruit springen zijn de websites van de Wereldbank en de Verenigde Naties, Data Portals en DataHub. Je hebt ook de open data van de Amerikaanse overheid en de open data van de Britse overheid, en veel andere overheidswebsites met open data.
Wil je meer leren over de waarde die open data kan bieden, bekijk dan de Open Data Institute-cursussen, het e-learningprogramma van het European Data Portal, ...
The Guardian’s Datablog kan ook een interessante plek zijn om te beginnen als aspirant-datajournalist, omdat het data, context en vragen rond het datajournalistieke proces presenteert.
Datasets worden ook beschikbaar gesteld via mailinglijsten, zoals de NICAR-listserv, of fora.
Naast datasets die je direct kunt vinden via open data-platforms, mailinglijsten, fora of bronnen, kun je je data ook verkrijgen via webscraping. Daarvoor maak je gebruik van de pakketten of libraries die programmeertalen zoals Python en R bieden. Of je gebruikt tools die specifiek hiervoor zijn gemaakt en geen programmeervaardigheden vereisen.
Daarnaast is het ook mogelijk om data uit databases op te halen. SQL komt hierbij van pas. Als je deze vaardigheid wilt leren, focus dan op MySQL, PostgreSQL of SQL Server. Overweeg een paar tutorials op TutorialsPoint om meer te weten te komen over databases en SQL.
Je ziet meteen dat een netwerk hier belangrijk is. Daar komen we later op terug.
Vergeet in dit alles de juridische overwegingen niet. Controleer altijd wat je met de dataset die je hebt verkregen mag doen en wie je moet vermelden. Als je de data die je nodig hebt niet te pakken krijgt, kun je altijd een Wob-verzoek (Freedom of Information, FOI) indienen, waarmee je toegang kunt vragen tot vastgelegde informatie van publieke overheidsorganisaties, zoals de politie, scholen of publiek gefinancierde musea.
Zet je data in de werkplek. Om je data in je werkplek te krijgen, kun je eerst de meest basale weg bewandelen, namelijk werken met Excel. Ben je al wat verder, dan moet je gebruik kunnen maken van de libraries of pakketten van de programmeertaal/talen die je gebruikt. Je kunt speciale functies gebruiken om data met .csv-, .txt- of andere bestandsextensies in je werkplek te importeren, maar er is ook specifiek materiaal om data van internet te verzamelen via webscraping. Python en R hebben libraries/pakketten die daarvoor zijn ontworpen, namelijk scrapy of rvest. Om data uit pdf’s te scrapen, kun je Tabula gebruiken. Voor het extraheren van webdata kun je ook import.io gebruiken.
Wrangle je data. Je data wranglen betekent deze manipuleren, opschonen en herschikken zodat ze klaar is voor analyse. Voor Python zijn de pakketten NumPy en Pandas de juiste keuze. Voor R kun je terugvallen op dplyr en tidyr. Voor kant-en-klare tools is OpenRefine (voorheen Google Refine) populair om data op te schonen en te transformeren, maar je kunt ook DataWrangler of CSVKit gebruiken.
Analyseer je data. Hier komen waarschijnlijk je statistiekvaardigheden van pas. Gebruik R en Python om je data te modelleren met statsmodels of statmod. Je kunt ook tools gebruiken zoals DataRobot, Knime of RapidMiner.
Visualiseer je data. De meest gevraagde vaardigheden hebben te maken met het tonen van informatie, dus het is belangrijk dat je voldoende focus legt op het visualiseren van je data. Je kunt Tableau of Qlikview, TileMill, infogr.am, Google Fusion of QGIS en ArcGIS gebruiken als je zoekt naar tools waarbij (bijna) niet geprogrammeerd hoeft te worden. Ben je al vaardig in JavaScript, Python of R, overweeg dan D3.js, plotly, matplotlib of ggplot.
Rapporteer je resultaten. Je kunt dashboards bouwen met Tableau of Qlikview, of een infographic maken met Adobe Illustrator, Adobe InDesign of Adobe Photoshop, of je zet je code en visualisaties in een Notebook. Voor Python heb je de webgebaseerde Jupyter-notebook. Voor R kun je een R Markdown-document overwegen.
6. Begin je netwerk op te bouwen
Een netwerk opbouwen is belangrijk als je datajournalist wilt worden, want zo vind je inspiratie en mentorschap. Je netwerk stelt je in staat te leren van de besten.
Begin met het volgen van enkele sleutelfiguren in datajournalistiek en de sector op Twitter:
Dit is slechts een lijst om je op weg te helpen.
Merk op dat deze lijst de mensen uitsluit die al eerder in dit artikel zijn genoemd.
Daarnaast kun je ook lid worden van groepen op Reddit of LinkedIn om op de hoogte te blijven van het laatste nieuws: overweeg de subreddit /r/theydidthemath of /r/datasets te volgen, maar kijk ook bij de meer specifieke Python- of R-subreddits om bij te blijven.
Verder kun je ook naar Meetups gaan zoals deze, en let op evenementen en/of conferenties in jouw regio via de sites van Data Driven Journalism of het European Journalism Center. Overweeg ook om je aan te sluiten bij de Knight-Mozilla Open News-community.
7. Blijf leren
Je bent nooit uitgeleerd. Er is altijd zoveel meer te ontdekken en te doen, zeker als je in dit vakgebied wilt beginnen of zelfs als je al een baan hebt.
Je blijft altijd leren.
Enkele extra bronnen om te bekijken:
Volg en ontdek interessante sites. Bezoek blogs zoals FiveThirtyEight, TheUpshot (New York Times) of de ProPublica Nerd Blog, of andere interessante sites over datavisualisatie, zoals EagerEyes of FlowingData. Vergeet ook niet de blogs en portfolio’s van datajournalisten of datafreelancers te bekijken, zoals Maarten Lambrechts, Alberto Lucas López of John Burn-Murdoch.
Luister naar podcasts. Als je van podcasts houdt, luister dan zeker naar Data Stories. Het is een geweldige podcast over datavisualisatie. Mis deze uitstekende aflevering niet, waarin Scott Klein vertelt over zijn team en hoe ze bij ProPublica werken. Bekijk ook Partially Derivative en de podcast van FiveThirtyEight.
Lees enkele boeken. Aanbevolen boeken zijn onder veel andere dit boek van Claire Miller.
Ontdek ander trainingsmateriaal. Bekijk deze lijst met trainingsmateriaal. En bedenk of je al comfortabel bent met de tools in je gereedschapskist. Zo niet, overweeg dan tutorials te volgen. Je vindt meer R-bronnen hier of Python-bronnen hier.
Ga datajournalistiek doen. Begin klein en start met een eigen project. Neem een dataset en ga aan de slag met analyseren, visualiseren en rapporteren van de resultaten. Je vindt projecten op Kaggle of DrivenData. Zet in de volgende stap een blog op. Net zoals de blogs die hierboven zijn genoemd. Dat is een geweldige manier om je talent te laten zien en een mooie aanvulling op je cv. En je zorgt ervoor dat je resultaten met de wereld worden gedeeld!
8. Ga ervoor!
Als je de voorgaande stappen hebt doorlopen, wil je misschien een baan als datajournalist.
Enkele sites die je kunnen helpen bij je zoektocht naar een baan zijn News Nerd Jobs, Indeed.com, de NICAR-listserv, Mediabistro Job Listings, LinkedIn en Journajobs.
Samenvatting
Het beste advies om datajournalist te worden is dat van Maarten Lambrechts: begin gewoon met datajournalistiek doen.
Daarnaast nog wat tips:
Laat je niet ontmoedigen. In het begin loop je waarschijnlijk tegen problemen aan, maar dat is geen reden om op te geven. Je leert door te doen en dat kost tijd.
Wees niet bang om klein te beginnen. Er zijn redacties die nog geen grote datateams hebben. Houd daar rekening mee.
Neem de tijd. Het kost ervaring om te beoordelen of een bepaald project de moeite waard is. Soms werk je met data en wordt het gewoon geen verhaal. Neem ook de tijd om je netwerk op te bouwen, van anderen te leren en ervaring op te doen met de hele workflow.
