Візуалізація інформації в журналістиці даних: бібліометричний аналіз наукових досліджень

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Візуалізація інформації в журналістиці даних: бібліометричний аналіз наукових досліджень

Дмитро Солодовник

Анотація

Удосконалення в умовах цифрового прогресу механізмів та інструментів візуалізації в журналістиці даних зумовлює зростання наукового інтересу до цього аспекту. Стаття має на меті здійснити комплексний бібліометричний аналіз наукових досліджень, що стосуються візуалізації інформації в журналістиці даних, та виявити нові тренди в цьому медійному сегменті. Емпіричною базою дослідження було обрано наукові публікації, проіндексовані в наукометричній базі Scopus. Загалом було проаналізовано 179 статті, опубліковані в період з 2008 по 2022 рр. Для забезпечення методологічної основи застосовано багаторівневий бібліометричний (інструменти Scopus), компаративний (GoogleTrands), кластерний (VOSviewer) аналізи. Отримані результати дослідження демонструють поступальне збільшення кількості наукових публікацій, що стосуються візуалізації в журналістиці даних, пік наукової активності припадає на 2020 р. Під час дослідження було виявлено значний інтерес до понять «visualization», «journalism», «bigdata», «opendata» та досліджено характер зв'язку між ними. Аналітичними інструментами програмного забезпечення VOSviewerбуло проведено аналіз співцитувань за ключовими словами, що дозволило побудувати мапу мережевого зв'язку між основними поняттями візуалізації в журналістиці даних та виділити кластери (наукові напрямки) досліджень цієї тематики. Еволюційно-часовий аналіз та аналіз міжкластерних зав'язків дозволив ідентифікувати нові та малодосліджені напрямки наукового пошуку. Результати бібліометричного аналізу можуть бути використані як методологічна основа для подальших наукових досліджень або застосовані для побудови сучасних візуальних об'єктів у журналістиці даних.

Ключові слова: візуалізація; журналістика даних; бібліометричний аналіз; відкриті дані; Scopus.

Основна частина

Постановка проблеми. Розвиток сучасного суспільства характеризується накопиченням великої кількості відкритої інформації, що може бути джерелом для розкриття певної журналістської історії. Наразі активно використовує такий інформаційний кластер журналістика даних. Цей актуальний напрямок опрацювання великих обсягів даних вимагає не лише ретельного відбору, систематизації, аналізу інформації, а й її ефективної візуалізації. Справжнім викликом для сучасної журналістики є представлення абстрактного масиву дат, цифр, текстів у доступному та зрозумілому для читача вигляді. Журналістика даних вимагає мультифаховості, оскільки об'єднує різні дисципліни: журналістику, інформаційні технології, статистику та дизайн. Опрацювання наукових розвідок, що стосуються візуалізації інформації у журналістиці даних, дозволить зрозуміти, наскільки це питання є актуальним у медійному дискурсі, з'ясувати тенденції у дослідженні вищезазначеного питання.

Аналіз останніх досліджень та публікацій. ХХІ ст. вважають століттям даних. Обсяги статистичної та аналітичної інформації, більшість якої є у відкритому доступі, зростають щосекундно.

У науковий дискурс поняття «журналістика даних» увійшло в останні п'ятнадцять років. Сама концепція вперше була запропонована у 2010 р. на міжнародній конференцій в місті Амстердам, після чого цей напрямок вважається офіційно сформованим (Bounegru&Grey, 2021).

Наразі в медійному науковому дискурсі представлена значна кількість досліджень із візуалізації у журналістиці даних. Так, дослідження українських науковців стосуються вивчення понять «bigdata» та «opendata» у сучасній журналістиці (Lichenko, 2018; Bidzilya&Kravets, 2019; Palyuha, 2020); напрямків візуалізації у дата-журналістиці (Tsukanova, 2013; Shved, 2014; Burdina, 2016; Lichenko, 2019); візуалізації як складової конвергентних медіа (Rudchenko, 2017); трендів представлення даних в онлайн-медіа (Borysenko, 2017; Shamanska, 2018). Іноземними вченими було проведено ряд досліджень із журналістики даних у циклі новин (Borges-Rey, 2016); перетину візуалізації даних та сторітелінгу у сфері журналістики даних (Rodriguezetal., 2015). Однак у медіапросторі не вистачає розвідок, де означене питання розглядалося б у розрізі багаторівневого бібліометричного аналізу наукових праць. Розглянуті дослідження не враховують сучасні інструменти та методи отримання теоретико - методологічної інформації, зокрема не аналізують статті, індексовані базою Scopus, що є найбільшою універсальною та повною базою даних із цитованості наукової літератури.

Тож, виходячи з цього, мета статті полягає в комплексному бібліометричному аналізі наукових досліджень, що проіндексовані в наукометричній базі Scopusі стосуються візуалізації інформації в журналістиці даних. Така розвідка може стати дорожньою картою для подальших досліджень візуалізації в журналістиці даних.

Методи дослідження. Враховуючи останні тенденції аналізу наукових досліджень у світі та розвиток цифрових аналітичних можливостей, досить популярним методом опрацювання літератури стало використання багаторівневого бібліометричного аналізу в різних галузях (Korobets, 2021; Litovsevaetal., 2022), зокрема й у журналістиці (Hang, 2020). Такий огляд літератури за допомогою структурного, компаративного та кластерного методів забезпечить формуванняметодологічного та теоретичного підґрунтя для визначення основних трендів розвитку досліджуваних понять. Застосування аналітичних інструментів ScopusTools, GoogleTrandsта VOSViewerдасть можливість виявити основні зв'язки між наявними концепціями візуалізації в журналістиці даних та ідентифікувати нові й малодосліджені аспекти.

Для проведення бібліометричного аналізу наукових досліджень візуалізації інформації в журналістиці даних було використано наукометричну базу даних Scopus.Відбір релевантних публікацій здійснювався шляхом поєднання ключових слів «visualization», «data», «journalism». Залежно від їх комбінування було отримано різні кількісні результати пошуку, що відображено в таблиці 1.

Таблиця 1. Результати пошукового запиту в базі даних Scopus

Рисунок 1. Динаміка кількості наукових досліджень, присвячених візуалізації у журналістиці даних (на основі бази даних Scopus)

Рисунок 2. Географія структура наукових досліджень, присвячених візуалізації в журналістиці даних (на основі бази даних Scopus)

медійний візуалізація журналістика

Поєднання запропонованих ключових слів дозволило продемонструвати еволюцію досліджень. Зважаючи на кількість наукових публікацій та періоди досліджень, можна стверджувати, що поняття візуалізації в журналістиці даних є вужчим та новішим, ніж поняття візуалізації в журналістиці, що пов'язано з розвитком технологій великих даних та відкритих даних.

Для аналізу було взято ключовий запит «VisualizationANDDataANDJournalism», що охопив 179 наукових публікацій у базі даних Scopusза 2008-2022 рр.

Розгляд динаміки представлення наукових публікацій з візуалізації у журналістиці даних показав, що з 2008 р. по 2013 р. дослідження у цій галузі майже не проводилися (див. рис. 1). У цей період було опубліковано наукові праці, що пов'язані із застосуванням технологій візуалізації в журналістиці для підвищення рівня знань суспільства та дата-сторітелінгом (Segel&Heer, 2010; Hermida, 2010). Перша хвиля наукового інтересу, що характеризується помірним зростанням публікацій, припала на 20132016 рр., найбільшу кількість досліджень за цей період будо опубліковано у 2016 р. У період 2016-2019 рр. відбувалося то спадання, то зростання кількості публікацій, тобто помірна волатильність наукового інтересу. А період із 2019 р. характеризується стрімким розвитком досліджень, що стосуються візуалізації в журналістиці даних, найбільше публікацій за весь період досліджень було опубліковано у 2020 р. Друга хвиля спадання наукового інтересу припала на 2021-2022 рр., але слід зазначити, що спадання є незначним та не перетинає верхню межу попереднього пікового значення (2016 р.). Отже, дослідження візуалізації в журналістиці даних залишаються важливими для наукової спільноти.

Доцільним нам видається й дослідження географічної структури наукових досліджень візуалізації у журналістиці даних (див. рис. 2). Слід зазначити, що найбільшу кількість робіт було опубліковано вченими зі Сполучених Штатів Америки, також у трійку лідерів входять Іспанія та Китай. Науковцями з України було опубліковано лише дві роботи в базі даних Scopus. Така ситуація свідчить про малодослідженість запропонованої тематики в українському медіадискурсі.

Важливим, на нашу думку, є й визначення найбільш цитованих досліджень, присвячених візуалізації інформації у журналістиці даних. Пропонуємо розглянути таблицю 2.

Таблиця 2. Найбільш цитовані публікації із дослідження візуалізації інформації у журналістиці даних (на основі бази даних Scopus)

Як бачимо, найбільш цитованими є дослідження, в яких розглянуто наративну візуалізацію даних та інструменти візуалізації сторітелінгу (Segel&Heer, 2010; Hullman&Diakopoulos, 2011), візуальну аналітику соціальних медіа для журналістських розслідувань (Diakopoulosetal., 2010; Brehmeretal., 2014), аспекти візуалізації в журналістиці даних (Fink&Anderson, 2015; Youngetal., 2018).

Індекс впливу цитувань FWCI (Field-WeightedCitationImpact) показує, наскільки добре цитується документ у порівнянні з подібними. Значення, що більше за 1,00, означає, що документ цитується частіше, ніж очікувалося відповідно до середнього за вибіркою. Він враховує рік видання, тип документа та дисципліни. Найбільший індекс впливу цитувань мають статті, що стосуються візуалізації журналістських розслідувань та представлення інформації в журналістиці даних. Отже, дослідження механізмів та інструментів візуалізації в цих напрямках журналістики є надзвичайно актуальними.

Рисунок 3. Динаміка пошукових запитів «visualization», «journalism», «big data», «open data» (на основі Google Trends)

Ще одним кроком став компаративний аналіз динаміки пошукових запитів таких понять, як «visualization», «journalism», «bigdata», «opendata» (див. рис. 3). Ми можемо простежити, як змінювався фокус уваги до кожного з понять. Із 2004 р. у світі найбільш популярним був пошуковий запит «journalism», візуалізацією інформації цікавились менше, низьку зацікавленість суспільство проявляло до великих та відкритих даних. У 2012 р. ситуація кардинально змінилася, відбувся зсув фокусу уваги на концепцію великих даних, що супроводжувалося зниженням інтересу до журналістики. На проміжку з 2020 по 2022 рр. простежується цікава тенденція: лінія тренду повторює траєкторію за всіма пошуковими запитами. Можемо зробити висновок, що поняття «visualization», «journalism», «bigdata», «opendata» надзвичайно тісно пов'язані між собою, а динаміка інтересу до них не спадає з 2014 р.

Важливим кроком для осмислення порушеного питання став кластерний аналіз публікацій, проіндексованих наукометричною базою даних Scopus. Для цього ми використали аналітичну платформу VOSviewer. До переваг інструментарію програми належить ефективна візуалізація експортованих даних на основі ключових слів, цитувань та співцитувань. Для аналізу було взято 179 наукових публікацій, проіндексованих наукометричною базою Scopusпротягом 2008-2022 рр. Після програмного опрацювання даних було побудовано мапу наукових досліджень із візуалізації у журналістиці даних, яка демонструє взаємозв'язки між ключовими поняттями й іншими категоріями (див. рис. 4).

Рисунок 4. Графічна візуалізація взаємозв'язків наукових досліджень (побудовано в програмі VOSviewer)

Залежно від кількості згадувань ключових слів змінюється радіус кіл, що позначають слово. Бачимо, що найчастіше науковці пов'язують поняття візуалізації та журналістики даних. Синім, червоним, зеленим, жовтим та фіолетовим виділено кластери, на які було згруповано 34 ключові слова. Змістовно-контекстний аналіз створених груп дозволив виявити основні напрямки досліджень візуалізації у журналістиці даних.

Так, червоним кольором позначено кластер, що включає 8 ключових слів, цей напрямокіз поняттями великих даних та відкритих даних, статистикою та цифровізацією. Другий кластер, позначений зеленим кольором, включає також вісім понять та охоплює дослідження, які стосуються процесів комунікації медіа зі споживачами інформації через візуальні об'єкти. До нього ввійшли такі ключові слова, як «дизайн», «наративна візуалізація», «сторітелінг» та ін. Інший кластер, рівнозначний за розміром із двома попередніми, позначено синім кольором. Він демонструє напрямок, що об'єднує техніки візуалізації (інтерактивну візуалізацію) для використання в соціальних мережах та онлайн-просторі. Жовтий кластер описує використання інфографіки та комп'ютерної графіки в журналістиці даних, а фіолетовий стосується саме технічних аспектів та механізмів пошуку, збору, обробки даних, а також інновацій, які привносить у цей процес штучний інтелект.

Можливості програмного забезпечення VOSviewerдозволяють провести еволюційно - фіолетового до жовтого позначено перехід від ранніх до сучасних публікацій із візуалізації.

Як видно, на початку досліджень науковці приділяли увагу аспектам представлення візуальної інформації у цілому, а саме використанню дизайну та комп'ютерної графіки. Коли почала розвиватися онлайн - журналістика, виникла потреба застосовувати відкриті дані для створення журналістського контенту вже в новітніх медіа. Під час наукових пошуків у період 2017-2019 рр. автори активно говорять про інфографіку, візуальні техніки та інтерактивність візуалізації. У цей період актуальним стає використання інтерактивних таблиць, мап, діаграм в онлайн-ЗМІ та соціальних мережах. Найновішими є дослідження, що пов'язані з кластером журналістики даних. Поява «великих даних» зумовила розвиток «журналістики даних».

Рисунок 5. Еволюційно-часовий аналіз досліджень візуалізації (побудовано в програмі VOSviewer) досліджень пов'язує розвиток журналістики даних часовий аналіз. На рисунку 5 градієнтом від

Великі обсяги інформації ускладнюють процес обробки та представлення матеріалів, журналістики даних є застосування штучного інтелекту (див. рис. 6).

Рисунок 6. Міжкластерні взаємозв'язки досліджень із візуалізації журналістики даних та використання штучного інтелекту (побудовано в програмі VOSviewer)

Слід зазначити, що поряд із новими методами візуалізації широко використовуються журналістами інфографіка, інтерактивна візуалізація та інші техніки.

Результати дослідження свідчать про те, що тематика візуалізації у журналістиці даних є новою у сфері журналістикознавства. До 2008 р. дослідження з вищезазначеної теми майже не проводились. Поштовх до зацікавлень науковців питанням візуалізації у журналістиці даних дала поява великих обсягів даних, які потрібно було подавати в журналістських матеріалах скомпресовано, максимально зрозуміло для реципієнта, та, відповідно, окремого напрямку - журналістики даних. Саме 2008 р. став переломним, коли медіакомунікативісти зацікавилися питанням візуалізації у журналістиці даних. До 2013 р. їх інтереси стосувалися традиційних технологій візуалізації. Найбільше наукових розвідок, які стосуються досліджуваного питання, було опубліковано у 2020 р. Географічними центрами досліджень були США, Іспанія та Китай. На жаль, Україна в цьому списку за кількістю публікацій, оприлюднених у найбільш повній базі наукових розвідок, посідає останнє місце.

Хіра, К. Фінка, К. Андерсона, Н. Діакопулоса, М. Наамана та Ф. Ківран-Свейна, їх праці стосуються наративів візуалізації та цифрових аспектів представлення інформації у журналістиці даних, журналістських розслідуваннях та сторітелінгу. Компаративний аналіз пошукових запитів ключових слів «visualization», «journalism», «bigdata», «opendata» засвідчив, що з 2012 р. найбільше зацікавлення викликали поняття «journalism», «bigdata», а вже у 2022 р. інтерес зріс абсолютно до всіх категорій. Найбільше науковців цікавлять такі теми, як журналістика даних та великі дані, комунікація ЗМІ зі споживачами за допомогою візуальних об'єктів, техніки візуалізації онлайн-простору, інфографіка та комп'ютерна графіка в онлайн-ЗМІ, пошук, збір та обробка даних. Останнім же трендом у сфері візуалізації в журналістиці даних є використання штучного інтелекту для обробки та представлення інформації.

Питання візуалізації журналістики даних у світовому медіадискурсі є актуальним. Спостерігаємо поступальне збільшення кількості наукових публікацій, що стосуються візуалізації в журналістиці даних, пік наукової активності припадає на 2020 р. Науковці цікавляться різними аспектами в контексті вищезазначеного питання. Тематичний кластер, пов'язаний із візуалізацією інформації у журналістиці даних, достатньо широкий. Він постійно змінюється, оскільки змінюються технології та медіапотреби.

Це дослідження може стати в пригоді усім тим, хто планує досліджувати або ж візуалізацію в журналістиці, або ж візуалізацію як складову журналістики даних. Результати можуть бути використані також для визначення майбутніх напрямків досліджень та бути орієнтиром дослідницьких тенденцій у цій галузі. Журналісти ж можуть враховувати розглянуті у статті тенденції візуалізації при створенні контенту. Отже, наше дослідження є вагомим для сучасної журналістики, оскільки має значення як для теоретиків, так і практиків.

Література

1. Bidzilia, Yu., &Kravets, D. (2019). Development of open data as new perspectives and opportunities for modern Ukrainian journalism. Collection of scientific works of the Research Institute of Press Studies, 9 (27), 232-245. https://doi.org/10.37222/2524-0331-2019-9 (27) - 13 Borges-Rey, E. (2016). Unravelling data journalism. Journalism Practice, 10 (7), 833-843.

2. Borysenko, D. (2016). Infographics as a method of information visualization in the latest mass media. 1st All-Ukrainian Scientific and Methodological Conference «Education, Science and Production: Development and Prospects» (р. 61). Shostka Institute of Sumy State University.

3. Bounegru, L. & Grey, J. (eds.). (2021). The Data Journalism Handbook: Towards A Critical Data Practice. Amsterdam University Press.

4. Brehmer, M., Ingram, S., Stray, J., & Munzner, T. (2014). Overview: The design, adoption, and analysis of a visual document mining tool for investigative journalists. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 20 (12), 2271-2280.

5. Burdina, E. (2016). Infographics on television: the influence of infotainment on the visualization of facts. Social communications, 3, 75-78.

6. Diakopoulos, N., Naaman, M., & Kivran-Swaine, F. (2010). Diamonds in the rough: Social media visual analytics for journalistic inquiry. 2010 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology. https://doi.org/10.1109/vast.2010.5652922

7. Fink, K., & Anderson, C.W. (2014). Data journalism in the United States. Journalism Studies, 16 (4), 467-481. https://doi.org/10.1080/1461670 x. 2014.939852 Flew, T., Spurgeon, C., Daniel, A., & Swift, A. (2012). The promise of computational journalism. Journalism Practice, 6 (2), 157-171

8. Hang, M. (2020). Media and Entrepreneurship, A Revisit with a Decade of Progress: A Bibliometric Analysis of Media Entrepreneurship Research Between 2005 and 2017. Nordic Journal of Media Management, 1 (2), 187 207. https://doi.org/10.5278/njmm.2597-0445.4295 Hermida, A. (2010). Application of visualization technologies in journalism to enhance public knowledge. Proceedings of the 2010 Conference of the Center for Advanced Studies on Collaborative Research - CASCON '10

9. Hullman, J., & Diakopoulos, N. (2011). Visualization rhetoric: Framing effects in narrative visualization. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 17 (12), 2231-2240. https://doi.org/10.1109/tvcg.2011.255

10. Korobets, O. (2021). Bibliometric analysis of the relationship between the concepts of «environmental risk» and «marketing». Polissya Scientific Bulletin, 1 (20), 104-110. https://doi.org/10.25140/2410-9576-2020-2-1 (20) - 104-110

11. Lichenko, A. (2018). Open data sources in the modern information space. All-Ukrainian Scientific and Practical Conference «Social communications and new communication technologies» (рр. 41-45). Zaporizhzhia National University.

12. Lichenko, A. (2019). Interactive visualization as a way of presenting big data in media. Bulletin of Lviv University. Journalism series, 45, 230-237.

13. Litovtseva, V., Brychko, M., & Srovnalikova, P. (2022). Current trends in research on confidence in the healthcare system. Health Economics and Management Review, 3 (1), 62-75.

14. Lund, H.P. (2000). L'illusion levee. Regard journalistique et visualisation litteraire a partir de Balzac (XIX century). Orbis Litterarum, 55 (6), 447-462.

15. Poliuha, V. (2020). Big data technology: Key features and perspectives on journalism. Dialog: media studios, 25, 144-154. https://doi.org/10.18524/2308-3255.2019.25.195599

16. Proceedings of the 24th annual conference on computer graphics and interactive techniques - Siggraph '97. (1997). https://doi.org/10.1145/258734/

17. Rodriguez, M.T., Nunes, S., & Devezas, T. (2015). Telling stories with data visualization. Proceedings of the 2015 Workshop on Narrative & Hypertext - NHT '15. https://doi.org/10.1145/2804565.2804567. Rudchenko, A. (2017). Visualization as a trend in modern convergent media. Collections of scientific works of the professor-teaching staff of Vasyl' Stus Donetsk National University (рр. 68-69).

18. Segel, E., & Heer, J. (2010). Narrative visualization: Telling stories with data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 16 (6), 1139-1148.

19. Shamanska, A. (2018). Trends in data visualization in modern online news media. International scientific journal Internauka, 9, 32-36.

20. Shved, O. (2014). Infographics as a means of visual communication in modern journalism. Humanitarian education in technical higher educational institutions, 3, 305-313.

21. Tsukanova, H. (2013). Infographics as an effective visual component of an advertising message. Scientific notes of the Institute of Journalism, 50, 129-133.

22. Young, M.L., Hermida, A., & Fulda, J. (2017). What makes for great data journalism? Journalism Practice, 12 (1), 115-135

Размещено на Allbest.ru