• {title}

Những điều cần biết trong báo chí dữ liệu

Thế giới chuyển động rất nhanh và tin tức cũng vậy. Vì thế khi bạn kết hợp giữa làm báo với mảng chuyển động nhanh nhất đó là công nghệ, thì mọi thứ càng thay đổi nhanh hơn.

Báo chí dữ liệu đã có một chặng đường phát triển thời gian qua. Và hình thức này chưa bao giờ quan trọng đến thế. Vào thời điểm mà ý niệm về thật giả đang bị hoài nghi và tranh cãi hàng ngày, báo chí dữ liệu có thể cung cấp chỉ dẫn cho những nhận thức sai lệch bởi vòng quay tin tức hàng ngày.

Đến nay, báo chí dữ liệu có thể được nhìn nhận bằng một vài đặc điểm chính.

Vẫn chưa được coi trọng

Hàng năm, nhóm sinh viên báo chí dữ liệu đều hỏi tôi rằng tôi có nghĩ rằng báo chí dữ liệu chưa được coi trọng. Câu trả lời của tôi là đúng.

Không có mảng báo chí nào khác có mức tiêu chuẩn nhận người thấp như vậy. Có rất nhiều công cụ để tạo bản đồ, sắp xếp dữ liệu, và lập biểu đồ. Datawrapper, OpenRefine, Carto..., có những công cụ đa năng, và tất cả đều miễn phí hoặc giá rất rẻ. Hơn nữa, báo chí dữ liệu cũng không hề có sự hỗ trợ.

Trong rất nhiều tòa soạn hiện nay, người làm báo dữ liệu thường đơn lẻ, không có sự tương hỗ, không có định hình nghề nghiệp nhưng vẫn làm ra sản phẩm mang tính sáng kiến hàng ngày. Căng sức và suy nghĩ thật nhanh là cách mà báo chí dữ liệu đang phải vận hành trong những môi trường đó.

Đúng vậy, một ai đó bất kỳ đều có thể làm công việc này, nhưng điều đó không có nghĩa là mọi người đều có thể. Một câu chuyện không được kể một cách hấp dẫn thì vẫn sẽ tệ thôi.

Nhưng dù sao bạn không cần phải là một phần của tòa soạn lớn để trở thành người làm báo dữ liệu chất lượng.

Không cần phải biết code

Trạng thái mở ở mảng này giúp bạn không cần phải là lập trình viên để tạo ra sản phẩm báo chí chất lượng. Tất nhiên, sản phẩm tuyệt vời nhất vẫn sẽ là sự kết hợp giữa kỹ năng code và kỹ năng kể câu chuyện.

Nhưng vẫn có những cách đi khác: như Flourish được phát triển bởi Kiln (công cụ mà Google News Lab mở cho các tòa soạn), cho phép bạn sử dụng lại các đồ họa theo cách từng là không thể với người “ngoại đạo” code. Công cụ này giúp người biên tập dữ liệu và người thiết kế chia sẻ ý tưởng với người không biết code.

Điều hay của báo chí dữ liệu là dù một vài cấp độ lập trình cuối cùng cũng khó tránh khỏi, bạn có thể nhúng tay vào nhiều hay ít tùy ý. Nhưng đó là chuyện cần thiết, và nếu bạn muốn đạt đến mức độ nào, bạn sẽ tự làm đến mức độ đó. Một ví dụ tiêu biểu là John Burn-Murdoch bên tờ Financial Times, một nhà báo dữ liệu tự học để trở thành nhà báo đồ họa qua code và thiết kế.

Làm việc với dữ liệu lớn trong một “khoảng đất” rộng lớn

Trước nay dữ liệu nói cho chúng ta về tầm cỡ của nền kinh tế, hay về kết cấu dân cư của quốc gia.

Nhưng nay chúng ta có những nguồn dữ liệu mới kể còn nhiều chuyện hơn: như trạng thái tư duy toàn cầu - quan điểm của hàng triệu người giờ có thể được thấy theo thời gian thực.

Đội ngũ của tôi đang tìm hiểu về một công cụ cung cấp một bộ dữ liệu chuyên sâu, đó là Google Trends. Chúng tôi chỉ có dữ liệu thời gian thực trong 2 năm vừa qua và mảng nghiên cứu dữ liệu tìm kiếm này còn tương đối mới mẻ, cũng có nghĩa là chúng tôi đang tìm thêm những cách mới để hiểu dữ liệu đó.

Trung tâm Pew Research Center thì mới đây cũng tiến hành nghiên cứu chi tiết về xu hướng tìm kiếm trong câu chuyện ô nhiễm nguồn nước ở thành phố Flint (bang Michigan).

Và bao giờ dữ liệu cũng chồng chất lên. Càng nhiều dữ liệu càng sinh ra nhu cầu dữ liệu lớn hơn để giải mã chúng.

Kết quả bầu cử Tổng thống Mỹ năm 2016 không phải lời khai tử báo chí dữ liệu

Ngày 9/11/2016, sau khi có kết quả bầu cử Tổng thống Mỹ, người ta thi nhau tuyên bố báo chí dữ liệu đã chết.

Tôi thì không đồng ý. Mà ngược lại, cuộc bầu cử và những diễn biến sau đó khiến báo chí dữ liệu trở nên quan trọng hơn.

Trước hết, đưa tin dự báo và báo chí dữ liệu không phải lúc nào cũng là một. Chỉ vì cả hai đều khai thác số liệu, điều đó không làm hai điều đó giống nhau. Cuộc bầu cử giống như lỗ đen tiêu thụ hết nguồn dữ liệu trong bất kỳ cơ quan nào đưa tin về sự kiện. Và trong năm 2016, nỗ lực tập trung vào dự báo kết quả.

Nhưng dù mọi sự chú ý đều dồn vào đó, vẫn còn rất nhiều sản phẩm báo chí dữ liệu khác đã sử dụng số liệu để kể câu chuyện theo cách khác đi. Những dự án như Electionland hay sản phẩm của những phóng viên đầy nhiệt huyết như Philip Bump của tờ Washingtion Post cho thấy có nhiều điều trong báo chí dữ liệu hơn là chỉ dự đoán kết quả.

Vẫn là về độ mở

Báo chí dữ liệu thành công vẫn là chuyện về mở và minh bạch, và giờ có nhiều ví dụ điển hình để kể câu chuyện đó. Tờ La Nacion ở Argentina là một hình mẫu về báo chí dữ liệu mở và năm nay đã thắng giải thưởng vì cách làm mở bộ dữ liệu công trong một đất nước không có luật tự do tiếp cận thông tin và với một lịch sử dài hạn chế truyền thông tiếp cận thông tin chính phủ.

Excesses Unpunished, loạt điều tra của tổ chức hội báo chí mang tên Convoca ở Peru, đã khai phá dữ liệu công để giúp độc giả hiểu hơn về ngành công nghiệp mỏ của đất nước. Tổ chức India Spend thì tạo dự án #breathe dựa vào hệ thống cảm biến để đo mức độ ô nhiễm không khí.

Nhìn chung thường báo chí dữ liệu sẽ hé lộ được nhiều điều trong những môi trường không khuyến khích minh bạch.