Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования

«Национальный исследовательский университет
«Высшая школа экономики»»

Факультет коммуникаций, медиа и дизайна

Выпускная квалификационная работа

по направлению подготовки - Журналистика

Данные как инструмент цифрового мультимедийного сторителлинга

(на примере проекта «Климатический хаб. Последняя капля»)

Беденко Дарья Романовна

студента группы МЖД181 образовательной программы магистратуры

«Журналистика данных»

Рецензент - Бодрунова Светлана Сергеевна

Д-р полит.наук, профессор Высшей школы

Журналистики и массовых коммуникаций

Руководитель - Баранова Анна Петровна

Креативный продюсер дирекции инновационных проектов RT

Москва 2020

Оглавление

• Введение
• Глава 1. Работа с данными для создания мультимедийной истории
• 1.1 Теоретические аспекты цифрового сторителлинга
• 1.2 Данные как база для цифрового сторителлинга
• 1.3 Возможности и ограничения цифрового сторителлинга при работе с данными
• 1.4 Анализ сторителлинга, основанного на данных, в современных медиа
• Глава 2. «Последняя капля» как история, основанная на данных
• 2.1 Синопсис и структура проекта
• 2.2 Инструменты сторителлинга, задействованные в проекте
• 2.3 Работа с данными в контексте проекта
• 2.4 Перспективы развития проекта
• Заключение
• Список использованной литературы и источников
• Электронные ресурсы
• Приложение №1
• Введение
• Современный мир и развитие новых технологий меняют уклад жизни человека во всех сферах: не только в бытовой, но и в профессиональной. Так, меняется и профессия журналиста, учитывая, что появляются новые способы работы с информацией и обработки данных. Тем не менее, сторителлинг был и остается одним из древнейших и самых эффективных инструментов интерпретации данных. Несмотря на новизну журналистики данных как дисциплины и ответвления традиционной журналистики, в ее основе неизменно лежит стремление рассказать некоторую историю. Искусство рассказывания историй - или «сторителлинг» - стало известно человечеству задолго до появления как данных, так и самой журналистики как оформленной сферы человеческой профессиональной и научной занятости. При этом искусство «рассказывания историй» уже активно используется как полезный инструмент в PR, маркетинге, менеджменте и многих других сферах, однако то, как его можно использовать в журналистике данных (а это направление новое само по себе), еще до конца не исследовано.
• Тема выпускной квалификационной работы - данные как инструмент цифрового мультимедийного сторителлинга.
• Объект исследования - дата-сторителлинг и его особенности в современной цифровой мультимедийной среде.
• Предмет исследования - инструменты сторителлинга и работы с данными в проекте «Климатический хаб. Последняя капля» (далее: «Последняя капля»), который разрабатывается нами в сотрудничестве с Greenpeace Russia и является примером трансмедийного сторителлинга.
• Гипотезой данного исследования станет предположение, что данные являются одним из эффективных инструментов современного сторителлинга, которые можно активно применять при создании журналистских историй и креативных проектов, основываясь на традиционных законах сторителлинга и методах и инструментах дата-журналистики.
• Степень научной разработанности темы невелика в первую очередь по причине новизны журналистики данных как специальности. Однако взятая нами научная область позволяет обратиться к источникам, раскрывающим аспекты традиционного сторителлинга, журналистики и работы с медиа, и применить полученные знания к области работы с данными.
• Теоретической базой для исследования станут учебники по сторителлингу и драматургии (А.Митта, К.Симмонс, Дж.Кэмпбелл и др.) и книги по журналистике данных и работе с данными (Родригес М., Кнафлик К. и др.). Также используем некоторые источники по sustainability - то есть, науке об осознанном потреблении - так как дипломный проект «Климатический хаб. Последняя капля» создан по этой теме: Carbon Footprint Handbook, исследование Дэниела Паргмана «Homo Colossus» и другие научные публикации таких авторов, как Мидоус, Венард и Линауивер. В рамках изучения именно использования сторителлинга в работе с данными была написана курсовая работа «Сторителлинг как инструмент интерпретации данных: возможности, перспективы, ограничения» - это исследование будет использовано в данной работе, а полученные результаты применены в работе над прикладной частью.
• Эмпирической базой исследования является проект углеродного калькулятора «Климатический хаб. Последняя капля», созданный в рамках работы над исследованием, а также все собранные при его разработке данные: результаты опроса по углеродному следу, коэффициенты для подсчета углеродного следа, взятые из таких источников, как Мосэнерго, Департамент Москвы по природопользованию, Greenpeace и др. Помимо этого, обращаемся к публикациям в СМИ, таких как BBC, и выступлениям экоактивистов, таких как Грета Тунберг. Также эмпирической базой для исследования являются истории, основанные на данных, разработанные различными современными медиа: RT, New York Times и другие.
• Целью настоящего исследования является рассмотреть данные как один из инструментов создания работающей цифровой истории, выявить особенности работы с ними в процессе создания цифрового продукта, проанализировав как творческие законы сторителлинга, так и основы интерпретации данных.
• Для достижения цели намечены следующие задачи:

1) Изучить теоретические источники, посвященные основам сторителлинга, драматургии, журналистики и дата-журналистики;

2) Проанализировать примеры историй, основанных на данных, в современных медиа;

3) Разработать собственную цифровую историю, основанную на данных, в рамках проекта «Климатический хаб. Последняя капля» и проанализировать использованные инструменты;

4) Систематизировать полученный опыт, рассмотрев аспекты сторителлинга, интерпретации данных и продюсирования истории

Для выполнения задач мы обращаемся к таким методам, как исторический анализ явления, анализ структуры, анализ функций и классификация.

Новизна исследования заключается в том, что это фактически одна из первых работ, в которой исследуются и анализируются особенности работы с данными в контексте мультимедийного сторителлинга.

Исследование актуально, так как журналистика данных является инновационным направлением, а цифровой сторителлинг рассматривается как один из эффективных инструментов для реализации дата-журналистских проектов.

Глава 1. Работа с данными для создания мультимедийной истории

1.1 Теоретические аспекты цифрового сторителлинга

Для правильной работы с материалами исследования очертим терминологию. Что такое сторителлинг? Если обратиться к переводу, то буквально это означает «рассказывание историй».

Главным принципом сторителлинга является то, что слушателю нужно понять суть рассказа. Для этого ему нужно активизировать правое полушарие - это именно та часть головного мозга, которая обрабатывает информацию, выраженную в образах или символах. Результат прослушивания подобных историй заключается в том, что человеческое подсознание получит некоторый опыт, о котором шла речь в рассказе (притче, мифе, истории и т.п.). Таким образом, сторителлинг - это выдающийся инструмент для работы с бессознательным. Одним из первых этот факт на вооружение взял Дэвид Армстронг, руководитель крупной американской корпорации Armstrong International. Он использовал приемы сторителлинга во время обучения новичков, чтобы быстро ввести их в курс дела и мотивировать. «Подробные рассказы о прошлых действиях руководства, взаимодействии сотрудников или о каких-то событиях, которые обычно передаются в организации неофициально», - так звучит классическое определение корпоративного сторителлинга у Армстронга. [7]

Джером Брунер, американский психолог, считает, что человеку присущи два диаметрально противоположных типа мышления: парадигматическое (связанное с абстрактными идеями и концепциями, логикой и расчетами) и повествовательное.[6] Второй тип мышления развивается раньше и преобладает при развитии личности. Для Брунера именно повествование, связь событий во времени составляет самую суть человеческого мышления. Представления опыта в повествованиях обеспечивает рамку, побуждающую людей интерпретировать как собственный опыт, так и друг друга. Если бы ни было этих повествовательных рамок, полагает Брунер, мы бы потерялись во мраке хаотического опыта и уже во всяком случае едва ли выжили бы как вид.

Брунер рассматривал типы мышления в разрезе психологии и образования, а Армстронг использовал повествовательные приемы для корпоративного менеджмента и маркетинга, однако это работает в любой сфере: коучинге, психотерапии, бизнесе - и, разумеется, журналистике, поскольку повествование является одной из непосредственных задач этой профессии.

В свою очередь, цифровой сторителлинг («digital storytelling»), как его характеризует Кэролин Миллер Carolyn Handler Miller, Digital Storytelling A Creator's Guide to Interactive Entertainment - 2004, Elsevier - это рассказывание историй, которые доходят до аудитории через цифровые технологии и медиа - вебсайты, DVD, беспроводной сигнал и тому подобное - чьими отличительными чертами является в том числе интерактивность, не вполне присущая более «старым» медиа, работающим по аналоговым технологиям. Именно термином «цифровой сторителлинг» мы и будем руководствоваться в данном исследовании. цифровой мультимедийный сторителлинг журналистика

С целью смыслового разделения понятий «информация» и «данные» Ассоциация стандартов Франции (АФНОР) дает следующее определение: «Данные - факт, понятие или инструкции, представленные в условной форме, удобной для пересылки, интерпретации и обработки человеком или автоматизированными средствами». [1]

Интерпретация данных подразумевает, что из собранных в процессе некоторого исследования данных мы должны сделать какой-то вывод, в нашем конкретном случае - преобразить их в историю. Необходимо помнить, что дата-журналистика находит себя на стыке двух весьма противоположных научных сфер: журналистики, подразумевающей гуманитарные знания и творческий подход, и анализа данных, требующего соблюдения математических законов и точного мышления. Сторителлинг является инструментом творческим, однако технические аспекты его использования во многом зависят от точности работы с данными, их актуальности, декодируемости и релевантности.

Перед журналистом ставится задача отыскать баланс между журналистикой и анализом данных - то есть, превратить единообразный и большой массив данных в интересную, захватывающую историю, сумев соблюсти законы как первой сферы, так и второй. Для этого сегодня создано множество различных инструментов от Microsoft Excel до Datawrapper.

В любом массиве данных, как правило, уже есть история. Однако инструменты её не знают, и именно в этом и состоит задача дата-журналиста, аналитика или любого другого человека, которому необходимо рассказать что-то с помощью данных: визуально и контекстуально дать этой истории жизнь.

Если обратиться к структуре, то история для сторителлинга является, по сути, тем, что мы привыкли видеть на киноэкранах, читать в книгах или видеть в телевизоре. Эмпирический анализ позволяет выделить четыре элемента любой истории, необходимые для ее успешного восприятия аудиторией.

Существует множество теоретиков сторителлинга: например, знаменитая работа Джозефа Кэмпбелла «Тысячеликий герой», где анализируются архетипы персонажей, функционирующих в истории, и поворотные точки, которые регулируют течение повествования. Для наглядной иллюстрации его теории легче всего воспользоваться его же схемой «пути героя»:

1. Этап первый: исход. До «избранного» героя доносится «call-to-action» - зов к приключениям, который он может как принять, так и вначале отвергнуть. Центр тяготения переносится из обыденности в неизвестное, нечто подталкивает героя отказаться от рутины и отправиться в путь;

2. Этап второй: вызов принят. Обычно к этому героя подталкивает некий наставник, который становится его компаньоном в пути;

3. Этап третий: инициация. Несмотря на страх и трудности, герой должен в полной мере осознать, сколько препятствий ему предстоит преодолеть на своем пути, в частности, столкнувшись непосредственно с Темной стороной. Конфликт с ней может быть как внешним, так и внутренним;

4. Этап четвертый: апофеоз. Пройдя с помощью наставников и друзей лабиринты трудностей, герой сталкивается с главным испытанием. Это точка кульминации истории. На все вопросы найдены ответы, каждый конфликт раскрыт, проблемы - решены;

5. Этап пятый: возвращение. Это не просто означает, что герой вновь возвращается туда, откуда пришел, но он приносит вместе с собой добытые знания. Иногда он может выбрать и путь отшельничества, не становясь злодеем, но и не возвращаясь домой.

Эти этапы могут дополняться какими-либо деталями, искажаться или обрастать подробностями; в некоторых историях какие-то из этапов опускаются или повторяются. Однако схема в большинстве случаев одна: решившись вырваться из рутины, персонаж проходит тяжелый путь, справляется с главным испытанием и возвращается назад.

Крайне полезной в искусстве сторителлинга становится и книга Александра Митты «Кино между адом и раем» - несмотря на то, что название апеллирует к киноискусству, законы, описанные в этой книге, действуют в любом драматическом произведении, к коим можно отнести и журналистские истории, основанные на данных.

Митта утверждает следующее: «Драму интересует персонаж, который преодолевает барьеры препятствий, добиваясь своей цели» Митта А.Н. Кино между адом и раем. - М.: АСТ, 2016.. Историей, его мнению, руководит драматическая перипетия от счастья к несчастью, а толчок к ее развитию дает некий конфликт, который бывает как внешним, так и внутренним. Необходимо заметить, что эти законы открыл не столько Александр Митта, сколько ещё Антон Павлович Чехов и Константин Станиславский. Последний, хоть и говорил об актерском мастерстве, не отделял его от драматургии: “Определение “задачи”, “сквозного действия”, “зерна” роли - это все не делается сразу, а является результатом долгих поисков, разрешения сначала простейших, совершенно очевидных “задач” роли. Далее, идя от одного эпизода к другому, актер постепенно уясняет для себя всю линию своего поведения, своей борьбы, ее логику на всем протяжении пьесы». [5]

Представляется логичным выделить следующие составляющие, необходимые для грамотного и успешного сторителлинга:

· Конфликт - некоторое столкновение интересов; парадокс;

· Персонажи;

· Драматическая перипетия - некоторый набор положительных и отрицательных колебаний в ходе развития истории, поочередно сменяющих друг друга в определенные моменты - поворотные точки;

· Кульминация - момент, где конфликт подходит к решению, пик напряжения;

· Развязка - момент, когда на все поставленные в истории вопросы даются ответы;

· Катарсис - «очищение путем сострадания чужому горю»; данный элемент необходим для того, чтобы потенциальный потребитель истории не только открыл её, досмотрел до конца, но и запомнил её, посчитал для себя важной и необходимой, сделал некие выводы.

На этом список необходимых для успеха элементов истории, разумеется, не заканчивается, но следует понимать, что для каждого частного случая сторителлинга действует множество различных законов в различных комбинациях. В одном конкретно взятом кейсе на успех истории может повлиять одна только актуальность темы, в другом - особенно точная и яркая визуализация, в третьем - взаимодействие текстовой и интерактивной составляющей. Представляется необходимым выяснить, как работают основные законы сторителлинга в случае с интерпретацией данных, какие законы еще могут вступить в силу, насколько необходимо доверяться технологиям при создании таких историй и как позиционировать такие истории.

1.2 Данные как база для цифрового сторителлинга

Одним из главных способов удачно и ярко интерпретировать данные является их визуализация. Описывать цифры словами - это практически всегда неудачная идея. Именно в иллюстрациях раскрывается история, которую рассказывает массив данных, чаще всего имеющий первоначальный вид большой таблицы с однообразными числами. Как превратить его в работающий визуальный сегмент истории?

Следует понимать, что успех визуализации данных начинается, как ни странно, вовсе не с их визуализации. Аналитик компании Google Коул Кнафлик в своей книге «Дата-сторителлинг: гид по визуализации данных для бизнес-профессионалов» утверждает, что сперва необходимо уделить должное внимание контексту, в котором существует история. Более того, перед тем, как рассматривать контекст, нужно осознать разницу между такими понятиями, как exploratory analysis («исследовательский анализ») и explanatory analysis («объяснительный анализ»). Первое понятие подразумевает, что происходит анализ некоторых данных, и из этих массивов выделяется то, что может быть полезным для будущей истории. Объяснительный же анализ подразумевает, что полезность обнаружена, история создана, и теперь её необходимо донести до потенциальной аудитории.

Главной ошибкой рассказчика станет решение ограничиться только исследовательским анализом - то есть, если он просто представит все найденные им данные, никак их не оформляя, не сортируя, не выстраивая из них повествование с логическими выводами. Просто ознакомить аудиторию с массивом данных недостаточно, хотя такой соблазн может возникнуть, чтобы доказать объем и важность проделанной работы. Тем не менее, следует помнить, что сторителлинг - это не только демонстрация, а развитие сюжета, перипетии и конфликт.

Когда необходим объяснительный анализ, нужно в первую очередь очертить свою аудиторию - это то, что необходимо делать перед созданием любой истории. Для кого она будет создана? Кто является потенциальным потребителем, и какой способ интерпретации данных лучше всего подойдет для этого потенциального потребителя? Будет неверным охарактеризовать будущего потребителя как «все, кого это может заинтересовать», нужно выпускать историю в мир, четко зная, кого именно она заинтересует. Второй важнейший вопрос: что вы хотите, чтобы ваша аудитория сделала или узнала? Каким образом следует с ней общаться, чтобы она это сделала? Иногда может оказываться так, что возникает необходимость создавать разные коммуникативные стратегии для различных аудиторий, если стоит цель создать трансмедийную историю. Прибегая к трансмедийному сторителлингу, создатели истории задействуют несколько различных платформ таким образом, чтобы рассказать истории, адаптированные под каждую платформу. При этом следует помнить, что необходимо, чтобы каждая платформа давала полное понимание рассказываемой истории: нужно сделать так, чтобы не было необходимости исследовать каждую платформу, чтобы составить цельную картину истории.

После того, как ответы на эти вопросы будут выяснены, можно задаваться и третьим вопросом: каким образом использовать данные для достижения поставленных целей? Необходимо заставить данные работать на всё вышеперечисленное, а не просто существовать как доказательство проведенного анализа.

Рассмотрим две визуализации одних и тех же данных. Это примеры не столько журналистские, сколько относящиеся к PR, однако в первом просто продемонстрированы результаты проведенного исследования:



Survey Results

Источник: Cole Nussbaumer Knaflic, Storytelling with data: a data visualization guide for business professionals, 2015, p.5

Тем временем, второй пример рассказывает историю. Здесь описывается бэкграунд, вводятся персонажи (дети) и зрителя ведут через хоть и незамысловатый, но сюжет: до проведения некоей пилотной программы по популяризации науки («call-to-action») большинство детей нейтрально относилось к науке, однако, пройдя эту программу, многие заинтересовались, и гораздо больше стало ответов в духе «Вполне заинтересован» и «Увлечен». Герои вернулись, пройдя испытание и принеся ценные знания: программу по популяризации науки можно внедрять для активного дальнейшего пользования.

Нельзя не заметить, что во втором примере выбран гораздо более удачный способ визуализации, дающий возможность наглядно почувствовать разницу между ответами и при этом гармонично вписывающийся в развитие сюжета.

Эффектная визуализация крайне важна для грамотного сторителлинга с помощью данных, ведь, как уже упоминалось выше, описывать цифры исключительно текстом - не самая удачная идея в контексте удобства дальнейшего восприятия.



Pilot program was a success

Источник: Cole Nussbaumer Knaflic, Storytelling with data: a data visualization guide for business professionals, 2015, p.5

Рассмотрим некоторые типы визуализаций и постараемся определить, в каких случаях удобнее и целесообразнее использовать тот или иной способ превращения данных в наглядную иллюстрацию или полноценную часть истории.

· Простой текст

· Точечная диаграмма

· Таблица

· Линейный график

· «Очаговая» карта

· Диаграмма наклона

· Вертикальная/горизонтальная гистограмма с накоплением/без накопления

· «Водопад»

· Плиточная карта

Простой текст не всегда означает массивное текстовое сопровождение - например, когда в истории фигурирует некая внушительная цифра, то ее можно, увеличив в размерах, вывести в виде акцента. Точечная диаграмма поможет указать те самые «поворотные точки» в истории: такая визуализация может наглядно продемонстрировать набор перипетий в истории. При работе с таблицами необходимо помнить, что большой массив данных не нужно иллюстрировать полностью: зрителю или читателю будет сложно это воспринять. Более того, обычно данные как раз представлены уже в виде таблиц, и задача при превращении их в историю - сделать эту таблицу не просто удобоваримой и удобной, но и яркой, наглядной, увлекательной. Линейные графики целесообразно использовать при работе с так называемыми «продолжительными» данными: когда необходимо показать развитие, динамику, будь она положительной или отрицательной. «Очаговая карта» поможет расставить нужные акценты вне зависимости от хронологии или сюжета истории. Диаграмма наклона («slopegraph») наиболее удачна в случаях, когда динамику нужно не только продемонстрировать, но и сравнить с чем-либо: как в примере с пилотной программой по популяризации науки. Гистограмма с накоплением или без него показывает разницу некоторых величин и их составляющие, если это необходимо.

Существует и множество других типов визуализации, а также в одной визуализации можно удачно комбинировать множество разных типов, используя сюжетный контекст и особенности данных так, чтобы придать гистограммам не официальный социологический вид, а такой вид, который отвечает визуальному ряду и сюжету истории.

1.3 Возможности и ограничения цифрового сторителлинга при работе с данными

Не так давно сторителлинг стал излюбленным приемом PR-специалистов по всему миру: самые удачные кампании по продвижению были созданы именно с помощью превращения рекламы в историю. При построении коммуникационной стратегии с потребителями посредством сторителлинга компании нередко действуют через свои бренды - как корпоративные, так и продуктовые. Возможности сторителлинга в PR приобрели невероятный диапазон: теперь рекламную кампанию можно превратить в увлекательный, захватывающий сюжет, который будет апеллировать, прежде всего, к эмоциям потенциального потребителя, уверяя его в том, что именно этот продукт ему стоит приобрести.

Эмоциональное обращение, превращение брендов в личностные символы способствуют тому, что истории брендов практически отождествляются с нашим определением собственной индивидуальности. И именно истории, которые рассказывают компании, оказываются способны выстроить эмоциональную связь между брендом и потребителем. Ведь они, как и бренды, опираются на ценности и эмоции: сообщая первые посредством доступного и понятного языка и непосредственно затрагивая последние.

Именно в этом заключается одна из главных и сильнейших возможностей, которые открывает сторителлинг в работе с данными: в случае, когда «продать» мы хотим некие данные, придать им привлекательный вид можно именно с помощью эмоционального обращения к будущему читателю или зрителю.

Однако из всех достоинств эмоционального обращения и вовлечения зрителя вытекают также и некоторые ограничения. Прежде всего, это необходимость сортировки, сокращения (но не искажения!), оптимизации данных. История должна говорить с читателем простым языком, потому что сложно сопереживать тому, что непонятно. Представленные в истории данные должны максимально быть максимально ясны потребителю. Для этого, например, цифры необходимо округлять, представлять их в каких-либо масштабах, сравнивать, визуализировать, где это целесообразно и т.д. Как было указано выше при разборе отличий исследовательского анализа от объяснительного, нужно не просто представить результаты исследования, а обработать их, приведя к выводу.

В журналистике возможности сторителлинга позволяют лучше апеллировать к аудитории. Представляется логичным, что важнейшими элементами историй в журналистике является не только конфликт, но и степень идентификации зрителя с историей. Как предполагают в своей книге «Сторителлинг: брендинг на практике» Фог, Будц и Якабулу, для зрителя или читателя существует два типа идентификации себя с историей: позитивный, когда аудитория мечтает оказаться на месте участников событий, и негативный, когда зритель или читатель, передернув плечами, обрадуется, что всё произошло не с ним. [4] При этом не следует забывать, что необходимо сохранять доверие аудитории. Данные могут работать не только как иллюстрация или «двигатель» истории, но также как её своеобразная верификация, наглядное подтверждение того, что аудиторию представляют правдивую информацию (или же правду об отсутствии той или иной информации).

1.4 Анализ сторителлинга, основанного на данных, в современных медиа

Анализируя различные современные медиа и то, как там используются данные для создания журналистских историй, мы видим, что авторы обращаются к различным типам данных и разнообразным способам их интерпретации. Не всегда работа с данными подразумевает анализ таблицы с помощью программирования и специализированных инструментов визуализации, таких как Datawrapper или Tableau. Иногда, как и в случае с проектом «Последняя капля», созданным в рамках данной выпускной квалификационной работы, данные рассматриваются как иллюстрация, способ эмоционально погрузить читателя в историю или сделать ее сюжет или посыл более наглядным.

«Snow Fall: The Avalanche at Tunnel Creek» стала пионером в области цифрового сторителлинга, основанного на данных. Опубликованная в 2012 году история о команде горнолыжников, погребенных под снегом из-за схода лавины в горах США снискала удивительную популярность: уже спустя неделю после публикации лонгрид набрал более трех миллионов просмотров, а на пике страницу единовременно просматривали 22 тысячи пользователей. С историей знакомились от 12 минут и дольше.

Учитывая сегодняшние реалии, Snow Fall уже выглядит не так впечатляюще, как множество новых, более технологически и художественно сложных проектов. Однако в 2012 году сочетание великолепного текста и стильных анимированных 3D-моделей гор, коротких видеороликов и звуковых эффектов завывания вьюги покорили великое множество читателей. Какую роль в этой истории сыграли данные?

Если обратить внимание на визуальную составляющую (а именно на неё в первую очередь и падает взгляд пользователя, только что зашедшего на страницу или бегло просматривающего главы), то можно отметить лаконичность и сдержанность. Это верный выбор, хорошо соответствующий стилистике истории о высокогорных снежных долинах, где группу горнолыжников настигла лавина. В первую очередь для визуализации были использованы географические данные: так, например, были проиллюстрированы маршруты, предпринятые членами команды горнолыжников.



“The New York Times”, Snow Fall: Descent Begins, 2012

Маршруты разъяснены в текстовой составляющей, и она разбавлена диалогами: здесь визуализация служит дополнением к истории, которая уже рассказывается в тексте, причем используется достаточно беллетрический язык. С прокручиванием страницы вниз анимированные линии маршрутов также развиваются, показывая полную картину движения горнолыжников вниз.

Вся история разделена на шесть глав, в каждой из которых так или иначе использованы географические, геологические, текстовые и видео-данные: они рассказывают, как быстро накапливается снег, какую скорость может набирать лавина, каким образом лыжники выстраивали свой спуск и как наложилась на их маршрут траектория движения лавины. Также в отдельный блок выделена карта всего горнолыжного участка и фотоархив группы.

Почему работает Snow Fall? В первую очередь, выполнены все драматургические законы сторителлинга: нам представлены персонажи, чей call-to-action родился за встречей в баре: они решили отправиться кататься на лыжах в горы Каскейд в опасный участок, однако они были достаточно опытны для того, чтобы приниматься за столь опасное дело. По мере развития истории происходит несколько сюжетных перипетий: сперва путешествие приносит яркие впечатления, лыжники встречают рассвет в горах, однако многие из них подозревают, что участок не совсем безопасен для спуска. Появляется прогноз о лавине, но лидер группы решает, что волноваться нет смысла. Тем не менее, главная сюжетная перипетия все же происходит: начинается сход снега. Команда, подвержденная испытанию, бросает все силы на то, чтобы сохранить каждому жизнь и совершить спуск максимально безопасно. В момент, когда несколько людей из команды потерялись, многие пытались вызвать помощь. Здесь на помощь драматургическому воздействию тексту пришли аудиоматериалы: записи вызовов 911 можно прослушать прямо во время чтения.

Во-вторых, имеющиеся об этом походе данные грамотно использованы в рамках сюжета. Читателю предоставляют важную для понимания ситуации географическую и геологическую информацию, но не превращают историю в энциклопедию или обыкновенное перечисление фотографий, заметок и видеозаписей. Каждый элемент медиа находится на своем месте и выполняет свою функцию.

Работу с архивными, историческими данными можно отнести к сложнейшим задачам для дата-журналиста. Можно встретить множество разнообразных проблем, работая с уже готовыми базами данных: данные могут быть не очищены, неактуальны, плохо представлены; их прочтение может быть затруднено одним неверно использованным разделителем. Однако сложность работы с архивными данными заключается в первую очередь в том, что эти данные крайне редко переведены в цифровой вид, пригодный к компьютерной обработке. Если это не физические бумажные носители, то отсканированные копии - работать с ними в обоих случаях приходится вручную, практически не надеясь на помощь языков программирования и специальных инструментов.

В случае с двумя проектами RT под названиями «Romanovs100» и «#1917Live» их создатели столкнулись именно с такими вызовами. Несмотря на то, что в распоряжении авторов имелись некоторые фотографии и видеозаписи, основная часть работы должна была уйти на архивные данные - то есть, множество документов, которые необходимо было разобрать и проанализировать самостоятельно, практически без обращения к техническим средствам.

Проект «Romanovs100» ставит своей целью рассказать историю царской семьи, оцифровав практически всю имеющуюся о них информацию. В рамках проекта были сняты авторские видеоролики на основании реальных событий: например, были визуализированы царские зимние каникулы с постройкой снежной башни. Семейные фото из царского архива с такой снежной башней плавно перетекают в современные съемки, создавая гармоничный тандем. Проект выстроен хронологически. Здесь, как и в случае с Джоном Кеннеди, «на фоне» уже работает известная история Романовых, и зритель, хоть и знает ее развитие, следит за ходом сюжета: ведь его вниманию представляют редчайшие фотографии и документы. Для того, чтобы облегчить восприятие, использованы четыре социальные сети: Instagram, YouTube, Facebook и Twitter. Каждая платформа отличается уникальностью и форматом, при этом соблюдены принципы трансмедийного сторителлинга. Если читатель решит не знакомиться с какой-либо из платформ, он не упустит основную конву истории, однако каждая платформа, если он уделит ей внимание, добавит в общую картину ярких и интересных деталей. При этом учтены особенности каждой социальной сети. Так, Facebook представит «высококачественные снимки и панорамы из коллекции Романовых, [которые] переплетаются с лиричными историями о жизни Николая II, его супруги Александры Федоровны, их детей и друзей». В Instagram «собраны самые яркие и неожиданные фотографии, сделанные самой семьей либо же хранившиеся в семейных альбомах. А любимец наследника Алексея, спаниель Джой, сам рассказывает о жизни своих хозяев». YouTube использован для «коротких видео, основанных на фотоколлекциях Романовых, [которые] рассказывают о времени, в котором жила последняя императорская семья; показывают и парадную, и бытовую сторону жизни Николая II и его домочадцев». В свою очередь, Twitter представляет «истории от первого лица, рассказанные героями, уже известными по проекту #1917Live: снова зазвучали голоса Николая II, Александры Федоровны, их четырех дочерей, а также семейного врача Е.С.Боткина. Аккаунт дочерей Романовых - Ольги, Татьяны, Марии и Анастасии - вела всемирно известная писательница Хелен Раппорпорт ru.romanovs100.com .

Проект «#1917Live», в свою очередь, берет Twitter за основную платформу, и является, по сути, вариацией фантазии на тему машины времени. Слоган проекта звучит именно так: «Что, если бы все деятели революции 1917 года имели Twitter?».

Было создано несколько десятков различных акканутов, которые велись от имени исторических личностей, а освещал революцию «двойник» Russia Today из прошлого: вначале Russian Telegraph, а позже, после революционного «ребрендинга», Revolutionary Times. Все твиты и прикрепленные к ним медиа были основаны на архивных данных и хронологии событий: для того, чтобы поддерживать иллюзию «реального времени», каждый пост нужно было публиковать в определенное время, придерживаясь заранее выверенного плана, который соответстовал хронологии революции. При этом обыгрывались и современные события: так, например, в аккаунте Владимира Ленина появился пост о том, что увеличение количества знаков в твите - это благо для пролетариата https://twitter.com/VLenin_1917/status/928152607763456000 . Разумеется, основная часть твитов была основана на реальных событиях и данных. Более того, здесь, как и в “Romanovs100”, на основе исторических событий снимались видео и проводились реконструкции: например, в здание «Russian Telegraph» «врывались революционеры», и видеозапись об этом, сделанная в стиле съемок с камер наблюдения (которых, очевидно, не было в тот исторический период), «попала в сеть».

Эти два проекта - пример креативного ручного интерпретирования тех данных, которые нельзя визуализировать за несколько минут при помощи Microsoft Excel. Уже случившаяся и всем известная история Романовых и Октябрьской революции здесь дает толчок к новому взгляду на произошедшее: использованию архивных данных и созданию на их основе нового, уникального контента. Данные могут стать основой не только для яркой инфографики или анимации, но и для авторских видеосъемок, подкастов, 3D-моделирования. В «Romanovs100» на основе десяти снимков царской семьи сделали сложные трехмерные модели, чтобы загрузить их на Facebook как панорамные фото https://www.rt.com/news/446439-romanovs100-3d-romanov-photos/ . Таким образом архивные данные получают новую жизнь с помощью самых поздних разработок. Также в рамках проекта было создано приложение с технологией augmented reality («дополненная реальность»), позволяющее «вернуть» царскую семью в окрестности Санкт-Петербурга - правда, только на экране смартфона или планшета.

Глава 2. «Последняя капля» как история, основанная на данных

2.1 Синопсис и структура проекта

«Последняя капля» была задумана как часть проекта экологической организации Greenpeace Russia «Климатический хаб», который по своей сути наиболее близок к трансмедийной истории.

Цель проекта - создание доступного и понятного российской аудитории калькулятора углеродного следа, который сопровождается визуализацией, справкой и рекомендациями.

Проект находится в разработке, однако уже на этой стадии ясно, что для реализации истории будут задействованы несколько современных медиаплатформ, таких как Instagram, Telegram, YouTube, интернет-сайт и другие. «Последняя капля» планируется как часть интернет-сайта, а именно - интернет-калькулятор углеродного следа человека.

Углеродный след - это совокупность выбросов парниковых газов, произведенных человеком или организацией, а также возникших при производстве продукции или в течение ее жизненного цикла [10]

Задачей «Последней капли» стало не только проанализировать имеющиеся данные, составить концепт углеродного калькулятора и протестировать его, но и визуализировать полученный результат, учитывая некоторые факторы.

Во-первых, достаточно популярной стратегией экопросветителей и экоактивистов является поучение и запугивание. Известная шведская активистка Грета Тунберг[12], которая в первую очередь приходит на ум, пользуется именно стратегией так называемого «алармизма»[11] - такой риторики, которая включает в себя «представление о неизбежности глобального экологического кризиса вследствие нерегулируемого роста численности населения планеты, истощения ресурсов, утраты биологического разнообразия, загрязнения биосферы и тому подобного». При разработке концепции «Последней капли» особое внимание было уделено тому, чтобы отойти от этой стратегии, так как она, несмотря на достаточно неплохой результат по привлечению внимания в случае Тунберг, не рассматривается нами как удачная для российской аудитории.

Мы поставили перед собой цель не напугать и упрекнуть, а именно рассказать, воспользовавшись визуализацией, которая бы наглядно проиллюстрировала и воздействие углеродного следа на планету, и не отпугнула бы при этом потенциального зрителя. После нескольких концепций за основу был взят аквариум с водой, в который поочередно, а позднее и одновременно, капались пищевые красители четырех цветов.

Выбранными цветами стали красный, синий, желтый и зеленый, в соответствие с четырьмя основными сферами человеческой жизнедеятельности, которые являются наиболее «углеродоемкими» - то есть, результаты которой оставляют самый большой углеродный след. Сферы эти следующие: транспорт (как личный, так и общественный, включая воздушные виды транспорта), диета (в особенности объемы употребления продуктов животного происхождения, если респондент их употребляет), быт (использование электроэнергии, отопления, потребление воды и газа) и осознанность (обращение с отходами и использование одноразовых предметов в обиходе).

При создании визуализации было отснято несколько вариантов аквариумов, которые основаны на шести общих предположениях: что у человека небольшой углеродный след (до 5 «тонн»), что его углеродный след сильно превышает среднюю норму (более 9 «тонн»), и что его углеродный след, хоть и укладывается в рамки нормы, но имеет превышение в одной из четырех сфер деятельности. В зависимости от того, что покажет углеродный калькулятор, человек получит в завершение теста одну из шести визуализаций, дополненную разъяснениями и общими рекомендациями насчет того, как его воздействие на окружающую среду можно снизить.

Эта концепция удачно обыгрывает фразеологическое название «Последняя капля» сразу в нескольких аспектах: во-первых, визуализация - это в прямом смысле капли краски, во-вторых, капли ассоциируются с чем-то небольшим и незначительным, как и повседневные действия, «накапливающие» углеродный след человека, а в-третьих, присутствует посыл, что любая деталь, кажущаяся незначительной, может сыграть решающую роль - то есть, стать «последней каплей».

Синопсис проекта, выведенный на первой странице лендинга, звучит следующим образом:

«Представьте, что планета Земля - это аквариум, а каждое наше действие - капля. Современная жизнь состоит из множества рутинных мелочей, которые кажутся нам совсем незначительными. Всего один пластиковый стакан кофе в день, один стейк вечером в ресторане, пара авиарейсов в месяц - разве не капля в море? Но если таких капель более семи миллиардов ежедневно, ежемесячно, ежегодно - каждая из них может стать для аквариума последней».

«Последняя капля» на данном этапе разработки является углеродным калькулятором на лендинге, созданном с помощью Tilda. Лендинг «Последней капли» будет являться составной частью другого лендинга - «Климатического хаба», а в будущем сможет получить сюжетное развитие именно в рамках концепции визуализации с аквариумом и краской.

2.2 Инструменты сторителлинга, задействованные в проекте

Несмотря на отсутствие как такового сюжета в отдельно взятой концепции «Последней капли», мы можем наблюдать, как работают другие инструменты сторителлинга в данном проекте.

Например, call for action - «призыв к действию - задан в синопсисе проекта, и он призывает аудиторию взглянуть на свои повседневные действия в рамках, которые задает мир «Последней капли». Таким образом, можно считать, что персонаж истории - это каждый, кто захочет воспользоваться углеродным калькулятором. В зависимости от того, что он будет выбирать на своем «пути героя», который здесь представлен тестом для подсчета углеродного следа, ход истории будет меняться в сторону одной из визуализаций. Собственно, визуализации построены таким образом, что каждую из них можно считать концовкой определенного рода - например, если выяснится, что углеродный след респондента менее пяти тонн, то концовка счастливая. Тем не менее, даже наихудший вариант углеродного следа - то есть, аквариум с наибольшим количеством краски в нем - не подразумевает, что герой «проиграл», а скорее указывает на то, что нужно поменять, чтобы «победить». Таким образом, респонденты не будут получать негативный опыт, участвуя в истории.

Зато «катарсис» будут получать абсолютно все ее участники, даже те, кто получил результат с наименьшим углеродным следом. Под ним мы подразумеваем разъяснение результатов, полученных в углеродном калькуляторе, и рекомендации по снижению своего углеродного следа.

Тема экологического воздействия человека на окружающую среду конфликтна сама по себе, и данная история развивает этот конфликт. Многие люди, которых современный экологический «алармизм», возможно, оттолкнул от идей осознанного потребления, в принципе не заинтересованы в том, чтобы так или иначе менять свои привычки, им неясно, что такое углеродный след и зачем вообще нужно его знать. Другие люди, наоборот, находятся на пути к осознанному потреблению, отказываются от пластика, стараются сортировать мусор, чинить старые вещи, поддерживать локальных производителей и т.п. Тем не менее, способа более-менее точно высчитать свой углеродный след у этих людей нет - первичное исследование доступных для российской аудитории углеродных калькуляторов показало, что практически все они выдают относительные числа или даже диапазон. Калькулятор «Последняя капля» выдает значение углеродного следа с минимально возможной для задействованных для вычисления мощностей погрешностью.

Таким образом, потенциальная аудитория данного калькулятора может включать в себя как людей далеких от экологической тематики, так и тех, кто уже заинтересован и хочет выяснить больше. Возрастные рамки потенциальной аудитории практически не ограничены - это могут быть люди любого поколения, имеющие доступ в Интернет и самостоятельно ведущие свое домашнее хозяйство.

2.3 Работа с данными в контексте проекта

Данные по коэффициентам углеродного следа для транспорта, потребления энергии и различных продуктов питания - как животного, так и растительного происхождения - были собраны нами на хакатоне по дата-журналистике «Прожектор» от «Новой газеты», который проводился в феврале 2020 года в Санкт-Петербурге, в сотрудничестве с командой Greenpeace Russia. Источники данных - это Мосэнерго, Департамент природопользования и охраны окружающей среды города Москвы и Climate Change Food Calculator от BBC, где в свою очередь были использованы данные исследования Оксфордского университета https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:b0b53649-5e93-4415-bf07-6b0b1227172f и Отдела исследований агроэкологии и окружающей среды Цюриха, Швейцария https://www.agroscope.admin.ch/agroscope/en/home/about-us/organization/competence-divisions-strategic-research-divisions/agraroekologie-umwelt.html.

В качестве usability-теста для прототипа углеродного калькулятора - то есть, такого теста, который смог бы показать, насколько удобен и эффективен калькулятор для пользователей - был составлен опросник на базе сервиса «Яндекс.Формы» https://forms.yandex.ru/u/5e7b8dc9bdc15a02b61038e9/, включивший в себя 52 вопроса, касающихся вышеупомянутых четырех сфер человеческой жизнедеятельности. Для удобства они были разделены на четыре блока.

Тестирование выявило некоторые достоинства и недостатки составленного опросника. Среди достоинств обозначим такие: была определена база основных вопросов, которые должны остаться в итоговом калькуляторе, на основе отзывов, полученных более чем от пятисот участников тестирования. Таким образом, гораздо проще стало выстроить нужную логику будущего калькулятора в соответствии с пожеланиями участников тестирования. Для того, чтобы визуализировать эту логику, была использована программа XMind https://www.xmind.net/m/yVFtQt/, в которой была составлена карта калькулятора «Последняя капля».

Однако на этапе usability-тестирования были выявлены и некоторые недостатки. В частности, в пробный опросник были добавлены вопросы, касающихся коммунальных счетов, где пользователю необходимо было вводить показатели счетчиков. Здесь выяснилось, что на данном этапе разработки калькулятора эффективнее всего будет обобщить блок «Быт» и не запрашивать у пользователей показатели счетчиков. К таким выводам мы пришли по нескольким причинам. Во-первых, это отвлекает внимание пользователя от самого калькулятора - теперь, вместо того чтобы погружаться в историю, ему необходимо искать квитанции по оплате счетов и выяснять, что именно внести в ответ. Во-вторых, для разных домохозяйств эти показатели разные, и чтобы привести их под общий знаменатель, необходимо было бы пожертвовать простотой и понятностью калькулятора. В-третьих, не у всех может быть доступ к коммунальным счетам: например, жители общежития их не оплачивают, и, соответственно, не могут знать свои показатели, так как они во многом еще и общие для всех жителей, а нас интересует конкретный - тот, который проходит опрос.

Таким образом, usability-тест показал, что блок «Быт» необходимо обобщить, сделав так, чтобы пользователям не нужно было вводить свои показания по счетчикам, но чтобы полученный ими углеродный след в результате не уходил в диапазон - например, от пяти до восемнадцати тонн в год. Эти результаты не кажутся нам показательными, поскольку пять тонн и восемнадцать тонн - это внушительная разница.

- репрезентативность выборки для академических целей - провал

На определенном этапе разработки углеродного калькулятора нам показалось, что с его помощью можно не только создать «вирусный» цифровой продукт, подкрепляющий общий сторителлинг, но и на основе собранного массива данных обрисовать среднестатистический углеродный след россиянина. Тем не менее, эту идею на данном этапе реализовать не удалось, так как выборка не является репрезентативной для всей России. Более того, например, потребление энергии и расчет ее «углеродного следа» может быть разным для разных регионов России. К тому же, необходимо было бы соблюсти и другие необходимые для репрезентативности показатели - количество опрошенных, их возраст, пол, место их жительства и так далее. Для того чтобы делать социологические выводы об углеродном следе россиянина, проект «Последняя капля» на том этапе, на котором он находится сейчас, не подходит.

Тем не менее, с помощью прототипа опросника все же удалось провести корректное исследование, сократив аудиторию со всей России до общежития НИУ ВШЭ №7. Всего в общежитии есть 534 места - 175 комнат, из которых 84 двухместные и 91 четырехместная. Для того чтобы выборка была репрезентативной, необходимо было собрать 60 ответов. Опрос в общежитии был проведен с помощью чата и обхода всех этажей. Результаты тестового опроса показали, что общежитие №7 НИУ ВШЭ вполне можно считать «экологичным»: результаты всего четырех человек превысили десять тонн углеродного следа. Тест также показал, что самое большое воздействие на финальное число оказывает диета и транспорт - это действительно два самых «углеродоемких» блока, так как углеродный след сильно увеличивают, например, частые путешествия на самолетах или активное употребление красного мяса (в частности говядины).

Скриншот первичных визуализированных данных углеродного следа по общежитию НИУ ВШЭ №7

Люди, получившие в результате более десяти тонн углеродного следа, действительно много передвигались на самолете и не ограничивали себя в употреблении животных продуктов. Респонденты, углеродный след которых получился минимальным (от 2 до 4 тонн в округлении), практически не употребляют животных продуктов, ходят пешком или, когда им необходим транспорт, пользуются общественным, а дальних перелетов не совершают.

Всем жителям общежития были присвоены нормативы по энергопотреблению, так как к точным показателям доступа не было. Нормативы были рассчитаны с учетом того, что в общежитии электрические плиты и централизованное отопление, по стандартам Мосэнерго https://www.mos.ru/authority/documents/doc/19002220/.

Проведя первичное тестирование, мы поняли, что при условии активного сбора больших данных по разным регионам, в перспективе проводить в том числе социологическую работу, пользуясь углеродным калькулятором «Последняя капля», будет возможно.

В процессе разработки финальной версии опросника мы столкнулись с еще одной проблемой, решение которой мы считаем приоритетной для дальнейшей разработки проекта, а именно - невозможность каким-либо образом «посчитать» четвертый блок, который мы назвали «Осознанность». Вопросы там качественные, а не количественные, и коэффициенты приравнивать не к чему - например, каким образом превратить в число ответ на вопрос «Пользуетесь ли вы многоразовой кружкой?». Одним из способов решить проблему считаем разработку «балльной» системы для тестирования, которая подводила бы все коэффициенты под общий, универсальный. Например, если человек в блоке «Осознанность» не отмечает, что совершает какое-либо из действий, ему начисляется такой балл: впоследствии он прибавит некоторое значение к его углеродному следу. Это значение можно будет высчитать, например, по жизненному циклу продукции, которой он пользуется вместо многоразовой кружки - пластиковых стаканчиков, целлофановых пакетов и т.п.

...