Datajournalistik kan handle om tal, men behøver bestemt ikke gøre det. Den behøver ikke være bygget på store tal-analyser. Ofte er det faktisk bedre kun at have et enkelt tal med i historien. Til gengæld sikrer data-arbejdet, at man starter sin “normale” research det bedste sted, der kan give de bedste kilder.
De færdige historier behøver heller ikke være taltunge. Arbejdet med data vil måske blot resultere i få sætninger, som fjerner os fra vendinger som ”flere og flere” og i stedet giver os fakta og sikker dokumentation.
De 45 råd handler om, hvordan du kommer i gang og formår at holde dampen oppe.
Hent artiklen som et Google dokument
Hvor kommer ideerne fra?
1. Se, hvordan andre gør. Når du læser artikler, ser tv eller hører radio, så bid mærke i historier med brug af tal. Tænk over andre journalisters og mediers brug af tal og tænk på, om det kunne være gjort anderledes. Tænk på, om din og dine kollegers journalistik kunne være blevet endnu bedre, hvis man kunne have underbygget vinkel, kildevalg eller andet med faktuel dokumentation.
2. Få ideer ved at læse andres historier. Der er flere sites og databaser på nettet, hvor man kan følge med.
For eksempel: https://datajournalism.com/read/blog/best-data-journalism-projects-2021
Facebookgruppen ”Datajournalistik” har ofte også gode eksempler: https://www.facebook.com/groups/324569050948253/
Historierne er måske langt fra en dansk virkelighed, men brug dem som inspiration til historier, der ville fungere i Danmark. Tænk på de emner, andre har beskæftiget sig med: Tog-sikkerhed, godstransport, infrastruktur, levnedsmiddelkontrol etc.
3. Tænk i regeltjek. Tænk på, hvilke regler vi har for, hvordan ting skal fungere. Sker der en kontrol, om tingene fungerer? Hvad sker der med resultaterne af kontrollerne – kan man få fat i dem, evt. via aktindsigt, og kan de analyseres?
4. Tænk i spørgsmål. Prøv så vidt det er muligt at tænke på ideer i form af spørgsmål. Ikke ”noget om huller i vejene” – men: hvor stor en andel af vejene i min by er ødelagt af huller? Derefter er det også lettere at gå på jagt efter de tal eller data, der kan hjælpe dig med at finde svar på dine spørgsmål.
5. Vær opmærksom på, hvad man kan. Der er fx mange muligheder, forskere benytter sig af, som medierne også kunne bruge. For eksempel kan Danmarks Statistik (godt nok mod betaling) fortælle utroligt mange ting om danskerne, og de kan koble data sammen via personnumre. Varierer karaktergennemsnit i skolen for eksempel med, hvilken plads i søskenderækken man indtager?
Undrer du dig over, hvordan en historie kan være blevet til, så send en mail og spørg – uanset om det er journalister eller forskere. De fleste vil meget gerne dele deres erfaringer. Og måske kan du selv bruge metoden til noget en dag.
Og hvor kommer data fra?
6. Tænk over, hvor der kan være data. Der er masser af data alle steder – og vi mener det: ALLE STEDER!
Husk fx, at hver gang du ser en trykt formular – eller formular på nettet – så ligger der en tilsvarende database et eller andet sted, hvor oplysningerne bliver samlet.
I denne oversigt har vi samlet en del links til kilder med gratis data. Listen er ikke endelig, men den giver nogle eksempler: https://www.kaasogmulvad.dk/forside/data/gratis-data/
7. Tænk på alle de oplysninger, som bliver indberettet mellem myndigheder, til myndigheder eller andre. Der vil eksistere databaser, der indeholder de indberettede data.
8. Tænk på, at hver gang du ser en færdig statistik, ser du kun toppen af isbjerget. Nedenunder er der de rå data, som med andre øjne og andre dagsordener kan blive til helt andre historier. Kontakt den, der har produceret statistikken og spørg efter det underliggende datasæt. Fortæl, at du kan se, at de jo gerne vil udbrede kendskabet til deres tal, og at man kan gøre det langt bedre, hvis man har adgang til data.
9. Brug muligheden for aktindsigt i dataudtræk. Både miljøoplysningsloven og offentlighedsloven giver en del muligheder for at få udtræk fra myndighedernes databaser. Især miljøoplysningsloven giver gode muligheder. Efterhånden er der skabt en dansk praksis på området, som dog stadig skal udfordres med prøvesager. Se notatet om temaindsigt og databaseudtræk.
10. Gå ud fra, at der er data – for der er næsten altid data. Hver gang en mobiltelefon kontakter en sendemast, registreres det som data, der kan analyseres. Apps samler data, der kan analyseres. (Nogle gange samles og videresælges de endda uden vores viden.) Parkeringsvagternes håndterminaler bygger til de eksisterende databaser med hver eneste parkeringsafgift, de skriver ud. Politiets fotofælder tager ikke bare billeder. De producerer også data – på hvilken vej i dit område bliver der relativt taget flest bilister? Hvor kører man for meget for stærkt? Mange kommuner har måleudstyr nede i vejene, der måler mængden af trafik time for time døgnet rundt. Udstyret kan levere resultaterne i fine regneark. Hvor meget tidligere starter myldretiden om fredagen – det kan tallene klart dokumentere. Tænk også på de mange undersøgelser og målinger, der foretages rutinemæssigt: Luft, vand, strande, levnedsmidler, økologiske produkter, husdyr etc. Alle resultater havner i databaser. Der er masser af sensorer rundt omkring, der styrer ting. Mange af disse producerer data, der gemmes, og som kan eksporteres.
11. Du behøver ikke en færdig database. Tænk på lægernes tilknytning til lægemiddelvirksomheder. Efter søgning ligger oplysningerne i en stribe på en flad hjemmeside. Efter import til computeren og lidt rensning har vi databasen. Det samme gælder, hver gang du ser andre lister. Mange lister, vi møder, er reelt dårligt præsenterede udtræk fra mere eller mindre velstrukturerede databaser.
12. Du kan selv samle og kategorisere oplysninger og producere din egen database. Flere udenlandske medier byggede fx databaser over personer, der døde på grund af covid19. Tænk også på danske filmanmelderes domme i form af stjerner, pile, hjerter etc. Samler man dem – og ensarter deres pointgivning – kan det blive til en historie om, hvilket medie, der har de sureste – og venligste – anmeldere. Og hvilke film-genrer scorer bedst? Er man systematisk og indsamler og kategoriserer, kan hvad som helst blive til en interessant historie. Hvad med fx at se på ingredienserne i samtlige madopskrifter i ALT for damerne i 2021 og i 2011. Hvordan har de ændret sig over 10 år? Hvad siger det om vores spisevaner og mode i mad?
13. Husk rundspørger. Du kan producere en målrettet rundspørge og skabe din helt egen unikke database med data, der absolut ikke findes andre steder. Her tænker vi ikke 1200 repræsentative danskere, men fx alle erhvervsskolelærere i landet, de kommunale socialchefer i regionen, personalecheferne på de 100 største virksomheder i dit område eller lignende afgrænsede rundspørger. Erfaringerne er gode – den slags ender som regel i konkrete citathistorier.
14. Databaser kan give dig alle typer historier – også ”bløde” og kuriøse historier. Kan man få adgang til data, rummer fx Dansk Hunderegister navne på kæledyr og kan vise, hvilken hunderace der er mest populær. Og om vi giver schæfere og puddelhunde de samme navne. Den slags historier virker måske ikke så seriøse, men de er voldsomt populære. Hvilke navne giver vi vores børn – og hvordan er sammenhængen med, hvor i landet vi bor, forældrenes alder, husstandsindkomsten etc.?
15. Glem ikke Google. Husk, at du kan bruge søgemaskinen til at søge målrettet efter regneark, databaser og meget andet. Skriver du fx filetype:xlsx sammen med dine søgeord, søger du kun efter regneark. Søgningen filetype:xlsx site:skive.dk finder fx en række regneark på Skive Kommunes hjemmeside. Her har vi ikke sagt noget om, hvad de skal handle om. Kun at det skal være regneark, og at vi kun leder på denne specifikke hjemmeside. Du kan selvfølgelig også tilføje søgeord. Vil man bede en myndighed om data, kan det være en god ide at tjekke, om de allerede har data liggende tilgængeligt for offentligheden.
Strategi – planlægning
Det kan være svært at få tid og plads til at lave datajournalistik-historier, hvis man ikke har gjort det før, og hvis man endnu ikke har haft mulighed for at vise, hvad der kan komme ud af det.
16. Lav en liste med ideer, du kunne tænke dig at arbejde med. Skidt med, om du lige nu ved, hvordan du skal gøre. Bare skriv dem på, når du får ideen. En dag vil du vende tilbage til listen og måske have den viden, der skal til for at kunne løse opgaven. Lav også gerne din egen interne plan for, hvad du gerne vil lære/beskæftige dig med. Fx i løbet af det næste halve eller hele år.
17. Tænk ikke kun strikt journalistisk – tænk også på, at din eneste måde at holde værktøjerne ved lige på, er ved at bruge dem. Så husk at gå efter (gode) historier, hvor der er en mulighed for at komme til at bruge værktøjerne. Efterhånden vil du kunne værktøjerne så godt, at du ikke glemmer det igen, men i starten skal man gøre en aktiv indsats for at holde det lærte ved lige.
18. Start bare i det små. Lad ambitionen være, at det lykkes, frem for at du skal imponere. At du laver enkle beregninger, der giver lidt ekstra til de normale historier. Måske bare en ekstra vinkel eller en ekstra faktaboks. Eller et simpelt kommunekort i stedet for en lang liste med alle kommuner. Måske det første ikke bliver så kønt. Men så bliver det næste helt sikkert bedre.
19. Klæd dig selv på. Saml eksempler på den slags datajournalistik og hav dem i beredskab, når du pludselig får brug for at bevise, at teknikkerne duer og kan gøre en forskel i det daglige arbejde.
20. For-research kan være nødvendig. Når du efterhånden får mod på at gå i gang med lidt større ting – så vær forberedt på, at du måske må lave noget for-research ved siden af dine normale historier. Når du så kan se, at der er en historie, kan du meget bedre argumentere for, at du skal have tid eller andre ressourcer til at gå videre med den.
21. Tænk altid over hvad ”minimums-historien” er. Hvad vil der under alle omstændigheder komme ud af dit arbejde? Forsøg at planlægge din research, så du i det mindste får et eller andet ud af arbejdet. At der så i bedste fald også kan være en meget bedre maksimums-historie, siger sig selv.
22. Kend dine data. Lær – på forhånd – noget om, hvilke data der eksisterer inden for dit stofområde. Dækker du en kommune, så besøg kommunen med det formål at lære noget om, hvilke data de bruger, og hvordan de bruger dem. Du vil helt sikkert få ideer undervejs. Arbejder de fx med kort/GIS – og har de korttemaer, du kan få lov at bruge? Eller har de bygget databaser, du kan få adgang til? Det samme gælder med hensyn til de organisationer, interesseorganisationer eller andre myndigheder, der er vigtigst inden for det område, du måtte dække – eller interessere dig for. Hvilke data interesserer de eksperter, du plejer at interviewe? Måske skulle du også interessere dig lidt for de samme data.
23. Vær forberedt. At lære nogle af disse data at kende, før du får brug for dem, giver ikke bare inspiration til ideer og et bedre forhold til dine kilder, men giver dig også et forspring den dag, der virkelig bliver brug for at analysere data. De amerikanske journalister, der var klar over, at der eksisterer en bro-database med resultater af inspektioner, fik fx et stort forspring i deres dækning, da I-35W Mississippi River bridge 1. august 2007 styrtede sammen.
Undgå fejl
24. Vær realistisk. Lov ikke større historier eller hurtigere aflevering, end du er sikker på, at du kan leve op til. Især i starten tager ting tid, og du skal være sikker på, at du har tid til de nødvendige tjek bagefter – evt. med eksterne eksperter.
25. Tag noter – før logbog. I starten vil man ofte arbejde relativt lang tid på historier, der bygger på datajournalistik, fordi man ofte må gøre det lidt ved siden af andre historier. I andre tilfælde er man længe undervejs, fordi man måske venter på aktindsigter, data-leverancer eller andet. Er man i den situation, kan det være en kæmpe hjælp, at man fører sin egen logbog over, hvad man gør, hvorfor og hvornår. Og ikke mindst: Hvem har man bedt om hvilke data, hvem har man ringet til hvornår – og hvornår ventes de at vende tilbage. Det gør evt. rykkerprocedurer meget nemmere. Det kan være praktisk at føre sine noter eller sin log i et Google spreadsheet. Man har adgang til det alle steder fra, og det er især smart, hvis man er flere, der arbejder sammen om et projekt.
26. Lær data at kende. Får du data fra en kilde (eller bygger du dem selv via import eller andet) så undersøg dem grundigt. Gør alt, hvad du kan for at tjekke, om data er 100 pct. i orden. (Og vær forberedt på, at datasæt uden fejl hører til sjældenhederne). Sorter data, tjek ekstremerne og brug din sunde fornuft. Kan det passe? Tjek mod virkeligheden. Finder du fejl, så undersøg hvor de kommer fra. Gå tilbage til dataleverandøren og bed om en forklaring. Ofte vil det være fejl, som dataleverandøren ikke selv er opmærksom på. Og dataleverandøren får mere respekt for dig, hvis du finder og påpeger fejl i data.
27. Husk, at du er journalist. Gå efter de bedste og mest oplagte vinkler – brug ikke tiden på en masse udregninger, du aldrig vil bruge til noget alligevel.
28. Husk tjek. Sørg for, at der er nogen, der kan tjekke, hvad du gør (især i starten). Har du en kollega, chef eller andre i organisationen, du kan bruge som sikkerhedsnet? Får du data fra en kilde (myndighed eller andet), så spørg gerne, om du må vende tilbage med dine analyser, så I sammen kan sikre jer, at du ikke har misforstået noget i data. Dine vinkler skal de ikke røre ved, men det er vigtigt, at de ikke bagefter kan skyde dine historier ned på grund af påståede fejl i databehandlingen.
29. Vær på vagt. Prøv af al magt at finde fejl, hvis der er nogen som helst risiko for, at de er der. Får du en fornemmelse af, at der er noget, der ikke stemmer, så gør hvad du kan for at tjekke, hvordan det forholder sig. Det gælder også dine egne analyser. Kan du lave beregningen på en anden måde og stadig få de samme resultater, er det godt. Husk, at hvis din analyse pludselig viser, at du sidder med en kanongod historie, er det muligvis, fordi du har lavet en fejl! Er noget for godt til at være sandt, kan det jo være, at det faktisk ikke er sandt.
30. Skaf dig opbakning. Er du i tvivl, om du kan lave en bestemt beregning, eller om du kan sammenligne bestemte tal, så spørg relevante eksperter, hvad de vil sige til, at man bruger den metode, du overvejer. Siger de god for den, ved du, at skulle der senere komme kritiske kommentarer, kan du i det mindste afvise kritik af metoden.
Samarbejd!
Når man arbejder med datajournalistik, er det vigtigt at have nogle, man kan vende tingene med. Alle behøver ikke kunne det samme, men både før og under arbejdet, er det godt med diskussioner: Er vi på rette vej, kører man fast – hvad gør man så? Hvordan skal det præsenteres og vinkles, så det virker bedst muligt.
31. Få interessen til at brede sig. Lav et internt inspirations-arrangement, der kan være med til at åbne kolleger/chefers øjne for andre måder at arbejde på. Afslut gerne med at lave en plan for, hvordan I vil gå videre.
32. Få uddannet nogle flere. Enten ved sidemands-oplæring eller gennem kurser. Åbne eller interne.
33. Få nye venner. Lær de lokale eksperter at kende – måske er der nogle analytikere blandt ens kilder, som man kan bruge som sparringspartnere. Det kunne også være i uddannelsesinstitutioner, hos interesseorganisationer, brancheforeninger etc. Vores erfaring er, at de som regel synes, det er spændende at have denne slags kontakt med en journalist, som ofte tænker helt anderledes end ”fag-analytikere”.
34. Del din viden. Vær ikke bange for at diskutere metoder med journalister fra andre medier – også med konkurrenter. Du behøver ikke forære dine ideer væk, før du selv har ført dem ud i livet, men når deadline er overstået, så gå ind for så meget samarbejde som muligt. Kun ved at deles om metodeudvikling, bliver vi alle bedre.
Værktøjet
35. Open Source kan være en hjælp. I dag er manglende programmer sjældent problemet, men det kan det dog være. Husk, at man kan nå meget langt med gratis programmer (open source). De kan være lidt mere bøvlede at arbejde med, men mange open source programmer er fuldt ud lige så gode og nemme at arbejde med som de dyre licens-programmer.
36. Tilpas dig. Der kan dog være stor forskel på fremgangsmåden, når man fx arbejder i henholdsvis Microsoft Excel, Google Sheets og Open Office Calc. Der findes mange gode sites på nettet, der ikke har med journalistik at gøre, men som er fuldt af gode råd inden for alle program-kategorier.
37. Bevar nysgerrigheden. Følg med i, hvad der sker, og hvad der kommer af nye programmer og muligheder. Du behøver ikke prøve dem alle af selv. Disse to nyhedsbreve: Wonder Tools og Journalist’s Toolbox er værd at følge. De er fulde af omtaler af programmer, apps mv. De fleste programmer kan downloades i en gratis version, der virker i en kortere periode. Og mange programmer fås til flere priser.
38. Spørg bare. Der er mange fora på nettet, der kan hjælpe. Men ikke mindst IRE’s mailliste Nicar-L kan kolleger stort set altid inden for få øjeblikke give svar på det, man er kørt fast i. Tag dig ikke af, at de fleste på listen er kapaciteter – de ved godt, hvordan det er at være begynder. De har også været der. Og generøsiteten er meget stor.
39. Lær mere. Når du begynder at føle dig tryg ved de programmer, du bruger, så er det tid at lære noget nyt. Du vil hver gang, du lærer nye programmer at kende, få åbnet nye muligheder. Nye typer historier vil være mulige. Og som regel bliver det nemmere og nemmere at lære nye værktøjer, da producenterne tænker forholdsvis ens.
Den vigtige præsentation
40. Tænk i historier, ikke tal. Husk, at uanset hvor interessant du synes, det har været at arbejde med tal, så er det resultaterne, du skal gå videre med – og dem, der skal omsættes i journalistik. Det sker ofte, at begyndere helt glemmer at behandle tal-resultaterne journalistisk, og det er en formidlingsmæssig dødssynd. Måske har din analyse skabt de knager, hele historien skal hænges op på, men det er sjældent tallene i sig selv, der er interessante.
41. Forklar. Stik ikke under stolen, hvad du har gjort. Lav endelig en ”Sådan gjorde vi” boks. Men den behøver jo ikke blive bragt i fuld længde i den trykte udgave (hvis man har sådan en). Læg den på nettet og henvis så via et link til forklaringen. Har du lavet analyser, så læg gerne de fulde beregninger på nettet. Nogle få særligt interesserede læsere/brugere vil være meget glade for dette. Og der er ingen grund til ikke at træde frem med, hvad man har gjort, så længe man er overbevist om, at der ingen fejl er.
42. Overvej – inden præsentationen – i hvilken form du bedst formidler historien. Er det i én historie (sjældent) – eller i flere små. Skal der laves faktabokse, tidslinjer, grafikker, kort eller andre illustrationer?
43. Tag ansvar og ejerskab. Forvent ikke, at andre led i dit medies fødekæde vil sørge for den optimale behandling, præsentation og formidling. Tænk de forskellige elementer igennem og sørg selv for at forberede evt. grafikker, lav selv kort, tidslinjer og andet, hvis du kan.
44. Tillid er godt, og kontrol er nødvendigt. Husk, at et tæt samarbejde med grafikere er meget vigtigt. Der er meget ofte fejl i historier eller grafikker med tal. Erfaringen viser, at det er mellem journalist, redaktionssekretær og grafikere, at rigtig mange fejl opstår, fordi man ikke får talt ordentligt sammen, og misforståelser opstår. Gør hvad du kan for at tjekke grafikerens arbejde, inden det ryger videre – på nettet eller i spalterne. Tjek, at dine oprindelige ideer stadig gælder – og at der ikke lige pludselig er opstået fejl i beregninger, resultater eller andet, fordi layoutet og udseendet kom i fokus.
45. Glæd dig. Vær bare stolt over resultatet, når det lykkes at få en datajournalistisk historie eller et projekt ud over rampen på en god måde. Uanset om det er et stort eller lille projekt. Hjælp dig selv – husk på, hvor meget den blev citeret etc. Skriv ned, tag screenshots etc. Det kan være gavnligt at have den slags ammunition, næste gang du forsøger at få lidt ekstra tid og plads til en af dine egne ideer. Fortæl andre om det via Twitter, Facebook etc. og send en mail til post@kaasogmulvad.dk og fortæl os om din historie. Vi er vilde med at høre om den slags.
Har du set vores kurser? Ellers tjek dem her.
No comments yet.