Vai strukturētā žurnālistika ir gudrāka žurnālistika?

2015. gada 3. September • Jaunākie raksti, Jaunie mediji • by

struktureta_zurnalistikaKā lielas ziņu aģentūras ārzemju ziņu korespondents es zinu, cik svarīgi ir uzlabot informācijas un ziņu plūsmu uz klientu redakcijām. Šis uzdevums kļūst par arvien lielāku izaicinājumu, ņemot vērā, ka sociālie mediji (īpaši, Twitter) un interneta mediji ziņas piegādā ātrāk un bieži vien tiem uzticas vairāk nekā tradicionālajiem ziņu sniedzējiem.

Lai ziņu aģentūra saglabātu savu būtību, un pat veicinātu revolūciju žurnālistikā, es ticu, ka tai ir jāliek lietā tā saucamais strukturētās žurnālistikas koncepts.

Strukturētā žurnālistika ir jauns veids, kā organizēt, saistīt, indeksēt un iegūt informāciju, kas ir noderīga žurnālistiem un viņu auditorijām.

Google pielieto strukturēto datu pieeju un saistīto datu pieeju, lai liktu automātikai saprast saistību starp dažādām informācijas vienībām. Tas ir pirmais solis ceļā uz ātrāku globālo zināšanu tīklu, un tas, visdrīzāk, bruģē ceļu uz pasauli, kurā nākotnē mākslīgais intelekts spēs atbildēt uz sarežģītiem jautājumiem un nosūtīt būtisku informāciju vēl pirms mēs to būsim palūguši.

Labi strukturēta žurnālistika koncentrējas uz jebkuras datu vienības klasificēšanu, uz to, ka ikviens avots, ko žurnālists izmanto materiāla sagatavošanai, ir pieejams sabiedrībai. Tas ietver norādes uz informācijas izcelsmi, relatīvo šī avota vērtību un konkrētās ziņas saistību ar citu pieejamo saturu. Izmantojot strukturētās žurnālistikas pieeju, ikviens citāts, kas iekļauts rakstā, automātiski tiek salinkots ar personu, kas to ir teikusi. Arī tādas norādes uz datumu kā “šajā ceturtdienā” tiek saglabātas standartizētā formātā, lai arī daudz vēlāk šī informācija būtu noderīga lasītājiem un būtu tehniski izmantojama. Tādējādi “šajā ceturtdienā” vietā tā tiks saglabāts konkrētais datums, piemēram, ceturtdien, 2015.gada 27.augustā.

Ikviens ziņojums vai pētījums, kas ir pieminēts vai citēts, ir ar aktīvu linku, datu kopas ir salinkotas ar konkrētiem skaitļiem vai grafikiem rakstā, arī citas piezīmes un atsauksmes ir piefiksētas un ar tām notiek dalīšanās.

Tomēr šī pieeja ir vēl kas vairāk. Tās rezultātā datori būs spējīgi piekļūt šiem datiem un spēs piešķirt tiem jēgu.

Saistīto datu (Linked Data) koncepts un tādu rīku radīšana, kas spēj noteikt ikvienas informācijas vienības vai metadatu (csv, ģeolokācija, sociālā ietekme u.c.) saistību ar plašāku kontekstu var palīdzēt pārdefinēt žurnālistiku.

Stāsts var automātiski tikt salinkots ar citiem rakstiem, ja tiem ir kopīgi elementi (iespējams, kas vairāk kā tikai atslēgvārdi vai citas vienkāršas taksonomijas). Tas izveidotu ārkārtīgi noderīgu zināšanu apjomu, ko tehnikai būtu viegli interpretēti, bet cilvēkiem vadīt.

Šajā virzienā vērsta attīstība varētu būt noderīga arī, lai, piemēram, pāris sekundēs varētu radīt vizualizācijas, varētu automatizēt faktu pārbaudes procesu, varētu paredzēt, kuri raksti auditorijai ir noderīgāki, analizēt auditoriju, veicināt pētniecisko žurnālistiku un, iespējams, pat ne pārāk tālā nākotnē ļaut robotiem rakstīt rakstus, atbrīvojot žurnālistus no lielākās daļas garlaicīgo darba procesu veikšanas.

Iztēlojies žurnālistu, kas raksta savu stāstu satura vadības sistēmā, kas ir savienota ar ziņu aģentūras datubāzi. Rakstīšanas gaitā aģentūras datubāze nāktu klajā ar ieteikumiem, kurus datus būtu vērts pārbaudīt. Parādītos arī sociālo mediju komentāri, kas ir par raksta tēmu. Iespējams, notiktu automātiska faktu pārbaude, piemēram, par jaunākajiem bezdarba rādītājiem. Šie mērķi var tikt sasniegti, īstenojot divas sinhronas fāzes:

Strukturējot datus:

Ziņu saturam nevajadzētu būt kā necaurredzamai ķieģeļu sienai. Ar teksta laukumiem, kas papildināti ar attēliem, video vai hipersaitēm vien nepietiek. Pagājušajā mēnesī BBC News Lab pirmajā Strukturētās žurnālistikas manifestā apkopoja šo ideju pāris vārdos: “Ir radīts ļoti daudz zināšanu žurnālistikas “vākšanas un izvērtēšanas” fāzē, ko lielākā daļa izdevniecību sistēmu neņem vērā.”

Tieši tāpēc ir nepieciešams pašreizējo ziņu sienu sadalīt pa gabaliņiem, pa ķieģelīšies: teksts, vārdi, organizācijas, pdf avoti, datu kopas, atsauces, un tad tās jānoglabā un jāklasificē, radot dziļākas ziņas. Satura radīšanai ir būtiski pielietot akadēmisko loģiku un 5 stars of Open Data pieeju.

Linkojot datus:

Sasaistīto datu koncepts un semantiskais tīkls var piedāvāt jaunu veidu, kā saistīt milzīgo informāciju, ko ir izsijājušas, lietojušas, pārbaudījušas un saražojušas ziņu aģentūras. Žurnālisti labāk kā jebkurš cits var noteikt attiecības starp šiem dažādajiem ķieģelīšiem un informācijas vienībām.  Radot detalizētu, daudzslāņainu informācijas karti ziņu aģentūru datu bāzes kļūs vērtīgākas, pielietojamākas un noderīgākas ne tikai medijiem, bet arī lielajām korporācijām, neatkarīgajām aģentūrām, valdībām un pētniekiem.

 

Atsauce: Regam Čuā (Reg Chua) no Thomson Reuters ir blogs ar lielisku saturu un avotiem par strukturēto žurnālistiku.  

 Foto kredīts: Zoubin Grahramani Flickr Creative Commons

Print Friendly, PDF & Email

Atslēgvārdi:, , , , , , , , ,

Send this to friend