Многочисленные общественные организации, существующие в Украине, собирают в процессе своей деятельности огромные массивы информации. Подавая запросы в органы власти и организации, работая с населением — активисты осуществляют непрерывный сбор уникальных по своей общественной значимости данных. И это касается организаций всех профилей (экологические, правозащитные, социальные). Следующим этапом работы является (по идее…) всесторонняя аналитика этих данных, «поиск зацепок» для последующей работы, выявление слабых мест в методах сбора и отсеивание непредставительных методик и показателей. Благо развитие и доступность современных аналитических технологий позволяет это проводить силами самой организации.
Но! Несмотря на развитие и доступность технологий, обработка и подача информации в большинстве случаев заключается в составлении «итоговых таблиц» и написании огромных тектовых отчётов, в которые общественные активисты пытаются внести все собранные данные. А во многих случаях информация не обрабатывается вовсе, за исключением использования её для написания последующих запросов и начала «нового круга» на беговой дорожке.
В чём мне видится недостаток подобной схемы работы? В том, что собранные данные используются шаблонно: получил, переписал, забыл. Результатом подобной схемы является низкая заинтересованность конечного потребителя — общества. А ведь именно широкие массы населения являются и основным потребителем, и основным прокуратором для общественных организаций. Каким может быть выход? Что ещё мы можем предложить обществу для поднятия заинтересованности? Как добиться узнаваемости? Где найти новые направления для общественной работы? Ответ на все вопросы один: более глубокая работа с данными. Именно современные аналитические технологии позволяют решить широкий круг вопросов начиная от «где копать» и заканчивая «о чём писать». Кроме того, аналитика позволяет «выжать» из имеющихся данных много полезных знаний не прибегая к новому сбору информации.
Давайте обратим взоры на другую отрасль, которая тоже в своей деятельности должна весьма чутко реагировать на интересы (а часто и настроения) своих потребителей — на журналистику. Впервые концепция многократного использования уже имеющихся данных оформилась в США в виде «компьютерной журналистики» (Computer-assisted Reporting). Это произошло ещё в 50-е годы ХХ века. Первым практическим применением этой концепции стало прогнозирование результатов президентских выборов в США в 1952 году.
В современном мире лучшим примером подобной деятельности является направление в журналистике, называемое «журналистика данных» (Data journalism). Да, аналитическими исследованиями массивов данных занимаются исследовательские институты, финансовые учреждения и торговые организации. Однако особенность журналистики в том, что она обрабатывает общественно значимую информацию. Соответственно: журналистика данных — это поиск общественно значимых знаний и закономерностей с помощью аналитических методов. Наиболее известное исследование такого рода, положившее начало широкому изучению доступной информации с журналистской и общественной точки зрения — знаменитая статья Стивена Дойга «Что пошло не так?» («What Went Wrong», The Miami Herald, 1992), в которой рассматриваются взаимосвязи между силой урагана «Эндрю» (Флорида и Луизиана, 1992 год) и нанесёнными разрушениями. Работа, проделанная журналистом показала, что наибольшие разрушения совсем не приурочены к зонам максимальной силы урагана. Практическими результатами исследования стало выявление многочисленных нарушений строительных норм, правил благоустройства и недостатков в политике городского развития. Именно эти факторы привели к большому количеству разрушений и обусловили колоссальный ущерб от стихии. Однако именно публикация этой статьи, а не превращение её в полузакрытый редакционный отчёт, вызвала широкий общественный резонанс.
«Это всё красиво и убедительно!!! Однако — могут ли себе позволить подобную роскошь городские сообщества активистов и общественные организации?»
Мой ответ – «Могут!». И первая причина такой категоричности — это не только широкая доступность средств и инструментов, но и широкая доступность знаний и примеров использования. Например, для внедрения аналитических методик в свою работу самым необходимым ресурсом является… компьютер! Программные средства стоят… ничего не стоят! Большинство программ открыты и находятся в свободном доступе. Это касается и «офисных пакетов», и аналитических инструментов, и геоинформационных систем, и средств для работы с графикой. Знания можно либо обрести самим («обучение на ходу»), либо привнести извне (пригласить стороннего человека для помощи). Большинство аналитических инструментов весьма просты в использовании и требуют только нормального упорядочивания имеющихся данных.
«Нам понятно, что можно всё! Однако — что именно?»
Это пожалуй самый тяжёлый вопрос, который мне приходилось слышать. И тяжёлый он не от того, что отсутствует ответ, а от того, что вариантов ответа неисчислимое множество. Именно подобный вопрос показывает то, что люди «работают ради работы». Я всегда задаю контрвопрос: «А чем Вы занимаетесь?». И приходится выслушивать получасовые монологи о «умные и красивые, и вообще — мы всеукраинская организация!!!». А в заключительной части монолога обычно упоминается обязательное составление «отчётов о проделанной работе». Отчёты эти читают «все, кому интересно. А кому неинтересно — не заинтересованы» (да, приходилось слышать и подобную тафтологию!).
Но задавали ли Вы себе вопрос — а почему неинтересно? Ответом является концепция оформления Ваших материалов. Вы можете свой отчёт разместить на билл-борде, где с ним ознакомится огромное количество горожан? Да-да, именно на билл-борде! Именно в лучших традициях рекламы телефонов, помады или шампуня. А как ещё Вы сможете заинтересовать аудиторию, которая не хочет идти в интернет, не бродит в фейсбуке и, естественно, ничего о Вас не знает. А вы можете выразить на маленьком листе бумаги все выводы о Вашей работе? И разместить этот листок в «фейсбуке-гугле-вконтакте»…
Итак, после аналитики следует инфографика. В принципе — именно инфографика является целью большинства аналитических методов. Важно не просто посчитать, а показать найденные «похожести/непохожести»! Стивен Хокинг говорил, что каждая формула в тексте книги сокращает число потенциальных покупателей вдвое. Но картинки действуют прямо противоположно. Любая графика, даже самая простенькая гистограмма, многократно усиливает понимание текста и заинтересованность читателя. А если это комбинированная графика? А если и самого текста вовсе не нужно? Если из рисунка уже и так всё ясно? Пример вот:
Поддержка кандидатов в президенты в зависимости от типов избирательных участков (президентские выборы 2014 года)
Ясно, доходчиво, и самое главное — интересно!
А ещё больший эффект даёт пространственная привязка информации и отображение на карте! Примеров графики, основанной на картографии — великое множество. Весьма популярны карты, построенные на данных избирательных кампаний:
Относительное количество недействительных избирательных бюллетней в результатах голосования по мажоритарной системе
Чувствуете как меняется Ваша картина мира??? Ожидали ли Вы увидеть нечто подобное, когда шли голосовать на избирательный участок? А когда «мониторили» избирательную кампанию??? Вызывает ли у Вас интерес причина подобного группирования областей Украины по отображённому показателю? Вот-вот… И я говорю — что наглядное отображение намного важнее кучи текста с таблицами!
Данные из любых общественных инициатив можно отобразить подобным образом: политика, тарифы на жильё и коммунальные услуги, состояние городской инфраструктуры, загруженность школ и садиков, экологические вопросы… Примеров множество, также как и методов.
«Что я пытался донести читателю?»
Аналитика нужна и важна! Инструментов множество, возможностей — уйма! Главное — это Ваше желание и понимание того, что Ваши данные — настоящий Клондайк!