Twitter’ın #ddj (Veriye Dayalı Gazetecilik) Etiketi ve Veri Gazeteciliği Topluluğunun Evrimi
Editörün Notu: Makalenin ilerleyen bölümündeki alıntı “The Data Journalism Handbook: Towards a Critical Data Practice ‘dan(Veri Gazeteciliği El Kitabı)” alınmıştır, Liliana Bounegru ve Jonathan Gray tarafından düzenlenmiştir. Amsterdam University Press tarafından yayınlanmıştır. “Twitter’da #ddj Etiketi” adlı bölüm, GIJN üyesi Eunice Au ve Sosyolog Marc Smith tarafından yazılmış ve izinleriyle bu makalede yeniden yayınlanmıştır.
Veri gazeteciliği alanını takip etmek için tek bir etiket seçmek kolay değildir. Veri gazetecileri #datajournalism (veri gazeteciliği), #ddj (veriye dayalı gazetecilik), #dataviz (veri görselleştirme), #infographics (infografikler) ve #data (veri) gibi işleriyle bağlantılı sayısız twitter etiketi kullanır. Uluslararası Araştırmacı Gazetecilik Ağı (GIJN) altı yıl önce Twitter’da veri gazeteciliği alanındaki tartışmaları yayımlamaya başladığında #ddj (veriye dayalı gazetecilik) en popüler etiketti.
Veriye dayalı gazetecilik kavramı tartışmalıdır. Gazeteciliğin veriler tarafından yönlendirilmediği iddia edilebilir çünkü veriler, gazeteciye yalnızca bilgi verir ve gazetecilik için kullanılan bir araçtır. Veriler, gazetecilerin hikayeyi ortaya çıkarması için filtrelenmesi, analiz edilmesi ve keşfedilmesi gereken yapılandırılmış olgular ve istatistiklerden oluşur. Nasıl ki tanınmış bir kişinin hayatını anlatan bir makaleye “röportaj odaklı gazetecilik” ya da kamuya açık belgelere dayalı bir makaleye “belgeye dayalı gazetecilik” denmiyorsa ses getiren veri gazeteciliği hikayeleri de veriyi yalnızca haberi tamamlayan bir öğe olarak kullanır.
#ddj Etiketinin Rolü
Tüm bu düşüncelerin yanı sıra #ddj etiketinin veri gazeteciliği topluluğu arasında yaygın olarak kullanılması, onu veri gazeteciliği alanındaki dünya çapındaki proje ve etkinliklerin paylaşılması için önemli bir araç haline getirdi. Veri gazetecileri #ddj etiketini, çalışmalarını tanıtmak ve kitlelere ulaştırmak için kullanıyorlar. Ayrıca #ddj etiketi, veri gazeteciliği topluluğunun üyelerinin bu etiketi kullanarak araştırıp keşfedebildiği ve içerik paylaşabildiği sosyal medya platformları üzerinde tartışmalara erişmeyi kolaylaştırıyor. #ddj etiketiyle paylaşılan tartışmalar seçim tahminleri ve olasılık grafiklerinin yanlış yorumlanmasından veri etiği ve yapay zeka gibi konulara kadar uzanıyor.
NodeXL sosyal ağ analizi, GIJN’nin Veri Gazeteciliği alanında En İyi 10 serisi için her hafta Twitter’daki #ddj etiketini takip ediyor. Fotoğraf: Ekran görüntüsü
GIJN’in Haftalık En İyi 10 #ddj Listesinin Doğuşu
GIJN’in Haftalık En İyi 10 #ddj Listesi, GIJN üyesi birinin #ddj ağ grafiğini ilk kez tweetlediği 2014 yılının Ocak ayında başladı. Bu tweetlere verilen yanıtlar da dahil olmak üzere #ddj etiketinden bahsedilen tweetleri eşleştiren grafik, Excel elektronik tablo yazılımı üzerine kurulu bir sosyal ağ analizi ve görselleştirme paketi olan NodeXL kullanılarak oluşturuldu. Oluşturulan bu ağ grafikleri yanıtlama, bahsetme ve retweetleme gibi etkinliklerden ortaya çıkan ara bağlantı modellerini ortaya koydu ve bu modeller tartışılan kilit kişileri, grupları ve konuları vurguladı.
Bir uluslararası araştırmacı gazetecilik kurumu olarak GIJN daima araştırmacı gazetecilik ve veri gazeteciliği alanlarında gerçekleşen gelişmeler ve tartışmalar hakkında farkındalık yaratmanın yollarını arıyor. GIJN’in yönetici direktörü David Kaplan, Smith’in yayınladığı ağ grafiğini gördüğünde popüler ve ilginç veri gazeteciliği örneklerini sergilemek ve yaymak için Haftalık En İyi 10 #ddj Listesini oluşturmak için haritayı kullanmayı teklif etti. (O ve Smith ayrıca haftalık bir araştırmacı gazetecilik derlemesi denediler, ancak hiçbir etiket #ddj’nin veri gazeteciliği için yaptığı işi yapmaya yaklaşamadı.)
GIJN ağ grafiğinin önerdiği bulguları yakından takip etse de kopyalananları ortaya çıkarmak ve en ilginç öğeleri öne çıkarmak için takip eden bir insan gerekli. Listenin doğuşundan bugüne veri gazeteciliği topluluğunun son altı yılda #ddj etiketini içeren tartışmalarının 250’den fazla anlık görüntüsünü bir araya getirdik. Liste artık her #ddj içeren tweeti takip edemeyen gruplar için bir özet görevi görüyor.
Kullandığımız “anlık görüntü” terimi basit bir metaforu ifade etmiyor. Bu analiz bize tıpkı foto muhabirliğin büyük haber kaynaklarının ön sayfalarında gerçek kalabalıkları tasvir ettiği gibi veri gazeteciliğinin twitter’daki topluluğunu anlamamız için bir resim sunuyor.
#ddj Etiketinin Twitter Trafiğinin Evrimi
#ddj etiketini kullanan Twitter trafiğinin nasıl geliştiğini anlamak için 2014’ten 2019’a kadar topladığımız #ddj verilerinin çok temel ve kaba bir analizini yaptık. 6 yılın (48 hafta) şubat ve mart aylarında her yıl 8 haftalık küçük bir örnek seçtik. Paylaşılan ve etkileşim alan içerikler içinde analiz ve düşünce yazıları, ödüller, bağışlar, etkinlikler, kurslar, işler, araçlar, kaynaklar ve araştırmalar gibi en popüler öğeleri barındırıyordu. Paylaşılan içerik türleri yıllar boyunca benzerliğini korudu.
2014 yılında yeni gelişmeye başlayan bir veri gazeteciliği alanı tartışan makalelere rastladık. Bu tartışmalar, hesap verebilirliği ve içgörüleri körüklediği için veri gazeteciliğinin gerekli olduğunu savunan ve gazetecilerin geleceğinin veri analizi olduğunu öngören konuları içeriyordu. İlerleyen yıllarda yapay zeka, büyük veri sızıntıları ve ortak veri araştırmaları gibi yeni konuların tartışıldığını gözlemledik. Ayrıca #ddj etiketinde konuyu derinlemesine kapsayan ve bir şeyin nasıl yapılacağını anlatan içerikler vardı. Veri gazetecileri, medya endüstrisinin veri gazeteciliğini haber odalarına dahil etmesinin gerekip gerekmediğini tartışmak yerine veri gazeteciliği süreçlerine ilişkin içgörüler sunuyor ve veritabanlarından en iyi nasıl yararlanılacağını paylaşıyorlardı. Bunun yanında paylaşılan araştırmalar arasında seçimler, göç, kirlilik, iklim ve futbolla ilgili analizlerin olduğunu da fark ettik.
GIJN’in haftalık #ddj özeti en popüler tweetleri ve URL’leri vurgulamanın yanında #ddj etiketi altında gerçekleşen tartışmaların ana katılımcılarını da listeler.
Twitter’daki #ddj tartışmasının önde gelen katılımcıları. Fotoğraf: Ekran görüntüsü
#ddj tartışmalarının merkezindeki bilindik kişilerden bazıları arasında veri gazeteciliği uzmanları arasından Edward Tufte, Alberto Cairo, Martin Stabe, Nate Silver ve Nathan Yau. Veri ekiplerinden Le Telegramme, Tages-Anzeiger, Berliner Morgenpost, FiveThirtyEight, Financial Times ve The New York Times’dan The Upshot. Bu kişilerin ve ekiplerin işleri zaman zaman eğitici, ilham verici olabiliyor ve daha fazla tartışmayı tetikleyebiliyor. Veri gazeteciliği topluluğu da bu influencarlardan faydalanabilir ve çevre edinebilir.
Connected Action‘ın haritalamasının ortaya koyduğu gibi, topluluk üyelerinin benzer hikayeler aramak için tweetlerinde #ddj’nin yanında başka etiketlerde kullanır.
Şimdiye kadar #ddj etiketinin yanında en fazla görülen etiketler; #dataviz, #visualization, #datajournalism, #opendata, #data ve #infographics’di. Bu bize, bu alanda çalışanların yalnızca kamuya açık verilerin varlığına değil, aynı zamanda aynı zamanda verilerin okuyucular için yaratıcı bir şekilde sunulma ve görselleştirilme şekline de dikkat ediyor.
Tweetlerde en çok bulunan etiketler Fotoğraf: Ekran Görüntüsü
Ancak NodeXL #ddj haritalaması, yalnızca tweet atan kişileri analiz ettiği için hiçbir şekilde tüm alanı temsil edemez. Üstelik Twitter’da daha fazla takipçisi olan ve daha fazla retweet toplayanlar genellikle listemizde daha fazla yer alma eğilimindedir.
Ayrıca, en çok atılan tweetlerin büyük bölümünün Avrupa ve Amerika’dan, özellikle Almanya ve Amerika’dan geldiğini ve bazı tweetlerin ise Asya ve Afrika’dan geldiğini fark ettik. Bunun nedeni diğer bölgelerde veri gazeteciliği topluluğunun daha küçük olması, bu toplulukların aynı Twitter etiketleriyle örgütlenmemesi ya da Twitter’da hiç örgütlenmemelerinden dolayı kullanıcı tabanının çarpık olması olabilir.
Geçtiğimiz yıl boyunca, Twitter’da yaygın olarak paylaşılan önde gelen veri gazeteciliği kuruluşlarının bazı çalışmalarının ağ grafiğimizde yer almadığını gözlemledik. Bunun nedeni insanların hikayeyi tweetlerken #ddj etiketini kullanmaması, başka etiket kullanmaması ya da hiç etiket kullanmaması olabilir. Twitter’ın Kasım 2017’de tweet karakter sayısını 140’tan 280’e genişletmesinin, insanların #datajournalism gibi daha uzun etiketleri seçmesine yardımcı olmuş olabileceğinden şüpheleniyoruz.
Eğlenceli #ddj Keşifleri
Bulduğumuz şey genellikle kuvvetli gazetecilik örnekleri ve güzel veri görselleştirmeleri olsa da, bazen sadece komik çalışmlar da oluyor.
Sonuç olarak bu makalede geçen yıl #ddj etiketini kullanarak keşfettiğimiz daha eğlenceli öğelerin bazılarını kısaca tartışıyoruz.
Fotoğraf: Ekran görüntüsü
Sevimli ve zekice hazırlanmış yukarıdaki görsel denemede, Xaquin G.V. farklı ülkelerdeki insanların bir şeyleri düzeltmek istediklerinde en çok neyi aradıklarını gösterdi. Birçok sıcak ülkede, buzdolabı; Kuzey Amerikalılar ve Doğu Asyalılar için tuvaletler; Kuzey ve Doğu Avrupa’daki insanlar ise ampulleri nasıl tamir edecekleri konusunda bilgiye ihtiyaç duyuyor gibi görünüyor.
Ayrıca Smithsonian’ın “Sally L. Steinberg Doughnut Ephemera Koleksiyonu” arasında bulunan bir grafik, halka deliğinin boyutunun yıllar içinde giderek küçüldüğünü savunuyor. Başka bir çalışmada grafik tasarımcı Nigel Holmes, Çılgın Yarışmalar adlı bir kitaptan salyangoz yarışından eş taşımaya kadar garip bir biçimde harika olan yarışmaları görselleştirdi ve açıkladı.
Koleksiyonumuzdaki bir diğer içerikte ise dünya çapındaki kadınların, kadın kot pantolonlarının ceplerinin pratik olarak küçük olduğunu zaten biliyor olmalarına rağmen Puddingviz bunu kanıtlamak için kesin veriler ve analizler ortaya çıkardı.
Son olarak bebek yapmanın zirvede olduğu mevsim diye bir şey var mı? Visme of United Nations’ın canlı doğumlarla ilgili verilerinin analizi bunu gösteriyor gibi görünüyor. Üç farklı değişken arasında bir bağıntı buldular. Bu bağıntılar: en iyi doğum ayları, yılın mevsimleri ve farklı ülkelerdeki “çiftleşme ritimleri” üzerinde etkisi olabilecek ülkenin enlemi (ekvatordan uzaklık).
Ek Okuma
GIJN’in Kaynak Merkezi: Veri Gazeteciliği
GIJN’in En İyi On Veri Gazeteciliği Listesi
Yazarlar
Eunice Au veri gazeteciliğiyle ilgili en popüler tweetlerin haftalık Top 10 #ddj özetini hazırladığı Küresel Araştırmacı Gazetecilik Ağı’nda program yöneticisidir. Malezya asıllı. New Straits Times için çalıştı ve Singapur’daki The Straits Times için Malezya muhabiri olarak görev yaptı.
Marc Smith, bir sosyolog ve sosyal medya analiz tekniklerini girişim ve internet sosyal medya kullanımına uygulayan Connected Action danışmanlık grubunun kurucusu ve lideridir.
Çeviren: Abdullah Keleş Düzenleyen: Pınar Dağ