Veri Gazeteciliği Nasıl Öğrenilir

1. Geniş Bir Bilgi Tabanı Geliştirin

Gazeteciler, yeni konular gündeme geldiğinde becerilerini uyarlayabilen kişilerdir. Ayrıca veri gazetecilerinin ele aldığı konular o kadar çeşitlidir ki, tipik gazetecilerden bile daha geniş bir yelpazeyi kapsayabilmeniz gerekir.

Geniş bir bilgi tabanı geliştirmeye giden yol muhtemelen herkes için farklıdır ve öğrenme tarzınıza bağlıdır.

Oraya ulaşmanın yollarından biri de çokça okumak, dinlemek ve izlemektir. Ancak sonunda sizi olması gereken yere götürecek en önemli unsur muhtemelen tutumunuzdur. Doğuştan meraklı olmanız ve sürekli yeni şeyler keşfetmeye, öğrenmeye iten bir motivasyona sahip olmanız kesinlikle artıdır.

Bu ilk adımda kastedilen geniş bilgi tabanı sadece güncel olaylara hâkimiyeti değil, nicel konulara dair bilgi birikimini de kapsar. Diyelim ki siyasetten haberdarsınız ama istatistik hakkında hiçbir şey bilmiyorsunuz; bu, siyasi veriyi analiz etme yeteneğinizi kesinlikle sekteye uğratır. Nitekim veri gazetecileri ve editörlerin makalelerde sıkça tekrarladığı bir tavsiye de istatistik dersleri almaktır. Başlamak için OpenIntro’ya ve DataCamp’in sunduğu kurslara baktığınızdan emin olun.

Son olarak, disiplinin kendisi hakkında da biraz arka plan edinmeyi düşünün:

• Scott Klein’in veri gazeteciliğinin tarihi üzerine bu ilginç konuşmasını dinleyin
• Meslektaşlarınızın neler yaptığına göz atın:
  • Anna Flagg’in (ProPublica) hayvanların yok oluşu projesi
  • Christopher Cannon, Alex McIntyre ve Adam Pearce’in (Bloomberg) Amerika’daki en tehlikeli meslekler çalışması
  • Ewen Macaskill, Gabriel Dance, Feilding Cage ve Greg Chen’in (The Guardian) NSA dosyaları çözümlendi çalışması
  • Jonathan Stray ve Julian Burgess’in Irak savaş kayıtlarının görselleştirilmesi

2. Yazın, Yazın, Yazın

Bu adımın veri gazetecisi olma planınızda önemsiz olduğunu düşünebilirsiniz ama hiç de öyle değil. İyi yazmak, öğretmesi zor olan ve hızlı, isabetli, hedef kitlenize uygun ve yazdığınız mecranın (blog, gazete, …) bağlamına oturan şekilde yazmak istiyorsanız çok pratik gerektiren bir beceridir. Bir kitle için yazmak, sadece kendiniz için yazmaktan farklıdır; size erişilebilir ve okunması kolay görünen şey, başkaları için öyle olmayabilir.

Bu adım için zaman ayırdığınızdan emin olun. Neyse ki bu konuda çevrimiçi epey kurs var; yalnız kalmayacaksınız:

• EdX, gazetecilik hakkında daha fazla öğrenmek isteyenler için hatırı sayılır bir seçenek sunuyor. “Journalism for Social Change” dersi ilginizi çekebilir; ayrıca “English for Journalists: Key Concepts” dersi de kuşkusuz çok faydalı olacaktır. 
• Coursera da gazetecilik dersleri ve gazetecilik kariyerinizi başlatmaya yönelik bir uzmanlaşma programı sunuyor.
• Mediabistro’nun eğitimlerine göz atın. 

Canlı eğitimlerden hoşlanıyorsanız, The Guardian’ın masterclass’larından birini düşünebilir veya civarınızda ders olup olmadığını Google’da arayabilirsiniz; pek çok üniversite ve kuruluş gazetecilik dersleri sunuyor. 

3. (Biraz) Programlama Dili Öğrenin

Microsoft Excel gibi araçlarla pek çok şey yapabilseniz ve programlama, başlı başına veri gazetecisi olmak için bir gereklilik olmasa da, bu (erken) aşamada kod yazmayı öğrenmek size avantaj sağlar.

Beklediğinizin aksine burada programlama öğrenmenin amacı yalnızca bilgi toplayabilmek değil; bilginizi sunabilme becerisidir. 

Burada belli bir dil seçiminin, nerede çalışmak istediğinize ve üzerinde çalıştığınız veri/hikâyeye bağlı olduğunu unutmayın.

Bazı veri gazeteciliği işlerinde veri toplama, dönüştürme ve modellemeden çok web geliştirme bilgisi gerekir; bazılarında tam tersi. Başlangıç için muhtemelen her ikisinde de temel bir seviyeye sahip olmak ve sonra ilginizi daha çok çeken alanda yetkinliğinizi artırmak en iyisidir; bu, başvuracağınız işleri de etkiler.

Bu da en çok talep gören becerilerin JavaScript, CSS ve HTML olmasını açıklar. Bunlar web sitesi yapım dilleridir. Journocode eğitimlerine bakabilirsiniz. 

Ardından, Django (Python) ve Ruby web çerçevelerine yönelik beceriler de yüksek talep görür. Her ikisinde de programlama öğrenmek istiyorsanız CodeSchool kurslarını değerlendirin.

Son olarak, R/SAS/SPSS ve Python da bir veri gazetecisinin öğrenilecekler listesinde olmalıdır. Bu diller, yukarıda adı geçen diller ve Django çerçevesinden farklıdır; veriyi analiz etmek ve modellemek için mükemmeldirler. Burada işinize yarayabilecek kurslara örnek olarak DataCamp’in R’ye Giriş ve Veri Bilimi için Python’a Giriş kursları verilebilir. Yeni başlayanlara yöneliktir ve programlama becerilerinizi adım adım bir üst seviyeye taşır. SAS eğitimi için buraya, SPSS için buraya gidebilirsiniz.

4. Veri Gazeteciliği İş Akışlarını Keşfedin

İş akışını bilmek ve onu ele almak için bir araç kutusuna sahip olmak öğreniminizin temel adımıdır. Bu adımla başlamak için çok fazla ön koşul yok; ancak çoğu veri gazetecisi, Microsoft Excel ile çalışabilmeniz gerektiğinde hemfikir. Elektronik tabloların nasıl çalıştığına dair hiçbir fikriniz yoksa, başka bir şeye başlamadan önce Excel’i iş görür düzeyde kullanabildiğinizden emin olun.

Bu temele sahipseniz, veri gazeteciliği iş akışına göz atmaya başlayabilirsiniz.

Veri bilimi iş akışına çok benzer şekilde, veri gazetecileri veri toplama, veriyi düzenleme, analiz, veri görselleştirme ve raporlama adımlarından geçmelidir.

Bununla birlikte, bu süreçte odak nokta veriyi modellemekten ziyade diğer adımlarda, özellikle de raporlama veya hikâye anlatımında olacaktır.

Veri düzenleme, veri analizi, veri görselleştirme ve raporlamayı anlamaya başlarken işinize yarayabilecek bazı kaynaklar:

• Edward Tufte’nin kitapları: Veri ve bilgiyi sunma konusunda hiçbir fikriniz yoksa bu kitaplar harikadır. Görselleştirme ve görselleştirme kuramı bilgilerini tazelemek isteyen herkes için mükemmel bir kaynaktır. Ayrıca Alberto Cairo’nun “The Functional Art” ve Stephen Few’un “Information Dashboard Design” kitaplarına da göz atmaya değer. 
• Nate Silver’ın “The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t” kitabı: veri ya da analize ilgi duyan herkes için mutlaka okunmalı.
• Özel olarak Python ve R ile veri toplama, düzenleme ve görselleştirmeye odaklanan pek çok kaynak var.

5. Araç Kutunuzu Oluşturun

Yukarıda anlatılan iş akışını ele almak için doğru araçlara sahip olmanız gerekir. Neyse ki veri gazetecilerinin kullanımına sunulan geniş bir araç yelpazesi var. Belirli bir araç seçimi doğal olarak içinde çalıştığınız bağlama bağlıdır: Veri gazetecisi ilanlarına baktığınızda araçların işten işe değişebildiğini görürsünüz; ayrıca hikâyenin ve verinin bağlamı da seçiminizi etkiler. Son olarak, iyi bildiğiniz için bazı araçlara kişisel bir eğiliminiz de olabilir.

Ve burada tutumunuz devreye giriyor.

Ortalıkta olan her aracı kullanmayı bilmek zorunda değilsiniz; ancak her aracın size ve hikâyenize ne sunabildiğinden haberdar olmalısınız.

Beceri edinme kapasitesine ve öğrenme isteğine sahip olmalısınız.

Aşağıda, Quora gibi forumlarda ve iş ilanlarında sıkça adı geçen bazı araç örneklerini listeliyoruz. Bu genel bakış, yukarıda anlatılan iş akışının aşamalarını takip eder ve kapsayıcı olmayı amaçlamaz: yalnızca nereden başlayacağınıza dair işaretler sunar.

Çalışma alanınızı kurun. Muhtemelen iş akışının ilk adımı budur. Programlama yapmayı planlıyorsanız bir kod düzenleyiciye ihtiyacınız olacak. DataCamp’in Workspace aracı bunun için idealdir.

Verinizi edinin. İş akışınızın temel yapı taşı veridir. Dolayısıyla önce bu veriyi nereden edinebileceğinizi bilmeniz gerekir. Verinize ulaşmanın ilk yolu ağınızdır. Kaynaklar çok önemlidir; çünkü veri her zaman size gelmez ama hikâye gelir. O zaman da kaynaklarınızdan duyduğunuz hikâyeyi doğrulayacak veriyi bulmak sizin işinizdir.

Verinizi edinmenin ikinci yolu açık veri platformlarıdır. Pek çok platform var; ancak öne çıkan kaynaklar Dünya Bankası ve Birleşmiş Milletler siteleri, Data Portals ve DataHub’dır. Ayrıca ABD Hükümeti’nin açık verisi ve Birleşik Krallık Hükümeti’nin açık verisi ile çok sayıda devletin açık veri siteleri vardır.

Açık verinin sağlayabileceği değeri daha iyi anlamak için Open Data Institute Kurslarını, Avrupa Veri Portalı’nın e-öğrenme programını inceleyin...

The Guardian’ın Datablog’u da, veri, bağlam ve veri gazeteciliği sürecine ilişkin soruları sunduğu için, hevesli bir veri gazetecisi olarak başlamak için ilginç bir yer olabilir.

Veri kümeleri ayrıca NICAR listserv gibi e-posta listeleri veya forumlar aracılığıyla da paylaşılıyor.

Açık veri platformları, e-posta listeleri, forumlar veya kaynaklar aracılığıyla kolayca erişilebilen veri kümelerinin yanı sıra, web kazıma yoluyla da verinizi elde edebilirsiniz. Burada Python ve R gibi programlama dillerinin sunduğu paket ve kütüphanelerden yararlanmanız gerekir. Ya da bu amaç için özel olarak yapılmış ve ileri düzey programlama bilginizi gerektirmeyen araçlara başvurabilirsiniz.

Başka bir deyişle, veriyi veritabanlarından da çekmek mümkündür. Bu noktada SQL işinize yarayacaktır. Bu beceriyi öğrenmeyi düşünürseniz MySQL, PostgreSQL veya SQL Server’a odaklanın. Veritabanları ve SQL hakkında daha fazla bilgi edinmek için TutorialsPoint’te birkaç eğitim gözden geçirin.

Burada bir ağa sahip olmanın önemini hemen görüyorsunuz. Buna daha sonra döneceğiz.

Tüm bunlarda yasal hususları unutmamak çok önemlidir. Elde ettiğiniz veri kümesiyle neler yapabileceğinizi ve kime atıf yapmanız gerektiğini her zaman kontrol edin. İhtiyacınız olan veriyi elde edemezseniz, her zaman Bilgi Edinme Özgürlüğü (FOI) başvurusu yapabilirsiniz (wobbing olarak da bilinir); bu, polis, okullar veya kamuya ait müzeler gibi kamu sektörü kuruluşlarının elindeki kayıtlara erişim talep etme imkânı verir.

Verinizi çalışma alanına alın. Verinizi çalışma alanınıza almak için önce en temel yol olan Excel ile çalışmayı tercih edebilirsiniz. Ancak daha ileri seviyedeyseniz, kullandığınız programlama dili veya dillerinin kütüphane ya da paketlerinden faydalanabilmelisiniz. .csv, .txt veya diğer uzantılardaki verileri çalışma alanınıza aktarmak için özel fonksiyonlar kullanabilir; ayrıca web kazıma yoluyla internetten veri toplamanıza yardımcı olacak özel materyallerden yararlanabilirsiniz. Python ve R, bu amaç için tasarlanmış scrapy veya rvest gibi kütüphane/paketlere sahiptir. PDF’lerden veri kazımak için Tabulayı kullanabilirsiniz. Web verilerini çıkarmak için import.io da kullanabilirsiniz.

Verinizi düzenleyin. Veriyi düzenlemek; onu analiz için hazır olacak şekilde dönüştürmek, temizlemek ve yeniden şekillendirmek demektir. Python için NumPy ve Pandas paketleri idealdir. R için dplyr ve tidyr kullanılabilir. Hazır araçlar arasında OpenRefine (eski adıyla Google Refine) veri temizleme ve dönüştürmede popülerdir; ayrıca DataWrangler veya CSVKit de kullanılabilir.

Verinizi analiz edin. İşte muhtemelen istatistik becerilerinizin işinize yarayacağı yer. Verinizi statsmodels veya statmod ile modellemek için R ve Python’dan yararlanın. DataRobot, Knime veya RapidMiner gibi araçları da kullanabilirsiniz.

Verinizi görselleştirin. En çok talep gören beceriler bilginin sunumuyla ilgili olduğundan, verinizi görselleştirmeye yeterince odaklanmanız çok önemlidir. (Çok) programlama gerektirmeyen araçlar arıyorsanız Tableau veya Qlikview, TileMill, infogr.am, Google Fusion veya QGIS ve ArcGIS seçeneklerine yönelebilirsiniz. JavaScript, Python veya R’de zaten yetkinseniz D3.js, plotly, matplotlib veya ggplot düşünebilirsiniz.

Sonuçlarınızı raporlayın. Tableau veya Qlikview ile gösterge panoları oluşturabilir; Adobe Illustrator, Adobe Indesign veya Adobe Photoshop ile bir infografik hazırlayabilir ya da kod ve görselleştirmelerinizi bir Deftere koyabilirsiniz. Python kodunuz için web tabanlı Jupyter defteri var. R için R Markdown belgesi oluşturmayı düşünebilirsiniz.

6. Ağınızı Kurmaya Başlayın

Veri gazetecisi olmak istiyorsanız ağ kurmak önemlidir; çünkü ilhamı ve mentorluk desteğini böyle bulursunuz. Ağınız, en iyilerden öğrenmenizi sağlar.

Twitter’da veri gazeteciliği ve sektörün önde gelen bazı isimlerini takip ederek başlayın:

Bu, yalnızca başlamanıza yardımcı olacak bir listedir.

Bu listenin, yazı boyunca adı geçen kişileri özellikle dışarıda bıraktığını unutmayın. 

Ayrıca en son haberlerden haberdar olmak için Reddit veya LinkedIn’deki gruplara da katılabilirsiniz: /r/theydidthemath veya /r/datasets subreddit’lerini takip etmeyi; ayrıca en son gelişmeler için daha spesifik Python veya R subreddit’lerine bakmayı düşünün.

Ek olarak, şu tür Buluşmalara gidebilir ve bölgenizdeki etkinlik ve/veya konferansları Data Driven Journalism veya European Journalism Center siteleri üzerinden takip edebilirsiniz. Knight-Mozilla Open News topluluğuna katılmayı da düşünün.

7. Öğrenmeye Devam Edin

Öğreniminiz asla bitmeyecek. Özellikle bu alana başlamak istediğinizde veya hâlihazırda bir işiniz olsa bile, keşfedilecek ve yapılacak her zaman çok şey var.

Daima öğreniyor olacaksınız.

Göz atabileceğiniz bazı ek kaynaklar:

İlginç siteleri takip edin ve keşfedin. FiveThirtyEight, New York Times’ın TheUpshot’ı veya ProPublica Nerd Blog gibi blogları; EagerEyes veya FlowingData gibi veri görselleştirmeyle ilgili diğer ilginç siteleri ziyaret edin. Ayrıca Maarten Lambrechts, Alberto Lucas López veya John Burn-Murdoch gibi veri gazetecilerinin ya da serbest çalışanların blog ve portföylerini de gözden kaçırmayın. 

Podcast dinleyin. Podcast seviyorsanız Data Stories’i dinlemek sizi heyecanlandıracaktır. Veri görselleştirme üzerine harika bir podcast’tir. Scott Klein’in ProPublica’daki ekibini ve nasıl çalıştıklarını anlattığı bu harika bölümü kaçırmayın. Ayrıca Partially Derivative ve FiveThirtyEight’in podcast’ine de göz atın.

Kitap okuyun. Diğerlerinin yanı sıra önerilen kitaplardan biri de şu kitap; yazarı Claire Miller.

Diğer eğitim materyallerini keşfedin. Bu eğitim materyalleri listesine göz atın. Ayrıca araç kutunuzdaki araçlarla kendinizi ne kadar rahat hissettiğinizi değerlendirin. Değilseniz bazı eğitimler almayı düşünün. Daha fazla R kaynağını burada veya Python kaynaklarını burada bulabilirsiniz. 

Veri gazeteciliği yapmaya başlayın. Küçük başlayın ve kendi başınıza bir projeye girişin. Bir veri kümesi alın; analiz etmeye, görselleştirmeye ve sonuçları raporlamaya başlayın. Kaggle veya DrivenData’da projeler bulabilirsiniz. Bir sonraki adım olarak bir blog başlatabilirsiniz. Yukarıda adı geçenler gibi. Yeteneklerinizi sergilemenin harika bir yoludur ve özgeçmişinize güçlü bir katkıdır. Ve sonuçlarınızı dünyayla paylaştığınızdan emin olursunuz!

8. Harekete Geçin!

Önceki adımlardan geçtiğinizde, veri gazetecisi olarak bir iş bulmak isteyebilirsiniz.

İş arayışınızda size yardımcı olabilecek bazı siteler: News Nerd Jobs, Indeed.com, NICAR Listserv, Mediabistro İş İlanları, Linkedin ve Journajobs.

Özet

Sonuçta, veri gazetecisi olmak için en iyi tavsiye Maarten Lambrechts’ten geliyor: veri gazeteciliği yapmaya başlayın.

Buna ek olarak, işte birkaç ipucu daha: 

Cesaretiniz kırılmasın. Başlangıçta muhtemelen sorunlarla karşılaşacaksınız; ancak bu, vazgeçme nedeni değildir. Yaparak öğrenirsiniz ve bunun zamanı vardır.

Küçük başlamaktan çekinmeyin. Henüz büyük veri ekipleri olmayan haber odaları var. Bunu hesaba katın.

Zaman ayırın. Belirli bir projenin buna değip değmeyeceğini değerlendirmek deneyim ister. Bazen veriler üzerinde çalışırsınız ve o bir hikâyeye dönüşmez. Ağınızı oluşturmak, başkalarından öğrenmek ve tüm iş akışında deneyim kazanmak için de zaman ayırın.