Архив

Журналистика данных в качественной прессе: жанровые и тематические особенности

Михаил Макеенко, Александра Шилина

Ссылка для цитирования: Макеенко М.И., Шилина А.Г. Журналистика данных в качественной прессе: жанровые и тематические особенности // МедиаАльманах. 2019. № 6. С. 22−35.
DOI: 10.30547/mediaalmanah.6.2019.2235

© Макеенко Михаил Игоревич
кандидат филологических наук, доцент кафедры теории и экономики СМИ факультета журналистики МГУ имени М.В. Ломоносова (г. Москва, Россия), makeenko.mikhail@smi.msu.ru

© Шилина Александра Геннадьевна
соискатель кафедры теории и экономики СМИ факультета журналистики МГУ имени М.В. Ломоносова, аналитик венчурного фонда активного участия в криптосетях Paradigm Fund (г. Москва, Россия), alexandrashilina@mail.ru

Ключевые слова: журналистика данных, большие данные, датафикация, открытые данные, современная журналистика, жанры журналистики.

В статье представлены результаты исследования тематического и жанрового своеобразия публикаций, основанных на больших данных в зарубежной и российской качественной прессе за 2014−2016 гг. Проведенный анализ показал, что большинство материалов журналистики данных представляют собой комментарии автора к обработанным данным. Однако по тематике подобные материалы отличаются от публикаций традиционной журналистики не значительно: наиболее часто встречается экономическая и политическая проблематика. Авторы предлагают интерпретацию полученных результатов в контексте интеграции изучения воздействия датафикации на современную журналистику.

 

В начале XXI в. в России и за рубежом формируется новое направление журналистики – журналистика данных (англ. data journalism). Несмотря на активное использование термина профессионалами и исследователями медиа, необходимо признать, что за прошедшие годы явление не получила четкой дефиниции, и журналис­тика данных остается форматом, который вызывает дискуссии в отраслевом и академическом сообществе. Первоначально термин «журналистика данных» употреб­лялся для обозначения использования в журналистике наряду с традиционным текс­т­ом структурированных, машиночитаемых данных (Holovaty, 2006), и наиболее распространенное позднейшее определение принципиальных отличий не содержит: это процесс «сбора, очистки, организации, анализа, визуализации и публикации данных для создания журналистских материалов» (Howard, 2014).

С нашей точки зрения, важнейшим критерием, определяющим развитие журналистики данных в 2010 гг., должно было стать распространение и проникновение в журналистику при подготовке материалов СМИ так называемых больших данных (англ. big data) – массивов данных огромных объемов и многообразия, которые из-за этих критериев не могут быть собраны, сохранены и проанализированы без специальных программных инструментов обработки. При этом, как показывает опыт и первые результаты нашего исследования, далеко не всегда публикации, относимые сообществом к журналистике данных, содержат в качестве первоисточника именно большие данные в их признанном понимании, часто материалы основываются на наборах крупных цифровых данных, не требующих для обработки сложных программных инструментов.

Учитывая этот фактор, в нашей статье мы разграничиваем большие данные в их принятом обозначении и выделяемые нами количественные данные – гибридный тип данных, являющийся основой большинства публикаций зарубежной и отечественной журналистики данных. Под количественными данными мы предлагаем понимать наборы данных небольших объемов и разнообразия, которые могут быть обработаны человеком с использованием любого из существующих традиционных статистических инструментов: статистиче­ские данные, данные социологических исследований, рейтинги и пр., уже давно являющиеся привычными информационными поводами в журналистике.

Это положение позволяет нам провести разграничение между журналистикой данных в широком понимании, охватывающей целый спектр материалов, публикуемых в соответствующих рубриках, и условной журналистикой больших данных как специализированного направления в журналистике, когда материалы создаются с использованием информации, полученной из соответствующих по масштабам и сложности обработки цифровых баз данных.

Соответственно, в рамках статьи мы используем следующее рабочее определение журналистики данных: журналистика данных – это направление в журналистике, основой которого является обработка любых так называемых количественных данных, которые могут служить информа­ционным поводом или быть частью материала, обогащая его. При этом особое значение приобретает визуальная презен­тация этих данных аудитории. В то же время в статье отдельное внимание уделено условной журналистике больших данных – направлению, в основе которого лежит работа журналиста именно с большими данными в соответствии с их пониманием со­временными специалистами как цифровой информации, которую невозможно обрабатывать традиционными способами.

Цель данной статьи – выявить отличительные характеристики публикаций журналистики (больших) данных, в частности их тематическое и жанровое своеобразие.

 

Степень разработанности темы исследования

Практики журналистики данных пока в достаточной степени не систематизированы и не отражены комплексно в научной литературе. Базовыми для изучения характеристик больших данных и их использования в журналистике являются работы С. Парази, (2015), С.К. Льюиса и О. Уэстлунда (2015), исследование влияния инноваций на работу журналистов А. Гюннильда (2014) и анализ последствий появления вычис­лительной журналистики и журналистики данных на работу в редакциях М. Коддингтона (2015). Значительное место занимают работы, посвященные изу­чению специфики журналистики данных разных стран, в частности исследования специфики американской журналистики данных Л. Финк и К. Андерсона (2015);
работы журналиста с цифровыми данными в редакциях Чикаго С. Парази и Е. Дагираль (2012) и Нью-Йорка В. Уэбера и Х. Ролла (2013). Первые попытки осмыс­ления становления британской журналистики данных предприняли Э. Борхес-Рэй (2016, 2017), Л. Ханнафорд (2015) и М. Найт (2015). Одна из наиболее полных классификаций материалов журналистики данных предлагается в работе Ф. Штальфа (2017). Для определения универсальных характеристик журналистики данных он опирается на метод контент-анализа при изучении публикаций ведущих британских и немецких качественных изданий. Результаты исследования показывают, что журналисты полагаются преимущественно на предварительно обработанные данные, полученные от национальных организаций и правительственных органов; самая распространенная тематика публикаций – политическая, темы – параллельные традиционным новостям.

В российском академическом сообществе исследования журналистки данных малочислены. Использованию новых форматов цифровых данных в отечественной журналистике посвящены работы А. Валеевой (2017), С. Вартанова (2017), И. Радченко и А. Сакоян (2014), М. Шилиной (2013) и др.

Большинство авторов подчеркивают, что журналистика данных до сих пор находится на этапе становления и изучают ее, основываясь на методах наблюдения и интервьюирования. В нашей статье мы изучаем контент журналистики данных количественными методами.

 

Методика исследования

Основные методы, используемые в нашем исследовании, – кейс-стади на основе количественного контент-анализа двух зарубежных изданий и контент-анализ при изучении отечественных СМИ. Характеристики журналистики данных изучаются на материалах 2014−2016 гг., когда она уже широко представлена в медиа и активно изучается академическим сообществом.

На первом этапе рассматриваются публикации журналистики данных ведущих глобальных СМИ – зарубежных газет The Guardian и The New York Times, размещае­мые на их сайтах в специализированных разделах The Guardian Datablog и The Upshot: 360 публикаций (по 180 в каждом издании, по 60 в год).

Выбор практик этих изданий как наиболее показательных кейсов обусловлен не только их востребованностью среди читателей и авторитетностью у профессионального сообщества, но и более прикладными для нашего контекста характеристиками: они оказались среди первых медиа, начавших целенаправленно развивать журналистику данных, при этом они «маркируют» подобные материалы с помощью специально созданных онлайн-разделов. Последнее, с одной стороны, упрощает практическую задачу по отбору публикаций для исследования, а с другой − позволяет видеть в них концентрированный пример понимания журналистики данных как западным академическим сообществом, так и журналистами и редакторами, которые чаще всего при изучении или обсуждении данного предмета ссылаются именно на эти ресурсы как показательные. При этом необходимо оговорить, что опыт двух изданий может рассматриваться в большей степени как кейсы, но при этом в них за счет показательности объектов отражается, на наш взгляд, и общее состояние журналис­тики данных в настоящий момент.

Первичная выборка публикаций The Guardian Datablog – сплошная. Публикации The Upshot отбираются методом случайного отбора из генеральной совокупности (простая вероятностная выборка) для релевантного сравнения с публикациями The Guardian Datablog. Тематика и жанр изучаются в публикациях, основанных не просто на количественных, но на больших данных (139 статей в двух изданиях), и сравниваются с тематикой и жанровыми особенностями публикаций основных изданий, размещенных на сайтах The Guardian и The New York Times от 28 марта 2018 г. В этот и предшествовавшие дни не происходило событий, которые привлекали бы к себе повышенное внимание и потенциально могли исказить тематический и жанровый баланс, складывающийся в изучаемых изданиях. При этом массив публикаций (126), вышедших за один день, видится нам достаточным для того, чтобы дать представление об использовании в газетах определенных жанров и тематик.

На втором этапе исследуются публикации авторитетных российских качественных изданий «Коммерсант daily», «Новая газета», «Деньги», «Власть», «РБК», Forbes, The New Times. По итогам первичного мониторинга выявляются публикации журналистики данных, релевантные материалам в зарубежной качественной прессе (1564 статьи), основанные на количественных данных и больших данных. Материалы, содержащие большие данные (171 статья в семи изданиях), анализируются по той же схеме, что и зарубежные публикации. Для подтверждения возможного наличия в публикациях журналистики данных тематической и жанровой специфики публикации, основанные на больших данных, сравниваются с другими материалами рассматриваемых изданий. Дополнительно изучаются все 168 материалов в семи изданиях за один день – 25 июня 2016 г., по тому же критерию, что и зарубежные эмпирические объекты. Исследуются следующие номера изданий от 25.07.2016 г.: «Власть» № 29 (1184), «Деньги» № 29 (1087), «Коммерсантъ» № 132/П (5882), «Новая газета» № 80. Для The New Times выбран выпуск № 22 (412) от 27 июня 2016 г. (ближайший к условной дате номер, так как 25 июня 2016 г. журнал не выходил). Анализируются отдельно взятые июльские номера журналов «РБК» и Forbes за 2016 г., условно привязанные к выбранной дате.

На заключительном третьем этапе исследования сравниваются тематические и жанровые особенности публикаций зарубежной и российской журналистики данных.

В рамках исследования категория «тематика» разбивается на следующие достаточно крупные подкатегории: политика, экономика/бизнес, здравоохранение, спорт, преступность, культура, образование/технологии/социальные отношения /природные явления, другое (потенциально – наука, мода, путешествия и пр.). Применяемая в данном исследовании классификация создавалась с опорой на классификатор Ф. Штальфа (2017), который пользовался им при изучении журналистики данных в ведущих зарубежных изданиях. (Отметим, что мы посчитали нецелесообразным выделять очень узкие тематические группы на этапе первичного анализа.)

Категория «жанр» рассматривается по объединенной классификации А.В. Колесниченко 2008 и 2018 гг. В работе 2008 г. автор выделяет следующие жанры журналис­тики: комментарий, аналитическая статья, расширенная новость, короткая новость, «песочные часы», экспертное интервью, информационное интервью, личностное интервью, ньюс-фиче, фиче, репортаж, порт­рет (Колесниченко, 2008). В статье 2018 г. представлены также жанры, как расширенная новость, аналитическая статья, короткая новость, репортаж, портрет, колонка, случай/житейская история, подборка, рекомендация, реконструкция, тест, рецензия, тест-драйв, мультимедийный лонгрид (формат), опрос (знаменитостей, публики), кейс, ответ, карточки, онлайн-трансляция, расследование, анонсирование книг, обзор матча (Колесниченко, 2018).

В рамках нашего исследования при изу­чении жанровых особенностей публикаций категория «жанр» разбивается на следующие подкатегории: «песочные часы», информационное интервью, ньюс-фиче, экспертное интервью, личностное интервью, комментарий (в том числе как комментарий к данным), фиче, расширенная новость, аналитическая статья, короткая новость, репортаж, портрет, колонка, случай/житейская история, подборка, рекомендация, реконструкция, тест, рецензия, тест-драйв, мультимедийный лонгрид (формат), опрос (знаменитостей, публики), кейс, ответ, карточки, онлайн-трансляция, расследование, анонсирование книг, обзор матча. Мы понимаем, что публикации журналистики данных могут не включать некоторые из перечисленных жанров, однако подробная классификация представляется нам необходимой при изучении материалов традиционной журналистики рассматриваемых изданий и сравнении выявленных жанровых особенностей с характеристиками публикаций, основанных на больших данных.

 

Результаты исследования

В ходе первого этапа исследования выявляются обобщенные характеристики контента зарубежной журналистики данных – тематическое и жанровое свое­образие публикаций.

Мы видим, что публикации The Guardian Datablog и The Upshot, основанные на больших данных, не раскрывают особые или специализированные темы (см. табл. 1). Большинство из них посвящено бизнесу и различным аспектам экономики (37 публикаций из 139), а также политическим процессам и явлениям (29). Теме здравоохранения посвящено 20 публикаций, спорту – 11, преступности – 10, культуре – 4, образованию, природным явлениям, социальным проблемам и техно­логиям – по 2. В остальных 20 публикациях доминирует другая тематика, не охваченная классификатором (мода, путешествия, наука и пр.).

Доминирующий жанр в публикациях зарубежной журналистики данных – комментарий (см. табл. 2). Большинство материалов представляют собой авторский текст с пояснением к проанализированным данным (64 из 139). Другие жанры – аналитическая статья (27) и расширенная новость (25). Встречаются также материалы в форме карточек, подборок, тестов. Три публикации не были отнесены нами ни к одному жанру, предложенному в классификации А.В. Колесниченко, так как они представляют собой размещенные на сайте результаты визуализации данных без какой-либо текстовой составляющей.

Для выявления тематической и жанровой специфики журналистики данных публикации сравниваются с материалами основных изданий The Guardian и The New York Times, размещенными на сайтах газет за один день – 126 публикаций (выборка – сплошная) (см. табл. 3, 4).

Публикации The Guardian и The New York Times в основном посвящены политике, культуре и спорту. Часть статей раскрывает темы преступности, экономики, технологий, здравоохранения. В нескольких публикациях освещаются события, связанные с природными явлениями и социальными проб­лемами. Около четверти публикаций (33 из 126) затрагивают другие специализированные темы, не вошедшие в классификатор. Так, значительная часть материалов посвящена моде, науке, путешествиям, вопросам, связанным с недвижимостью, проведением досуга, едой и др. В выборку попали также три некролога. Подобное разнообразие тем в публикациях классической журналистики наглядно подчеркивает ее отличие от журналистики больших данных, где чаще всего материалы представлены в форме расширенной новости, аналитической статьи, репортажа, короткой новости, интервью. Реже встречаются обзор, комментарий, рецензия и портрет.

Сравнение материалов The Guardian и The New York Times и публикаций журналистики данных в специализированных разделах показывает, что публикации, основанные на больших данных, обладают меньшим тематическим и жанровым разнообразием.

На втором этапе исследования изучается тематика и жанр публикаций, основанных на больших данных в российской прессе. Выявляется, что большинство рассматриваемых публикаций посвящено бизнесу и различным аспектам экономики (54 публикации из 171), а также политическим аспектам. Теме культуры (включающей кино, искусство и др.) – 13 публикаций, здравоохранению и медицине – 9, преступности и образованию – по четыре, спорту, природным явлениям и социальной проблематике – по три. В значительной части публикаций доминирует другая тематика, не охваченная классификатором (31 из 171): туризм, демография, наука и др. (см. табл. 5).

Жанровое своеобразие рассматриваемых публикаций заключается в том, что они чаще всего представляют собой комментарии к проанализированным данным. Также встречаются расширенная новость, аналитическая статья, расследование, мультимедийный лонгрид, репортаж. Часть статей, попавших в выборку, представлена в жанрах, характерных для онлайн-СМИ – в форме карточек, подборки, кейса (см. табл. 6).

Для выявления тематической и жанровой специфики журналистики больших данных публикации сравниваются с другими материалами рассматриваемых изданий: дополнительно изучаются материалы за один условный день – всего 168 публикаций (см. табл. 7, 8).

Сравнение показывает, что публикации, основанные на больших данных, отобранные в ходе мониторинга на первом этапе исследования, не значительно отличаются от традиционных журналистских материалов, представленных в российской качественной прессе. Так, экономика, политика и культура являются наиболее часто встречающимися темами как в большинстве материалах журналистики данных, так и в традиционных публикациях российской прессы. Однако при этом в публикациях журналистики данных встречается меньше материалов, посвященных теме преступности, характерных для общественно-политических изданий. Соотношение другой тематики примерно одинаково.

Публикации журналистики данных менее разнообразны по жанру. Чаще всего они представлены в форме комментариев к данным. Остальные публикации изданий создаются в широком диапазоне жанров: от классических информационных – интервью, расширенной и короткой новости, «песочных часов» и др. – до тест-драйвов, некрологов, рейтингов и анонсов.

На третьем этапе исследования выявляется различие набора жанров и тематики изученных публикаций зарубежной и российской журналистики больших данных. Несмотря на то, что наиболее часто встречаемыми являются публикации на экономические и политические темы, в российской прессе большее внимание уделяется культурной проблематике − 8% от публикаций (3% в зарубежных СМИ). В свою очередь, среди публикаций зарубежной журналистики данных чаще встречаются материалы на тему спорта (8%, в российской прессе – 2% ), преступности (7% и 2% соответственно) и здравоохранения (14%, в российских СМИ – 5%). Значительная часть материалов посвящена другим, специализированным темам (см. табл. 9).

Публикации российской и зарубежной качественной прессы, основанные на больших данных, обладают определенной жанровой спецификой: большинство материа­лов представляют собой комментарии автора к обработанным данным. Особенностью российской журналистики данных является то, что часть ее материалов создается в жанре расследований и в формате мультимедийных лонгридов, при том что подобная практика полностью отсутствует в пуб­ликациях зарубежной прессы. Возможно, на это соотношение повлиял тот факт, что в российскую выборку попали издания, в которых публикуются материалы, ориен­тированные на крупные журналистские формы (см. табл. 10).

 

Выводы и дискуссия

Анализ и интерпретацию данных, полученных при изучении зарубежных кейсов и российского опыта, можно проводить в рамках двух контекстов. Первый из них, более узкий, связан с выявлением характеристик непосредственно журналистики данных. Второй же может быть более широким и ориентированным на дискуссии о развитии современной журналистики в целом.

Собранные данные показывают минимальные различия в тематических и жанровых доминантах отобранных образцов российской и зарубежной журналистики (больших) данных, что может быть основанием для того, чтобы говорить о формировании универсальной модели журналистики (больших) данных. В рамках нашего исследования замеры происходили по укрупненным тематическим группам и показали доминирование политической и экономической тематики. Немного более высокий интерес к криминалу и здравоохранению в англо-американских изданиях и к культуре в отечественных можно объяснить как национальными особеннос­тями, так и форматом попавших в выборку изданий. При этом дальнейшее развитие «тематического подхода» видится нам в детализации классификатора – например, с ориентацией на опыт российских контент-аналитических исследований последних лет (Свитич, Смирнова, Ширяева, Шкондин и др., 2016).

Анализ жанровых доминант выявил преобладание в журналистике (больших) данных аналитических жанров (в первую очередь, комментария и аналитической статьи) при меньшем разнообразии жанровой палитры по сравнению с контентом ведущих качественных изданий в целом. Доли расширенной новости в выбранных российских и зарубежных образцах журналистики данных тоже почти совпадают и составляют около одной пятой изученного контента. Важным направлением для дальнейшего сбора информации и научной рефлексии может стать выявление того, насколько такое соотношение жанров естественно для журналистики данных и насколько использование (больших) данных как основы инфоповода влияет на выбор редакциями тех или иных жанров/групп жанров.

Такие направления исследовательского интереса могут стать основой для развития эмпирических исследований и теоретического осмысления отечественными специа­листами темпов и масштабов изменений, происходящих в журналистике под влиянием цифровизации и производной от нее медиаконвергенции. Изучение их влияния на журналистские культуры (Hanitzsch, Hanusch, Mellado, Anikina M. et al., 2011; Anikina, 2014), рабочие практики (Галкина, Вырковский, Колесниченко, Образцова, 2016; Вырковский, Галкина, Колесниченко, Образцова и др., 2017; Баранова, 2017) и конечный продукт – медиатексты (Колесниченко, 2018; Вырковский, Галкина, Колесниченко, Образцова, 2016; Фомичева и др., 2019) показывают, что вызванные цифровизацией изменения в журналистике происходят медленнее и точечнее, чем часто представляется. На наш взгляд, все более актуальным становится интеграция в отечественный научный дис­курс датафикации, как еще одного производного от цифровизации, и ее влияние на журналистскую работу и тексты.

Использование результатов обработки больших данных в журналистике потенциально должно оказывать влияние на сегмент журналистики (больших) данных и формировать у нее определенные специфические черты. Полученный нами опыт изучения журналистских практик и основных характеристик опубликованных текстов позволяет, с одной стороны, считать, что по ключевым критериям журналистика (больших) данных практически не выбивается сегодня из актуальных тенденций развития журналистики в целом и вызывает такие же плавные и точечные трансформации. С другой − отмеченные на настоящем этапе отдельные специфические черты все-таки могут говорить о потенциале исследований эффектов датафикации при выявлении воздействия цифровизации на современную журналистику.

 

Таблица 1. Тематика публикаций, осно­ванных на больших дан­ных, в материалах онлайн-ресурсов The Guardian Datablog и The Upshot, 2014−2016 гг.

 

Таблица 2. Жанры публикаций, основанных на больших данных, на онлайн-ресурсах The Guardian Datablog и The Upshot, 2014−2016 гг.

 

Таблица 3. Соотношение жанров материалов The Guardian Datablog и The Upshot, основанных на больших данных, и материалов The Guardian и The New York Times от 28 марта 2018 г.

 

Таблица 4. Соотношение тематики публикаций The Guardian Datablog и The Upshot, основанных на больших данных, и публикаций The Guardian и The New York Times от 28 марта 2018 г.

 

Таблица 5. Тематика публикаций, осно­ванных на больших данных, в российских качественных изданиях, 2014−2016 гг.

 

Таблица 6. Жанры публикаций, осно­ванных на больших данных, в российских качественных изданиях, 2014−2016 гг.

 

Таблица 7. Соотношение тематики публикаций в российских качественных изданиях
25 июля 2016 г. и публикаций, основанных на больших данных, в российских качественных изданиях в 2014−2016 гг.

 

Таблица 8. Соотношение жанров публикаций в российских качественных изданиях
25 июля 2016 г. и публикаций, основанных на больших данных, в российских качественных изданиях в 2014−2016 гг.

 

Таблица 9. Соотношение тематики публикаций, основанных на больших данных,
в зарубежных и российских качественных изданиях, 2014−2016 гг.

 

Таблица 10. Соотношение жанров публикаций, основанных на больших данных,
в зарубежных и российских качественных изданиях, 2014−2016 гг.

 

Библиография

Баранова Е.А. Новые журналистские компетенции в условиях медиаконвергенции: мифы и реальность // Вестн. РУДН. Сер.: Литературоведение. Журналистика. 2017. Т. 22. № 1. С. 177−188.

Вартанов С.А. Большие данные в онлайн-СМИ: подходы и стратегии использования // Медиаскоп. 2017. Вып. 4. Режим доступа: http:www.mediascope.ru/2375

Вырковский А.В., Галкина М.Ю., Колесниченко А.В., Образцова А.Ю. Жанровая структура работы журналиста // Вестн. Воронежск. гос. ун-та. Сер.: Филология. Журналис­тика. 2016. № 2. С. 86−92.

Вырковский А.В., Галкина М.Ю., Колесниченко А.В., Образцова А.Ю. и др. Мультимедийные элементы в современном медиатексте // Медиаскоп. 2017. Вып. 3. Режим дос­тупа: http://www.mediascope.ru/2364

Галкина М.Ю., Вырковский А.В., Колесниченко А.В., Образцова А.Ю. Конвергенция в работе российского журналиста // Медиаскоп. 2016. Вып.1. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/node/2079

Колесниченко А.В. Востребованность жанров журналистских текстов в онлайновых СМИ // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2018. № 1. С. 26−42. DOI: 10.30547/vestnik.journ.1.2018.2642

Колесниченко А.В. Практическая журналистика: учеб. пособие. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2008.

Свитич Л.Г., Смирнова О.В., Ширяева А.А., Шкондин М.В. и др. Газеты средних и малых городов России в 2010-х гг. Контент-аналитическое исследование: колл. моногр. М.: Фак. журн. МГУ, 2016.

Фомичева И.Д. и др. Анализ качества медиатекстов на столичных информационно-разговорных радиостанциях // Вестн. Санкт-Петербургск. ун-та. Язык и литература. 2019. Т. 16. № 1. С. 48−65. DOI: 10.21638/spbu09.2019.104

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

 

Anikina M. E. (2014) Journalism as a Profession in the First Decades of the 21st Century: the Russian Context. World of Media. Journal of Russian Media and Journalism Studies: 233−252.

Borges-Rey E. (2017) Towards an Epistemology of Data Journalism in the Devolved Nations of the United Kingdom: Changes and Continuities in Materiality, Performativity and Reflexivity. Journalism. DOI: 10.1177/1464884917693864

Borges-Rey E. (2016) Unravelling Data Journalism: A Study of Data Journalism Practice in British Newsrooms. Journalism Practice 10 (7): 833–843. DOI: 10.1080/17512786.2016.1159921

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

Fink K., Anderson C. (2015) Data Journalism in the United States: Beyond the “Usual Suspects”. Journalism Studies 16 (4): 467−481. DOI: 10.1080/1461670X.2014.939852

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

Hanitzsch T., Hanusch F., Mellado C., Anikina M. et al. (2011) Mapping Journalism Cultures Across Nations. Journalism Studies 12 (3): 273−293. DOI: 10.1080/1461670X.2010.512502

Hannaford L. (2015) Computational Journalism in the UK Newsroom: Hybrids or Specialists? Journalism Education 4 (1): 6−21.

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

Howard A.B. (2014) The Art and Science of Data-Driven Journalism. Columbia University Academic Commons. DOI: 10.7916/D8Q531V1

Knight M. (2015) Data Journalism in the UK: A Preliminary Analysis of Form and Content. Journal of Media Practice 16 (1): 55−72. DOI: 10.1080/14682753.2015.1015801

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

Parasie S., Dagiral E. (2012) Data-Driven Journalism and the Public Good: “Computer-Assisted-Reporters” and “Programmer-Journalists” in Chicago. New Media & Society 15: 853−871.

Parasie S. (2015) Data-Driven Revelation? Epistemological Tensions in Investigative Journalism in the Age of ‘Big Data’. Digital Journalism 3 (3): 364−380. DOI: 10.1080/21670811.2014.976408

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. (2017) Classifying Data Journalism. A Content Analysis 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%20data%20and%20investigative%20journalism%20in%20Russia.pdf

Weber W. and Rall H. (2013) ‘We are journalists’: Production practices, attitudes and a case study of the New York Times newsroom. In: Weber W., Burmester M., Tille R. (eds.) Interaktive Infografiken. Berlin: Springer, pp. 161−172.