შესავალი
ღია და ადვილად დამუშავებად ფორმატში არსებული მონაცემების ხელმისაწვდომობამ ჟურნალისტებს საკითხების სიღრმისეული შესწავლის უნიკალური შესაძლებლობა მისცათ. სხვადასხვა მონაცემების ერთმანეთთან დაკავშირებითა და პროგრამული ანალიზით, შესაძლებელი გახდა გამოაშკარავებულიყო საჯარო ფიგურებისა თუ მაღალი თანამდებობის პირების მანამდე უცნობი ბიზნეს კავშირები და ინტერესები, მათ საკუთრებაში არსებული ქონებისა და შემოსავლების შესახებ ინფორმაცია, უკანონო გარიგებები და საჯარო ფინანსების არამიზნობრივი ხარჯვა.
თუმცა, ეს ახალი შესაძლებლობები დაკავშირებულია ახალ გამოწვევებთან და ტექნიკური უნარების ათვისების აუცილებლობასთან. კერძოდ, თუ მანამდე ითვლებოდა, რომ ჟურნალისტებს ნაკლებად ეხებოდათ მონაცემების სტატისტიკური ანალიზი, ახლა ეს სიღრმისეული ჟურნალისტური გამოძიების ერთ-ერთ მნიშვნელოვან კომპონენტად იქცა. ამ ტიპის ჟურნალისტიკას დღეს მონაცემთა ან საგამოძიებო ჟურნალისტიკას უწოდებენ. მონაცემთა ჟურნალისტის მიზანია არა უბრალოდ ფაქტების აღწერა ან მიმოხილვა, არამედ მათი გამომწვევი მიზეზების კვლევა/განსაზღვრა და, ხშირ შემთხვევაში, პრობლემის გადაჭრის შესაძლო გზების ძიება.
მონაცემთა ჟურნალისტიკის დახასიათებისას ხშირად მას ამობრუნებულ პირამიდას ადარებენ, სადაც მონაცემთა დამუშავების პროცესი შემდეგი ეტაპებისგან შედგება:
 |
შეგროვება ჟურნალისტი სხვადასხვა წყაროდან მოიპოვებს და აგროვებს ინფორმაციას. |
|
|
გასუფთავება ხდება მონაცემების დაჯგუფება, დაზუსტება, შესაძლო ხარვეზების გასწორება, ასევე, სასურველ ფორმატში გადაყვანა, რათა მოგვიანებით შესაძლებელი გახდეს მონაცემების ურთიერთკავშირის დადგენა და შედარება. |
|
|
კონტექსტი მონაცემების დამუშავებისას გათვალისწინებული უნდა იყოს, თუ ვინაა პირველწყარო, ვინ შეაგროვა და გამოაქვეყნა ეს მონაცემები, როდის და რა მიზნით. ამით ჟურნალისტი თავიდან აირიდებს მონაცემების სიზუსტესა და სანდოობასთან დაკავშირებულ პრობლემებს.
|
|
|
გაერთიანება ხშირად ყველაზე საინტერესო დასკვნები სხვადასხვა ტიპის მონაცემთა ბაზების ურთიერთდაკავშირებით მჟღავნდება. ამიტომ, მონაცემთა ჟურნალისტს ხშირად უწევს საკითხთან დაკავშირებით განსხვავებული მონაცემის დამუშავება, საინტერესო გარემოებებისა და ტენდენციების გამოკვეთა და მანამდე მოპოვებული ინფორმაციის სხვა მონაცემთა ბაზებში გადამოწმება და მათთან დაკავშირება.
|
|
|
კომუნიკაცია მონაცემთა ჟურნალისტი ამბის გადმოსაცემად აქტიურად იყენებს ვიზუალურ ელემენტებს, რადგანაც იცის ახალი ტექნოლოგიების განვითარების ფონზე რა მნიშვნელობა აქვს კომუნიკაციის ფორმას. |
იმისთვის, რომ ჟურნალისტებმა და აქტივისტებმა სათანადოდ მოახერხონ მონაცემების შესწავლა და დამუშავება, აუცილებელია ისინი იცნობდნენ ღია მონაცემების განმარტებას, ძირითად პრინციპებს და მათთან მუშაობის თავისებურებებს.
ღია მონაცემების (Open Data) განმარტება
ამ განმარტებიდან რამდენიმე საგულისხმო მახასიათებელი შეიძლება გამოიყოს:
|
|
I. ხელმისაწვდომობა მონაცემები ხელმისაწვდომი უნდა იყოს მოსახერხებელ ფორმატში, უფასოდ ან გონივრულ ფასად, სასურველია შეიძლებოდეს ინტერნეტის დახმარებით მისი გადმოწერა. |
|
|
II. ხელახალი გამოყენება და გავრცელება უნდა შეიძლებოდეს მონაცემების ხელახალი გამოყენება და გავრცელება, მათ შორის სხვა მონაცემთა ბაზებთან დაკავშირება |
|
|
III. საყოველთაო მონაწილეობა ყველას შეუძლია გამოყენება და გავრცელება. არ არსებობს რაიმე დისკრიმინაციული შეზღუდვა |
ღია მონაცემების პრინციპები
ამ სფეროში მომუშავე სხვადასხვა წყარო2 ღია მონაცემების რამდენიმე პრინციპს გამოყოფს, მათ შორის:
|
|
1. სისრულე გამოქვეყნებული მონაცემები უნდა იყოს შეძლებისდაგვარად სრული და საკითხს ყოვლისმომცველად ასახავდეს. |
 |
2. პირვანდელობა ღია მონაცემები პირველწყაროს მიხედვით უნდა იყოს წარმოდგენილი, რაც უზრუნველყოფს მათ უტყუარობას. სხვა შემთხვევაში, მნიშვნელოვანია მომხმარებელს ჰქონდეს საშუალება გადაამოწმოს, რამდენად სწორადაა მონაცემები აგრეგირებული. ამისთვის საჭიროა მეტამონაცემები (მონაცემთა ბაზის ზოგადი აღწერა), რომელიც სხვა მახასიათებლებთან ერთად, განმარტავს, თუ როგორ დამუშავდა და შეიქმნა მონაცემები |
|
|
3. დროულობა გამოქვეყნებული მონაცემები საზოგადოებისთვის დროულად უნდა იყოს ხელმისაწვდომი. მნიშვნელოვანია, შეგროვებული და დამუშავებული ოფიციალური მონაცემები მყისიერად გავრცელდეს, და გამოქვეყნებისას მონაცემი კვლავაც ღირებული იყოს |
|
|
4. ხელმისაწვდომობა მნიშვნელოვანია საჯარო მონაცემების მაქსიმალური ხელმისაწვდომობა. მათზე წვდომა შესაძლებელი უნდა იყოს მარტივად, როგორც ფიზიკურად ასევე, ელექტრონული სახით. შესაბამისად, მომხმარებელს არ უნდა უწევდეს მონაცემებისთვის რომელიმე საჯარო დაწესებულებაში მისვლა. ელექტრონული ხელმისაწვდომობის თვალსაზრისით, სასურველია, რომ მონაცემები თავმოყრილი იყოს ცენტრალურ პლატფორმაზე/ერთ ადგილას. ასევე, შესაძლებელი უნდა იყოს მონაცემების გადმოწერა |
|
|
5. დამუშავებადი ფორმატი მონაცემი სტრუქტურირებულია ისე, რომ შესაძლებელია სხვადასხვა მიზნით მისი ავტომატური დამუშავება. ამ პრინციპს მანქანად-კითხვად ფორმატსაც უწოდებენ |
|
|
6. არა-ექსკლუზიურობა მონაცემები ხელმისაწვდომი უნდა იყოს ისეთ ფორმატში, რომელზეც არავის ექნება ექსკლუზიური განკარგვის უფლება. ამიტომ, სასურველია, მონაცემები ხელმისაწვდომი იყოს რაც შეიძლება მეტ სხვადასხვა ფორმატში. ამით, არავის ექნება საშუალება დააწესოს გარკვეული შეზღუდვები მონაცემების გამოყენებასა და გაზიარებაზე |
|
|
7. არა-დისკრიმინაციულობა მონაცემები ხელმისაწვდომი უნდა იყოს ყველასთვის. მათ გასაცნობად საჭირო არ უნდა იყოს რეგისტრაცია, რაც იწვევს პირის იდენტიფიცირებას |
|
|
8. ლიცენზიისგან თავისუფალი მონაცემებზე არ უნდა ვრცელდებოდეს რაიმე სახის ინტელექტუალური და საავტორო უფლებების რეგულაციები. დასაშვებია მხოლოდ პერსონალური მონაცემებთან და უსაფრთხოებასთან დაკავშირებული შეზღუდვები |
|
|
9. მუდმივობა ღია მონაცემებზე წვდომა განუსაზღვრელი დროით უნდა იყოს შენარჩუნებული. ამისთვის, მნიშვნელოვანია კონკრეტულ ვებმისამართზე გამოქვეყნებული მონაცემი რაც შეიძლება დიდხანს იყოს განთავსებული, რათა მომხმარებელმა ინფორმაცია წყაროს მითითებით გაავრცელოს |
ღია მონაცემების განმარტებისა და ძირითადი პრინციპების გაცნობის შემდეგ, სახელმძღვანელოს მომდევნო თავები მიმოიხილავს მონაცემების მოპოვების, დამუშავების, ანალიზისა და დამუშავების როგორც თეორიულ, ასევე პრაქტიკულ საკითხებს და მკითხველს გააცნობს მონაცემებთან მუშაობის თანამედროვე ტექნიკებსა და საშუალებებს. სახელმძღვანელო დაფუძნებულია ამ საკითხებზე შექმნილ სხვადასხვა წიგნებზე, სახელმძღვანლოებსა და სტატიებზე.3
უნდა აღინიშნოს, რომ მონაცემების დამუშავებით ანალიტიკური სტატიების მომზადება შემდეგი ხუთი ძირითადი ეტაპისგან შედგება:
სახელმძღვანელოში წარმოდგენილია ცალკეულ ეტაპზე მონაცემებთან მუშაობის შესახებ რჩევები და ძირითადი მეთოდები.
1 Open Knowledge Foundation არის გლობალური ქსელი, რომელიც მხარს უჭერს ინფორმაციის, მათ შორის, ღია მონაცემების გავრცელებას ღია ფორმატში, ყოველგვარი გადასახადის გარეშე. ის დაარსდა 2004 წელს კემბრიჯში, დიდი ბრიტანეთი. მეტი ინფორმაციისთვის ეწვიეთ: www.okfn.org
2 მაგალითად: Open Knowledge Foundation. The Open Data Handbook.
Larry Lessig on Open Government Data principles
Vivek Kundra's 10 Principles for Improving Federal Transparency.
United Kingdom’s Public Data Principles
3 სახელმძღვანელოს შექმნისას გამოყენებულია შემდეგი წყაროები:
Data Journalism. MaryJo Webster's training materials.
Kuang Keng & Kuek Ser. Best Practices for Data Journalism
Data Journalism Manual. EDECA.
Data Journalism. Google News Initiative.
Paul Bradshaw. Finding Stories in Spreadsheets.
Lawrence Marzouk & Crina Boros. Getting Started in Data Journalism.
Jānis Gulbis. Data Visualization – How to Pick the Right Chart Type?
Anna Vital. How To Think Visually Using Visual Analogies – Infographic.
Jami Oetting. Data Visualization 101: How to Choose the Right Chart or Graph for Your Data.
წინა თავი
