Журналистика данных в российской прессе: особенности источников информации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Журналистика данных в российской прессе: особенности источников информации

Александра Шилина

Аннотация

В статье представлены результаты исследования источников информации в публикациях журналистики данных в российской качественной прессе за 2014-2016 гг., которое показало, что так называемые «большие данные» не являются обязательным компонентом публикаций. В то же время в материалах, содержащих большие данные, именно они являются информационным поводом, однако менее половины из них анализируется авторами самостоятельно - используются готовые данные государственных организаций, аналитических компаний, других СМИ, социальных медиа и поисковых систем.

Ключевые слова: российская пресса, открытые данные, большие данные, количественные данные, журналистика данных.

Введение

Распространение концепции открытости информации и гражданских инициатив в России с 2010 гг. приводит к тому, что журналистами все чаще используются в качестве источника информации большие данные (англ. big data) - серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных машиночитаемых данных объемом от одного петабайта для получения воспринимаемых человеком результатов (Manyika, Chui, Brown, Bughin et al., 2011: 1). Благодаря внедрению подобных инициатив и активному использованию больших данных для подготовки материалов СМИ, в стране распространяется направление журналистики, оформившееся в ведущих зарубежных медиа - журналистика данных (англ. data journalism), которая опирается на традиции расследовательской журналистики, «вычислительной» (англ. computer-assisted reporting - CAR) и «прецизионной» журналистики (англ. precision journalism), основанной на применении научных методов сбора и анализа данных (Meyer, 2002).

Одними из первых большие данные в своих материалах использовали журналисты агентства «РИА Новости» в начале 2010 гг. в рамках программы «Большая Россия - большие данные»¹. Реализованные проекты содержат интерактивную визуализацию с обязательным участием пользователей, минимальный объем текстового контента и раскрывают социально значимые темы. Проекты стали примерами первых опытов работы с большими данными, находящимися в открытом доступе, российских журналистов (над проектами работали авторы из таких изданий, как «Российская газета», «Московские новости», «РБК» и др.). Все проекты реализовались в Интернете и остаются в формате бета-версий, они послужили импульсом для развития журналистики, основанной на больших данных в России. Так, появляются громкие материалы в средствах массовой информации: например, спецпроекты «Новой газеты», журналисты которой работают над Панамским архивом со специалистами Международного консорциума журналистов-расследовате- лей (International Consortium of Investigative Journalists, О)² и над «Ландроматом»³ в рамках Проекта по расследованию коррупции и организованной преступности (Organized Crime and Corruption Reporting Project, OCCRP). В 2015 г. журналисты «РБК» публикуют собственное расследование трат московского бюджета, исследуя базу данных госзакупок⁴.

Несмотря на распространение в 2010 гг. практик использования больших данных в материалах российских СМИ, отечественная журналистика данных не приобретает формальных признаков - не формируются рубрики, посвященные ей, авторы материалов, основанных на больших данных, не всегда идентифицируют свои статьи с публикациями журналистики данных. Практика зарубежных медиа, наоборот, показывает: рамки того, что можно называть источниками информации в материалах журналистики данных, становятся все более размытыми. Часто материалы, относимые сообществом к журналистике данных и публикуемые в специализированных разделах, содержат в качестве первоисточника именно большие данные, материалы основываются на наборах крупных цифровых данных, не требующих сложных программных инструментов обработки.

Мы предлагаем разграничение используемых журналистами данных на большие данные в их принятом понимании и выделяемые нами количественные данные - особый тип информации, составляющий основу большинства публикаций зарубежной журналистики данных. Мы определяем большие данные как массивы данных огромных объемов и значительного многообразия, которые из-за их количества и сложности не могут быть собраны, сохранены и проанализированы без помощи специальных горизонтально масштабируемых программных инструментов обработки, появившихся в конце 2000 гг. Чаще всего такие данные оформляются в базы размером от нескольких петабайт, генерируемые самыми разными источниками - социальными медиа, веб-сервисами, мобильными приложениями, интернетом вещей и т.д. Под количественными данными мы предлагаем понимать наборы данных небольших объемов и разнообразия, которые могут быть обработаны человеком с использованием любого из существующих традиционных инструментов. Это могут быть статистические данные, данные социологических исследований, рейтинги и др., которые являются привычными информационными поводами в журналистике.

Данное положение позволяет нам провести разграничение между «журналистикой данных» в ее широком понимании, охватывающем целый спектр материалов, публикуемых в соответствующих рубриках, и условной «журналистикой больших данных», являющейся специализированным направлением в журналистике, материалы которого создаются с использованием информации, полученной из соответствующих по масштабам и сложности обработки цифровых баз данных.

Соответственно, в рамках исследования мы используем следующее определение журналистики данных: это направление в журналистике, основой материалов которого является обработка любых так называемых «количественных данных», которые могут служить информационным поводом или быть частью материала, обогащая его. В то же время отдельно обращается внимание на журналистику больших данных - направление, в основе которого лежит работа именно с большими данными в соответствии с их пониманием современными специалистами как цифровой информации, которую невозможно обрабатывать традиционными способами.

Степень разработанности темы исследования

Практики журналистики данных пока в достаточной степени не систематизированы и не отражены комплексно в научной литературе. Основная часть работ по исследуемой тематике носит научно-практический характер. Базовыми для изучения характеристик больших данных, особенностей журналистики данных, а также для изучения работы специалистов, создающих публикации на основе цифровых форматов данных, являются работы зарубежных авторов по эпистемологии журналистики данных: научные статьи, посвященные изучению влияния феномена больших данных на современную журналистику (Holovaty, 2006; Lewis, Westlund, 2015; Parasie, 2015), исследованию влияния инноваций на работу журналистов (Gynnild, 2014), а также анализ последствий появления вычислительной журналистики и журналистики данных для работы в редакциях (Coddington, 2015). В последние годы разрабатывается одна из наиболее полных классификаций материалов журналистики данных (Stalph, 2018).

С начала 2010 гг. изучению феномена журналистики данных начинают уделять внимание представители российского академического сообщества. Существующие отечественные исследования журналистики данных представляют собой концептуализацию и теоретическое описание данного явления. Крупные эмпирические исследования в заявленной области пока отсутствуют. Интересны работы российских исследователей, посвященные подходам и стратегиям использование больших данных в массмедиа, в частности в медиаизмерениях онлайн-СМИ и телевидения (Вартанов, 2017 (а, б)); статьи о значениях больших данных в журналистике и в медиакоммуникации (Шилина, 2013; Шилина, Левченко, 2014); исследование роли концепции открытых данных в развитии журналистики данных и значения баз открытых данных как первоисточников для публикаций журналистики данных (Панюкова, 2015).

Анализ доступности открытых цифровых данных как источника для журналистов в России, основанный на сочетании полу- структурированных интервью с журналистами и экспертами по открытым данным с качественным анализом контента СМИ и хакатонов, показал, что открытые данные редко используются в практике средств массовой информации, в основном из-за недоступности или неструктурированно- сти и невозможности обработки авторами, однако публикации журналистики данных могут создаваться на проводимых активистами хакатонах по открытым данным (Valeeva, 2017). С. Симакова, определяет журналистику данных как новый тренд в медиаиндустрии (Симакова, 2014), а также рассматривает влияние журналистики данных на формирование визуальной журналистики (Симакова, 2016). Исследователи изучают проблему использования новых компьютерных технологий в журналистике, рассматривают явление журналистики данных в широком и узком смысле и предпринимают попытку классификации публикаций (Николов, 2012); взаимодействие связей с общественностью и журналистики данных (Бочаров, 2014).

Отметим также работы практиков в области больших данных, государственных данных, концепции открытости информации: И. Бегтина5, члена совета по открытым данным при Правительственной комиссии по координации деятельности Открытого правительства, соучредителя АНО «Инфо- культура» создателя сайта opengovdata.ru и других инициатив в области открытости данных; И. Радченко и А. Сакоян (2014), создателей проекта, посвященного журналистике данных в России⁶ (в статью включен обзор образовательных ресурсов и трендов в области журналистики данных).

Однако феномен журналистики данных пока не изучен комплексно ни зарубежными, ни российскими авторами, что свидетельствует не только о его новизне, (тематика), авторитетности (учитывается репутация издания). Это:

* «Коммерсантъ Daily» - ежедневная общественно-политическая газета ИД «Коммерсантъ» (периодичность - шесть раз в неделю);

* «Новая газета» - общественно-политическое издание, известное журналистскими расследованиями (периодичность - три раза в неделю;

* The New Times (ранее - «Новое время») - общественно-политический журнал (выходит еженедельно по понедельникам);

* «Власть» - еженедельный общественно-политический и информационно-аналитический журнал ИД «Коммерсантъ»;

* «Деньги» - еженедельный общественно-политический деловой журнал ИД «Ком - мерсантъ»;

* Журнал «РБК» - ежемесячное издание медиагруппы «РосБизнесКонсалтинг» (в журнале представлен анализ ситуации в различных отраслях экономики и информация о компаниях, а также международные новости);

* Forbes - ежемесячный финансово-экономический журнал, российская версия американского издания Forbes.

Так как в отечественной качественной прессе специализированные СМИ, самостоятельные рубрики, колонки или разделы, посвященные исключительно журналистике данных, пока отсутствуют, для формирования первичной выборки изучаются все публикации исследуемых российских изданий на предмет наличия среди них материалов, релевантных публикациям журналистики данных в зарубежной прессе. На первом этапе исследования проводится мониторинг публикаций данных изданий за три года для выявления статей, основанных на больших и количественных данных, схожих с публикуемыми в тематических разделах, посвященных журналистике данных, в The Guardian Datablog и The Upshot, The Guardian и The New но и о сложности, обусловливает необходимость поиска релевантных подходов к изучению.

Методология

Исследования российской журналистики данных опираются на качественные методы, основанные на теоретическом описании (Шилина, Левченко, 2014) или интервьюировании экспертов и специалистов в данной области (Valeeva, 2017). В нашей работе мы сосредотачиваемся на количественных методах анализа контента журналистики данных на основе информации, предоставляемой в публикациях.

Хронологические рамки исследования - 2014-2016 гг. (период становления журналистики данных в России и предполагаемого оформления ее в самостоятельное направление журналистики).

Рассматриваются публикации российских качественных изданий, отобранных по критериям цитируемости, периодичности (анализируются ежедневные, еженедельные и ежемесячные издания), целевого назначения и характера информации York Times (360 публикаций в разделах, по 60 в год, 2014-2016 гг.). На этом этапе выборка российских публикаций - сплошная. В процессе мониторинга выявляются публикации, содержащие большие данные и количественные данные.

На втором этапе исследования в отобранных публикациях изучаются особенности контента на основе анализа источников информации. Материалы разграничиваются по типам данных, присутствующих в них, - разделяются публикации, основанные на больших данных, и материалы, основой которых являются количественные данные. Наличие в публикациях больших данных определяется информацией, предоставленной в статье: прямые указания на источник информации, ссылка на открытые ресурсы больших данных, размещенные автором в публикации на сайте, которые упоминаются в статье и в дальнейшем просматриваются нами и др.

Также исследуется источник обработки данных: при анализе публикаций обращается внимание на то, сам ли журналист, автор материала, находит и при помощи специальных программных инструментов обрабатывает данные, присутствующие в публикации, или же он опирается на готовый анализ данных - компании, эксперта, другого медиа и т.д., что важно для определения степени оригинальности материалов и понимания уровня самостоятельности работы специалистов по созданию публикаций журналистики данных в качественной прессе России.

На третьем этапе в публикациях, содержащих большие данные, на основе классификации М.А. Разумовой (2016) исследуются источники информации и их типы.

источник информация журналистика данные

Результаты исследования

На первом этапе исследования выявляются публикации, содержащие большие данные, а также статьи, основанные на небольших по объему и разнообразию «количественных данных»: статистических, открытых государственных данных, на данных исследовательских центров и социологических служб (всего 1564 публикаций) (см. табл. 1).

Отметим, что чаще всего подобные материалы основаны на данных российских статистических и социологических служб: Росстата, ВЦИОМа, ФОМа, «Левада-Центра» и др. Так, 156 из 554 публикаций «Коммерсантъ Daily» содержат данные Росстата, 39 из 554 -ВЦИОМа. Часть публикаций является результатом обработки или пересказа тех же информационных поводов, что встречаются в публикациях зарубежной журналистики данных, - это крупные цифровые данные международных общественных и аналитических организаций.

Зачастую публикации размещаются в специализированных разделах/рубриках: например, в журнале «Деньги» - это рубрика «Аукцион», в издание «Власть» - рубрики «Плюс-минус», «По большому счету», «События и цифры. Значимые события минувшей недели в цифрах», «Упоминаемость России в мировых СМИ. Какое внимание мировые СМИ и Интернет уделяют России», в издании «Коммерсантъ Daily» - публика - ции с пометкой «Мониторинг» и материалы информационного центра.

На втором этапе (см. табл. 2) разделяются публикации, основанные на больших данных, и материалы, базой которых являются остальные типы данных (опросные, статистические данные и др.). Для выявления значения основных и дополнительных источников информации они разделяются на информационные поводы для написания материала и дополнения или иллюстрации к нему. Также для понимания степени оригинальности материалов исследуется источник обработки данных - обращается внимание на то, сам ли журналист обрабатывает данные, присутствующие в публикации, или же он опирается на готовый анализ данных.

Таблица 1. Публикации российской качественной прессы, релевантные публикациям журналистки данных, публикуемым в зарубежной качественной прессе, 2014-2016 гг.

Таблица 2. Публикации российской качественной прессы, основанные на больших данных, 2014-2016 гг.

Результаты второго этапа исследования публикаций журналистики данных в российской качественной прессе выявляют, что среди материалов, релевантных публикуемым в разделах зарубежных СМИ, посвященных журналистике данных, очень мало публикаций, содержащих большие данные (195 публикаций из 1504, отобранных на предварительном этапе исследования). Причем в рассматриваемых изданиях в год публикуется примерно одинаковое количество подобных материалов: 69 - в 2014 г., 70 - в 2015 г., 64 - в 2016 г.

В большинстве публикаций, которые включают большие данные (171 из 195), именно они являются основным инфопо- водом. В части публикаций (24 из 195) они выполняют дополнительные функции - иллюстрации или обогащения материала. Российские журналисты, создающие материалы журналистики данных, используют большие данные в основном в качестве главного инфоповода для написания статьи.

В половине отобранных публикаций (88 из 195) данные находятся и анализируются с помощью специальных программ обработки больших данных самими сотрудниками изданий (36 - в 2014 г., 28 - в 2015 г., 37 - в 2016 г.), что говорит об определенной степени самостоятельности российских журналистов. В основном это большие данные (в 57 из 88 публикаций), являющиеся инфоповодом (51 из 57).

На третьем этапе в отобранных публикациях, основанных на больших данных (171 публикация), согласно классификации М.А. Разумовой (2016) исследуются источники информации в публикациях и их типы. Так как далее анализируются статьи, основанные на больших данных (информационном поводе), источник, представляющий собой большие данные, обозначается нами как «инфоповод» (см. табл. 3).

Таблица 3. Большие данные в публикациях российской качественной прессы, 2014-2016 гг.

Для понимания значения основных и контекстных источников информации в публикациях журналистики данных, производится их градация и анализ. Во многих статьях они дополняют друг друга.

Во-первых, изучаются источники, которые могут являться большими данными или содержаться в публикации в качестве контекстного источника к ним: данные организаций, социальных медиа/ поисковиков/приложений, других СМИ/ онлайн-ресурсов, собственные данные журналистов издания и данные результатов академических исследований. Выявляется, что самыми распространенными источниками информации в публикациях российских СМИ, основанных на больших данных, являются данные государственных или национальных организаций (73 публикации из 171, причем 61 из этих источников служат инфоповодом для написания материала и являются большими данными).

Показатели общественных и аналитических организаций содержатся в трети публикаций (67 из 171) и в большинстве из них служат инфоповодом, представляя собой большие данные (60 из 67). Реже встречаются данные международных организаций (19 публикаций, 12 из которых являются инфоповодом = большими данными).

Около четверти статей содержит информацию других СМИ и онлайн-ресурсов, российских или зарубежных (45 из 171, в 17 из них большие данные являются инфоповодом). Данные социальных медиа, поисковых систем и приложений (Facebook, Twitter, Google и др.) приводятся в 41 из 171 статьи, (10 из них служат инфоповодом - большие данные).

Собственные данные, генерируемые российскими изданиями самостоятельно, в том числе, собранные при помощи сторонних организаций, например, по заказу самого издания, содержат 14 статей (11 из них - инфоповод = большие данные). Для периода становления журналистики данных этот показатель достаточно высок. Материалы российской качественной прессы, основанные на больших данных, включают как источники также академические исследования (23 из 171).

Во-вторых, в публикациях российской журналистики данных изучаются дополнительные источники информации, в том числе создающие контекст: пиар-службы компании, связи с инвесторами, другие государственные источники. Среди контекстных источников выделяется экспертный блок данных информации, выражаемый в комментариях академического сообщества, мнениях государственных, общественных деятелей и бизнесменов.

Так, в ряде публикаций российской журналистики данных присутствует контекстная информация из различных государственных источников - законопроекты, заявления министерств и ведомств, решения судов и др. (12 из 171 публикации). Некоторые публикации содержат пиар-источники (9 из 171) и данные компании связей с инвесторами (6 из 171).

Дополнительный блок источников информации в публикациях российской журналистики данных выражается также в комментариях общественных и бизнес-деятелей (содержатся в 57 из 171 публикации), представителей государственных органов и организаций (46 из 171), а также академического сообщества (36 из 171). Большие данные, присутствующие в материалах российской прессы, часто нуждаются в интерпретации специалистов, расширяющей авторскую трактовку и во многом упрощающей восприятие информации, заключенной в данных.

Таблица 4. Типы данных в публикациях российских качественных изданий, основанных на результатах обработки больших данных как информационном поводе, 2014-2016 гг., п=171, %

Таблица 5. Источники данных в публикациях российских качественных изданий, основанных на результатах обработки больших данных как информационном поводе, 2014-2016 гг., п=171, %

При рассмотрении публикаций отмечается, к каким типам источников информации относится первоисточник: база данных, данные социальных медиа/поисковиков, документ. Так, источники информации в российской качественной прессе в основном являются базами данных (153 из 171). Данные, собранные из социальных сетей и поисковых систем, российскими журналистами практически не используются (присутствуют лишь в 18 из 171 изученной публикации).

Отдельно обращается внимание на то, содержат ли рассматриваемые публикации неофициальные источники или же, возможно, источник информации неизвестен или не указан в публикации. Среди изученных материалов российской качественной прессы не встретилось содержащих подобную информацию.

Таким образом, результаты третьего этапа исследования показывают, что публикации российской журналистики данных чаще всего содержат показатели государственных, общественных и аналитических организаций, а также сведения других медиа, онлайн-СМИ, социальных медиа, которые по форме представляют базы данных. Публикации часто содержат комментарии экспертов, общественных деятелей и бизнесменов (см. табл. 4, 5).

Направление журналистики, в последние годы находящее выражение в публикациях качественной прессы России, основой которых являются большие данные, может быть описано в ходе выявленных исследованием особенностей.

Заключение

Распространение новых форматов цифровой информации, в частности больших данных, предполагает новые способы ее поиска, обработки, анализа и представления в журналистике. Эти изменения должны находить отражение в текстах материалов, подготовленных в формате журналистики данных. Однако результаты исследования показывают, что в середине 2010 гг. влияние использования больших данных на источники информации публикаций ведущих качественных изданий оставалось минимальным. Они соответствуют предложенному нами разделению больших данных в их принятом понимании как баз данных огромных объемов, требующих особых методов обработки, и выделяемых нами количественных данных, гибридных, являющихся основой большинства публикаций журналистики данных. Большие данные не обязательно становятся компонентом публикации журналистики данных.

В большинстве изученных публикаций, которые включают в себя большие данные, именно они являются информационным поводом для написания материала. Менее половины из них анализируется с помощью программ обработки данных авторами публикаций самостоятельно - чаще журналисты используют готовые данные государственных, общественных и аналитических организаций, а также источники других медиа, онлайн- ресурсов, социальных медиа и поисковых систем, которые по форме представляют базы данных. Таким образом, большие данные, как источник информации для журналистов, пока не входят в широкую практику использования качественными российскими СМИ.

Примечания

¹ Проекты программы «Большая Россия - большие данные» были реализованы в рамках московского этапа хакатона, организованного Глобальной сетью редакторов (Global Editors Network) и группой «РИА Новости».

² International Consortium of Investigative Journalists. Режим доступа: https:.www. icij.org/

³ Спецпроект. Золото партитуры // Новая газета. 2016. Апр., 3. Режим доступа: http:.krug.novayagazeta.ru/12-zoloto-partituri

⁴ Расследование РБК: кто зарабатывает на реконструкции Москвы // РБК. 2015. Окт., 19. Режим доступа: https:.www.rbc.ru/investigation/society/19/10/2015/561b 6c739a79474587968837

⁵ Бегтин И. Готовы ли мы к журналистике данных? // Полит.ру. 2013. Апр., 29. Режим доступа: http:polit.ru/article/2013/04/29/data_journalism/

⁶ Журналистика данных. Режим доступа: http:datadrivenjournalism.ru/

Библиография

Бочаров М.П. PR-технологии и журналистика данных. Новые формы работы со статистическими и фактологическими источниками информации о социальной сфере // Труд и социальные отношения. 2014. № 4. С. 81-95.

Вартанов С.А. (а) Большие данные в онлайн-СМИ: подходы и стратегии использования // Медиаскоп. 2017. Вып. 4. Режим доступа: http:.www.mediascope.ru/2375 Вартанов С.А. (б) Телевизионные измерения в эпоху Big Data: концепции и примеры // Вестн. Моск. ун-та. Сер.10: Журналистика. 2017. № 3. С. 37-57.

НиколовАЛ. Новые направления в медиаиндустрии, или Что такое дата-журналистика // Медиа. Информация. Коммуникация. 2012. № 4. Режим доступа: http://mic. org.ru/phocadownload/4-nikolov.pdf

Панюкова С.А. Роль открытых данных в развитии журналистики данных // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2015. № 1 (15). С. 25-33.

Разумова М.А. Тематические приоритеты и база источников информации деловых СМИ (на примере газет «Коммерсантъ» и «Ведомости»): дис.... канд. филол. наук. М., 2016.

Симакова С.И. Дата-журналистика как медиатренд // Вестн. ННГУ. 2014. № 2-2. С. 481-484.

Симакова С.И. Журналистика данных как объективное требование времени и ее влияние на формирование визуальной журналистики // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2016. № 1 (18). С. 18-25.

Шилина М.Г. Data Journalism - дата-журналистика, журналистика метаданных - в структуре медиакоммуникации: к вопросу формирования теоретических исследовательских подходов // Медиаскоп. 2013. Вып. 1. Режим доступа: http://www.mediascope. ru/node/1263

Шилина М.Г.,Левченко В.Ю. Big Data, Open Data, Linked Data, метаданные в PR: актуальные модели трансформации теории и практики // Медиаскоп. 2014. Вып. 1. Режим доступа: http://www.mediascope.ru /big-data-open-data-linked-data-метаданные- в^-актуальные-модели-трансформации-теории-и-практики

Coddington M. (2015) Clarifying Journalism's Quantitative Turn: A typology for Evaluating Data Journalism, Computational Journalism, and Computer-Assisted Reporting. Digital Journalism 3 (3): 331-348. DOI: 10.1080/21670811.2014.976400

Gynnild A. (2014) Journalism Innovation Leads to Innovation Journalism: The Impact of Computational Exploration on Changing Mindsets. Journalism 15 (6): 713-730. DOI: 10.1177/1464884913486393

Holovaty A. (2006) A Fundamental Way Newspaper Sites Need to Change. Режим доступа: http://www.holovaty.com/writing/fundamental-change/

Lewis S.C., Westlund O. (2015) Big Data and Journalism: Epistemology, Expertise, Economics, and Ethics. Digital Journalism 3 (3): 447-466. DOI: 10.1080/21670811.2014.976418 Manyika J., Chui M., Brown B., Bughin J. et al. (2011) Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. Seattle: McKinsey Global Institute.

Meyer P. (2002) Precision Journalism: A Reporter's Introduction to Social Science Methods. 4^th ed. Oxford: Rowman & Littlefield.

Parasie S. (2015) Data-Driven Revelation? Epistemological Tensions in Investigative Journalism in the Age of 'Big Data'. Digital Journalism 3 (3): 364-380.

Radchenko I., Sakoyan A. (2014) The View on Open Data and Data Journalism: Cases, Educational Resources and Current Trends. In: Ignatov D.I., Khachay M.Y., Panchenko A. et al. (eds.) Analysis of Images, Social Networks and Texts. Cham: Springer, pp. 47-54.

Stalph F. (2018) Classifying Data Journalism. A Content aAalysis of Daily Data-Driven Stories. Journalism Practice 12 (10): 1332-1350. DOI:10.1080/17512786.2017.1386583 Valeeva A. (2017) Open Data in a Closed Political System: Open Data Investigative Journalism in Russia. Reuters Institute for the Study of Journalism. University of Oxford. Режим доступа: http:reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2017-10/Valeeva_Open%20 data%20and%20investigative%20journalism%20in%20Russia.pdf

Размещено на Allbest.ru