Paramètres d'accessibilité

taille du texte

Options de couleurs

monochrome couleurs discrètes sombre

Outils de lecture

isolement règle
data journalism missing piece mistake
data journalism missing piece mistake

Image: Shutterstock

Articles

Thématiques

Leçons apprises : 10 erreurs courantes dans le data-journalisme

Lire cet article en

Partout dans le monde, le data-journalisme moderne a conquis le public – et souvent a fait évoluer des politiques publiques – grâce à des preuves convaincantes et compréhensibles de l’impact du changement climatique, des mauvaises politiques gouvernementales et de la discrimination raciale ou fondée sur le sexe. Mais des lacunes subsistent.

Le journalisme d’investigation traditionnel a des angles morts – par exemple, l’incapacité générale des journalistes d’investigation à remonter jusqu’à l’origine des escrocs pour les faux appels téléphoniques, et la réticence à s’attaquer aux problèmes de violation des droits au sein des religions. Les productions basées sur les données présentent également de nombreux angles morts, qu’il s’agisse des sujets traités, de la manière d’évaluer les données ou de la façon dont aborde le récit.

Lors du sommet annuel NICAR en 2024, GIJN a demandé aux intervenants et aux participants dans les couloirs quelles étaient les lacunes en matière de data-journalisme qu’ils constataient, quels étaient les domaines peu couverts et les compétences sous-utilisées que les rédactions pouvaient aborder. Nous avons posé la même question à des sources fiables dans les pays du Sud Global.

  1. Absence de lien entre l’analyse des données et le récit narratif

« Nous ne faisons pas assez de narrations. Nous utilisons les données comme une fin en soi, plutôt que comme un point de départ pour un journalisme solide », a déclaré Sarah Cohen, titulaire de la chaire de journalisme de Knight à l’école de journalisme Walter Cronkite. « Je suis membre de jury [pour des prix de data-journalisme] et je peux vous dire que nous rejetons 90 % des candidatures parce qu’elles sont d’excellents exercices de données, mais pas de grandes oeuvres journalistiques. Nous avons la possibilité de faire les deux, mais si nous oublions de faire la partie pour laquelle nous sommes bons en tant que journalistes, alors quel est l’intérêt ? »

MaryJo Webster, data editor au Minneapolis Star Tribune, est d’accord : « Les données devraient être la colonne vertébrale de l’histoire, mais trop souvent elles sont devenues le corps. En fait, je pense que le terme « article de données » devrait être supprimé. Les jeunes journalistes doivent considérer les enquêtes comme des enquêtes, et les données comme une source pour rendre ces récits crédibles ». Elle a ajouté : « Nous avions l’habitude de passer trois mois sur un paragraphe – pour trouver la donnée la plus pertinente et impactante et ensuite l’humaniser ».

Cohen partage le même avis : « Les data-journalistes ont tendance à penser que leurs études sont intéressantes, mais ce n’est pas le cas, ce sont les gens qui le sont… Le véritable angle-mort que je vois chez beaucoup de journalistes de données, c’est l’aspect récit narratif en général. »

  1. Mauvais usage des hyperliens pour les personnes avec une visiosn réduite

Les articles sur les données invitent souvent les lecteurs à « cliquer ici » pour consulter les sources de données, ou à « lire la suite » pour trouver des articles connexes dans une série – ou même à cliquer sur une URL. Ces articles oublient involontairement que les personnes aveugles ou malvoyantes, ou toute autre personne qui utilise un logiciel de lecture d’écran pour lire l’article sous forme de données, ne peuvent pas comprendre les liens hypertextes placés sur le texte de cette manière.

« Nous devrions tous utiliser une phrase descriptive complète, au lieu de dire simplement « cliquez ici », car sur un lecteur d’écran, cela se présente simplement par une liste », explique Helina Selemon, journaliste d’investigation au New York Amsterdam News. « Placez le lien sur des mots qui décrivent réellement ce à quoi il renvoie. Les médias ne proposent pas non plus d’informations à des niveaux de lecture inférieurs pour les personnes souffrant d’un handicap mental ».

best practice hyperlink on descriptive text

Évitez de créer des liens hypertextes avec des phrases telles que « cliquez ici », car cette pratique peut rendre difficile l’analyse des données par les personnes handicapées qui utilisent un logiciel de lecture d’écran. Image : Capture d’écran, blog informatique de l’université de Californi

  1. Absence de double contrôle des valeurs aberrantes dans les données officielles

« L’un des aspects qui me préoccupe le plus est lorsque les données nous conduisent à des conclusions erronées », a déclaré Sandra Crucianelli, formatrice en data-journalisme basée en Argentine, membre de l’ICIJ et fondatrice de Sololocal.info, lors d’une interview séparée avec GIJN. « Les données peuvent être incomplètes, obsolètes ou même incorrectement chargées dans la base de données ».

Mme Crucianelli a donné l’exemple concret d’un article sur le financement d’une campagne, dans lequel une base de données officielle indiquait qu’un donateur avait versé 1 000 000 de dollars à un parti politique. « La valeur élevée de ce chiffre nous a conduits à nous en méfier », se souvient-elle. « Nous avons retrouvé le donateur pour lui demander s’il avait réellement fait ce don. Il s’est avéré qu’il n’avait donné que 100 000 dollars. Lorsque nous avons consulté le responsable de la base de données, il nous a été répondu qu’il s’agissait d’une erreur de chargement. Imaginez que nous ayons fait un gros titre sur le million ! »

Étant donné qu’il n’est pas réaliste de vérifier chaque ligne de données, elle recommande aux journalistes de se concentrer sur les extrêmes. « Lorsque nous analysons des données, les chiffres eux-mêmes peuvent aussi mentir », a-t-elle fait remarquer. « C’est pourquoi la vérification est essentielle. Qu’est-ce qui a le plus changé au fil du temps ou qu’est-ce qui a le plus diminué ?

(Ce point a été repris dans l’article du GIJN « hallways round-up » de NICAR en 2023, qui a également noté la menace d’erreur commune que représentent les lignes vides dans les feuilles de calcul. Lire l’article de GIJN sur les 10 simples erreurs de données qui peuvent ruiner une enquête.

  1. Incapacité à identifier les subtilités dans les données, faute de reporters spécialisés

Combien d’organes de presse ont aujourd’hui la capacité de recruter, par exemple, un journaliste spécialisé dans l couverture des question de l’emploi, la politique locale ou l’enseignement primaire ? Dans le passé, ces journalistes spécialisés identifiaient souvent des sujets importants mais complexes – et des signaux d’alerte subtils – dans les données qu’ils recevaient de leurs sources sectorielles spécialisées, et transmettaient ces données aux responsables des enquêtes ou des données, qui demandaient alors souvent au journaliste spécialisé de se joindre à un projet d’équipe. Mike Reilley, fondateur de JournalistsToolbox.AI, explique que la réduction globale des effectifs dans les salles de rédaction a entraîné la disparition de nombreuses enquêtes basées sur des données, ainsi que la perte d’une catégorie de journalistes spécialisés capables de fournir un contexte clé sur des sujets obscurs.

« Nous devons faire preuve de créativité pour commencer à combler cette lacune – la collaboration serait certainement utile », a déclaré M. Reilley. Il a ajouté que les data editors devraient réfléchir activement aux données qu’ils pourraient négliger dans des domaines dormants, tels que l’aviation, la gestion des déchets ou les soins aux personnes âgées.

  1. S’enliser dans les méandres des données sur le changement climatique

« S’il est vrai que les conséquences les plus évidentes du changement climatique, telles que les vagues de chaleur, les inondations et les sécheresses, font l’objet de nombreux reportages, il est nécessaire d’aller au-delà de ces aspects superficiels », a déclaré Hassel Fallas, analyse de données sénior à La Data Cuenta, un média indépendant latino-américain qui se concentre sur le journalisme de données lié au changement climatique et au genre, lors d’une interview séparée accordée à GIJN. « Les médias doivent approfondir l’analyse des mesures d’adaptation au changement climatique : les stratégies à long terme pour atténuer les effets du changement climatique et s’y adapter ».

Mme Fallas a ajouté : « En ne s’intéressant qu’aux conséquences les plus visibles du changement climatique, on risque de négliger la complexité de la question et ses différentes dimensions. Par exemple, l’adaptation au changement climatique va au-delà des questions environnementales et englobe des aspects socio-économiques, politiques et culturels. »

Chart, La Data Cuenta, cases of planned relocation in the context of risks, disasters and climate change

La Data Cuenta a utilisé des données pour étudier les impacts plus profonds du changement climatique, comme ce tableau des migrations planifiées dans de nombreux pays en raison des risques liés aux effets du changement climatique et aux catastrophes naturelles. Image : Capture d’écran, La Data Cuenta

  1. Négliger les données sur la traite des êtres humains

Ces dernières années, une poignée d’enquêtes très médiatisées sur le trafic de main-d’œuvre ont captivé l’attention, mettant en cause les conditions de travail abusives de migrants employés dans des lieux tels que des bases militaires américaines à l’étranger et des chaînes de restauration rapide au Moyen-Orient. Le trafic de main-d’œuvre implique souvent l’exploitation, des conditions de travail pénibles, des restrictions de voyage, voire la confiscation des passeports des travailleurs par les entreprises de main-d’œuvre qui travaillent avec des employeurs internationaux dans des pays étrangers.

Andrew Lehren, ancien responsable des enquêtes à NBC News, qui a travaillé sur plusieurs de ces enquêtes, estime que ces travaux ne représentent que la partie émergée de l’iceberg de l’exploitation des travailleurs dans le monde, et qu’il existe d’importantes données à trouver et à analyser.

« Notre dernier article portait sur des entrepôts occidentaux au Moyen-Orient où travaillaient des personnes victimes de la traite des êtres humains, mais il ne fait aucun doute qu’il ne s’agit pas d’une exception », a déclaré M. Lehren, qui est aujourd’hui directeur du département des enquêtes à l’école de journalisme CUNY de New York. « De grandes entreprises opérant dans différentes parties du monde ont une forte demande de main-d’œuvre bon marché. Les entreprises qui leur fournissent de la main-d’œuvre ont tout intérêt à faire des économies, ce qui conduit à l’exploitation de travailleurs migrants originaires de pays comme le Pakistan, le Sri Lanka, le Népal et les Philippines.  Ces enquêtes prennent du temps et nécessitent une collaboration, mais elles existent ».

  1. Négliger les angles de données dans les enquêtes sur les escroqueries à la consommation

Les opérations d’usurpation d’identité et les escroqueries en ligne constituent un sujet potentiellement riche en données qui ne reçoit que peu d’attention de la part des journalistes. Outre le volume de textes, de courriels et d’appels conçus pour inciter les gens à divulguer leur identité ou leurs données financières, les experts estiment que les enquêtes de service public sont particulièrement importantes dans ce domaine, car de nombreuses victimes sont gênées de signaler ou d’admettre qu’elles sont tombées dans le piège de l’escroquerie.

« Il existe un certain nombre d’escroqueries organisées impliquant le vol d’identité, l’hameçonnage et le fait d’amener les gens à donner les informations de leur passeport et leurs codes de sécurité, » Jeremy Caplan, directeur de l’enseignement et de l’apprentissage à l’école supérieure de journalisme Craig Newmark de la CUNY. « Nous n’en parlons pas assez. Comment ces escroqueries fonctionnent-elles ? Qu’est-ce qui les rend possibles ? Quels sont les gangs qui se cachent derrière ces escroqueries ? Qu’est-ce que les données nous apprennent sur les tendances de la menace ? »

Et d’ajouter : « Si je vous envoie un courriel disant : “Votre fille adolescente a déposé de l’argent sur le mauvais compte de notre banque – sa date de naissance est X, et nous voulons nous assurer que l’argent est versé sur son vrai compte”, cela peut être convaincant pour beaucoup de gens ».

  1. Ignorer les enquêtes de données aux issues « positives »

Il est difficile de trouver des articles d’investigation traditionnels qui révèlent un résultat positif. En revanche, le journalisme de données peut facilement révéler des résultats politiques positifs autrement inconnus ou imprévus – et ceux-ci peuvent avoir à la fois un effet de renforcement nécessaire de confiance pour le public et un effet de redevabilité pour les opposants à ces politiques.

Les organes de presse se font rarement l’écho d’améliorations spectaculaires dans les grands indicateurs, telles que les récentes baisses importantes de l’extrême pauvreté mondiale et de la mortalité infantile – qui a chuté de 59 % au cours des trois dernières décennies – ou les augmentations encourageantes, par exemple, de la représentation des femmes dans de nombreux parlements en Afrique.

Caplan, de la CUNY, a déclaré que les rédactions devraient évaluer si elles font preuve d’un parti pris pour la négativité et a averti que le public remarque lorsque l’équilibre entre les données négatives et au moins quelques données positives « n’est pas respecté ».

Il a ajouté qu’il y avait de bonnes leçons à tirer du livre « Factfulness : Ten Reasons We’re Wrong About the World – and Why Things Are Better Than You Think », de l’expert suédois en santé publique Hans Rosling, qui met les journalistes au défi de « se convaincre que les choses peuvent être à la fois meilleures et mauvaises ».

« Rosling a réalisé d’excellentes expériences sur les données qui ont montré des tendances positives au fil du temps, comme la diminution spectaculaire du nombre de personnes vivant avec moins d’un dollar par jour », raconte M. Caplan. « Nous avons tendance à penser que les choses sont bien pires que ce que les données montrent, et les médias jouent un rôle à cet égard. C’est l’une des principales raisons pour lesquelles les gens ne veulent pas consommer d’informations, parce que – bien qu’il y ait certainement un besoin d’informations négatives ou critiques – le public pense qu’elles sont trop négatives ».

Lorsqu’ils dénoncent les préjudices disproportionnés ou la discrimination exercée par une institution dans le cadre d’un projet majeur, les journalistes tombent souvent sur quelques données positives – une ville ou un secteur où les préjudices ont été évités ou les avantages obtenus. Selon M. Caplan, ces points devraient être explorés dans les papiers de suivi, en particulier si les raisons de ce changement positif n’ont pas été anticipées par les décideurs politiques.

  1. Absence de diversité dans la constitution d’équipes et de partenariats

« L’absence de vision dans de nombreuses salles de rédaction pour disposer d’équipes interdisciplinaires pour le data-journalisme de données est un angle-mort important », a déclaré M. Fallas de La Data Cuenta. De nombreux médias disposent d’une « unité de données », c’est-à-dire d’une personne qui est censée tout faire : recueillir des données, les analyser, les visualiser, en rendre compte, rédiger l’article et même créer un contenu viral sur TikTok. Cela ne fonctionne pas. Les projets de data-journalisme doivent être complets et impliquer dès le départ des journalistes, des analystes de données, des spécialistes de la visualisation de données, des experts en médias sociaux et des rédacteurs en chef. »

Selon Mme Fallas, cela s’applique également à la collaboration externe, notamment aux partenariats établis avec des organisations de la société civile, des universités et des experts, ainsi qu’aux partenariats médiatiques pour les projets régionaux avec des médias qui offrent des compétences et des publics différents des vôtres.

« Plutôt que de choisir tous les partenaires d’une enquête avec le même profil, il est essentiel d’identifier et de sélectionner les partenaires médiatiques en fonction des compétences nécessaires à l’enquête : analyse de données, visualisation, narration, création de podcasts, conception graphique », a-t-elle déclaré.

  1. Manque de compétences avancées en matière d’analyse de données et d’IA dans de nombreuses salles de rédaction

« La gestion des feuilles de calcul, qu’il s’agisse d’Excel ou de Google Sheets, est fondamentale pour le data-journalisme », note M. Fallas. « Cependant, de nombreux journalistes s’en tiennent aux bases de ces outils : ajouter, soustraire, identifier qui est en hausse ou en baisse. Les analyses peuvent aller bien au-delà de ces fonctions élémentaires. Il est essentiel que davantage de journalistes suivent une formation aux langages de programmation tels que R et Python. Comprendre comment appliquer les algorithmes d’apprentissage automatique ou les statistiques, telles que la régression linéaire ou l’analyse de grappes, est fondamental pour mener des analyses plus complexes avec les données. Ces outils nous permettent de mieux démêler les schémas et de trouver des réponses d’un plus grand intérêt pour le public. »

Selon M. Fallas, les journalistes doivent apprendre les outils d’IA générative « de manière critique et intelligente » en tant qu’assistants pour résoudre certaines des tâches de données de base qui prennent du temps et qui, autrement, pourraient bloquer une enquête.

« Par exemple, il y a quelques semaines à Porto Rico, j’ai animé un atelier pour des collègues au cours duquel nous avons exploré les avantages et les limites de l’utilisation de ChatGPT pour relever les défis du data-journalisme», se souvient-elle. Nous avons discuté des moyens clairs de créer des « prompts ». Nous avons mis l’accent sur une attitude réflexive, plutôt que sur un simple « copier-coller ». L’IA générative peut être un outil précieux pour apprendre des langages de programmation qui permettent d’aller plus loin. »


Rowan Philp, senior reporter, GIJNRowan Philp est le reporter senior de GIJN. Il était auparavant reporter en chef pour le Sunday Times sud-africain. En tant que correspondant à l’étranger, il a réalisé des reportages sur l’actualité, la politique, la corruption et les conflits dans plus d’une vingtaine de pays du monde entier. Il a également collaboré avec des rédactions au Royaume-Uni, aux États-Unis et en Afrique.

Ce travail est sous licence (Creative Commons) Licence Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International

Republier gratuitement nos articles, en ligne ou en version imprimée, sous une licence Creative Commons.

Republier cet article

Ce travail est sous licence (Creative Commons) Licence Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International


Material from GIJN’s website is generally available for republication under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International license. Images usually are published under a different license, so we advise you to use alternatives or contact us regarding permission. Here are our full terms for republication. You must credit the author, link to the original story, and name GIJN as the first publisher. For any queries or to send us a courtesy republication note, write to hello@gijn.org.

Lire la suite