Cos’è il Data Journalism?

Una delle tendenze emergenti nell’analisi dei dati, anche se ormai presente da molti anni, è il Data Journalism. Ma dove nasce il Data Journalism, come si è sviluppato e per quale motivo sta prendendo così piede? Abbiamo provato a ricostruirne le origini, i maggiori successi e alcuni casi di studio per capirne di più e per approfondire come l’analisi dei dati stia diventando sempre più presente anche nella vita di tutti i giorni.

Nonostante sia considerato un fenomeno abbastanza recente, le radici del Data Journalism vengono dai primi anni 50, quando negli Stati Uniti la CBS cominciò ad affidarsi ai computer per prevedere l’esito delle elezioni americane. Riuscì, utilizzando un campione relativamente basso di elettori (il 7%), a prevedere la vittoria di Eisenhower con uno scarto soltanto dell’1% rispetto ai risultati finali. Un risultato sorprendente e che suscitò parecchio clamore, considerando anche che il computer utilizzato era l’UNIVAC-I, il primo computer commerciale costruito negli Stati Uniti e che avrebbe aperto le porte all’informatizzazione del giornalismo.

La nascita vera e propria del Data Journalism viene però universalmente considerata il 1969, anno in cui viene pubblicato il libro Precision Journalism di Philip Meyer. In questo libro viene coniata la definizione appunto di “precision journalism” e si dichiara che “è sempre giornalismo, con gli stessi vecchi obiettivi ma che trae vantaggio dai nuovi strumenti statistici e di gestione dei dati”.

Ma cos’è allora il Precision Journalism, meglio conosciuto in Italia come Data Journalism?

Contrariamente al giornalismo investigativo, nel quale il giornalista si trova sul campo per analizzare lo scenario, fare interviste e trovare indizi, nel giornalismo di precisione (prima definizione con cui era conosciuto anche in Italia il Data Journalism) il reporter raccoglie dati anche esterni alla scena del crimine, li analizza grazie alla potenza di calcolo fornita dai computer, li mette in correlazione e quindi li riporta sia in forma scritta sia in una forma visuale chiara e comprensibile (Data Visualization).

Il Data Journalism utilizza sia le tecniche classiche del reportage, indagando un campo di inchiesta, sia nuovi strumenti scientifici presi dalle scienze sociali. Molto importante, infine, è l’utilizzo della Data Visualization che ha consentito la grande presa sul pubblico di argomenti spesso ostici da affrontare come l’analisi dei dati.

Rendere graficamente visibili e comparabili i dati ha fatto la fortuna di questo tipo di inchieste, poiché ha consentito ai giornali di arricchirsi di immagini che spiegavano graficamente cosa era stato scoperto dai giornalisti.

Oltre al già citato caso delle elezioni di Eisenhower del 1952, che possiamo considerare il primo esempio di Data Journalism, ci sono degli altri snodi fondamentali nella crescita di quello che per qualche tempo anche in Italia è stato conosciuto come “Giornalismo di precisione” (traducendo fedelmente la definizione inglese) e che ultimamente viene conosciuto universalmente come Data Journalism.

Il primo caso di inchiesta giornalistica basata su dati scientifici a vincere il Premio Pulitzer fu il reportage “Il colore dei soldi” del 1989, in cui il giornalista Bill Dedman analizzò l’intera popolazione di Atlanta e la tendenza al prestito di varie banche cittadine per arrivare a dimostrare in maniera inconfutabile che gli istituti di credito erano molto più portati a concedere prestiti a persone bianche invece che a cittadini di colore nelle medesime condizioni.
Il caso sollevò un grande interesse nazionale per aver mostrato chiaramente il razzismo presente in città, ma anche per aver utilizzato per la prima volta come si potesse mostrare meglio un caso e provocare una reazione nell’opinione pubblica utilizzando mappe, tabelle e infografiche.

All’indomani dell’uragano Andrew nel 1992 il giornalista Stephen Doig si chiese come fosse possibile che alcune abitazioni costruite recentemente fossero state distrutte, mentre altre case più vecchie avessero resistito.
Per scoprirlo incrociò dati provenienti da fonti diverse e non facilmente collegabili senza l’utilizzo delle macchine come i dati del catasto, gli accertamenti di abusi edilizi, le ispezioni e le modifiche alle tasse sulla casa nei diversi decenni. Scoprì che a causare grossi danni non fu soltanto l’uragano, ma che le conseguenze peggiori erano derivate dalla crescente corruzione interna agli enti di ispezione degli abusi, dimostrando inequivocabilmente come la possibilità di avere la propria casa distrutta fosse 3 volte superiore in alcune zone di recente costruzione a causa di alcune modifiche fatte ai regolamenti e che avevano portato a diversi abusi.

Nel 1994 anche questo articolo fu insignito del Pulitzer, e pose un altro tassello alla storia del giornalismo scientifico d’inchiesta. Dimostrava come fosse possibile condurre inchieste non soltanto andando a vedere con i propri occhi le conseguenze di un disastro, ma di come si potesse scavare e trovare connessioni inaspettate facendo parlare i dati.

Uno dei giornali ad essersi interessato maggiormente al Data Journalism e alla Data Visualization è sicuramente il New York Times, spesso innovativo nell’utilizzo delle infografiche per illustrare ai lettori i risultati delle inchieste affiancando comprensibilità, chiarezza e anche uno stile grafico curato e piacevole.

I giornalisti hanno aiutato i tecnici a sviluppare linguaggi di programmazione che hanno consentito di semplificare il lavoro e di essere accurati e precisi. A questo hanno affiancato un vasto lavoro per mostrare il “dietro le quinte” del lavoro del giornalismo di precisione e della digitalizzazione del lavoro tramite la pubblicazione {Open, che mostra come viene applicata la digitalizzazione alla creazione del giornale.

I dati parlano e consentono di scoprire nuovi orizzonti che potrebbero restare nascosti basandosi soltanto su quello che è possibile vedere tramite l’osservazione diretta. Utilizzando inoltre strumenti derivati dalla statistica, dalla matematica e dalle scienze sociali i giornali possono migliorare la loro accuratezza e battere nuove strade.

Dimostrare “dati alla mano” come si è giunti a formulare delle conclusioni protegge i giornalisti da accuse di faziosità e permette di porsi al riparo da smentite o attacchi.
Uno strumento in più per garantire l’indipendenza dei giornalisti.

Analizzare i dati richiede competenze che non tutti i lettori possiedono, e al tempo stesso non conoscere i dati limita la comprensione. Tramite la Data Visualization è possibile informare meglio il pubblico e far conoscere il processo che porta ai risultati delle inchieste.