От числа к нарративу. Как трек «Журналистика данных» учит превращать цифры в истории

В этом году трек «Журналистика данных» стал самым популярным среди абитуриентов магистерской программы «Современная журналистика». Мы поговорили с руководителем трека Анастасией Якуниной о том, как строится обучение на программе, какие перспективы ждут студентов после выпуска и почему цифры — это намного увлекательнее, чем кажется.

© Владимир Волков для Института медиа

От желания уйти из магистратуры — к руководству образовательным треком 

Я училась на математическом факультете в Вышке. Поступила туда, потому что в 18 лет, как и многие молодые люди, не знала, чем хочу заниматься по жизни, а это направление было достаточно фундаментальным, чтобы переориентироваться после него — там учат думать. При этом наш год был первым, где в бакалавриате появились майноры. В отличие от одногруппников, которые выбрали машинное обучение и анализ данных, я вдруг решила пойти на медиакоммуникации. Там я познакомилась с Анной Григорьевной Качкаевой, профессором тогда еще Департамента медиа, и влюбилась в эту сферу. У нас был модуль, посвященный журналистике данных, и я поняла, что это отличный способ объединить медиа и математику, которую я изучала. 

Потом я поступила в магистратуру на «Журналистику данных», которую сейчас сама возглавляю. Но тогда при поступлении были сложности: критерии отбора затачивали в основном под журналистов. Требовались публикации и опыт в СМИ — откуда им взяться у выпускника матфака? Хотя я уже работала аналитиком и имела проекты в области анализа данных, журналистского опыта у меня не было. Поэтому весь четвертый курс я готовилась: участвовала в хакатонах по журналистике данных, побеждала и потому пришла в магистратуру достаточно подкованной.

На некоторых предметах мне было скучно, и в какой-то момент я решила отчислиться. Я пришла к Тине Сергеевне Бережной, руководителю магистратуры со словами: «Отпустите меня, пожалуйста». А она сказала: «Нет, не пущу. Давайте придумаем, как вас развлекать». Я сказала, что мне интересно преподавать, и так начался мой путь в преподавании. Я вела курс по Python на «Журналистике» и на «Рекламе и связи с общественностью». Затем я стала вести предметы, которые были связаны не только с программированием, но и со сторителлингом, наапример, мой любимый курс «Сторителлинг, основанный на данных».

И вот, спустя 5 лет после выпуска, — звонок от Тины Сергеевны: «А не хотела бы ты прийти на мое место?» Были личные сомнения насчет того, насколько я справлюсь, но в итоге интерес и желание передавать знания будущим поколениям победили.

Не просто сухие цифры. Чему учат на треке «Журналистика данных»

Помимо преподавания я много лет работала аналитиком в бизнесе. Данные — это не просто набор чисел, по которым можно что-то посчитать. Сам по себе расчет или анализ — продукт малоинтересный. Сухие цифры ничего не дают без интерпретации. В бизнес-аналитике мы обрабатываем данные, чтобы улучшать процессы и принимать решения, а в журналистике данных, — чтобы рассказать историю. Здесь недостаточно просто проанализировать или визуализировать информацию. Нужно вычленить выводы, вписать их в контекст и подать так, чтобы аудитория поняла главную мысль.

Мой курс «Сторителлинг, основанный на данных» идет в самом конце обучения, когда у студентов уже есть база в программировании, визуализации и поиске данных. Мы учимся объединять эти навыки, создавая цельные материалы с драматургией — завязкой, кульминацией, развязкой. За один из модулей студенты готовят три проекта короткого формата — такого, с которым можно ознакомиться за две минуты. Чаще всего студенты выбирают формат карточек с ключевыми данными или интерактивные форматы вроде калькуляторов. Такой подход позволяет сосредоточиться на самом главном — умении кратко и емко представлять данные, не теряя при этом глубины анализа.

Допустим, вы хотите показать проблему низких зарплат в здравоохранении. Если просто вывести средние цифры по зарплатам врачей, медсестер и санитаров, это не произведет эффекта. Но если добавить контраст — например, сравнить с зарплатами в IT, где разница весьма ощутима, — сразу возникает история с эмоциональным посылом, ведь становится ясно, почему молодые люди стремятся в IT, а не в здравоохранение.

Еще один сценарий — калькуляторы на основе данных. Возьмем ипотечный: он считает срок, процент, переплату. Сам по себе это просто инструмент, но если встроить его в нарратив, получится журналистский материал. Например: «Я живу в квартире, которую родители получили от государства. А если бы они взяли ее в ипотеку?» Калькулятор позволяет человеку подставить свои параметры — регион, стоимость жилья, возраст — и узнать, выплачивал бы он кредит до сих пор. Так сухие цифры превращаются в историю с контекстом, эмоцией и социальным подтекстом. А за этим стоят реальные данные: формулы расчетов, статистика по ценам на жилье и многое другое.

Анастасия Якунина

© Фото из личного архива А. Якуниной

Внимание, нововведения! Что важно знать абитуриентам

Я возглавила направление в сентябре прошлого года. Каждая образовательная программа имеет утвержденный учебный план (РУП — рабочий учебный план), где прописаны все курсы с распределением часов на двухлетний период. Эти планы утверждаются весной, поэтому в прошлом году у меня не было возможности внести изменения ни для первого, ни для второго курса. Моей задачей было сохранить текущий процесс обучения.

Этой весной я получила возможность скорректировать программу для обоих курсов. Для второго курса мы расширили модуль по парсингу и скрейпингу данных, который ранее затрагивался лишь поверхностно. А для нового набора первокурсников разработана принципиально иная система обучения. Это — концепция непрерывного обучения трем ключевым компетенциям. 

Каждый модуль теперь включает хотя бы один курс по работе с данными, визуализации и журналистике данных. То есть не получится так, что на первом курсе студенты «отстреляются» с программированием и забудут о нем до конца обучения. Также были расширены учебные планы — таким образом, чтобы максимально заполнить учебное время. 

Раньше была сложность с тем, что некоторые курсы дублировали информацию между собой. Теперь все преподаватели согласовывают темы со мной и имеют доступ к общему документу, где видят, какие темы уже были или будут затронуты коллегами. Это позволяет выстроить логичную последовательность обучения без повторов.

В этом году мы внесли важные изменения в правила приема, которые коснутся нового набора абитуриентов. Главное новшество — устранение прежнего дисбаланса, когда поступающим с сильными аналитическими навыками было сложнее пройти отбор по сравнению с теми, кто пришел из журналистики. Теперь оба направления подготовки оцениваются с равным весом. Если у вас нет публикаций, но есть серьезные аналитические проекты (например, рабочие задачи из IT-аналитики), это будет считаться таким же весомым преимуществом, как журналистские материалы у других абитуриентов.

Мы также расширили список профильных специальностей для поступления. Раньше учитывались только «Медиакоммуникации», «Журналистика» и «Реклама и связи с общественностью»; теперь в этот перечень добавлены «Математика», «Прикладная информатика» и «Социология». 

Мы стремимся набрать равное количество студентов с журналистским и аналитическим бэкграундом. Такой состав позволит создать продуктивную учебную среду, в которой студенты смогут обмениваться знаниями, учиться друг у друга и работать в командах, где каждый отвечает за свою область экспертизы. 

Аналитики, расследователи: кем становятся студенты после выпуска

Наши выпускники могут строить карьеру в самых разных направлениях. За два года мы обучаем студентов трем ключевым компетенциям: работе с данными (включая программирование и анализ данных), визуализации данных и созданию инфографики, а также журналистике данных с акцентом на нарратив и сторителлинг. Эти компетенции открывают несколько профессиональных путей: можно стать специалистом по визуализации данных, журналистом-расследователем или аналитиком данных именно в сфере журналистики.

Однако важно понимать, что мы не готовим IT-аналитиков, поскольку мы не даем для этого соответствующего набора навыков. Например, парсинг и скрейпинг данных с сайтов — это критически важные навыки для журналиста данных. Они позволяют собирать данные для своих проектов, даже если их нет в готовом виде, в то время как в классической IT-аналитике это практически не востребовано. С другой стороны, язык программирования SQL — обязательный инструмент для IT-аналитиков — в журналистике данных применяется крайне редко, поскольку журналисты обычно не имеют доступа к профессиональным базам данных.

Ошибка (не) найдена

Моя миссия проста — передавать знания следующим поколениям. Я искренне верю в перспективность направления журналистики данных и хочу, чтобы в этой сфере работали грамотные специалисты с качественной подготовкой. А многие становятся журналистами данных «своим путем» — пытаются сами найти нужные знания в заинтересовавшей их сфере. Часто они несистемны, поскольку получены путем насмотренности и проб и ошибок. Нередко, знакомясь с материалами в этой области, замечаешь досадные недочеты: вроде бы, хорошая работа, но чувствуется, что авторам не хватило каких-то базовых знаний. Вот здесь ошибка в анализе, там – недоработка в визуализации — элементарные вещи, которые можно было бы избежать при более фундаментальной подготовке.

Именно поэтому я продолжаю преподавать, — чтобы дать студентам тот самый фундамент, те ключевые навыки, которые превращают материалы в по-настоящему качественные работы. Передача знаний в направлении, в которое я верю, — вот, что для меня действительно важно.

Учеба по большой любви

Наша программа построена так, что к нам приходят либо журналисты, желающие освоить работу с данными, либо аналитики, стремящиеся овладеть журналистскими компетенциями. В любом случае студентов ждет серьезная работа, потому что половину предметов им придется осваивать практически с нуля. Если вы из медиасферы, вам, возможно, будет легче даваться журналистская часть, но придется пахать на курсах по программированию и анализу данных. И наоборот. 

Перед тем как поступать, честно спросите себя: действительно ли вам это интересно? Прочитайте несколько материалов по журналистике данных и подумайте — хотели бы вы создавать подобное? Если эти статьи не вызывают у вас профессионального любопытства, не вызывают желания разобраться, как это сделано, значит, эта программа не для вас.

Концепция нашей магистратуры в том, что после поступления один модуль студенты изучают общие предметы и посещают «Семинар наставника» от руководителя каждого трека, где их знакомят с направлением. Далее студенты выбирают, где они хотели бы учиться дальше. 

В этом году на мой трек пришло самое большое количество студентов: 19 человек из 36. Но, когда началось обучение конкретно по треку, 4 человека приняли решение перевестись на другой трек. В эту магистратуру и конкретно на трек «Журналистика данных» надо идти по большой любви. 

Счастье преподавателя — это…

...Когда я вижу сильные работы студентов и понимаю, что без моего курса они вряд ли смогли бы создать нечто подобное. Но наибольшее удовлетворение приносит наблюдение за их профессиональной эволюцией. На курсе «Сторителлинг, основанный на данных» студенты представляют свои работы несколько раз — в начале, середине и конце обучения. Разница между этими тремя этапами поразительна. Это тоже — счастье, потому что я вижу, что благодаря моему курсу у студентов вырабатывается навык и с каждым разом их работы становятся лучше.

Самые крутые дата-проекты: студенческие и авторские

Если говорить о студенческих проектах, мне вспоминается несколько. Первый — ипотечный калькулятор, о котором я уже рассказывала. Второй — анализ новогодних поздравлений Владимира Путина за все годы. Существует стереотип, что эти речи достаточно однообразные, но студенты опровергли эту гипотезу, а также проанализировали, насколько эмоциональным был каждый год.

А если говорить о проектах, над которыми я работала, то сейчас я выступаю коммерческим дата-журналистом в компании, которая предоставляет решения по поиску для интернет-магазинов. Когда вы заходите на сайт одного из наших клиентов и вводите в поиск «тушь для ресниц», все отображаемые результаты — это работа нашего сервиса. И поэтому наш сервис накапливает огромный массив данных о поведении покупателей компаний-клиентов. Недавно мы реализовали интересный проект, связанный с помадами. Если спросить, помада какого цвета самая популярная, многие по привычке ответят «красная» или «розовая». Однако реальные данные показывают, что сейчас наиболее востребованы бордовые оттенки.

© Фото из личного архива А. Якуниной

Особенно любопытно анализировать расхождения между поисковыми запросами и фактическим выбором покупателей. Когда пользователь ищет «красную помаду», мы можем отследить, на какие именно оттенки он кликает. Оказалось, что понятия «красный» или «розовый» у каждого человека свои и цветовой спектр предпочтений очень широк.

В отличие от традиционных систем, где результаты поиска жестко привязаны к заранее заданным параметрам, наш сервис на основе искусственного интеллекта адаптируется под реальные предпочтения пользователей. Если вручную определять, что считать «красной помадой», можно легко ошибиться из-за субъективности восприятия цвета. Наше решение учитывает персонализированные предпочтения, точно определяя, что конкретно данный пользователь понимает под «красным». 

Время блица

— Преподавание одним словом.

— Альтруизм. Ради великой цели в виде передачи знаний и подготовки квалифицированных специалистов мы жертвуем своим временем. Многие из наших преподавателей — ведущие специалисты в сфере, сотрудники крупных IT-компаний, призеры международных премий. А время таких специалистов — очень дорогое в прямом смысле этого слова. Однако именно так и появляются крутые специалисты.

— Утренние или вечерние пары?

— Вечерние. Во-первых, я сова и не хочу просыпаться в 9 утра. А во-вторых, многие наши студенты уже работают, и поэтому нам всем удобнее встречаться после работы.

— Провести лекцию или провести семинар?

— Провести семинар. Мне сложно говорить одной полтора часа, а еще мне очень важны интерактивность и общение со студентами. 

— Кошка или собака?

— Попугай. У меня самой живут два попугая-пирруры. Эти разноцветные большеглазые красавчики делают мою жизнь лучше.

© Фото из личного архива А. Якуниной

— Музей или театр? 

— Музей, причем обязательно с экскурсоводом. 

— Место, где бы вы хотели побывать.

— Я очень хочу съездить в Перу, посмотреть на Мачу-Пикчу и на лам. Когда мне скучно, я сижу и расписываю план этой поездки. Я вообще очень люблю путешествовать в необычные места. Например, в прошлом году я ездила в большое путешествие по Монголии. А в сентябре поеду в Северную Корею. 

— Если книга, то какая? 

— У меня очень сложные отношения с книгами, потому что я практически не читаю книги для души. Я больше по аудио- и видеоконтенту. Почитать полтора часа книгу для меня сложнее, чем посмотреть или послушать лекцию такой же продолжительности. При этом я не ограничиваю себя в темах этих лекций: они могут быть связаны непосредственно с медиа, а могут быть посвящены истории Древней Руси или работе с детьми с ограниченными возможностями здоровья.

Ксения Жакова, студентка 4-го курса образовательной программы «Журналистика»