ماذا تحتاج لتصبح صحفي بيانات محترف؟

حتى أن كون صحفي بيانات: فهذا لا يتطلب مني، كصحفي، أن أكون في مستوى رياضيات متقدم ولا تستلزم أن أكون خبيرا في التصميم والبرمجة

موضوع البيانات والتعامل معها أمر يدعو لطرح العديد من الأسئلة عن هذه البيانات التي لم يكن لي أي احتكاك بها. مشاهدة قصة من قصص وأعمال صحافة البيانات بكل تلك الخرائط والبيانات والجداول التفاعلية يدفع للاستسلام واستصعاب تعلم صحافة البيانات وأدواتها الأساسية. كانت صحافة البيانات بالنسبة لي أشبه ما يكون بالبرمجة التي لا أكاد أفقه فيها شيئا. لذلك، عندما تلقيت إعلانا عن دورة تكوينية مقدمة من طرف أكاديمية دويتشه فيله DW اتخذت قرار المشاركة، وحصلت المغامرة بالفعل.  

كانت الدورة التدريبية متمحورة حول صحافة البيانات، مصادرها، كيفية التعامل معها وكيفية توظيفها. لصالح الصحافيين المغاربة. رفقة مدربين من الأكاديمية. امتدت الدورة التكوينية على عدة أسابيع ابتداء من الثاني عشر من سبتمبر الماضي إلى الخامس عشر من نوفمبر حيث كان تسليم المشاريع التي عملنا على إنتاجها طيلة هذه الفترة.

تخللت الدورة التكوينية كذلك لقاءات مع بعض الفاعلين وذوي الخبرة في المجال من قبيل الصحفي Sascha Venohr للحديث عن تجربته مع صحافة البيانات، وتقديم بعض الأمثلة العملية لبعض القصص التي عمل عليها. ثم لقاء آخر مع Mirko Lorenz مؤسس منصة Datawrapper  التي تمنح إمكانية التمثيل البصري للبيانات، كما أنها تتوفر على قاعدة تمثيلات بيانية وبصرية جاهزة لإعادة استعمالها في القصص الصحفية وغيرها.

هل بالفعل أن تكون صحفي بيانات أمر مُعقد؟

بالإضافة إلى الخطوات المعتادة لمعالجة البيانات؛ البحث عن البيانات، التحقق منها، تنظيمها، تنظيفها وتحليلها وأخيرا التمثيل البصري وكتابة القصة المرافقة لها، بالإضافة إلى كل هذه المراحل، هناك ما هو أهم،  وهو “مُسائلة” البيانات المُحصّل عليها، من خلال طرح أسئلة دقيقة ومحددة تتماشى وزاوية المعالجة التي يقوم عليها بناء القصة. هذه الأسئلة هي التي تُمكن من معرفة الأسرار التي تُخفيها هذه البيانات للتمكن من توظيفها بشكل جيد في القصة.

العديد منا يظن أن صحافة البيانات وتوظيفها في القصص الصحفية يتطلب معرفة جد متقدمة بالحساب والرياضيات، إلا أن معظم المدربين خلال الدورة نفوا هذا الأمر، وأكد المُدرب Ajit Niranjan أن الأمر بالفعل يتطلب معرفة بالحساب، لكن متوسطة (مستوى طالب سنة ثانية متوسط). كما أكد المُدرب أن عمل صحافة البيانات يتطلب عملا جماعيا يجمع بين مجهودات الصحفيين التحريرية والتحليلية وكذلك المهارات التقنية لمطوري الويب والمصممين للخروج بعمل إبداعي بامتياز.

أين أجد البيانات وكيف أتعامل معها؟

وبخصوص مصادر البيانات، فهي متنوعة ومتعددة كالمصادر الرسمية كالأبناك ومؤسسات الإحصاء والتخطيط، ثم المصادر المفتوحة، والاستبيانات، وبعض المنصات والمواقع التي تختص بتوفير البيانات حول مجموعة من المواضيع والقضايا من قبيل Gapminder.org  و Ourworldindata.org. لكن مصادر البيانات قد تختلف بصفة عامة حسب الموضوع التي يشتغل عليه الصحفي، فهو الذي يحدد خطة العمل، والحقيقة أو الحقائق التي يعمل الفريق على إثباتها من خلال تحليل البيانات وتمثيلها

البيانات ليست دائما منظمة في ملف Excel وجاهزة لاستخلاصها واستعمالها. فقد يتم جمع هذه البيانات يدويا من خلال تقارير أو مقالات، أو قد تكون مبعثرة في الويب ويتم جمعها إما يدويا أو باستعمال برنامج متخصص. بشكل عام هناك بيانات عشوائية ومبعثرة (Messy Data): كالبيانات المخفية في صفحات الويب والتي لا يستطيع الحاسوب قراءتها كالبيانات الموجودة في ملفات PDF، والبيانات التي تحتوي على أخطاء في الكتابة أو مشاكل في Import أو Double entries وغيرها. كما هناك بيانات مُرتبة (Tidy Data): يمكن قراءتها بالحاسوب، والتي تم تنظيفها وترتيبها وحصر البيانات المفيدة في التحليل لبناء القصة الصحفية.

ولتنظيف هذه البيانات هناك مجموعة من الآليات المتوفرة على الويب، والمجانية، من قبيل Table capture و Tabula المتوفرة ك Extensions  تتم إضافتهما لمحرك البحث، وذلك لاستخلاص البيانات من الجداول والمتتاليات على صفحات الويب وملفات PDF  وغيرها وتجميعها في ملف يسهل استخدامها أثناء التحليل (ملفات CSV).

في ما يخص تحليل البيانات، فهي أول خطوة يقوم بها الصحفي بعد تنظيف البيانات المحصل عليها. عن طريق “مُسائلة” هذه البيانات وطرح أسئلة تكون هي لبُّ الموضوع أو القضية بعرض استخلاص الأفكار والاستنتاجات التي تمكننا هذه البيانات من الحصول عليها: عقد مقارنات، حساب نسب مئوية، معدلات، حساب القيم العُليا والدُّنيا…وهنا نعتمد بشكل كبير على برنامج Excel للقيام بهذه العمليات بسهولة وفي وقت وجيز.

التمثيل البصري للبيانات Data Visualization

وفي المرحلة القادمة يأتي التمثيل البصري للبيانات، الذي نعتمد فيه على البيانات التي تم تحليلها. والغرض من هذا التمثيل البصري هو تمثيل ما توصلنا إليه من خلال تحليل البيانات لتبسيطه وتسهيل فهمه واستيعابه وكذلك لأغراض جمالية تتماشى مع تصميم صفحة الويب والهوية البصرية للمنبر.

يتم اختيار أشكال تمثيل البيانات حسب الغاية التي سيخدمها هذا التمثيل وحسب الموضوع كذلك. فالقصة الصحفية المتعلقة بمقارنة نسب ارتفاع الحرارة في بلدان قارة معينة قد تتماشى بشكل كبير مع الخرائط (ما يسمى بالخرائط الحرارية، وقد تكون تفاعلية) أكثر من المبيانات والأشكال الأخرى، ولتعميق المعرفة بهذه الأشكال، تضع منصة www.datavizcatalogue.com رهن إشارة صحافيي البيانات مجموعة من الأشكال وأسمائها، التي قد تُلهم الصحفي أثناء قيامه بعملية التمثيل البصري.

لبدأ التمثيل يجب دائما استحضار الغاية من هذا التمثيل ومن القصة ككل (عنوان القصة وموضوعها). ثم كيف يمكنك أن تعبر عن الموضوع أو الفكرة في رسم بياني؟ وبعد القيام بالتمثيل نعيد النظر في الفكرة التي يقدمها هذا التمثيل وما إن كان بالفعل يخدم الغاية التي سطرناها في البداية. ومن بين البرامج التي يمكن استخدامها لإنجاز هذا التمثيل البصري: Datawrapper المتوفر على الويب والذي لا يتطلب أية خبرة في التصميم أو البرمجة، ويوفر الكثير من الخصائص السهل تطبيقها.