The COVID-19 pandemic in Russian data journalism
This article examines how data journalists transform raw information from a dataset into a journalistic text, what meanings they form in doing so, and what tools they use to exert an emotional impact on the reader by presenting information based on factual data. In the course of the research we studied seven data materials of Russian mass media: Novaya Gazeta, RBC, and Mediazona. All of them used the same source of information when preparing the materials - the Rosstat-maintained statistics of those who fell ill and died from COVID-19. The texts were published in the period from June 2020 to June 2021. The research method was semiotic analysis of polycode text. Each journalistic text was analyzed according to the following scheme: headline, illustration-photo, infographic, verbal part. This analysis model was developed in accordance with research on how people read texts on the Internet. The analysis of the headline and the verbal part aimed to reveal whether they contain words carrying additional negative information (such as smert ’ [death], umershiy [deceased], COVID-19, etc.); the percentage of such words out of the total number of words in the text was counted. The analysis of photographs was to show what objects are present in them and what these objects symbolize. The analysis of infographics was to display what types of signs journalists used to convey information (icons, symbols, or indices), what colors and for what purpose were used, how the elements were arranged, whether titles to infographics contained words with negative connotations. The author has found that, despite the fact that datasets are based on factual information, they are semiotically organized to influence the reader in a suggestive way. Analyzing the dataset information, journalists form a certain conclusion, which they try to convey to the reader with the help of available tools: infographics, headline, verbal part, selected quotations. Suggestion in the dataset texts is formed with the help of different tools: the use of words with emotional connotations, photos that convey a certain mood, text typography, and infographics. From the same data source, different editors draw different conclusions, which are formed into the main messages of the texts. According to the author of the article, the level of suggestiveness of such a message and its content depend on the policy of the publication. The author declares no conflicts of interests.
Keywords
data journalism,
COVID-19 pandemic,
Russian journalism,
semiotic analysis,
suggestion,
factualityAuthors
Sening Marina A. | Tomsk State University | sening.m@gmail.com |
Всего: 1
References
#ddj: Reasons to cheer from Amsterdam's Data-Driven Journalism conference // Editors Blog | Journalism.co.uk, 2010. URL: https://blogs.journalism.co.uk/2010/08/26/ddj-reasons-to-cheer-from-amsterdams-data-driven-journalism-conference/#respond.
Лисицын М. Е. Проекты в области журналистики данных в российских СМИ (на материале газеты "Деловой Петербург") // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2018. № 4 (30). С. 128-136.
Баранова Е. А., Шнайдер А. А. Формы подачи материалов в дата-журналистике // Litera. 2022. № 3. С. 98-107.
Симакова С. И. Дата-журналистика как медиатренд // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. 2014. № 2. С. 481-484.
Шилина М. Г. Data Journalism - дата-журналистика, журналистика метаданных - в структуре медиакоммуникации: к вопросу формирования теоретических исследовательских подходов // Медиаскоп. 2013. № 1. URL: http://www.media-scope.ru/node/1263.
Matei S. A., Hunter L. Data storytelling is not storytelling with data: A framework for storytelling in science communication and data journalism // The Information Society. 2021. Vol. 37, is. 8. P. 312-322.
Weber W., Engebretsen M., Kennedy H. Data stories. Rethinking journalistic storytelling in the context of data journalism // Studies in Communication Sciences. 2018. Vol. 18, is. 1. P. 191-206.
Pentzold C., Fechner D. Data journalism's many futures: Diagrammatic displays and prospective probabilities in data-driven news predictions // Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies. 2020. Vol. 26, is. 4. P. 732750.
Lima-Santos M.-F. ProPublica's Data Journalism: How Multidisciplinary Teams and Hybrid Profiles Create Impactful Data Stories // Media and Communication. 2022. Vol. 10, is. 1. P. 5-15.
Kennedy H., Hill R. L. The Feeling of Numbers: emotions in everyday engagements with data and their visualisation // Sociology. 2017. Vol. 52, is. 4. P. 8з0-848.
Kennedy H., Allen W., Engebretsen M. [et al.] Data Visualizations: Newsroom Trends and Everyday Engagements // Data-Journalism Handbook / eds.: L. Bounegru, J. Gray. Amsterdam, 2021. P. 162-173.
020: A year that needed a lot of visual explanation // USA Today. 2020. 15 dec. URL: https://www.usatoday.com/in-depth/news/2020/12/15/2020-look-year-usa-todays-graphics/6475734002.
Wright L. Data journalism in times of coronavirus // Deutsche Welle. 2020. URL: https://akademie.dw.com/en/data-journalism-in-times-of-coronavirus/a-54116323.
Бондарчик В. В. Журналистика данных в период пандемии COVID-19 // Журналистка - 2021: стан, праблемы i перспектывы: матэрыялы 23й Мiжнарод-най навукова-практычнай канферэнцыi, прысвечанай 100-годдзю Беларускага дзяржаўнага унiверсiтэта, Мiнск, 11 ноября 2021 г. Минск, 2021. С. 13-16.
Стивенс Х. Почему такие вспышки, как коронавирус, распространяются по нарастающей, и как ослабить их рост // The Washington Post. 2020. URL: https://www.washingtonpost.com/graphics/2020/health/corona-simulation-russian.
Чернявская В. Е. Текст в медиальном пространстве. М.: URRS, 2013. 184 c.
Куницына О. М. Особенности построения и восприятия поликодовых текстов в современной коммуникации // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Гуманитарные науки. 2020. № 9 (838). С. 69-82.
Moran K. How People Read Online: New and Old Findings // Nielsen Norman Group. 2020. URL: https://www.nngroup.com/articles/how-people-read-online.
Pernice K. The Layer-Cake Pattern of Scanning Content on the Web // Nielsen Norman Group. 2019. URL: https://www.nngroup.com/articles/layer-cake-pattern-scan-ning.
Elliot A. J., Maier M. A. Color Psychology: Effects of Perceiving Color on Psychological Functioning in Humans // Annual Review of Psychology. 2013. Vol. 65. P. 95-120.
Пирс Ч. С. Начала прагматизма / пер. с англ. СПб.: Лаборатория метафизических исследований философского факультета СПбГУ; Алетейя, 2000. 352 с.
Бонч-Осмоловская К., Щенников А. Воскрешенные Росстатом // Новая газета. 2020. 19 июня. URL: https://novayagazeta.ru/articles/2020/06/19/85909voskreshennye-rosstatom.
Бонч-Осмоловская К., Щенников А., Мартынова Е. Дипломатический просчет // Новая газета. 2020. 2 июня. URL: https://novayagazeta.ru/articles/2020/06/02/85658-diplomaticheskiy-proschet.
Лакофф Дж., Джонсон М. Метафоры, которыми мы живем: пер. с англ. М.: Едиториал УРСС, 2004. 256 с.
Старостина Ю. Смертность от COVID-19 в октябре стала рекордной с начала пандемии // РБК. 2020. 10 дек. URL: https://www.rbc.ru/economics/10/12/2020/5fd204349a7947b8af8ef882.
Линделл Д., Старостина Ю. Смертность в России на фоне пандемии стала рекордной за десять лет // РБК. 2020. 16 дек. URL: https://www.rbc.ru/society/16/12/2020/5fbd65c79a794747f677e904.
Зеленский М., Литаврин М. Неясная эпидемия. В 2020 году от пневмонии погибли почти в 2,5 раза больше людей - официально это не коронавирус // Медиазона. 2021. 18 июня. URL: https://zona.media/article/2021/06/18/pneumonia.
Френкель Д., Литаврин М., Сковорода Е., Зеленский М. 120 тысяч погибших с начала пандемии. "Медиазона" исследовала избыточную смертность в России // Медиазона. 2020. 23 нояб. URL: https://zona.media/article/2020/11/23/120k.
Литаврин М., Френкель Д., Сковорода Е. Весной как минимум в 7 регионах сильно выросла смертность, и официальные данные по коронавирусу это не объясняют. Исследование "Медиазоны" // Медиазона. 2020. 30 июня. URL: https://zona.media/article/2020/06/30/mortality.