Но что отличает это от других форм журналистики, которые используют базы данных или компьютеры? Как – и до какой степени – журналистика данных отличается от других форм журналистики прошлого?

Использование данных для улучшения репортажей и предоставления структурированной (если не машиночитаемой) информации общественности имеет долгую историю. Возможно, наиболее непосредственное отношение к тому, что мы сейчас называем журналистикой данных, имеет «компьютерная журналистика» (computer–assisted reporting – CAR), которая была первым организованным, систематическим подходом к использованию компьютеров для сбора и анализа данных для улучшения новостей.

CAR впервые была использована в 1952 году CBS для предсказания результатов президентских выборов. С 1960–х годов журналисты (в основном, занимавшиеся расследовательской журналистикой, и в основном из США) стремятся независимым образом контролировать власть путем анализа баз данных по информации из открытых источников научными методами. В рамках этого подхода, также известного как «журналистика общественного служения», сторонники этой журналистской техники, реализуемой при помощи компьютера, стремились выявлять тенденции, развенчивать общеизвестные истины или заблуждения и раскрывать данные о всяческих несправедливостях, творимых государственными властями или частными корпорациями. Например, Филип Мейер (Philip Meyer) пытался развенчать общепринятую трактовку беспорядков 1967 года в Детройте – чтобы показать, что в них участвовали не только малообразованные южане. Сюжеты Билла Дедмена (Bill Dedman) из серии «Цвет денег» в 1980–е годы раскрывали информацию о систематических расовых предрассудках в кредитной политике ведущих финансовых институтов. В своей работе «Что пошло не так» Стив Дойг стремился проанализировать ущерб от урагана «Эндрю» в начале 1990–х годов, чтобы понять, в какой степени на силу этого ущерба оказали влияние недостатки в области политики и практики городского развития. Репортажи на основе данных стали ценной общественной работой и позволили журналистам завоевать известные награды.

В начале 1970–х был придуман термин «прецизионная журналистика», чтобы описать этот новый тип сбора новостей: «применение социальных и поведенческих научно–исследовательских методов к журналистской практике». Прецизионная журналистика, как предполагалось, должна была использоваться в ведущих медийных организациях профессионалами в области журналистики и общественных наук. Этот термин родился в ответ на другой термин, «новый журнализм» или «новая журналистика» — форма журналистики, при которой к созданию репортажей применялась литературно–художественная техника. Мейер предполагает, что научная техника сбора данных и анализ – это именно то, что нужно журналистике, чтобы осуществлять свой поиск объективности и правды, а вовсе не литературные приемы.

Прецизионную журналистику можно понять как реакцию на некоторые из часто упоминаемых слабостей и недостатков журналистики: зависимость от пресс–релизов (позднее ее стали называть «чурналистикой»), предвзятость и предубеждение по отношению к авторитетным источникам, и так далее. По мнению Мейера, все это вытекает из недостатка информационной научной техники и научных методов, таких как опросы, документы публичного характера, общественные архивы, информация из открытых источников. В 1960–х годах практиковалось, чтобы прецизионная журналистика представляла маргинальные группы и связанные с ними сюжеты. По словам Мейера:

«Прецизионная журналистика была способом расширить набор инструментов репортера, чтобы освещать темы, которые ранее были недоступны, или лишь псевдодоступны, в зависимости от степени журналистской въедливости и тщательности журналиста. Она была особенно полезной, когда надо было заставить услышать голос меньшинства и групп диссидентов, которые боролись за представительство».

Влиятельная статья, опубликованная в 1980–е годы об отношениях между журналистикой и социальными, общественными науками, перекликается с нынешними дискуссиями вокруг журналистики данных. Авторы, два американских профессора в области журналистики, предполагают, что в 1970–е и 1980–е годы общественное понимание того, что такое новости, расширяется, и начинает представлять собой уже не узкую концепцию «новостных событий», а «создание ситуационных репортажей», или информирование о социальных тенденциях, тенденциях общественного развития. Используя базы данных по, например, переписи или какому–то исследованию, журналисты могут «выйти за рамки создания репортажей по конкретным, изолированными событиям, и начать предлагать контекст, который будет придавать этим событиям смысл и значение».

Как и следовало ожидать, практика использования данных для улучшения репортажей берет свое начало еще из тех времен, когда вокруг нас просто появились «данные». Как отмечает Саймон Роджерс, первым примером журналистики данных в Guardian был материал еще 1821 года. Это список школ Манчестера с указанием числа школьников, которые их посещали, и затрат на школу. По данным Роджерса, это дало возможность впервые показать реальное количество учеников, получающих бесплатное образование, и это число было гораздо выше, чем демонстрировали официальные данные.

Рис 11. Журналистика данных в Guardian в 1821 году (The Guardian)

Еще один ранний пример в Европе – это Флоренс Найтингейл и ее ключевое исследование «Смертность в британской армии» (‘Mortality of the British Army’), опубликованное в 1858 году. В своем отчете перед парламентом она использовала графики, чтобы выступить за улучшения в системе здравоохранения в британской армии. Самыми известными являются ее круговые секторные диаграммы, каждая из которых представляла собой информацию о смертях за месяц, и эти диаграммы ярко показали, что подавляющее большинство смертельных случаев было связано с предотвратимыми заболеваниями, а не с вражескими пулями.

Рис 12. Смертность в британской армии – от Флоренс Найтингейл (Florence Nightingale) (Изображение с Википедии)

В настоящее время вокруг термина «журналистика данных» идут по всему миру споры о «преемственности и изменениях», а также о ее связи с этими предшествующими журналистскими практиками, в которых задействуется вычислительная техника для анализа наборов данных.

Некоторые считают, что есть разница между CAR и журналистикой данных. Они говорят, что CAR – это техника для сбора и анализа данных как способ усовершенствования и повышения качества журналистики (как правило, расследовательской), в то время как журналистика данных обращает внимание на способ, которым эти данные укладываются в общий журналистский рабочий процесс. В этом смысле журналистика данных уделяет столько же – если не больше – внимания самим данным, вместо того, чтобы использовать данные просто как средство для обнаружения или совершенствования сюжетов. Отсюда получаем, что Guardian Datablog или Texas Tribune публикуют наборы данных вместе с сюжетами, или даже просто наборы данных сами по себе, чтобы люди их исследовали и анализировали.

Еще одним отличием является то, что в прошлом журналисты, занимавшиеся расследовательской журналистикой, страдали бы от скудности информации по тому вопросу, на который они пытались ответить, или по той проблеме, о которой они собирались бы писать. И хотя это и сейчас, конечно, имеет место быть, тем не менее, в наличии имеется также подавляющее изобилие информации, с которой журналисты не обязательно знают что делать. Они не знают, как извлечь пользу из данных. Свежим примером является «Объединенная онлайн–информационная система» (Combined Online Information System), крупнейшая в Великобритании база данных, составленная из информации по расходам – создания которой так долго требовали сторонники прозрачности, но которая при этом озадачила и поставила в тупик многих журналистов после своего выхода. Как недавно написал мне Филип Мейер, «пока информации было мало, большая часть наших усилий была направлена на то, чтобы разыскать и собрать ее. Сейчас, когда информации в изобилии, более важна ее обработка».