– Масштабирование оси Y. Обычно ось Y начинает свои значения от нуля, но если сдвинуть минимальную отметку на другое число, то с визуальной точки зрения можно получить совершенно отличный от действительного график;
– Кумулятивные графики. В кумулятивных графиках показатели суммируются, что визуально показывает читателю или зрителю беспрерывный прогресс, когда реальное положение дел может в корне отличаться от этого. Подобное нельзя назвать враньем, но и правдой это тоже не является.
– Круговые диаграммы. Обычно значение круговой диаграммы равно 100 %, но стоит изменить это значение в большую сторону, как результаты исследования становятся в корне иными. Конечно, многие могут заметить, что при сложении всех процентных показателей получается больше 100 %, поэтому подобные «хитрые» диаграммы чаще используют на телевидении, где у зрителя нет времени заниматься сложением.
– Перевернутая ось ординат. Наверное, это самый бесчестный способ представить данные. Если перевернуть ось ординат, то результаты исследования становятся фактически диаметрально противоположными, что может быть на руку, если данные порочили что-то или кого-то [13].
Работа с базами данных подразумевает совершенно определенный набор навыков, умений и знаний. Поскольку дата-журналистика – сравнительно молодое направление, полное образование только по этому направлению фактически невозможно. На данный момент некоторые вузы предлагают магистерские программы по направленности «Журналистика данных». В России подобную программу обучения предлагает Высшая школа экономики. Также существуют различные курсы, конференции и даже есть учебники, которые можно изучать самостоятельно. Например, пособие по дата-журналистике Data Journalism Manual, созданное Евой Константарас. Проблема профессионального образование в дата-журналистике состоит даже не в малом количестве образовательных программ, а в том, что у такого нового направления очень мало тех, кто может обучить других.
Учить других журналистике данных идут аналитические журналисты или теоретики журналистики, изучающие медиа. Благодаря конвергенции в различных сферах журналистики эти люди вполне могут быть экспертами в вопросах изучения дата-журналистики.
По мнению авторов учебного пособия «Мультимедийная журналистика», одной из мировых тенденций является появление новых профессий, которые связаны с коммуникациями, креативностью, со способностью визуализировать и презентовать, с эмоциональным интеллектом и навыками критического мышления, анализа и синтеза информации и способностью принимать комплексные решения [2].
Среду, в которой придется работать нынешним выпускникам вузов, один из теоретиков цифровой среды – Л. Манович – называет «новой средой». Он выделяет ее следующие характерные черты [12]:
– «числовое представление». Среду можно описать математически, а также «спрограммировать» ее;
– модульность. Мультимедийный проект может состоять из отдельных самостоятельных частей, которые можно изменять без вреда проекту в целом;
– автоматизация. На данном этапе автоматизируются трудоемкие процессы;
– изменчивость. Возможность модифицировать программы;
– транскодируемость. Перевод одного формата в другой.
Все это показывает, что появление дата-журналистики – это логичное развитие журналистики, к которому привела повсеместная оцифровка и дигитализация данных.
Изучение узких технологических или тематических сегментов журналистики не соотносится с концепцией «универсального журналиста». Многие специалисты считают, что, например, та же инфографика в концепцию универсального журналиста (и, соответственно, перечень его базовых умений) не входит: «Для этого нужен совершенно особый мозг. В тех же “РИА Новостях” над схемами, графиками и визуализациями происшествий с 2010 г. трудился отдел из двух десятков человек. Инфографика – вид контента, где халтура недопустима, а низкое качество видно невооруженным взглядом» [1].
Некоторые исследователи сходятся на том, что знания и умения не делают «универсального солдата» журналистом, журналистом его делает понимание целей и задач материала, а также непременное следование профессиональной этике.
По сути, журналистика данных вернула журналисту в Интернете давно утерянную цель работы. С развитием различных платформ для коммуникации цель журналиста как передатчика информации была потеряна, потому что сейчас информация распространяется молниеносно на огромную аудиторию без чьей-либо помощи. Теперь необходим толкователь – тот, кто объяснит, что такое хорошо, а что такое плохо. Но не только объяснит, но и докажет с помощью аргументов, почему это именно так, а не иначе.
Дата-журналистика хоть и подразумевает определенный набор навыков и владение инструментарием, который не предусмотрен обычными журналистскими программами в вузах, но этого всего недостаточно для создания самостоятельного курса по журналистике данных, как минимум для студентов бакалавриата.