Haber Odasından Veri Gazeteciliği “Tarifi”: Pandeminin Toplumsal Etkilerini Verilerle Anlatmak (Çeviri)

Çevrimiçi gazetecilik ve veri gazeteciliği üzerinde dersler veren ayrıca BBC’nin veri birimine danışmanlık yapan Paul Bradshaw’ın, pandemiye dair nasıl veri hikâyeleri oluşturulabileceği üzerine 23 Nisan’da DataJournalism.com‘a yazdığı yazının önemli bölümlerini kendisinin de izniyle sizlere aktarıyorum:
Dünya genelinde birçok gazeteci Kovid-19 kaynaklı enfekte oranlarını, can kayıplarını haberleştirirken izleyiciler hayatlarına dokunan kişisel ve yerel bir etkiye sahip başka hikâyeler arıyorlar. Peki gazeteciler koronavirüsün etkileri hakkında çarpıcı hikâyeler anlatmak için verileri nasıl kullanabilirler? Ekonomiden ve kişisel ilişkilerden ruh sağlığına, basın özgürlüğünden mahremiyete kadar, toplumun krizden etkilenmemiş bir bölümünü düşünmek zor. İşte tam bu noktada gazeteciler, verilerle haber fikirleri oluşturmak için nasıl empati kurmaları gerektiğini öğrenecekler. Sayılar şu anda haberlerimize hükmediyor: Sadece koronavirüs vakaları ve can kayıpları ile değil, aynı zamanda krizin dünya üzerindeki etkisini saptamaya çalışan haberlerden, ulaşım ve hava kirliliğindeki düşüşler veya kaç çocuğun doğum günlerini kapalı kapılar ardında kutlamak zorunda kaldığını aktaran rakamlardan, gazete manşetlerinin neredeyse tümünü kaplayan histogramlara kadar. NYTIMES Ve bugünlerde sayılara dayalı analize önemli bir talep olduğuna dair şüphe yok. Bu durumda haber hikâyelerini oluşturacak fikirler için beceri ve yaratıcılık yeterli görülebilir fakat gazetecilerde sıklıkla aranmasa da teknik bilgi de faydalı olacaktır.

Kısa Vadede Hikâyeler

Çoğu ülkede ve çoğu alanda, verilerin toplanması ile yayımlanması arasında bir gecikme oluşur. Veri gazetecileri genellikle birkaç ay önce gerçekleşen olaylarla ilgili yeni verileri ya da uzun vadeli trendleri aktarırlar ancak koronavirüs krizinin içindeyken bu alışkanlıklar geçerli olmayabilir. Özellikle sağlık kurumlarından ve istatistik sağlayan makamlardan gelen günlük güncellemeler hevesle beklenirken. Peki hazırladığınız içeriklere nasıl yeni bir şey ekleyebilirsiniz? Bağlamsal veriler özellikle böyle bir zamanda yararlı olabilir ve bir sorunun altında yatan kilit noktaları yakalamak, hangi bağlamın haber değeri olduğuna odaklanmanıza yardımcı olabilir. Örneğin, koronavirüs krizi karantina uygulaması sürerken ölümcül bir hastalık değildir: Tedavi etme kapasitemiz bozulduğunda ölümcül bir hastalıktır. Ve çoğu hükümetin stratejisi, hastalığın yayılmasını durdurmak değil, hastanelerin kapasitelerinin aşılmamasını sağlamak için hastalığı yavaşlatmaktır. Bu bağlamda hangi veriler önemlidir? Ventilatör sayısı özellikle incelenen bir veri noktası; koruyucu ekipman miktarı ise başka bir noktadır. Hastanelerin sayısı ve konumları; sağlık personelinin sayısı ve yatak sayısı… Bunlar bu kapasitenin tüm parçaları ve hikâyenin yeni bir şey verebilecek tüm yönleridir. Bunlara ilişkin veriler; daha fazla hastane inşa etme, yatak ekleme, personeli izinden/emeklilikten geri döndürme gibi konularda daha fazla bağlam eklemeden önce, bir ülkenin veya bölgenin talepleri karşılayabilme potansiyeli için bir temel oluşturmamızı sağlar. Virüs hakkında daha fazla bilgi edindikçe yeni bağlam yolları açılacaktır. Etnik köken bir faktörse, bunu nasıl bağlama koyabiliriz? Bitişik nizam evler bir faktör ise, yerleşim ile ilgili durumun nasıl resmini çizebiliriz? Bağlam hem zaman hem de uzam yoluyla eklenebilir: Hastane yataklarının sayısında artma ya da azalma var mı? Bölgenizde veya ülkenizde diğer yerlerden daha mı fazla veya daha mı az? Her ikisini de, değişim oranının (zaman) diğer alanlarla (uzam) nasıl karşılaştırdığına bakarak birleştirebilirsiniz.

Bir hikâyenin yeniliği sadece yaslandığı verilerde değil, verilerin sizi sormaya yönelttiği sorularda yatmaktadır.

Verileriniz, ülkenizde diğerlerinde olduğu kadar çok yatak olmadığını söylüyorsa; uzmanlara, kuruluşlara ve politikacılara bunun neden böyle olduğunu, bu konuda ne yapılması gerektiğini sorabilirsiniz veya bu konuda neler yapılıyor ya da sizi yeni bir yöne götüren başka bir soru yöneltebilirsiniz.

Veri toplamak için uğraşıyorsanız, veri eksikliğinin veya hatalı verilerin genellikle kendi başına haber değeri olduğunu unutmayın.

  Etnik kökene ilişkin veri eksikliği, politikacılar ve baskı gruplarının uyarıları hakkında bir hikâyenin önünü açabilir; Hastane dışındaki ölümlerle ilgili veri eksikliği, neden sayılmadığına dair sorulara, bakım evlerindeki göstergelere ilişkin sorgulamalara ve gerçekten kaç kişinin ölmekte olduğuna dair açıklamaların önünü açabilir. Politikacılar ve sağlık yöneticileri tarafından sunulan verileri dikkatle incelemek gerekir: Birleşik Krallık’ta hükümetin günlük açıklamaları tekrar tekrar ve yanlış bir şekilde İngiltere’nin hastanelerdeki koronavirüs kaynaklı ölüm sayısına bağlı olarak Fransa’dan daha az can kaybı yaşandığını gösterdi.

3045360_deathsapril13_603766

The Health Service Journal, İngiltere hükümetinin bu görseline, hastane ölümleri karşılaştırıldığında Fransa’nın olması gereken yerini belirten bir işaret ekledi.

Sağlığın Ötesine Geçmek

Koronavirüs kaynaklı ölümleri önleme çalışması ulusal bir çabadır, her vatandaşın kanıksadığı üç geniş kategoride süreç tanımlanabilir: Koronavirüs ile enfekte olanlar Yayılmayı yavaşlatmak için evde kalması istenenler Seyahat etmesine ve çalışmasına izin verilen ‘önemli’, ‘hayati’ ve ‘kilit çalışan’ rolleri olanlar Her birinin etrafında, farklı şekillerde etkilenen bir bağlantı sistemini eşleyebilirsiniz. Burada ayrıntılı olarak yazdığım bu süreç, etkilenen bir kişiyle başlamayı ve ardından sizi yönlendirdikleri insanlara, kuruluşlara, kavramlara, belgelere ve verilere geçmeyi içerir. Örneğin, hastalığa kimin yakalandığı, hangi belirtileri gösterdikleri, hangi tedaviye ihtiyaç duydukları ve hayatta kalıp kalmadıkları bir dizi aşamadan ve temel demografiden toplumumuzdaki bölünmeler üzerine (yaş, cinsiyet, etnisite) bir düşünceye dönüşen bir hikâye. Ve bu verilere dayanan bir hikâye. Dolaylı olarak etkilenenler hakkında da benzer bir hikâye oluşturulabilir. Eşlerinden, ebeveynlerinden, çocuklarından (belki de ona bakması gereken) veya kardeşlerinden ayrılmak durumunda kalanların deneyimlerinde görülebilecek kalıplar, sistemli başarısızlıkları veya başarıları vurgulayabilir hatta eşitsizlikleri de görünür kılacaktır.

Essential_Critical_Infrastructure_Workers

Mecburi olarak çalışmakta olan işçiler, dikkate alınması gereken ikinci bir birbirine bağlı sistem serisi sunar: Sağlık çalışanları ve bakım evlerinde çalışanlar ön cephede olabilir ancak yöneticilerin de kaynakları koordine etmesi gerekir; bu kaynakları sağlamak için tedarik zincirleri; tesislerdeki işleyişin yürümesi için görev alan temizlik görevlileri ve diğer çalışanlar; öğretmenler ve onların çocuklarının bakımı; hastanelere ulaşımı sağlayanlar, beslenmek için süpermarketler; kuralların uygulanması için polisler; ve evet, bilgilenmek için gazeteciler; onların deneyimleri ve endişeleri üzerine odaklanmak ve ışık tutmak, karar alıcıları incelemek, kapasitesinde çalışabilen hastanenin kapasitesini aşan bir hastaneye dönüşmemesi arasındaki farkı yaratabilir. Bu düzeyde bile eğitim, sosyal bakım, ulaşım, medya, siyaset ve gıda kaynaklarına dokunuyoruz. Bunların her biri planlanıp veri kaynaklarıyla keşfedilebilir. Göz önünde bulundurmayabileceğiniz diğer rolleri bulmak için bu işçilerin resmi tanımlarına bakmaya değer. Örneğin cenaze personeli ve finansal hizmet sektöründekiler İngiltere’de kilit çalışan listesine dahil edilirken ABD listesinde barajlardan, nükleer reaktörlerden ve atıklardan bahsediliyor. Diğer herkes için son seviye, ve çoklu etkilerin söz konusu olduğu noktaya bakabiliriz:

Tamamen kapanmak zorunda olan sektörler (örneğin restoranlar, turizm, güzellik merkezleri ve spor salonları)

Çevrimiçi ortama büyük ölçüde uyum sağlamak zorunda olan sektörler (örneğin eğitim, dini organizasyonlar ve bazı işletmelerin etkinlikleri)

Operasyonlarını azaltmak zorunda kalan sektörler (örneğin taksiler, diş hekimleri, yakıt ve enerji sağlayıcıları, büro malzemeleri, otomotiv servisleri veya yasal hizmetler)

Faaliyetlerini artırmak zorunda kalan sektörler (örneğin eve teslim tabanlı perakende satışlar, YouTube fitness ve yoga videoları veya oportünistler)

Bazı sektörler elbette birden fazla kategoriye girecek – ve verileri bulmak bize durumun nerede, ne zaman, ne kadar ve nasıl olduğunu anlatacak. Görünür olan işletmelerin birçoğunun arkasında görünmez bir yapı olduğunu unutmayın. Örneğin restoranlar; çiftliklere, tarım işçilerine ve gıda tedarikçilerine yaslanırlar. Elektirik ve yakıt kullanırlar, temizlik görevlileri kiralarlar ve reklam satın alırlar. Bu sistemleri haritalamak sizi aklınıza gelmemiş olabilecek endüstrilere -verilere- yönlendirebilir. Sonra toplumun görünmeyen kısımları var. Örneğin “karapara” ekonomisi de etkilenir: Seks işçileri gelir elde etmek için kendilerini riske atarken  uyuşturucu kullanımı da kesintiye uğrar, fiyatlar etkilenir ve uyuşturucu satıcıları da durumu benimser. Daha geniş kapsamda, elden nakitle çalışmaya bağımlı olanlar durumu sürdüremez. Ve karşılığı ödenmeyen işler ortaya çıkar.

Kuralları Değiştirmek, Davranışları Değiştirmek

Kurallar değiştikçe insanların davranışları da değişir. Ufak anekdotlar (sürücü otoyolda 240 km/h yapıyor),  davranışların ne kadar sıra dışı olduğunu bulmak için teşvik edici olabilir.  İlgili kurumlardan (bu durumda polis güçleri) şu anda bu tip davranışlarla ilgili verileri isteyebilirsiniz ve eğer herkese açık veri varsa daha geniş olay kategorileri (örn. Trafik suçları) hakkındaki verileri inceleyebilirsiniz. Aynı zamanda, hikâyeyi bağlama oturtabilmek için geçmiş verileri de ekleyebilirsiniz. “Kişiler kuaföre gitmelerine izin verilmediğinde ne yaparlar?” gibi sorular da sizi başka hikâyelere götürebilir. Google Arama Trendleri bunlardan bazıları için özellikle yararlı olabilir. Bölgenizde bulunan kişiler yalnızca “saç boyama” gibi şeyleri aramaz aynı zamanda “saç boyasının kıyafetlerden nasıl çıkarıldığı” gibi ilgili sorgulamalar da yapar.

marjanblan-kVxhRBQUY2Q-unsplash-1

İnsanların konuşmalarında değişen kalıpları izleyebilmek için sosyal medya sitelerinden paylaşım örneklerini kazımak istiyorsanız Dataminr veya Crowdtangle gibi sosyal medya izleme hizmetlerini kullanabilirsiniz*. Örneğin Brandwatch, sosyal medya sohbetlerini analiz etti ve stokçuluk/istifçilik gibi davranışların zirveye ulaşmasından hemen önce marketlerde ürünlerin kalmadığına dair paylaşımların zirve yaptığını keşfetti. Bununla birlikte sohbetleri kazıma ile ilgili en zor şey, bir şey hakkında sadece konuşmak ile gerçek davranışı yansıtan konuşma arasındaki ayrımı yapmaktır. Brandwatch sohbet analizini, “stokta yok” konuşmalarının ne zaman zirveye çıktığı ile çevrimiçi perakendecilerin verilerini kazıyarak tamamlamaktadır.

Fiziksel hareket ile sanal hareket yer değiştirdiğinde, veri izlerini farklı yönlere bırakır.

Birçok uygulama geliştiricisi ve web sitesi sahibi, ister mevcut durum için özel olarak geliştirilmiş uygulamalar olsun, ister karantina öncesi kullanıcı davranışının nasıl değiştiğini gösterebilen uygulamalar olsun, üyeleri hakkında içgörü sağlayabilir. Bu konuda New York Times’ın “Virüs İnternet Kullanımımızı Değiştirdi” yazısı en kapsamlı örneklerden biridir. Fitness veya seyahat temalı hareketleri izleyen uygulamalar bariz adaylar olabilir; ancak evde çalışma, yemek pişirme ve malzemelerin kullanılabilirliği (örneğin tarif) uygulamalarını suç gibi davranışlara ışık tutabilecek kadar etkili olabilecek durumları göz ardı etmeyin. Uygulama şirketlerine üçüncü parti hizmetleri sunan şirketlere olduğu gibi işletmeler ve yetkililer tarafından kullanılan uygulamalara ve çevrimiçi hizmetlere de bakmayı unutmayın: Örneğin, Reuters’in seyahat alışkanlıklarını değiştirmeyle ilgili makalesi, bir mobil analiz şirketinin verilerine dayanıyordu. YouTube ve diğer platformlarda tükettiğimiz içerik ve büyük e-ticaret sitelerinde en çok satanlar da ölçülebilir (genellikle kazıma yoluyla) ve analiz edilebilir. En önemli nokta, ilgilendiğiniz konuyla ilgili öğeleri veya terimleri belirlemek olacaktır.

Veriler Hakkında Yaratıcı Düşünmek

 

Verinin “e-tablolar” ya da “sayılar” anlamına gelmediğini hatırlamak önemlidir. Veri yapılandırılmış herhangi bir enformasyondur:

Belirli bir kalıpta biçimlenen web sayfaları, belgeler ya da bir şekilde ölçülebilen sosyal medya paylaşımları veya olaylar olabilir. Ayrıca veriler, ‘istatistik’ anlamına da gelmez. İstatistikler (“devlet” kelimesiyle aynı kökten -state/statistics) genellikle kamu yöneticileri tarafından sağlanır. Ama biz, özel kuruluşlardan da veri kaynağı bulabiliriz. Bunu anlamak ve yapılandırılmış verileri ve ortaya çıkardığı fırsatları tespit edebilmek önem taşır aksi takdirde çarpıcı hikâye ve fikirler gözden kaçabilir. Bazen derleme ve sınıflandırma yoluyla yapılandırılmış verileri kendiniz oluşturabilirsiniz. Örneğin BBC’nin olayların zamanlarını, okuyucunun farklı ülkelerin pandemiye nasıl tepki verdiğini karşılaştırmasını sağlayan grafiklere nasıl dönüştürdüğüne bakın.

Screenshot-2020-04-22-at-13.01.20Verileri aracı olarak düşünmek de yararlıdır: Yani, aradığınız şey için aracı görevi gören veriler. Örneğin hava kirliliği verileri, ulaşım faaliyeti için bir aracı olabilir; enerji tüketimi verileri ekonomik aktivite için bir aracı olabilir; atık toplama verileri, başka bir yere taşınan veya çalışan insanlar için bir aracıdır. Evinde hayatını kaybeden insanlarda yaşanan artış, bunun göstergelerine dair soruları gündeme getirebilir. Sosyal medya sohbetleri ve arama eğilimleri de düzenli olarak davranışların aracıları olarak kullanılır. Arz ve talep, değişen davranışlar söz konusu olduğunda dikkate alınması gereken yararlı etmenlerdir: Yüksek talep ve / veya düşük arz fiyatları yükseltir ve ilgili ürünlere yönelik talebi artırır:  Tıraş makinelerine olan talebin artmasına neden olan kuaför eksikliği; veya ventilatörlere artan talebin uzantılı ilaçlarda sıkıntıya neden olması ve bazı doktorların “tanıdık olmayan” alternatif ilaçları (veya daha büyük yan etkileri olanları) kullanmak zorunda kalması. Kendi kendinize veri topluyorsanız, sadece verileri paylaşmak gazetecilik verimliliğinizin bir parçası olabilir: LA Times ve The New York Times, topladıkları ham verileri paylaşan kuruluşlara örnek olabilir.
Geçmişe Bakmak
Yeni verilere odaklanmanın önemli bir istisnası vardır: Tarihsel veriler, şu anda yaşananlar ile aynı bağlamda ele alındığında hikâye daha dinamik hâle gelebilir. Örneğin İspanyol Gribi, okuyucuların normal olarak ilgilendikleri bir hikâye olmasa da birden bire gündeme geldi. HIV/AIDS ve Ebola gibi modern pandemiler, mevcut pandemiyi ve alınan veya alınmayan aksiyonları değerlendirip bağlama koymamıza yardımcı olmak için önem taşır. Sadece önceki pandemilerin, koronavirüsün son ölüm sayılarıyla karşılaştırılabilir olduğunu unutmayın. Ve bu sadece pandemi değil. Tarihsel veriler, yakın geleceğimizle ilgili sorulara ışık tutmak için de kullanılabilir: Karantina süreci bir doğum patlamasına neden olacak mı? Ya da işsizlik arttığında, kirlilik düştüğünde neler olacak? Bu veriler mevcut değişiklikler için bağlam da sağlayabilir: Pretisyen hekimlerin çevrimiçi ve telefon randevularına geçişine ilişkin BBC Veri Biriminin hikâyesi, uygulamanın pandemiden önce ne kadar nadir olduğunu gösteren veriler üzerine odaklandı.
Veriye Bakış Açısı Olarak Etkileşim
Bir hikâye üzerine yeni bir bakış açısı oluşturmak amacıyla etkileşimi kullanarak verileri ele almak bir başka yol sunabilir. Örneğin, Washington Post’un koronavirüs simülatörü yeni veriler içerdiği için değil; yenilikçi, farklı ve kullanışlı bir etkileşim sağladığı için okunma rekorları kırmıştır. Reuters’ın “Dalgayı Kırmak” ve Economist’in “Ülkelerdeki COVID-19 Yüksek Ölümlerini (beklenenden yüksek) Takip Etmek” başlıklı çalışmaları mevcut verileri alıp yeni bir bakış açısı yaratmaktadır. O halde, koronavirüs üzerindeki yeni açınız, bilgiyi sunmanın veya kullanıcıların onunla etkileşime girmesine yardımcı olmanın yeni bir yolu olabilir. Ve yeni girişimler, araştırmacılar için; hatalı pozitif tespitler, R0 değeri ve aşırı viral yükleri gibi faktörlerin karmaşıklıklarını keşfetmelerini sağlayan yeni fırsatlar sunabilir. Etkileşim, kendi haberlerinizi diğerlerinden ayırabilmenin bir yoludur; temiz görselleştirme, güçlü vaka çalışmaları ve uzman görüşleri diğerlerinden sadece bazılarıdır, bu nedenle kaçınılmaz olarak benzer alanlarda hikayeler yayınlayan başkaları da varken içeriğinizi geliştirmeye hazır olun.
marjanblan-kVxhRBQUY2Q-unsplash-1
Pandeminin dikkat çeken özelliklerinden biri, farklı ülkelerde farklı aşamalarda seyretmesidir. Pandeminin ilk vakalarının ortaya çıktığı ülkeler daha sonra yayılma gösteren ülkelerden haftalar öncesidir ve farklı ülkeler, farklı zamanlarda, farklı adımlar atmaktadır. Haberciler, kendi ülkelerinde izleyebilecekleri veri alanlarını belirlemek için diğer ülkelerden gelen haberlere bakabilirler. Örneğin, diğer ülkelerin mahkumlarını serbest bırakmaya başlaması, gazetecileri kendi hapishane nüfuslarına ilişkin verileri incelemesine teşvik etti: Kaç kişinin erken tahliye için uygun olabileceği ya da hangi gruplara ait olabileceği gibi… İleriye bakmanın yanı sıra önceden plan da yapabiliriz: Sokağa çıkma yasağı sürecinde yaşananları ilgilendiren verilerin çoğu, yalnızca süreç sona erdikten aylar sonra ortaya çıkacaktır. Dolayısıyla suç, ulaşım, iş ve refahla ilgili önemli anekdotlara ve verilere bakarken, önümüzdeki aylarda bu konularla ilgili tam karşılaştırılabilir veriler için önceden planlanmış bir yayının uygun olacağını aklınızda bulundurun. Bu veriler yayımlandığında, karantinanın, “yeni verilerin ortaya çıkardığı” yaşamın her bir yönü üzerindeki etkisine bakan bir dizi haber görmeyi bekliyoruz. Önceki çalışmalara bakarak, geçmiş verileri derleyerek ve yayımlandığında yeni verileri analiz etmek için ne yapmanız gerektiğini anlayarak buna hazırlanabilirsiniz. Bu, çalışmanızı daha çabuk dönüştürmenize yardımcı olacaktır. Kod yazabiliyorsanız, veri analizi yayımlanır yayımlanmaz kullanabilmek için komut dosyaları da hazırlayabilirsiniz. Ve kodlamayı öğrenmek için iyi bir zaman olsaydı, o zaman şu an olurdu.
Paul Bradshaw’un çalışmalarını incelemek için tıklayın.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir