Com o novo foco em storytelling com dados na área de ciência de dados, a visão da disciplina como um esporte coletivo e as grandes investigações realizadas e publicadas por jornalistas de dados na última década, como os Panama Papers, a previsão das eleições dos EUA de 2016 ou o efeito do Airbnb, o interesse por jornalismo de dados só cresce.
Mas o que é exatamente isso e como você se torna um jornalista de dados? O post de hoje traz mais contexto e respostas para essas perguntas.
Dica: se você quer um curso introdutório de jornalismo de dados com R, confira o curso da DataCamp Communicating with Data in the Tidyverse.
O que é jornalismo de dados?
Existem muitas definições por aí e é difícil ver o todo no meio de tantos detalhes. Alguns dizem que jornalismo de dados é o mesmo que data-driven journalism (DDJ), outros insistem que são disciplinas diferentes. Você vai encontrar várias definições.
Neste artigo, vamos considerar as duas como a mesma disciplina.
Então fica fácil, certo? A definição nem é tão difícil assim! É jornalismo feito com dados.
Mas o que exatamente significa jornalismo e o que são dados?
Jornalismo de dados é geralmente definido como “as novas possibilidades que surgem quando você combina o tradicional ‘faro jornalístico’ e a capacidade de contar uma boa história, com a escala e a variedade de informações digitais hoje disponíveis”.
No entanto, essa definição talvez esconda o fato de que existe um fluxo de trabalho: nesse sentido, a definição de Mirko Lorenz, que descreve a disciplina como um “workflow em que os dados são a base para análise, visualização e — mais importante — narrativa”, pode ser mais precisa.
Você também vai ver com frequência o termo "CAR" (Computer-Assisted Reporting). Foi a primeira abordagem organizada e sistemática de usar computadores para coletar e analisar dados e, assim, melhorar as reportagens.
Como se tornar um jornalista de dados
Agora que contexto e definição estão claros, você pode começar a pensar no que é preciso para se tornar um jornalista de dados. A próxima seção traz mais detalhes sobre o que você precisa fazer e um plano passo a passo para seguir, com os melhores recursos.
O que é preciso para se tornar um jornalista de dados?
Você talvez já tenha lido frases como “Para ser um bom jornalista de dados, ajuda começar sendo um bom jornalista” (Meredith Broussard) ou “Computadores não transformam um repórter ruim em um bom. O que fazem é tornar um bom repórter ainda melhor” (Elliott Jaspin). Mas, afinal, o que você precisa para se tornar um jornalista de dados?
Segundo Scott Klein, editor-gerente adjunto da ProPublica e cofundador da DocumentCloud, candidatos devem ter: 1. habilidades jornalísticas, 2. talento em design, 3. domínio de programação. Parece simples, mas e a formação acadêmica? E o que exatamente significam “habilidades jornalísticas”, “talento em design” ou “domínio de programação”?
Quanto ao primeiro ponto, você pode pensar que precisa de um diploma em jornalismo. Scott Klein confirma que a maioria do seu time tem formação em jornalismo, mas isso certamente não é pré-requisito. Há jornalistas de dados com formação em matemática ou computação.
E isso funciona bem, até porque, segundo Klein, “jornalismo é um encaixe natural para quem curte matemática e quer tornar o mundo um lugar melhor”. No fim, o que ele busca nos candidatos mostra que a formação não é o fator principal, desde que você tenha esses três pilares.
Vindo pelo outro lado, também é possível se tornar jornalista de dados mesmo sem background técnico.
Seja qual for sua formação, leve isso em conta na sua jornada para conquistar as três competências de que você precisa para atuar na área!
E essas três competências não vêm facilmente. Infelizmente, há poucas universidades ou cursos que ensinem todas elas, e a maioria confirma que você vai precisar aprender muita coisa por conta própria.
Você pode fazer um MOOC como este ou este curso da Big Data University, ou workshops ministrados por jornalistas de dados externos, mas a oferta é escassa e nem sempre barata. Muitos treinamentos para profissionais da área acontecem em colaborações entre times de dados e de reportagem, com apoio de redes, bootcamps de dados etc.
Mas, no geral, é muito aprendizado autodidata.
É aí que entra um plano passo a passo, com recursos, para você chegar onde precisa para se tornar jornalista de dados ou, se já atua na área, continuar se atualizando.
Um plano passo a passo para aprender jornalismo de dados
Este plano traz os primeiros direcionamentos para começar. Você vai precisar personalizá-lo conforme sua formação e seu estilo de aprendizagem.
Aqui estão as oito etapas do plano para se tornar um jornalista de dados:
1. Desenvolva uma base ampla de conhecimento
Jornalistas, por natureza, precisam ajustar suas habilidades sempre que surgem novos temas. Além disso, os assuntos que jornalistas de dados cobrem variam tanto que você precisa dar conta de uma faixa ainda mais ampla do que a de um jornalista “tradicional”.
A chave para construir uma base ampla de conhecimento é diferente para cada pessoa e depende do seu jeito de aprender.
Uma forma de chegar lá é lendo, ouvindo e assistindo muito. Mas, no fim das contas, sua atitude é o fator mais importante para chegar onde precisa. Ser curioso por natureza e ter um impulso constante de descobrir e aprender novas coisas é um baita diferencial.
Essa base ampla não envolve só estar por dentro dos acontecimentos, mas também ter noções quantitativas. Não adianta acompanhar política, por exemplo, e não saber nada de estatística — isso vai atrapalhar sua capacidade de analisar dados políticos. Não por acaso, um conselho recorrente de jornalistas e editores de dados é: faça aulas de estatística. Para começar, confira o OpenIntro e os cursos da DataCamp.
Por fim, vale buscar um pouco mais de contexto sobre a própria disciplina:
- Ouça esta palestra do Scott Klein sobre a história do jornalismo de dados
- Veja o que seus colegas têm feito:
- O projeto sobre extinção de animais, de Anna Flagg (ProPublica)
- Os trabalhos mais perigosos nos EUA, de Christopher Cannon, Alex McIntyre e Adam Pearce (Bloomberg)
- Os arquivos da NSA decodificados, por Ewen Macaskill, Gabriel Dance, Feilding Cage e Greg Chen (The Guardian)
- Visualizando os registros da guerra do Iraque, por Jonathan Stray e Julian Burgess
2. Escreva, escreva, escreva
Pode parecer que esta etapa é secundária no seu plano para virar jornalista de dados, mas não é. Escrever bem é algo difícil de ensinar e exige muita prática se você quer produzir com rapidez e precisão, mantendo o foco no público e no contexto do meio em que escreve — blog, jornal, etc. Escrever para o público, e não só para si mesmo, é uma habilidade. O que você acha fácil de ler pode não ser tão acessível assim.
Então reserve tempo para esta etapa. Felizmente, há bastante curso online sobre o tema, então você não vai ficar desamparado:
- O EdX tem uma boa oferta para quem quer aprender mais sobre jornalismo. O curso “Journalism for Social Change” pode te interessar, e “English for Journalists: Key Concepts” certamente vai ajudar muito.
- O Coursera também oferece cursos de jornalismo e uma trilha completa de especialização para impulsionar sua carreira na área.
- Confira os cursos da Mediabistro.
Se você prefere aulas ao vivo, considere uma das masterclasses do The Guardian ou procure no Google por turmas na sua região; muitas universidades e organizações oferecem cursos de jornalismo.
3. Aprenda (algumas) linguagens de programação
Embora dê para fazer muita coisa com ferramentas como Microsoft Excel e programação não seja um requisito absoluto para ser jornalista de dados, aprender a programar nesta fase (inicial) vai te beneficiar.
Ao contrário do que você pode esperar, aqui o objetivo de aprender a programar não é só coletar informações, mas principalmente conseguir apresentá-las bem.
Observe que a escolha da linguagem depende de onde você quer trabalhar e do tipo de dado/história em que está atuando.
Algumas vagas pedem mais conhecimento de desenvolvimento web do que de coleta, transformação e modelagem de dados — e vice-versa. Para começar, vale ter uma base em ambas e depois aprofundar no que mais te interessa, até porque isso também influencia os cargos para os quais você vai se candidatar.
Isso explica por que as habilidades mais requisitadas são JavaScript, CSS e HTML — linguagens de construção de sites. Você pode conferir os tutoriais do Journocode.
Também há grande demanda por experiência com os frameworks web Django (Python) e Ruby. Se quer aprender ambos, considere os cursos da CodeSchool.
Por fim, R/SAS/SPSS e Python também devem estar na sua lista. Diferente das linguagens e do framework Django citados acima, elas são ótimas para analisar e modelar dados. Cursos úteis aqui são os da DataCamp: Introduction to R e Introduction to Python for Data Science. Eles são feitos para iniciantes e levam suas habilidades aos poucos para o próximo nível. Para SAS, acesse aqui e para SPSS, aqui.
4. Descubra os workflows do jornalismo de dados
Conhecer o workflow e ter uma caixa de ferramentas para dar conta dele é essencial no seu aprendizado. Não há muitos pré-requisitos para começar, mas a maioria dos jornalistas de dados concorda que você deve saber trabalhar com Microsoft Excel. Se você não faz ideia de como funcionam planilhas, garanta uma proficiência básica em Excel antes de qualquer outra coisa.
Com essa base, você pode mergulhar no workflow do jornalismo de dados.
Assim como no workflow de ciência de dados, jornalistas de dados passam por etapas de coleta, tratamento (wrangling), análise, visualização e publicação/relato.
No entanto, o foco costuma ser menos em modelagem e mais nas demais etapas, com ênfase especial em reportagem e storytelling.
Alguns recursos que podem ajudar você a entender tratamento, análise, visualização e relato são:
- Livros do Edward Tufte: ótimos para quem não sabe por onde começar a apresentar dados e informações. Excelente para revisar fundamentos de visualização e teoria. Vale também “The Functional Art”, de Alberto Cairo, e “Information Dashboard Design”, de Stephen Few.
- "The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t", de Nate Silver: leitura obrigatória para quem se interessa por dados e análise.
- Há muitos recursos focados especificamente em coleta, tratamento e visualização com Python e R.
5. Monte sua caixa de ferramentas
Você precisa das ferramentas certas para encarar o workflow descrito acima. Felizmente, há um leque grande de opções à disposição de jornalistas de dados. A escolha depende do contexto em que você trabalha: vagas para jornalistas de dados mostram que as ferramentas variam de um posto para outro; além disso, o contexto da história e dos dados influencia sua decisão. Por fim, é normal ter preferência por ferramentas nas quais você já tem boa proficiência.
E é aqui que entra sua atitude.
Você não precisa dominar todas as ferramentas do mercado, mas deve saber o que cada uma pode oferecer para você e para a sua história.
Tenha capacidade de aprender rápido e vontade de evoluir.
Abaixo, listamos exemplos de ferramentas frequentemente citadas em fóruns como o Quora e em vagas. O panorama segue as fases do workflow e não é exaustivo: serve como ponto de partida.
Preparando seu ambiente. Provavelmente é o primeiro passo. Se você planeja programar, vai precisar de um editor. O Workspace da DataCamp é perfeito para isso.
Conseguindo seus dados. A base do seu workflow são os dados. Então, primeiro, saiba onde obtê-los. Uma forma é pela sua rede de contatos. Fontes são muito importantes, porque nem sempre os dados chegam até você, mas a história sim. Aí cabe a você encontrar os dados para corroborar o que ouviu das fontes.
A segunda forma é via plataformas de dados abertos. Existem muitas, mas se destacam os sites do Banco Mundial e das Nações Unidas, o Data Portals e o DataHub. Você também tem os portais do governo dos EUA e do governo do Reino Unido, além de muitos sites governamentais com dados abertos.
Para entender melhor o valor de dados abertos, veja os cursos do Open Data Institute e o programa de e-learning do European Data Portal, entre outros.
O Datablog do The Guardian também é um bom ponto de partida para aspirantes a jornalistas de dados, pois apresenta dados, contexto e questões do processo.
Conjuntos de dados também chegam por listas de e-mail, como a listserv da NICAR, ou fóruns.
Além dos datasets disponíveis em plataformas de dados abertos, listas e fóruns ou por meio de fontes, você pode obter dados por web scraping. Nesse caso, use pacotes ou bibliotecas de linguagens como Python e R. Ou recorra a ferramentas específicas, que dispensam programação.
Também é possível extrair dados de bancos de dados. SQL será útil aqui. Se for aprender, foque em MySQL, PostgreSQL ou SQL Server. Considere alguns tutoriais no TutorialsPoint para saber mais sobre bancos e SQL.
Percebe como ter uma rede é importante? Vamos voltar a isso mais adiante.
Em tudo isso, não esqueça as questões legais. Sempre verifique o que você pode fazer com o dataset e a quem deve creditar. Se não conseguir os dados de que precisa, você pode entrar com um pedido de acesso à informação (Freedom of Information — FOI), que permite solicitar acesso a informações registradas por órgãos públicos, como polícia, escolas ou museus estatais.
Leve os dados para o seu ambiente. Para importar seus dados, você pode começar pelo básico, com Excel. Conforme avança, use bibliotecas/pacotes da(s) linguagem(ns) que estiver usando. Há funções para importar .csv, .txt e outros formatos, e também material específico para coletar dados da web via scraping. Python e R têm bibliotecas próprias para isso, como scrapy e rvest. Para extrair dados de PDFs, use o Tabula. Para extrair dados da web, você também pode usar o import.io.
Faça o tratamento dos dados. “Wrangling” é manipular, limpar e remodelar os dados para deixá-los prontos para análise. Em Python, use NumPy e Pandas. Em R, conte com dplyr e tidyr. Entre as ferramentas prontas, o OpenRefine (antigo Google Refine) é popular para limpeza e transformação, mas você também pode usar o DataWrangler ou o CSVKit.
Analise seus dados. Aqui entram suas noções de estatística. Use R e Python para modelar com statsmodels ou statmod. Você também pode usar ferramentas como DataRobot, Knime ou RapidMiner.
Visualize seus dados. As habilidades mais demandadas envolvem apresentar informações, então foque bastante em visualização. Você pode recorrer ao Tableau ou Qlikview, TileMill, infogr.am, Google Fusion ou QGIS e ArcGIS se busca ferramentas que exigem pouca (ou nenhuma) programação. Se você já domina JavaScript, Python ou R, considere D3.js, plotly, matplotlib ou ggplot.
Apresente seus resultados. Você pode criar dashboards com Tableau ou Qlikview, produzir uma infografia com Adobe Illustrator, Adobe InDesign ou Adobe Photoshop ou reunir código e visualizações em um Notebook. Há o Jupyter (web-based) para Python. Em R, considere fazer um documento R Markdown.
6. Comece a construir sua rede
Construir sua rede é importante para quem quer se tornar jornalista de dados, porque é assim que você encontra inspiração e mentoria. Sua rede permite aprender com os melhores.
Comece seguindo algumas pessoas-chave de jornalismo de dados e do setor no Twitter:
Esta é só uma lista para começar.
Note que ela exclui pessoas já mencionadas ao longo do post.
Além disso, você pode entrar em grupos no Reddit ou no LinkedIn para se manter atualizado: siga os subreddits /r/theydidthemath ou /r/datasets e também os subreddits mais específicos de Python ou R para acompanhar as novidades.
Também vale ir a Meetups como este aqui e ficar de olho em eventos e conferências na sua região pelos sites Data Driven Journalism ou European Journalism Center. Considere ainda participar da comunidade Knight-Mozilla Open News.
7. Continue aprendendo
Seu aprendizado nunca vai acabar. Sempre há mais para descobrir e fazer, seja para entrar na área ou mesmo já estando empregado.
Você estará sempre aprendendo.
Alguns recursos extras para conferir:
Siga e descubra sites interessantes. Visite blogs como FiveThirtyEight, TheUpshot (New York Times) ou o ProPublica Nerd Blog, além de sites sobre visualização de dados, como EagerEyes e FlowingData. Não esqueça de olhar os blogs e portfólios de jornalistas de dados e freelancers, como Maarten Lambrechts, Alberto Lucas López e John Burn-Murdoch.
Ouça podcasts. Se você curte podcasts, vai gostar do Data Stories — excelente sobre visualização de dados. Não perca este episódio em que Scott Klein fala sobre seu time e como trabalham na ProPublica. Confira também o Partially Derivative e o podcast do FiveThirtyEight.
Leia alguns livros. Entre as recomendações, está este livro de Claire Miller, entre outros.
Explore outros materiais de treinamento. Confira esta lista de materiais. E avalie se você já está confortável com as ferramentas da sua caixa. Se não, faça alguns tutoriais. Você encontra mais recursos de R aqui e recursos de Python aqui.
Comece a praticar jornalismo de dados. Comece pequeno, com um projeto solo. Pegue um dataset e parta para analisar, visualizar e relatar os resultados. Você encontra projetos no Kaggle e no DrivenData. Depois, você pode criar um blog — como os citados acima. É uma ótima vitrine do seu talento e um reforço para o seu currículo. E você garante que seus resultados sejam compartilhados com o mundo!
8. Mãos à obra!
Depois de passar pelas etapas anteriores, talvez você queira buscar uma vaga como jornalista de dados.
Alguns sites que podem ajudar na busca: News Nerd Jobs, Indeed.com, a listserv da NICAR, as vagas da Mediabistro, o LinkedIn e o Journajobs.
Resumo
No fim, o melhor conselho para se tornar um jornalista de dados é o do Maarten Lambrechts: simplesmente comece a fazer jornalismo de dados.
Além disso, mais algumas dicas:
Não desanime. No início, você provavelmente vai esbarrar em problemas, mas isso não é motivo para desistir. A gente aprende fazendo — e isso leva tempo.
Não tenha medo de começar pequeno. Existem redações que ainda não têm grandes times de dados. Leve isso em conta.
Vá com calma. Leva experiência para julgar se um projeto vale a pena. Às vezes você vai trabalhar em dados que não vão virar história. Reserve tempo para construir sua rede, aprender com os outros e ganhar experiência em todo o workflow.
