Çeviri: Sadettin Demirel & Pınar Dağ || Editör: Sabri Eğe || Raporun İngilizcesi için Tıklayın Yazarlar Simon Rogers, Google News Lab, Veri Editörü Jonathan Schwabish, PolicyViz Danielle Bowers, Google News Lab, Araştırma ve Geliştirme Teşekkürler The Google News Lab veri gazeteciliği alanında faaliyet gösteren ve bu araştırmaya cömertçe zaman ayıran ve katkı sağlayan herkese teşekkür eder. Nitel ve nicel araştırmalarda 17 yıldan fazla bir süre tecrübesi olan ve bizimle 7 yıldır çalışan kıdemli araştırmacımız Alice Cartner-Morley’e de özellikle teşekkür ederiz. Ayrıca Derek Willis, Scott Klein, Alberto Cairo, Xaquín González Viera, Nick Diakopolous’a da yayınların incelenmesi aşamasında büyük emekleri ve destekleri için teşekkür ederiz. İçerik I. Özet II. Giriş ve Arkaplan ‘Veri Gazeteciliği’ teriminin tartışılması III. Veri ve Metodoloji Oylama Örneği IV. Bulgular V. I.Bölüm 2017’de Veri Gazeteciliği’nin Durumu Veri gazeteciliği "sadece gazetecilik"tir: tanımlar, beceriler ve konular Veri gazetecileri, çalışmalarını üç ana şekilde kategorize ediyorlar: Verilerle zenginleştirilmiş haberler Araştırmacı veri gazeteciliği Verileri açıklayan habercilik VI. II.Bölüm Engeller ve Zorluklar Zaman Baskısı Verilerin Tutarsızlıkları Beceri Eksikliği Görselleştirme Araçlarının Sınırlılığı Düşük Yatırım Getirisi VII. Sonuçlar VIII. Referanslar Özet Birçok gazeteci için veriler artık bir yaşam biçimi. Öyle ki, bu alanla ilgili PolicyViz ve Google News Lab iş birliğinde ilk kez yapılan kapsamlı araştırmada gazetecilerin %42’si haberde veriyi kullandığını ifade ediyor. Ve haber merkezlerinin %51’inde veri gazetecisi olarak çalışan personel yer almakta. Haber tüketim alışkanlıklarının değiştiği bir dünyada, medyaya güven değişiyor ve çevrim içi yanlış bilgi de artıyor. Peki veriyi haberde kullanmak haberi değiştirdi mi? Veri gazetecileri ne tür zorluklarla karşı karşıya? Ve bu önemli çalışmayı geliştirmek için neler yapabiliriz? Derinlemesine yaptığımız röportajlar ve anket çalışmalarında da gördük ki editörler, muhabirler, dijital uzmanlar ve tasarımcılar kurumlarının veriyi daha fazla kullanmasını ve istihdam yaratmasını sağlayarak daha etkin habercilik yapmasını istiyor. Ama haber merkezlerinin karşı karşıya olduğu ve verilerin kullanımını engelleyen zorluklar var. • Örneklemin %53’ü veriyi temizleme ve analiz etme sürecinin özellikle bu alanla ilgili beceri gerektiren eğitimlerin gazeteciler için uygulamasının kolay olmadığını gösteriyor. • Anketi yanıtlayanlar zaman baskısıyla karşı karşıya olduklarını, özellikle veri gazetecilerinin editoryal darboğazla karşı karşıya olduklarını gösteriyor. Veri güdümlü haberlerin %49’unun bir gün ya da bir günden daha az sürede hazırlandığı anlaşılıyor. • Araştırmamızda veri görselleştirme araçlarının da yenilik hızının yeterli olmadığını gördük. Sonuç olarak, haber merkezleri kendi çözümlerini üretmektedir: Veri gazetecilerinin 5’te biri kendi haber mezkezlerinin geliştirdikleri araçları ve yazılımları kullanıyor. • Bazı haber merkezleri için veri gazeteciliği üretim süreci fazlasıyla zaman ve kaynağa ihtiyaç duyduğundan düşük yatırım getirisi olarak görülüyor. Tüm bu zorluklara rağmen 2017’de veri gazeteciliği hiç bir dönemde olmadığı kadar ana akımda yer alıyor, yer kaplıyor. Haber merkezleri etrafımızdaki dünyayı anlatmak için inanılmaz etkileyici içerikler üretiyorlar. NPR’da ki, “Doğrulama: ‘İlk kez Trump ve Clinton Tartışması’ haberi gibi ya da Berliner Morgenpost’s “Her zaman doğru değil’ haberi gibi. The Globe and Mail’in “Asılsız” serisi de araştırmacı haberciliğin gücünü gösteriyor. Veri gazetecilerine ve onlara destek olanlara bu alandaki ilerlemeler hem benzersiz zorluklar, hem de fırsatlar getiriyor. Bu araştırmanın tartışma için bir temel oluşturmasını ve dünya genelindeki veri gazetecilerinin ihtiyaçlarını daha iyi karşılayacak bir eylem gücüne dönüşmesine hizmet etmesini umarız. II. Giriş ve Arkaplan ‘Veri Gazeteciliği’ teriminin tartışılması Son 20 yılda araştırma, iletişim ve analiz için mevcut veri miktarı benzeri görülmemiş oranda arttı. Örneğin sadece Google günlük 3 milyardan fazla arama gerçekleştiriliyor ve data.gov’da şu anda 195 binden fazla veri seti var. Teknolojik yenilik sadece daha fazla veri kaynağı sağlamakla kalmadı aynı zamanda bu verilere erişmeyi, analiz etmeyi ve paylaşmayı da kolaylaştırdı. Gazeteciler, bu yeni bilgi kaynaklarından daha iyi yararlanmak için kuruluşlarını yeniden şekillendiriyor ve okuyucularına dünyayı daha zengin, daha doğru bir şekilde anlama misyonunu yerine getirme görevini üstleniyor. Google News Lab ve PolicyViz olarak veri gazetecilerinin durumunu ve ileriye dönük zorlukları daha iyi anlamak için bir dizi derinlemesine röportajlar ile çevrim içi anket düzenledik. ARAŞTIRMAYA YÖN VERMESİ İÇİN ÖNCELİKLİ OLARAK AŞAĞIDAKİ ÜÇ SORUYU KULLANDIK: Gazeteciler ‘veri gazeteciliği’ni nasıl tanımlıyor? Veriyi kullanarak ne tür haberler yapıyorlar? Veri Gazeteciliği’nin karşı karşıya kaldığı temel zorluklar nelerdir? Amerika, Britanya, Fransa ve Almanya’dan karar vericiler, veri görselleştirme uzmanları, veri gazetecileri ve video gazeteciler ile 56 kapsamlı görüşme gerçekleştirdik. Bu görüşmelerle birlikte, bu dört ülkeden 900'ü aşkın haber sitesi ile yapılan geniş kapsamlı bir anket ile birleştirildi. Çalışmanın, veri gazeteciliğinin geleceğini korunmasına ışık tutmasına ve bu geniş eko sistemden ne gibi desteğe ihtiyaç duyulduğuna yardımcı olmasını umuyoruz. ARKAPLAN: ‘VERİ GAZETECİLİĞİ’ TERİMİ ÜZERİNE TARTIŞMA Veriler gazetecilik için yüzlerce yıl önce hatta gazetelerden önce kullanılmıştır. 1600'lü yılların başında -görselde de görüldüğü üzere- Londra'da birkaç kuruş karşılığında ölüm ve doğum verilerinin haftalık olarak satıldığı görülüyor. Gazeteciler, veri miktarının artması ve erişiminin kolay olmasının yanı sıra etkileyici veri erişimi, analitik ve görselleştirme araçlarından dolayı ‘veri gazeteciliği’ tanımını zorluyor. Kütüphaneye Hoş Geldiniz, Londra Tarihsel olarak, alan ile ilgili çeşitli yorumlamalar yapılmıştır. Bazı tanımlar, veri gazeteciliğinin amacına odaklanır: Geleneksel ile dijital bilgi dağılımının, ‘haberin kokusunu’ alma pratiklerinin birleşiminin kombinasyonu. diyor. Bazıları bunu üretmeye yardımcı olan süreçleri vurgular: "toplama, temizleme, organize etme, analiz etme, görselleştirme ve gazetecilik hareketlerinin yaratılmasını desteklemek için veri yayımlama" (Howard 2014). Tanımı daha da karmaşık hale getirmek gerekirse; veri gazeteciliği, bilgisayar destekli habercilik ve hesaplamalı gazetecilik gibi diğer alt disiplinlerin evrimidir. Bulgularımız, veri haberciliği ile ilgili olarak üretilen haber türlerine dayanılarak ortak bir anlayışın oluşturulmasına yardımcı olan bir sınıflandırma sağlamakta. • VERİ İLE HAZIRLANMIŞ HABERLER (ör. "Doğrulama: İlk kez Trump ve Clinton Tartışması", NPR). Bunlar, geleneksel haberleri doğrulamak için kullanılan veriler. • ARAŞTIRMA İÇİN VERİNİN KULLANILDIĞI HABERLER (ör. "Asılsız", The Globe and Mail). Bu haberlerde, gazeteci verilere açıklık getirir veya verilerde gizlenmiş bir detayı ortaya çıkarır. Bu tür haberler üretmek, algoritma oluşturma, etkili görselleştirmeler üretmek uzun sürebilir ve bir dizi beceri gerektirebilir. • VERİLERİ AÇIKLAYAN HABERLER ("Her Zaman Doğru Değildir", Berliner Morgenpost). Veriye erişimin giderek kolaylaşması, gazetecilerin; okuyuculara veri araçlarını kullanarak sayılardan daha fazla anlam sunabilmelerini sağlıyor. III. Veri ve Metodoloji Oylama Örneği Gazeteciler ve girişimcilerle medyanın geleceğini inşa etmek için Google News Lab’in misyonunun bir parçası olan bu araştırma, veri gazeteciliğini ve disiplinin günümüzdeki zorluklarını daha iyi anlamak için yapıldı. Çalışmanın ilk amacı, My Maps, Street View, Earth, Maps APIs, Trends, Fusion Tables, ve YouTube gibi Google ürünlerinin gazetecilerin ihtiyaçlarını nasıl daha iyi karşılayabileceğine yönelikti. Orijinal örnekler Google tarafından seçilen görüşmeler üzerinden şekillendi. Alanın daha temsili bir örneğini oluşturmak için ek bir gazeteci ve haber merkezi de eklendi; ancak örnekler, ağırlıkta Google ürünlerinin kullanıcılarını kapsıyor. Bulgulardan sonra, News Lab’in daha geniş bir endüstri tarafından da kullanılabileceği ve geliştirilebileceği anlaşıldı. Bu çalışmanın sonuçları iki aşamalı bir araştırmadan elde edildi. Birinci aşamada, 56 gazeteci ile derinlemesine görüşmeler yapıldı. İkinci aşamada, 900'den fazla gazeteci ve editörle yapılan büyük bir anket çalışması yapıldı. DERİNLİKLİ RÖPORTAJ ÖRNEĞİ 3 Ocak - 28 Şubat 2017 tarihleri ​​arasında Britanya, ABD, Fransa ve Almanya'dan 56 gazeteci ile görüşüldü. 33 gazeteci Google tarafından seçildi, dört ülkedeki diğer kuruluşlardan ise 23 kişi seçildi. Genel olarak, örnek, dört ülkenin her birinde dört ana iş türünü kapsamakta: karar vericiler (ör. Yazı işleri departmanları), veri görselleştirme uzmanları (ör.dijital grafik ekipleri), veri gazetecileri ve video haberciliği yapan gazeteciler. Görüşmelere katılanların hepsi Google ürünlerini kullanıyor. Ayrıntılı mülakat örneği (çevrim içi anket) ise yukarıda açıklanan sınıflandırma sistemine dayanıyor. Röportajlar yaklaşık 30 dakika ila 90 dakika arasında olmakla birlikte telefonla yapıldı ve ortalama görüşme yaklaşık 60 dakika sürdü. Röportajlar dile özgü-ABD ve İngiltere'de İngilizce, Almanya'da Almanca ve Fransa'da Fransızca yapıldı. Avrupa'daki anket katılımcılarına seçtikleri bir hayır kurumu için 100 £ / 120 € tutarında bir bağış sunuldu ve ABD’li gruplara ise raporun özeti önerildi.(anketlere ilişkin farklı mevzuatlara göre karar verildi). ANKET ÖRNEĞİ Nitel bulguları tamamlamak için, medya sektöründe çalışan 900'den fazla kişiyle çevrim içi bir anket düzenledik. Anket, 7 Mart - 23 Mart 2017 tarihleri ​​arasında gerçekleştirildi. Yaklaşık 90 anket katılımcısı Google tarafından sağlandı ve geri kalanı merkezi Britanya Manchester’da olan çevrim içi bir anket firması Omnisis tarafından seçildi. Tarama soruları Google ürünlerinin kullanımı, profesyonel geçmiş ve tecrübesi üzerinden şekillendi. Belirli Google ürünleri hakkındaki soruların yanıtlanması için tüm örnekler küçük gruplara ayrıldı. Katmanlı gruplardaki bireylerin ilgili Google ürün konularında deneyim sahibi olmaları gerekiyordu. Belirli Google ürünleri arasında Google Trendler (378 katılımcı), Google Haritalar (426 katılımcı) ve YouTube (409 katılımcı) bulunuyor. ABD'deki genel çevrim içi örneklemin %40'tan fazlası, geleneksel ve dijital haber kuruluşlarının bir karışımı olan organizasyonlardan geldi. Buna karşılık, aynı grup Birleşik Krallık'ta %23, Fransa'da %26 ve Almanya'da %32. Geleneksel basılı kuruluşlar ABD örneğinin % 15'ini oluştururken, Britanya’da sadece %8, Fransa'da % 11 ve Almanya'da % 10'dur. (bkz. Tablo 1). V. BULGULAR 1) 2017’DE VERİ GAZETECİLİĞİNİN DURUMU Veri Gazetecisi Nasıl Tanımlanıyor? Derinlemesine görüşmelerde araştırılan konulardan bir tanesi ankete katılanlar için "veri gazetecisi" teriminin anlamıydı. Görüşmeler sırasında bazı katılımcılar veri gazetecisinin hangi verinin ne için kullanılabileceğini, hangi veri formatlarının kullanılabilir olduğunu ve verinin nasıl yapılandırılabileceğini bildiğini söyledi. Diğerleri ise terimi geleneksel gazetecilik becerilerinin yanı sıra veriyle çalışma, veri analitiği ve kod yazma becerilerine sahip olmakla ilişkilendirdi. Ancak bir kaç kişi veri gazetecisi terimini tamamen reddetti. Ayrıca bazı katılımcılar veri gazeteciliğinin daha çok bir “ruh hali” olduğunu, veri gazetecisinin birincil kaynağı veri olması dışında diğer muhabirlerle aynı olduğunu, diğer muhabirler insanlarla röportaj yaparken, veri gazetecilerinin veri setleriyle röportaj yaptıklarını dile getirdi. Veri gazetecisi kavramı üzerine anlaşmazlıklara rağmen, ankete katılanların çoğunluğu verinin modern haber merkezleri için kritik bir öneme sahip olduğunu belirtti. Anketi yanıtlayan her beş katılımcının dördünden fazlası tüm gazetecilerin veriyle çalışırken rahat olması gerektiğini kabul etti. Aynı katılımcılar veri gazeteciliğinin değişen toplumsal normlara, medyaya duyulan güvene, yalan haberlere meydan okumalara bir cevap olduğunu söyledi. Ankete katılanlara göre: Veri, karmaşıklığı azaltır, okuyuculara çevrelerindeki dünyayı anlamaları için bir şans verir.(“Dünya karmaşık bir yer; ama görselleştirerek ve kalıpları görerek daha az karmaşık hale getirebiliriz.” , Veri Görselleştirme Uzmanı, ABD) Veri, toplumu gerçeklere bağlar. ( “Eğer ham verileri sorgulama beceriniz yoksa, siz “Onun”, “Bunun”, ne dediğinin önemli olduğu bir dünyada yaşıyorsunuz demektir, ve böyle bir yerde gazeteci olmak istemem.” Uluslararası, Online Haber Merkezi, ABD) Veri, haber merkezinin itibarını geliştirir, yenilikçi veri gazeteciliği ve görselleştirmelerle gelir potansiyelini artırır.(“Benim işim içeriği yeni platformlarda yeni teknolojilerle parlatmaktır.” Ulusal, TV Yayıncılığı, ABD) Katılımcılar Veriyle Çalışma Becerilerine Nasıl Bakıyor? Birçok gazeteci verileri raporlamakla onları analiz etmek arasında bir ayrım yapar. Verileri raporlamak tüm gazetecilerin beklentisi olabilirken, veriyi bulma, temizleme ve analiz etme becerilerinin özel bir kabiliyet olarak görülmesi daha olasıdır. Araştırma örneklemenin yaklaşık yüzde 53’ü veri setlerini analiz etmeyi, bir çok gazetecinin sahip olması gereken genel bir beceriden ziyade özel bir beceri olarak gördü. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde bu oran sektörler arasında değişiklik gösterdi. TV yayıncılık sektöründekilerin sadece yüzde 33’ü, çevrim içi veya dijital haber merkezlerindekileri ise yüzde 60’ı bunu özel bir beceri olarak kabul etti. 1.Grafik Veri görselleştirme becerileri daha da uzmanlaşmış ve özel bir beceri olarak görülüyor. Yaklaşık olarak katılımcıların yüzde 83’ü hikaye anlatımı için veri görselleştirmenin özel bir beceri olduğuna katılıyor. Bu oranda haber organizasyonları arasında daha az farklılık var, fakat ülkeler karşılaştırıldığında oranlar farklılaşıyor. ABD’deki haber merkezlerinde çalışanların yüzde 90’ı veri görselleştirmeyi özel bir beceri olarak kabul ederken, Almanya’da ise bu oran yüzde 70. Katılımcıların yarısından fazlası haber merkezlerinde bir veri gazetecisine sahip olduklarını belirtirken, bu oran dijital yayın yapan medya kuruluşlarında yüzde 60’a yükseldi. 2.Grafik Bu konuda farklı ülkelerdeki kuruluşlar arasında hafif farklılıklar var. ABD’de ankete katılanların yüzde 46’sı haber merkezlerinde veri gazetecileri bulundurduklarını ifade ederken, diğer ülkelerde bu oran: İngiltere’de yüzde 52, Fransa’da yüzde 56, Almanya’da yüzde 52. Bunun yanı sıra ABD’li katılımcıların soruyu cevaplamama veya cevabı bilmediklerini söyleme oranı diğerlerine göre daha yüksekti. Veri Gazeteciliği Çalışmaları Nasıl Sınıflandırılıyor? Ankete katılanların yaklaşık üçte biri politika haberlerinin veri görselleştirme için en uygun konu olduğunu ifade etti, bunu finans, araştırmacı gazetecilik ve spor gibi alanlar takip etti. Katılımcıların yaklaşık yüzde 13’ü bu soruyu “hiçbiri” olarak yanıtladı. 3.Grafik Veri Gazetecileri Çalışmalarını 3 Ana Kategoride Sınıflandırıyor Katılımcılara çalışmalarını tanımlamalarını istedik. Bu sohbetlerden 3 ana tema ortaya çıktı: İlki veriyle zenginleşen haberler (örnek: NPR (ABD Ulusal Halk Radyosu)’ın Clinton ve Trump tartışmasını anbean “Fact-Check” yapması). Bunlar ilgili verilerle temel raporlamanın doğrulandığı geleneksel haberlerdir. İkincisi araştırmacı gazetecilik. Bu tip veri haberlerinde gazeteci, veri içinde saklı olan bilgiyi ortaya çıkarır. (örnek: The Globe and Mail’in “Asılsız” haberi). Bu tip haberlerin üretimi zaman alabilir veya veriden algoritma üretmekten sofistike veri görselleştirme çalışmalarına kadar birden çok beceriye dayalı olabilir. Üçüncüsü ise açıklamaya ihtiyaç duyan veriler.(örnek: “Almanya’da Sağ partileri seçen sadece Doğu değil” Berliner Morgenpost) Kamuya açık, daha iyi ve daha güçlü veri araçlarının artışıyla, gazeteciler veri karmaşıklığını azaltmak ve okuyuculara anlam sağlamak için sorumluluk alır. Bu tip çalışmalar okuyucuya büyük veri setlerinin inceleme imkanı da tanır, Propublica’nın Dollar for the Docs projesi gibi. Veriyle Zenginleşen Haberler Hakikat sonrası dönemde gazeteciler mevcut haberleri verileri kullanarak zenginleştiriyor, doğruluyor veya kanıt sunarak ve yeni bir bakış açısı sağlayarak temellendiriyor. Bu tür bir veri gazeteciliği bir habere temel oluşturmaz -haber veri olmadan da var olabilir- ama veriler haberciliği zenginleştirir ve güçlendirir. Haberi veya argümanı desteklemek için kullanılan anket ve ekonomik trend verileri buna örnek verilebilir. “Veri herhangi bir haberin beklenilen bir parçası, bu yorum, analiz veya verinin kendisi de olabilir. Örneğin: “Trump göreve başladı” haberi ve Trump’ın politikalarını gösteren 7 grafik (Ulusal, hibrit haber merkezi).” Araştırmacı Veri Gazeteciliği Büyük verilerin derinlemesine incelenmesi veri kullanılarak üretilen bir başka gazetecilik çalışmasıdır. Bu durumda veri gazetecisi, haberi bulmak için veri setlerini araştırır. Bu tür haberler genelde büyük veri setlerinde gömülü olduğu için, bu tip çalışmalar özel bir beceri seti gerektirir veya veri toplama, analiz, görselleştirme gibi bir takım becerilerin kombinasyonunu, veriyi ve onun potansiyel etkisini anlamayı gerektirir. Araştırmacı gazetecilik çalışmaları okuyucunun kendi başına keşfetmesi için verileri okuyucuya bütünüyle de sunabilir. Propublica’nın “Tedavi Takibi ( Treatment Tracker, 2014)” çalışmasında doktorların fatura kayıtlarına yer vermesi örnek verilebilir. Ayrıca yine Propublica’nın ilişkili “Top Billing: Meet the Docs Who Charge Medicare Top Dollar for Office Visits” haberinde okuyucuların verileri kendi başlarına keşfetmeleri için interaktif bir veri aracı kullanıldı. “Gazeteciler olarak rolümüz, insanların gizli kalmasını istedikleri bilgileri açığa çıkarmaya çalışmaktır. İnsanlar için bu karmaşık dünyayı anlamlandırmaya çalışarak...” (Uluslararası, Çevrim içi Haber Merkezi, ABD) Verileri Açıklayan Habercilik Son olarak, veri kullanılabilirliğinin artışı ve daha iyi veri araçları sayesinde açıklanması gereken veriler, veri gazeteciliğinin büyük bir itici gücünü oluşturur. Veri gazeteciliği verilere sahip olan ama onları açıklamakta başarısız olan güç sahipleri ile verileri anlamak ve erişmek isteyen ama yardıma ihtiyacı olan kamu arasında bir köprü ve kılavuz rolü görür. “Biz bu köprü olabiliriz”. (Simon Rogers, Google’ın Veri Bölümü) Eğer veriler belli bir konuda uzmanlığı olan kişiler tarafından açıklanıp bağlamlaştırılırsa, verilerin artan kullanılabilirliği insanlar için daha alakalı ve daha anlamlı hale gelir. Ayrıca, gerçekleri aydınlatmak için verilerin kullanılmasının, okuyucunun içerikle bağlantı kurmasına her zaman yardımcı olmadığı da belirtilmelidir. Bir istatistik ya da sayı göstermek, okuyucunun haberi tam olarak anlaması ve takdir etmesi için yardımcı olmayabilir (Rogers, 2013; Schwabish, 2016). Görüştüğümüz kişilerden birinin de belirttiği gibi, "Gazetecilik çalışmaları hala aynı: gazeteciler haberin arkasındaki hikayeyi saptamak için hala insanlarla etkileşime geçmek zorundalar.” Sadece veriler, bireyler hakkında hikayeler anlatmak için yeterli olmaz; duygusal hikaye ancak gazetecilerin toplum içine girdiği zaman bulunabilir. 2) ENGELLER VE SORUNLAR Zaman Baskısı Yukarıda bahsedilen haber tipleri her zaman olmasa da bazen haber merkezlerindeki zaman baskısından etkilenir. Katılımcıların neredeyse yarısı (%49) veri güdümlü bir haber üretiminin bir gün veya daha az vakit aldığını söylerken, yaklaşık yüzde 44’ü bunun bir hafta veya daha fazla sürebileceğini belirtti. Diğer yüzde 8’lik kesim ise veri güdümlü haber üretmediğini dile getirdi. Bu oranlar hafifte olsa ülkeye göre değişiyor. Katılımcıların çoğu veri güdümlü haberlerin dörtte birinin üretiminin birkaç saat veya bir gün sürdüğünü belirti. Anketi cevaplayanların üçte biri ile dörtte biri arasında kalan kesim ise bahsi geçen haberlerin üretiminin yaklaşık 1 hafta aldığını dile getirdi. Yüzde 10 ise bir projede bir kaç hafta zaman ayırdıklarını söyledi. Fransa’daki haber merkezlerinin biraz daha farklı oldukları ve hızlı bir zaman zarfında çalıştıklarını gözleniyor; veri güdümlü haberlerin yaklaşık üçte ikisi (%62) bir gün veya daha az bir sürede üretiliyor. Diğer ülkelerle karşılaştırıldığında bu oran ABD’de yüzde 41, Britanya’da yüzde 47 ve Almanya’da yüzde 48 4.Grafik Ayrıca zaman baskısı üretilen habere bağlı olarak değişiklik gösterir. Örneğin araştırmacı gazetecilik projeleri, verilerle zenginleştirilen haberlerden daha uzun zaman alabilir. Bu konuda zamanlama haber merkezinin özelliğine (TV veya Basılı yayın) ve günün diğer haberlerine göre değişiklik gösterir. Kuşkusuz bazı haberler kaynak ve zaman yatırımı yapılabilecek yeterli zamana ve örgütsel desteğe sahipler. New York Times’ın “Snow Fall: The Avalanche at Tunnel Creek” haberi buna bir örnek. Bu proje için 6 aydan uzun bir süre için tasarımcı, programcı ve gazetecilerden oluşan 20 kişilik ekip bir araya getirildi. Bununla birlikte son dakika haberleri ve hızlı değişen haberler hala gazeteciliğin özünü oluşturuyor. Dijital platformlar ve 24 saatlik haber akışının ortaya çıkışıyla birlikte, son dakika haberi şimdi tamamen farklı bir anlam kazandı. Ayrıca, okuyucuların hareket halinde, özellikle mobil cihazlarda, haberleri kontrol etmeleri (haber talepleri) gazetecilerin son dakika haberlerine yanıt verme biçimlerini de değiştiriyor. Verilerin hızlı, doğru bir şekilde edinilmesi, analiz edilmesi, görselleştirilmesi ve yayınlanması ihtiyacı ise veri odaklı haberlerini üretiminde zaman baskısı oluşturuyor. Verilerin Tutarsızlığı Gazeteciler, hangi veri setlerini kullandıkları konusunda seçicidirler. Resmi makamlardan gelen veriler çoğunlukla en çok aranan şeydir çünkü resmi bir kaynaktan gelir ve muhtemelen ek bir inanılırlık katmanı olarak görülür. Katılımcıların yarısından fazlası, kamuya açık veya bağımsız verilerin işlerinde "çok yararlı" olduğunu bildirdi. Federal hükümetler gibi güvenilir kaynaklardan gelen bağımsız veriler de daha değerli olabilir çünkü gazeteciler muhtemelen verilerin kalitesini incelemek için daha az zaman harcamak zorunda hissederler. Bununla birlikte, bu veri kaynaklarında dahi dikkatli bir kontrol ve kaynak temini gerektiği ve bunun olmamasının yanlış veya yanıltıcı raporlamaya neden olabileceğini belirtmek gerekir. Ayrıca, kamu yetkililerinden gelen veriler her zaman kullanılabilir değildir veya olsa bile, biçimlendirilmemiş veriler veya PDF'ler gibi zor kullanımlı formatlarda da mevcut olabilir. İşte, bulduğumuz, bir veri kümesinin güvenilirliğini belirlemek için kullanılan çeşitli öğelerin özeti: Coğrafi Analiz - daha ayrıntılı, daha iyi Belli Bir Zaman Dilimi - bahsedilen zaman dilimi içinde tutarlılık Atıf Sayısı ve Kim Tarafından Yapıldığı - veriyle ne kadar çok haber üretilirse o kadar iyi Satır ve Sütun Detayları - Ne kadar ayrıntı o kadar iyi Format : Excel, PDF vb. - Kolaylıkla manipüle edilen formatlar zaman kazandırır. Yazar Bilgileri - ad ve iletişim bilgilerini doğrulamak amacıyla yararlıdır. Diğer taraftan, özel şirketler (Google gibi) tarafından toplanan verilere bir ölçüde şüpheyle yaklaşılıyor. Katılımcılar, verilerin kâr amacı güdülerek bilinmeyen bir şekilde oynanmış olabileceğinden şüphe duyduklarını ifade ettiler ya da doğrulanamayacağı endişesini dile getirdiler. Beceri Eksikliği Kuruluşların veriye daha fazla yer vermeleri ve verileri daha etkin bir şekilde kullanmalarına belli bir ihtiyaç var. Katılımcıların % 83'ü, kuruluşlarının hikaye anlatımında daha fazla veri kullandığını, %84'ü ise kuruluşlarının veriyi daha etkin kullandıklarını görmek istiyor. Ancak, verilere erişmek, temizlemek ve analiz etmek için kullanılan teknik beceriler, verilerin kullanılmasında genel bir engel olmaya devam ediyor. Bir katılımcı bariyerin gerçekten kültürel olduğunu belirtti: "Tüm gazetecilerin verileri etkili bir şekilde analiz etmek için sayısal bilgisi yok: aykırı uç değerlere nasıl bakıyorsunuz? Neden orta ile ortalamaya (mean) karşı ortalamayı (average) kullanıyoruz? Çözüm, eğitim ve insanların kullanabileceği araçları sağlamaktır. "(Uluslararası Çevrim içi Haber Merkezi, ABD) Sorun, haber merkezleri ve medya kuruluşlarının gazetecileri eğitmekte ve veri gazetecilerini teşvik etmekte başarı elde edememeleri. Propublic’da geliştirici olarak çalışan Derek Willis bunun nedenini şöyle açıklıyor: “Çoğu haber merkezinde, yapı bir elbise askısı gibidir; çok sayıda muhabirin başında bulunan tek bir kişi. Çoğu diğer yapılar üç ila beş gazetecinin çalışmalarını denetleyebilecek ve çalışmalarını daha etkili bir şekilde desteklemek için yeterli zaman bırakacak üst düzey editörlere sahipler. " Willis, bu tür bir yapının, hem editörler hem de gazeteciler tarafından becerilere verilen değere rağmen, veri gazetecilerinin kariyeri için az bilinen yollarla sonuçlanacak şekilde, tanıtım fırsatlarını da sınırladığına dikkat çekiyor. Şu anda haber merkezleri, veri gazeteciliğini yönetmemekle beraber, veri gazetecileri veya dijital uzmanlardan ziyade kuruluştaki gazetecileri teşvik etme eğilimindeler. Ve ancak üst düzey deneyimli eller, bu alan için gerekli olan becerilerin gelişimini destekleyip geliştirebilir. Üst düzey liderlik eksikliği, veri gazeteciliğini genellikle daha az istikrarlı ve önemli personelin ayrılması durumunda daha zayıf hale getirir ve aynı zamanda veri gazeteciliğinin yaygınlaştırılması ya da anlaşılmasını zorlaştırır. ProPublica'nın Yardımcı Baş Editörü Scott Klein, “Gazeteciliğin 'zihniyetinin bu sorunu gidermek için verimsiz olabileceğine inanıyor, çünkü geleneksel bir editörün' verileri düzenleyebileceği 'ancak bunun tersini yapamayacağını savunuyor”. Görselleştirme Araçlarının Sınırlılığı Bir hikayeyi anlatmak için verileri kullanma ve görselleştirmek için araçlara sahip olmayı gerektirir. Anket sonuçları, veri görselleştirme araçlarının, haber merkezlerinin hızına ayak uyduramadığını, zaman baskısının yoğun olduğu ve becerilerin eşit olmadığı bu ortamın verilerin etkili bir şekilde kullanılmasını engellediğini göstermektedir. Birçok haber merkezi, özelleştirilebilir marka imkânı, güvenilirlik, lisans ücreti olmaması ve kurum içi eğitim verimliliği gibi nedenlerle kurum içi araçlara güveniyor. (Grafik 6). Toplam 426 katılımcıya haritalama araçları hakkında soru soruldu, örneklemin yaklaşık yüzde 13’ü çoğunlukla veya tamamen harici araçlar kullanıyor. Örneklemin beşte biri ise tamamen dahili yazılım ve grafik kullanırken, örneklemin diğer üçte ikisi hem dahili hem de harici araçlar kullanıyor. 5.Grafik Düşük Yatırım Getirisi Gazeteciler, araştırmacı gazeteciliğin özellikle okuyucu kitlesi için değerli olduklarına dair büyük bir güven duyduğunu belirtmekle birlikte, oluşturmaları gereken zamanın ve gerekli beceri setlerinin çok pahalı olabileceğini de belirttiler. Bu çalışmanın nitel bölümünden elde ettiğimiz bulgular daha az veri uzmanı bulunan daha küçük organizasyonlara kıyasla, veri gazetecilerinin özel ekipleri olan haber merkezleri için yatırım getirisinin daha net olduğunu ortaya koyuyor. Birçok katılımcı verinin uygun olup olmadığını anlamak için veri temizleme ve analizi süreçlerinin çok zaman aldığını dile getirdi. Ayrıca proje için taahhüt edilen zamanın veri bulma, indirme, temizleme, veri analizi ve görselleştirilmesi süreçlerinin kapsadığı, projeden projeye bu sürenin değişiklik gösterdiği, bu durumun yatırım getirisi için belirsizlik yarattığı belirtildi. Katılımcıların dörtte biri kötü, düşük ve yetersiz yatırım getirisinin haber merkezinde veri kullanımının önündeki önemli bir engel olduğunu bildirdi. 6.Grafik VII. Sonuçlar Birçok yönden, "veri gazeteciliği"nin somut bir tanımı belki de artık gerekli değil- hepimiz verilerle iç içeyiz ve haber kuruluşlarının raporlamalarında verileri kullanacağına dair açık ve net olmasa bile bir beklenti var. Veri görselleştirme moda sözcük haline geldi ve haber merkezlerinin haberin önemini pekiştirmek için verilerin önemini vurgulamasına da yardımcı oluyor. Gazetecinin rolü de değişiyor. Veri ile haber yapmak olağan ve beklenen bir pratik ancak verileri toplamak, analiz etmek ve görselleştirmek hala büyük oranda uzmanlaşmış bir beceri olarak görülüyor. Tüm haber merkezleri, özel bir veri gazetecisi veya veri gazeteciliği ekibi kurabilecek kaynaklara sahip değil, ancak çoğu kuruluş haberde daha fazla veri kullanmak için çeşitli yöntemler araştırmakta. Karşılaştığımız çeşitli organizasyon yapıları şöyle: • EKİPLİ BÜYÜK HABER MERKEZLERİ. Bu organizasyonların kurmuş oldukları ve organize ettikleri veri gazeteciliği ekipleri var. Örnekler: New York Times, The Guardian, Los Angeles Times Data Desk, De Zeit, ProPublica. • KÜÇÜK VEYA FARKLI EKİPLİ BÜYÜK HABER MERKEZİ. Bu organizasyonların veri görselleştirme ve gazetecilik ekipleri mevcut ve farklı alanlarda (web/basılı yayın gibi) çalışmalar yapıyorlar. Örnek: Washington Post'un Wonkblog'u. • VERİ ODAKLI HABER MERKEZLERİ. Bu gruplar, kendi bünyesinde görsel ve işitsel ekiplere sahip. Örnekler: 538 ve The New York Times'ın The Upshot’ı. • YAYIN MERKEZLERİNDEKİ KÜÇÜK VERİ EKİPLERİ. Bu kuruluşların grafik ekipleri var ancak gayet küçük bir veri ekibi. Herkesin birer web sitesi var ve bu veri ekibi bağımsız çalışıyor. Örnekler: CNN, ABC News, Univision News. • KÜÇÜK VERİ EKİBİ ANCAK ETKİN HABER MERKEZLERİ. Bu gruplar, geleneksel gazetecileri ve veri gazetecilerini bir araya getirme eğilimindedir. Gazeteciler genellikle daha fazla özerkliğe ve sitelere içerik yükleme kabiliyetine sahipler. Örnekler: Vox, Mother Jones, Mic • YALNIZ ÇALIŞANLAR.Bunlar, büyük bir veri ekibinin parçası olmayan ancak her boyuttaki kuruluşta çalışan veri gazetecileridir. Örnek: Mona Chalabi, The Guardian. Veri gazeteciliğinin geleceği, haber bültenlerinin sürdürülebilirliği, teknolojideki yenilik ve değer kazanma ve izleyicilere yeni bilgiler vermek için becerilerin gelişimi gibi çeşitli faktörlere bağlı olmakta. Bununla birlikte, şüphesiz: veri gazeteciliğinin "yeni" bir alan olduğu, sadece seçkin bir azınlığa ait olduğu günler artık sona erdi. Alandaki ilerleme veri gazetecileri ve onları destekleyen kişiler için benzersiz zorluklar ve fırsatlarla birlikte gelişti. Bu nedenle bu araştırmanın tartışma için bir temel oluşturmasını ve dünya genelindeki veri gazetecilerinin ihtiyaçlarını daha iyi karşılayacak bir eylem gücüne hizmet etmesini umuyoruz. VIII. Referanslar Anderson, C. W., Bell, E., & Shirky, C. (2012). Post-industrial journalism: Adapting to the present. New York: Tow Center for Digital Journalism. Appelgren, E., & Nygren, G. (2014). Data journalism in Sweden: Introducing new methods and genres of journalism into “old” organizations. Digital Journalism, 2(3), 394–405. Bradshaw, P. (2012). What is data journalism? In Gray, J., Bounegru, L., & Chambers, L. (Eds.), The data journalism handbook: How journalists can use data to improve the news (xx–xx). Sebastopol: O’Reilly. Cairo, A. (2017). Nerd journalism: How data and digital technology transformed news graphics (Unpublished doctoral dissertation). Universitat Oberta de Catalunya, Barcelona, Spain. Coddington, M. (2015). Clarifying journalism’s quantitative turn. Digital Journalism, 3(3), 331–348. De Maeyer, J., et al. (2015). Waiting for data journalism: A qualitative assessment of the anecdotal take-up of data journalism in Frenchspeaking Belgium. Digital Journalism, 3(3), 432–446. Diakopoulos, N. (2012). Cultivating the landscape of innovation in computational journalism. CUNY Graduate School of Journalism—TowKnight Center for Entrepreneurial Journalism. Dick, M. (2014). Interactive infographics and news values. Digital Journalism, 2(4), 490–506. Fink, K., & Anderson, C. W. (2015). Data journalism in the United States: Beyond the “usual suspects.” Journalism Studies, 16(4), 467–481. Gray, J., Bounegru, L., & Chambers, L. (Eds.) (2012). The data journalism handbook: How journalists can use data to improve the news. Sebastopol: O’Reilly. Hamilton, J. T., & Turner, F. (2009). Accountability through algorithm: Developing the field of computational journalism. Developing the Field of Computational Journalism. Retrieved from http://web.stanford. edu/~fturner/Hamilton%20Turner%20Acc%20by%20Alg%20Final.pdf Howard, A. (2014). The art and science of data-driven journalism. New York: Tow Center for Digital Journalism. Retrieved from http://towcenter. org/research/the-art-and-science-of-data-driven-journalism/. Karlsen, J., & Stavelin, E. (2014). Computational journalism in Norwegian newsrooms. Journalism Practice, 8(1), 34–48. Meyer, P. (2002). Precision journalism: A reporter’s introduction to social science methods. Lanham: Rowman & Littlefield Publishers Inc. Nawi, D. E. (2001, April 8). SOAPBOX; “I know it when I see it.” New York Times. Retrieved from http://www.nytimes.com/2001/04/08/nyregion/ soapbox-i-know-it-when-i-see-it.html?mcubz=0. Parasie, S., & Dagiral, E. (2013). Data-driven journalism and the public good: “Computer-assisted-reporters” and “programmer-journalists” in Chicago. New Media & Society, 15(6), 853–871. Petre, C. (2013, October 30). A quantitative turn in journalism? Web blog post, Tow Center for Digital Journalism. Retrieved from http://towcenter. org/a-quantitative-turn-in-journalism/. Rogers, S. (2013). Facts are sacred: The power of data. London: Faber & Faber. Royal, C. (2010). The journalist as programmer: A case study of The New York Times Interactive News Technology Department. International Symposium on Online Journalism, The University of Texas at Austin. Schwabish, Jonathan. (2016). Better Presentations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks. New York: Columbia University Press. Smit, G., de Haan, Y., & Buijs, L. (2014). Visualizing news: Make it work. Digital Journalism, 2(3), 344–354. Stray, J. (2011). A computational journalism reading list. Retrieved from http://jonathanstray.com/a-computational-journalism-reading-list.