(ONECMS) - Bài viết của một nhà báo dữ liệu của Google có nêu ra những yếu lĩnh cũng như những xu hướng mà báo chí dữ liệu cần hướng tới.
Sự hợp tác
Nghề phóng viên có tính tranh đua, dù vậy phóng viên dữ liệu thì lại thường sẵn sàng cộng tác cùng nhau. Điều này là lợi thế cho những tòa soạn nhỏ và những đội ngũ nguồn lực tập hợp.
Thực tế có rất ít mảng báo chí mang tính cộng tác như báo chí dữ liệu, có thể vì hầu hết nhà báo chúng ta đều làm việc độc lập ngày qua ngày.
Electionland, dự án mà đội chúng tôi tham gia vào, là hoạt động báo cáo dựa trên dữ liệu ngày lớn nhất trong lịch sử. Hơn 1.000 phóng viên đưa tin đến từ các cơ quan truyền thông tham gia giám sát vấn đề trong ngày bầu cử năm 2016.
Nếu có sự đáng ngờ nào, quy trình này sẽ dựa trên dấu hiệu, dữ liệu tìm kiếm và các bản báo cáo xac minh thời gian thực sẽ tìm ra ngay.
Kế tiếp Electionland là Documenting Hate. Dự án hợp tác được hỗ trợ bởi đội News Lab này là một nỗ lực nhằm xây dựng dữ liệu ở mảng vấn đề chưa hề có, đó là báo cáo vấn nạn kì thị.
Báo chí dữ liệu phải làm một việc quan trọng để cho thấy sự cần thiết, tạo ra sự biến chuyển. Đó là điều mà Documenting Hate nhắm đến. Dự án có sự tham gia của rất nhiều cơ quan báo chí khác nhau và các phóng viên, được xây dựng để thay đổi bằng cách thu thập, chứng thực, va báo cáo vấn nạn kỳ thị.
Nếu bạn có rất nhiều phóng viên làm việc ngoài kia một cách độc lập hoặc theo đội nhỏ, và thường phát triển được các kỹ năng bổ trợ, thì kết hợp họ lại cũng rất hợp lý. Đó là cách họ chia sẻ kỹ năng và làm được những đề tài lớn.
Quá khứ cần được coi trọng
Báo chí dữ liệu không phải mới bắt đầu từ năm 2009; cũng không phải mới từ những năm 1960-1970 với sự ra đời của hình thức đưa tin có máy tính hỗ trợ như với sản phẩm của nhà báo Phil Meyer về vụ bạo động ở Detroit, hay sản phẩm của nhà báo Horace Greely từng gây khó khăn cho Tổng thống Abraham Lincoln trong những năm đầu sự nghiệp chính trị thế kỷ 19.
Và cũng không phải từ thời Florence Nightingale, cũng không chỉ từ khi tờ Guardian ra số báo đầu tiên, báo chí dữ liệu lâu đời ngang với bản tin thời tiết, bảng tin chứng khoán, hay bảng tỷ số bóng chày.
Tất nhiên, mọi thứ đã thay đổi (nhất là với đặc điểm đang đứng trước nguy cơ của báo giấy). Thế giới của mạng xã hội, báo điện tử và video rất khác với thế giới khi báo chí dữ liệu sinh ra. Nhưng những bài học thì vẫn mang giá trị cho đến ngày nay.
Tuy nhiên, những sản phẩm cũ đang có nguy cơ thất truyền vì cơ sở công nghệ lỗi thời và sự thiếu coi trọng với quá khứ. Cho đến khi có một kho báo chí dữ liệu, thì trách nhiệm vẫn thuộc về chúng ta để bảo vệ kho kiến thức tổng hợp mà mảng báo chí này rất cần đến.
Thiết kế luôn rất quan trọng
Trong khi đúng là thiếu kỹ năng kỹ thuật không phải trở ngại lớn để làm nên sản phẩm báo chí dữ liệu chất lượng, thì việc làm việc với người thiết kế rất cần thiết để làm tốt. Nhất là khi ngày càng khó khăn để làm việc này. Ví dụ, hiện nay ít nhất một nửa độc giả báo đọc trên mobile, theo nghiên cứu của Reuters Institute.
Hiện cũng đang có xu hướng bỏ không làm những sản phẩm đồ họa tương tác lớn - cái mà một vài người trong ngành đặt dấu hỏi cho việc liệu có phải không cần có những sản phẩm như thế.
Một cách tiếp cận mới là lấy lại kỹ thuật hình ảnh từng được coi là quá đơn giản, rồi mang vào thêm cấp độ phức tạp mới. Hãy xem tác phẩm của nữ nhà báo Lena Groeger trong việc tạo ra các tấm ảnh động dạng GIF phức tạp. Chúng như những công cụ hình ảnh giúp kể câu chuyện dữ liệu phức tạp.
GIF giờ có thể giải thích câu chuyện phức tạp theo cách đơn giản, hoặc chuyện đơn giản theo cách phức tạp. Ví dụ:
|
Đó chính là chuyện chúng tôi đang theo đuổi. Với người thiết kế như Alberto Cairo, chúng tôi tạo sự thoải mái cho họ sáng tạo tùy ý, theo cách họ muốn, với một tiêu chí chính là cần thích hợp với mobile.
Mang tính con người hơn
Khả năng của báo chí dữ liệu là vô hạn trong việc làm cho câu chuyện trở nên cực kỳ u ám và buồn. Điều đó thực ra là cần thiết. Sự thật khiến câu chuyện như nó vẫn vậy.
Nhưng làm cho dữ liệu mang tính con người, điều đó có thể làm nên sức mạnh lớn hơn nữa. Nữ nhà báo Mona Chalabi đã làm nên tên tuổi với những biểu đồ kể về những câu chuyện phức tạp theo cách khiến bạn cười và ghi nhớ.
Nữ chuyên gia Giorgia Lupi và các cộng sự ở công ty nghiên cứu dữ liệu Accurat cũng làm điều tương tự. Chúng tôi làm việc cùng nhau ở dự án WorldPotus trước cuộc bầu cử Tổng thống Mỹ năm 2016, rút ra chuyện thế giới tra cứu gì về 2 ứng viên và nhiều vấn đề lớn khác.
Hình đồ họa được làm cho vui nhộn và thu hút, khiến những chuyện khô cứng và to tát trở thành game.
Điều chung giữa 2 ví dụ trên là không hề có sự quá đà hay không phù hợp. Họ kể câu chuyện theo cách tốt nhất có thể, đó cũng là sứ mệnh của báo chí dữ liệu.
Thông thường, rất nhiều sản phẩm báo chí dữ liệu và đồ họa dữ liệu không chú trọng vào tính con người. Jacob Harris, người cũ của The New York Times viết một bài khá chính xác từ năm 2015, kêu gọi có thêm sự đồng cảm trong báo chí dữ liệu. Ông dẫn lại lời của biên tập viên Scott Klein bên ProPublica nói về sự quan trọng của góc nhìn "gần", bên cạnh góc nhìn "xa" mà báo chí dữ liệu thường có.
Nói cách khác, báo chí dữ liệu thường trừu tượng và không gần gũi với đời sống. Làm cho báo chí dữ liệu xích lại, theo góc nhìn "gần", sẽ làm cho tác phẩm chân thực và chắc chắn. Sẽ khác nhau giữa việc bay trên một vùng đất rồi nhìn xe cộ trông như đồ chơi với việc đi trên phố bằng taxi. Một cái xa cách và không gắn liền, một cái diễn ra với bạn.
Đồng cảm là phần quan trọng chúng tôi hướng đến.
Dù gì thì vẫn là để kể câu chuyện
Nếu để nói ngắn gọn báo chí dữ liệu để làm gì, thì đó là để kể câu chuyện theo cách tốt nhất có thể. Đó là điều tôi đã rút ra từ năm 2011 và tôi vẫn giữ quan điểm này cho đến nay. Đôi khi đó là đồ họa, hay là một bản đồ. Đôi khi, đăng số liệu đã là đủ.
Nếu để nói ngắn gọn về báo chí dữ liệu, thì đó cũng là sự linh hoạt để tìm cách kể chuyện mới.
Trên tất cả, đó vẫn là báo chí.
*Nội dung trên được biên dịch từ bài viết của Simon Rogers, một nhà báo dữ liệu của Google và từng làm biên tập viên của The Guardian. Bài viết này sẽ giúp các tòa soạn báo hiểu hơn về báo chí dữ liệu, và đặc biệt trong phần này nêu ra những yếu lĩnh cũng như những xu hướng mà báo chí dữ liệu cần hướng tới. Nếu cần hãy xem lại phần 1 của bài viết này ở đây.