- يساعد ذلك في تصفية تدفق البيانات
- تقديم نهج وتقنيات جديدة لسرد القصص
- شكل مختلف من الصحافة، مثل الصحافة اللفظية أو الصحافة المصورة
- صحافة البيانات هي مستقبل استهلاك المحتوى على الإنترنت
- تحديث مجموعة مهاراتك
- علاج لمعالجة المعلومات
- إجابة للعلاقات العامة القائمة على البيانات
- تقديم تفسيرات مستقلة للمعلومات الرسمية
- التعامل مع فيضان البيانات
- نشاط موفر للوقت
- والمزيد…
مخطط ضمان الجودة
- صحافة البيانات – يوم عمل نموذجي
- كيف تستخدم مجلة الإيكونوميست البيانات لتغطية القصص
- استطلاعات الرأي وأخطاء استطلاعات الرأي
- بعض القصص التي عملت عليها تتضمن ما يلي:
- نمذجة نتائج خروج بريطانيا من الاتحاد الأوروبي
- دراسة ما إذا كان بإمكان قراء الصحف التنبؤ بدعم دونالد ترامب
- نصائح مهنية في مجال صحافة البيانات
صحافة البيانات – يوم عمل نموذجي
أولاً، إليكم دورة حياة قصة البيانات:- توليد الأفكار
- تحديد مصادر البيانات الحالية
- تنظيف البيانات وترتيبها بالشكل المطلوب
- استكشاف البيانات، غالباً بشكل عشوائي إلى حد ما
- اختبار فرضياتك للوصول إلى استنتاجات مثيرة للاهتمام أو بناء نموذج إحصائي (عادةً ما يكون تفسيريًا فقط؛ النماذج التنبؤية أصعب بكثير)
- كتابة النتائج التي توصلت إليها، والتي يتم استكمالها دائمًا بالتقارير التقليدية
- وأخيرًا، الرد على المحررين ومدققي الحقائق قبل النشر
يتطلب إعداد الرسوم البيانية جهداً كبيراً قبل أن تبدأ عملية عرضها (جمع البيانات ومعالجتها باستخدام لغتي R و Python كما ذكرت سابقاً). بعد تجهيز البيانات النظيفة، نستخدم أداتين مخصصتين لإنشاء الرسوم البيانية: برنامج نصي في Excel وبرنامج نصي في Adobe Illustrator لتحويل البيانات إلى رسم بياني فعلي.
كيف تستخدم مجلة الإيكونوميست البيانات لتغطية القصص
بمجرد حصولي على مجموعة بيانات واعدة، أقوم بتنظيفها وتهيئتها للتحليل باستخدام مكتبة pandas في بايثون أو لغة R، وهي الخيار الأكثر شيوعًا بين صحفيي البيانات هنا. بعد تنظيم البيانات، أبدأ عادةً بتحليلها: أدرس المتوسطات، وأتحقق من وجود أي قيم مفقودة أو غير طبيعية، وأرسم بعض الاتجاهات. بعد ذلك، نختار الرسوم البيانية المناسبة لمرافقة التقرير. أقوم بتصميمها مبدئيًا على جهازي ثم أرسلها إلى مصمم رسوم بيانية ليُضفي عليها طابعنا المميز. ما يُميز مجلة الإيكونوميست هو عدم وجود قسم مُخصص لصحافة البيانات في هذا المجال، فهي منتشرة في كل مكان. ثانيًا، بصفتنا صحيفة أسبوعية، لدينا مواعيد تسليم مرنة مقارنةً بزملائنا في الصحف اليومية. عادةً ما يستغرق إعداد تقارير البيانات وقتًا طويلًا، ويرجع ذلك جزئيًا إلى الوقت اللازم لتنظيف ومعالجة البيانات غير المنظمة. لحسن الحظ، لدينا الوقت الكافي لإعداد التقارير ومعالجتها بدقة قبل النشر.تعليقات على الاستطلاعات وأخطاء الاستطلاعات
باختصار، تكمن الإجابة الأساسية في العينات المتحيزة وغير الممثلة. لا يُجدي الاستطلاع نفعًا إلا إذا كانت العينة تمثل المجتمع بأكمله. ثمة العديد من المشكلات التي تعيق تحقيق هذا المعيار الذهبي، مثل تحيز عدم الاستجابة (حيث يكون بعض الأشخاص أكثر ميلًا للإجابة على الأسئلة من غيرهم) أو تحيز الاختيار الذاتي (فعلى سبيل المثال، إجراء استطلاع في نادٍ اجتماعي رفيع المستوى يُؤدي إلى تحريف العينة). عادةً ما تكون البيانات الأولية التي يتعامل معها معظم مُجري الاستطلاعات منحرفة بشكل كبير. على سبيل المثال، قد تكون نسبة الذكور في العينة 60% بينما تبلغ نسبتهم في المجتمع الفعلي حوالي 50%. ولتصحيح هذا، يُطبّق مُجري الاستطلاعات ترجيحًا، مما يجعل إجابات الإناث أكثر قيمة. ينجح هذا الأسلوب بشكل جيد ما لم تحدث تحولات مفاجئة على أسس غير مُتحكّم بها في السياسة، وهو ما قد يكون حدث العام الماضي.قد يكون تحسين توقعات نسبة المشاركة مجالاً آخر، إذ تعتمد هذه التوقعات عادةً بشكل غير دقيق على استطلاعات آراء الناخبين بعد الإدلاء بأصواتهم في الانتخابات السابقة أو على احتمالات التصويت المُبلغ عنها ذاتياً. ربما نحتاج إلى نماذج أكثر تطوراً تتضمن تنبؤات فردية. تتمتع الحملات الانتخابية في أمريكا بسبق في هذا النوع من العمل - مدعومة غالباً بخبراء بيانات بارعين - وقد يكون من المفيد لمؤسسات استطلاعات الرأي الاستفادة من خبراتهم.
أمثلة على القصص التي عمل عليها إدريس كحلون
نمذجة نتائج خروج بريطانيا من الاتحاد الأوروبي
كانت الصعوبة الأكبر في نمذجة خروج بريطانيا من الاتحاد الأوروبي تكمن في عدم وجود بيانات مماثلة يمكننا استخدامها للتدريب. تغلبنا أنا وزميلي جيمس فرانشام على هذه الصعوبة من خلال تحليل البيانات الجزئية لاستطلاعات الرأي لفهم أفضل المؤشرات للتصويت لصالح البقاء أو الخروج. لاحظنا فورًا أن التعليم والطبقة الاجتماعية كانا مؤشرين قويين للغاية، بينما كانت مؤشرات السلوك السياسي التي أثبتت فعاليتها في الماضي (مثل الانتماء الحزبي) ضعيفة للغاية. بعد تحديد أهم العوامل، استخدمنا بيانات التعداد السكاني لتوقع النتائج النهائية. كما قمنا بنمذجة نسبة المشاركة في الانتخابات باستخدام إجراء مماثل.
استخدم نموذج ليلة الانتخابات كل هذه البيانات الإحصائية كتنبؤ أساسي (احتمال بايزي مسبق). ومع ورود النتائج، قمنا بكتابة برنامج نصي يُعدّل النموذج الأساسي ديناميكيًا، مما جعله أكثر دقة مع مرور الوقت. لسوء حظ المملكة المتحدة، ولكن لحسن حظ نموذجنا، توقعنا خروج بريطانيا من الاتحاد الأوروبي في غضون ساعة من ورود النتائج. يمكنك الاطلاع على المزيد، بما في ذلك التفاصيل الإحصائية الرائعة، هنا .
تؤيد قراء الصحف التوقعات بفوز دونالد ترامب
إنها تحقق مذهلة . إذا سألت ناخبًا عن مدى ثقته في عدة صحف، يمكنك التنبؤ بتصويته بدقة تصل إلى 88%. هذا دون الأخذ بعين الاعتبار أي معلومات أخرى مفيدة كالعرق أو الانتماء الحزبي أو المستوى التعليمي. مع أن هذا قد يُعدّ إنجازًا إحصائيًا، إلا أنني أجد من المحبط بعض الشيء أن تكون المواقف تجاه وسائل الإعلام مستقطبة بشدة على أسس حزبية.
ما هي أفضل طريقة للاستعداد لمهنة في مجال صحافة البيانات؟
يتطلب العمل كصحفي بيانات متميز معرفة ثلاثة أمور أساسية: الإحصاء، وعلوم الحاسوب، والكتابة. وأفضل طريقة لتعلم الكتابة عمومًا، والصحافة خصوصًا، هي الممارسة. إذا كنت مهتمًا بالصحافة، فإن أفضل طريقة للاستعداد هي التدرب في صحيفة محلية، ومحاولة الكتابة لمجلة مدرستك أو صحيفة الجامعة. كما يمكنك العمل في الصحافة المتخصصة، حيث تتخصص في مجال دقيق، وتكتسب جميع المهارات الأساسية اللازمة للكتابة في أي موضوع. من الأسهل بكثير التعلم من الصحفيين ذوي الخبرة بدلًا من محاولة قراءة هذه المعلومات فقط. فعلى سبيل المثال، لم يدرس مجلة الإيكونوميست
أفضل طريقة لتعلم الإحصاء وعلوم الحاسوب هي في قاعات الدراسة، على يد مُدرّس خبير قادر على تصحيح الأخطاء قبل أن تترسخ. إذا كنت قد أتممتَ تعليمك النظامي، فستجد وفرة من المواد والدورات التدريبية المتاحة عبر الإنترنت. وللحصول على مقدمة شاملة في الإحصاء، أنصحك بقراءة كتاب " مقدمة في الاحتمالات" (مع حلّ المسائل!). مع هذه القاعدة، ستجد أن العديد من المواضيع، مثل الاقتصاد القياسي والتعلم الآلي، ستصبح أسهل بكثير.
معظم المبرمجين اليوم يتعلمون بأنفسهم. وكما هو الحال في الكتابة، فإن أهم شيء هنا هو الممارسة. اختر لغة برمجة (بايثون هي الأسهل للمبتدئين عادةً)، جهّز كل شيء، وحاول بناء برامج بسيطة. كلما زاد إلحاحك على كتابة الكود، كلما أصبح الأمر طبيعيًا أكثر.
