गूगल शीट्स का उपयोग कैसे करें पत्रकार

खोजी पत्रकारों को अक्सर विशाल डेटासेट में खबर निकालनी पड़ती है। किसी ‘लीक‘ के जरिए उन्हें बड़ी संख्या में दस्तावेज मिल जाते हैं। सूचना के अधिकार के जरिए भी काफी डेटा मिलते हैं। इनका विश्लेषण करने में स्प्रेडशीट काफी उपयोगी है। इसे जानना एक महत्वपूर्ण कौशल है। इससे आपको भारी-भरकम डेटा में संभावित खबरें निकालने में मदद मिलती है। स्प्रेडशीट का उपयोग करके आप पाठकों के लायक मनपसंद प्रस्तुति कर सकते हैं। इससे आपको डेटा की सफाई और विज़ुअलाइज़ेशन की सुविधा भी मिलेगी। स्प्रैडशीट में उपलब्ध डेटा का उपयोग करके अच्छी खबरें कैसे निकालें, इस पर आपको गंभीरता से सोचना है।

इस गाइड में ‘गूगल शीट्स‘ का उपयोग बताया गया है। लेकिन यही तरीके ‘माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल‘ पर भी लागू होते हैं। इनमें मामूली अंतर है। जैसे, मेनू में बटन कहां है और कैसे दिखते हैं। सरल तरीके से समझाने के लिए उन अंतरों पर बार-बार चर्चा नहीं की जाएगी। आप ‘गूगल शीट्स’ को अच्छी तरह समझ लेंगे तो ‘माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल‘ भी आसान होगा।

आइए, देखते हैं पत्रकारिता में हम इसका उपयोग कैसे करेंगे। सबसे पहले अपने डेस्कटॉप, लैपटॉप या टैब में ‘गूगल ड्राइव’ खोलें। इसमें साइन-इन करने पर गूगल ड्राइव के ऊपर वाले हिस्से में बाईं तरफ ‘प्लस न्यू’ (+ NEW) का बटन मिलेगा। इस पर क्लिक करेंगे तो ‘गूगल शीट्स’ का ऑप्शन मिलेगा। इस पर क्लिक करके एक नई ‘स्प्रेडशीट’ बनाएं।

जब खाली स्प्रेडशीट आपके सामने होगी तो इसमें बॉक्स की शक्ल में ‘रो’ और ‘कॉलम‘ बने होंगे। इन्हीं में डेटा को टाइप करना है। बाएं से दाहिनी ओर जाने वाली पंक्ति को ‘रो’ कहा जाता है।

ये है रो का उदाहरण।

‘कॉलम’ ऊपर से नीचे की ओर आता है। किसी स्तंभ की तरह।

स्प्रेडशीट की सबसे पहली पंक्ति (रो) का उपयोग शीर्षक के लिए किया जाता है। इसे ‘हेडर’ कहते हैं। यानी उस ‘कॉलम‘ में किस विषय या श्रेणी की जानकारी डालनी है। जैसे, नाम, पिता का नाम, क्लास, पता, मोबाइल इत्यादि।

उदाहरण: हमे किसी कंपनी में कार्यरत पांच लोगों के वेतन का डेटा तैयार करना है। पहले ‘कॉलम’ का उपयोग ‘नाम’ के लिए होगा। यानी ‘कॉलम-ए’ में ऊपर से नीचे की ओर पांचों कर्मचारियों के नाम टाइप करें। उसके बगल वाले ‘कॉलम-बी’ में हरेक के नाम वाली पंक्ति में उसकी सैलरी डाल दें। संख्या भरते समय विराम चिह्नों का उपयोग न करें। विराम चिह्नों के कारण जटिलता पैदा हो सकती है।

पहली पंक्ति (रो) का उपयोग हरेक कॉलम के हेडर (शीर्षक) के लिए करें। डेटा को संगठित करने और सॉर्टिंग के लिए हेडर जरूरी है। नीचे बताया गया है कि कि ‘हेडर‘ का उपयोग करके कैसे सॉर्ट और फ़िल्टर किया जाता है।

बेसिक फॉर्मूला का उपयोग करें

प्रत्येक फॉर्मूला “=” (बराबर) चिह्न से शुरू होता है। यानी कोई भी फॉर्मूला लिखने के लिए सबसे पहले ‘बराबर‘ का चिन्ह लिखें। फॉर्मूला टाइप करते समय सावधान रहें। गूगल कई बार अपना दिमाग लगाकर स्वचालित रूप से कुछ भरने का प्रयास करता है। इसके कारण गलतियां हो सकती हैं। इसलिए हमेशा अपने फॉर्मूले को दोबारा जांच लें।

हमें पांचों कर्मचारियों के वार्षिक वेतन का कुल योग देखना है। इसके लिए हमने कॉलम ‘ए‘ में सभी कर्मचारियों के नाम डाले हैं। कॉलम ‘बी’ में उनके वार्षिक वेतन का डेटा है। नीचे चित्र में बी2 से बी6 तक यह डेटा है। इसे जोड़ने के लिए इसके नीचे एक फॉर्मूला लिखना होगा। डेटा के शुरु से अंत तक के ‘रॉ’ को सेलेक्ट करें। नीचे चित्र के ‘बी‘ कॉलम में 2 से 6 रॉ तक वेतन का डेटा है। इसका फॉर्मूला “=सम(बी2:बी6)” लिखा जाएगा। कुल वेतन की जानकारी मिल गई।

अब इनका औसत वेतन निकालना है। इसके लिए फॉर्मूला  “एवरेज(बी2:बी6)” (=AVERAGE(B2:B6)) लिखें। सभी कर्मचारियों के औसत वेतन की जानकारी मिल गई।

यहां पांचों कर्मचारियों का औसत वार्षिक वेतन 496000 आया है। लेकिन इसमें एक महत्वपूर्ण बात समझना जरूरी है। ऐसे डेटा में अपवाद (आउटलेयर) से सावधान रहना होगा। इस डेटा का अंतिम कर्मचारी ‘मार्क’ एक अपवाद है। उसका वेतन दूसरों से काफी अधिक है। उसके कारण सभी कर्मचारियों का औसत वेतन ज्यादा हो गया है। ध्यान दें कि अन्य हरेक कर्मचारी का वेतन 496000 से कम है। फिर भी एक कर्मचारी के कारण सबका औसत ज्यादा हो गया।

पत्रकार अक्सर अपनी खबरों में औसत का उपयोग करते हैं। लेकिन यह गणना डेटा को गलत तरीके से प्रस्तुत कर सकती है। औसत की गणना व्यक्तिगत मात्रा को जोड़ने के बाद इनपुट की संख्या से विभाजित करके की जाती है। इसलिए ‘औसत’ के बदले ‘मध्यम’ (मेडियन) की गणना करें। इसमें सभी मान के मध्य बिंदु का डेटा मिलेगा। यह उस डेटा की बेहतर प्रस्तुति हो सकती है।

यहां हम इन पांचों कर्मचारियों के वेतन का ‘मध्यम’ (मेडियन) देखें, तो 410000 आता है। यह इन कर्मचारियों के सामान्य वेतन का अधिक यथार्थवादी प्रतिनिधित्व है। ध्यान दें कि इनमें दो कर्मचारी औसत से अधिक कमाते हैं। दो लोग औसत से कम कमाते हैं। एक कर्मचारी ठीक उतनी ही राशि कमाता है। इसलिए सटीक और पारदर्शी रिपोर्टिंग के लिए अपवाद को समझना जरूरी है।

अब हम वेतन के बगल में एक नया कॉलम ‘सी‘ बनाते हैं। इसमें हर कर्मचारी के वेतन में वृद्धि का नया डेटा लिखना है। इसके बाद फॉर्मूला दोबारा लिखने की जरूरत नहीं। सिर्फ बी8 पर क्लिक करने पर हम उस फॉर्मूला को ऊपर देख सकते हैं।

हम सेल बी8 को कॉपी करके सेल सी8 पर पेस्ट कर सकते हैं। इससे हमें कुल नए वेतन कर जानकारी मिल जाएगी। गूगल शीट हमारे नए कॉलम ‘सी‘ से डेटा फ़ील्ड का उपयोग करने के लिए फॉर्मूला को खुद समायोजित कर देगा।

सावधान रहें। पहले फॉर्मूला में कोई गलती होने और उसे अन्य कोशिकाओं में कॉपी करने से वह गलती दोहराई जाएगी। आप सही जानकारी सुनिश्चित करने के लिए हमेशा अपने फॉर्मूला की दोबारा जांच करें। ठीक उसी तरह जैसे आप साक्षात्कार के दौरान किसी स्रोत से मिली जानकारी की पुष्टि करते हैं।

फॉर्मूला को कॉपी करने का एक आसान तरीका है। फॉर्मूला वाले सेल पर क्लिक करें। अपने कर्सर को निचले दाएं कोने पर ले जाएं। वहां आपको एक नीला बिंदु दिखाई देगा। एक “+” चिह्न भी दिखाई देगा। इसे क्लिक करें। फिर फॉर्मूला को कॉपी करने के लिए अपने कर्सर को दाईं ओर खींचें।

अब हम हेडर के कॉलम ‘डी‘ में वेतनवृद्धि के ‘अंतर’ का एक नया कॉलम जोडेंगे। पुराने वेतन को नए से घटाकर जान सकते हैं कि वेतन में कितना बदलाव आया है।

एक बार फॉर्मूला डालने के बाद गूगल शीट नीचे की अन्य पंक्तियों के लिए समान गणना का सुझाव देगी। आप चेक साइन पर क्लिक करके उस सुझाव को स्वीकार कर सकते हैं, या कर्सर को फिर से डी2 के निचले दाएं कोने पर ले जा सकते हैं। इसे अन्य पंक्तियों के माध्यम से डी6 तक नीचे खींच सकते हैं। वैकल्पिक रूप से, आप डी2 के निचले दाएं कोने पर नीले बिंदु पर डबल-क्लिक कर सकते हैं। यह स्वचालित रूप से नीचे की सभी पंक्तियों के लिए फॉर्मूला भर देगा।

हमें पुराने और नए वेतन के बीच प्रतिशत परिवर्तन का पता लगाना है। इसके लिए हमें नए वेतन से पुराना वेतन घटाना होगा। फिर परिणाम को पुराने वेतन से विभाजित करना होगा। इसे याद रखने का आसान तरीका है। खुद से पूछें- ‘क्या मुझे बचपन में गणित पसंद था?‘ आपका जवाब है- ‘नहीं!‘ – एन-ओ-ओ = (नया-पुराना) / पुराना। (फॉर्मूला याद रखने के इस तरीके के लिए पत्रकार सारा कोहेन को आभार)।

हम उसी तरह फॉर्मूला लिखेंगे जैसा गणित में लिखते हैं। कोष्ठक (ब्रेकेट) का उपयोग करके गूगल शीट्स को बताना है कि कौन सा ऑपरेशन पहले करना है। इस मामले में सी2-बी2 लिखना है। यानी सी2 की संख्या से बी2 को घटाना है।

हालांकि, प्रतिशत परिवर्तन के परिणाम हमारी खबर में आसानी से उपयोग के लायक नहीं हैं।

इसे ठीक करने के लिए कॉलम ‘ई‘ के शीर्ष पर क्लिक करें। यह कॉलम में सभी कोशिकाओं को हाइलाइट करेगा। फिर शीर्ष पृष्ठ मेनू में फ़ॉर्मेट पर क्लिक करें। Number > Percent पर जाएं। फिर पूरे कॉलम को फ़ॉर्मेट करने के लिए इसे क्लिक करें।

अब संपूर्ण प्रतिशत जानने के लिए एक नया कॉलम ‘एफ‘ बनाएं। इसे जानने के लिए हमें भाग को संपूर्ण, यानी सी2 (एंडी का नया वेतन) को सी8 (नए वेतन का कुल) से विभाजित करना होगा।

अब हम शेष पंक्तियों 3 से 6 के लिए समान गणना करना चाहते हैं। इसके लिए हम शेष कॉलम ‘एफ’ पर फॉर्मूला लागू करने के लिए सेल एफ2 को खींचेंगे। ऐसा हमने पिछली गणना में भी किया था। हालांकि ऐसा करने पर हमें कुछ गलत या अजीब परिणाम मिलता है।

इसकी वजह यह है कि जब हम एक फॉर्मूले को कॉपी करके अन्य पंक्तियों में पेस्ट करते हैं, तो गूगल शीट नई गणना करने के लिए संबंधित फ़ील्ड का उपयोग करके उस फॉर्मूले को नीचे ले जाना जारी रखेगी। इसका मतलब यह है कि, सेल एफ2 में सूत्र सी2/सी8 है। सेल एफ3 में यह सी3/सी9 है। यह एफ4 में सी4/सी10 है। एफ5 में यह सी5/सी11 है। एफ6 में यह सी6/सी12 है।

हम एंकर “$” टूल का उपयोग करके इस समस्या से बच सकते हैं। एंकर एक कमांड है जो गूगल शीट्स को बताता है कि किसी विशिष्ट सेल से फॉर्मूला को स्थानांतरित न करें, क्योंकि हम हमेशा अपने फॉर्मूला के लिए एक विशेष सेल का उपयोग करना चाहेंगे।

इस मामले में, सेल सी8 (कुल नया वेतन) वह सेल है जिसके द्वारा हम हमेशा नए वेतन को विभाजित करना चाहेंगे। सी8 को अपने सूत्र में जोड़ने के लिए, हम इसे “सी2/$सी$8” लिखेंगे। आप इस फ़ॉर्मूले में दो एंकर देख सकते हैं। हम गूगल शीट्स को बता रहे हैं कि ‘कॉलम सी को न छोड़ें, और पंक्ति 8 को न छोड़ें‘। एंकर को हमेशा लागू पंक्ति और कॉलम से पहले रखें, बाद में नहीं।

उसके बाद, फिर से कॉलम ‘एफ‘ का चयन करें। शीर्ष मेनू पर जाएं। एरर “#DIV/0!” संदेश के बजाय सही प्रतिशत देखने के लिए Number > Percent पर क्लिक करें।

चार्ट कैसे बनाएं?

हम अपनी खबर में ‘चार्ट’ का उपयोग करके पाठकों को डेटा समझा सकते हैं। यहां हम पुराना वेतन और नया वेतन दिखाना चाहते हैं। इसके लिए ए1 से सी6 तक चयन करें।

इसके बाद शीर्ष मेनू में ‘इन्सर्ट’ पर क्लिक करें। फिर चार्ट पर क्लिक करें।

गूगल शीट में एक चार्ट बन जाएगा। इसे अपनी जरूरत के अनुसार बदलने के लिए ‘चार्ट एडिटर टूल’ का उपयोग करें।

हम पूरी राशि के प्रतिशत के साथ एक ‘पाई चार्ट‘ भी बना सकते हैं। इसकी गणना हमने पहले कॉलम एफ में की थी। इसके लिए हमें नामों के साथ कॉलम ए और प्रतिशत के साथ कॉलम एफ की आवश्यकता होगी। लेकिन दोनों कॉलम एक-दूसरे के बगल में नहीं हैं। इसलिए हम केवल ए1 पर क्लिक नहीं कर सकते और कर्सर को नहीं खींच सकते। लिहाजा हम ए1 पर क्लिक करके दबाए रखते हैं, ए6 तक नीचे खींचते हैं। फिर सेलेक्ट करने के लिए छोड़ देते हैं।

फिर, हम कर्सर को एफ1 पर ले जाते हैं। मैक के लिए कमांड या विंडो के लिए कंट्रोल बटन दबाते हैं। इसे दबाए रखकर कर्सर को एफ6 तक नीचे खींचते हैं। यह ठीक उसी डेटा का चयन करेगा जो हम अपने ‘पाई चार्ट’ के लिए चाहते हैं।

एक बार फिर, शीर्ष मेनू में  Insert > Chart पर क्लिक करें। गूगल शीट में एक ‘पाई चार्ट’ बन जाएगा।

अपने ग्राफ़िक्स को अपनी पसंद के अनुसार बनाने के बाद आप उन्हें अपनी खबरों के लिए अलग से ‘सेव’ कर सकते हैं। चार्ट के शीर्ष दाईं ओर तीन लंबवत बिंदुओं पर क्लिक करें। ‘डाउनलोड चार्ट’ पर जाकर पसंदीदा फ़ाइल प्रकार चुनें।

डेटा की लंबी सूची को क्रमबद्ध करना

हमारे पास डेटा की एक लंबी सूची है। हम उसमें से कोई खबर निकालना चाहते हैं? इसके लिए डेटा को क्रमबद्ध (सॉर्टिंग) करना उपयोगी है। ऐसा करके डेटा को विभिन्न तरीकों से देख सकते हैं कि संख्याओं में कुछ खबर लायक दिलचस्प है या नहीं।

इस स्प्रेडशीट  में अलग-अलग देशों की औसत आयु (जीवन प्रत्याशा) देखें। इसे खुद बनाने के लिए इस दस्तावेज़ की एक कॉपी बनाएं। स्प्रेडशीट खोलने के बाद कॉलम ‘ए‘ पर क्लिक करें। इसे दबाए रखें। फिर कर्सर को कॉलम ‘सी‘ पर दाईं ओर खींचें। ऐसा करके नीचे दिए गए तीन कॉलम और सभी डेटा पंक्तियां सेलेक्ट कर लें। फिर शीर्ष मेनू में ‘Data > Sort range > Advanced range’ पर क्लिक करें।

‘डेटा हैज हेडर रो’ पर टिक करें। इससे गूगल शीट्स को पता चलेगा कि पहली पंक्ति 1 स्वयं डेटा पंक्ति नहीं है, बल्कि आपके कॉलम का शीर्षक/नाम है।

‘सॉर्ट बाई : मेल लाइफ एक्सपेक्टेंसी’ में ‘ए से ज़ेड’ को सेलेक्ट करें। सबसे कम मूल्य (ए) से उच्चतम (जेड) तक पुरुष जीवन प्रत्याशा वाले देश दिख जाएंगे।

यदि आप ‘जेड’ से ‘ए’ का चयन करते हैं, तो पहले अधिक मूल्य वाले देश दिखेंगे। यहां स्विट्जरलैंड दिख रहा है।

यहां कुछ देशों का कोई डेटा नहीं है। सैकड़ों पंक्तियों को क्रमबद्ध करके आप तुरंत देख सकते हैं कि किन देशों में डेटा गायब है। आप अपनी खबर में यह बता सकते हैं ताकि गलत निष्कर्ष न निकाले जाएं।

‘रॉ’ और ‘कॉलम’ को फ्रीज करें

अब अपने अंतिम सुझावों के लिए डेटा के एक नए सेट का उपयोग करें। इस दस्तावेज़ के आधार पर यूरोपीय फुटबॉल खिलाड़ियों के वेतन की फाइल बनाएं। इसे खोलकर स्क्रॉल करने पर आप देखते हैं कि नीचे स्क्रॉल करते ही शीर्ष पंक्ति के हेडर गायब हो जाते हैं। यदि आप उस जानकारी को हमेशा सामने देखना चाहते हैं, तो यह एक समस्या हो सकती है। इसे ठीक करने के लिए, पहले ‘रो’ पर राइट-क्लिक करें। सबसे नीचे  actions > Freeze up to row 1 पर क्लिक करें।

अब नीचे स्क्रॉल करने पर शीर्ष पंक्ति हमेशा सामने दिखेगी। कॉलम के साथ भी ऐसा कर सकते हैं। कॉलम ‘ए’ पर राइट-क्लिक करके इसे फ्रीज करें। यदि आप इसे फ्रीज नहीं रखना चाहते, तो ‘अनफ्रीज’ पर क्लिक कर दें।

फ़िल्टर का उपयोग करें

किसी डेटा को एक विशिष्ट सेट में देखना चाहें तो फ़िल्टर का उपयोग करें। अपने डेटा में फ़िल्टर को सक्रिय करने के लिए डेटा पर कहीं भी क्लिक करें। फिर शीर्ष मेनू में डेटा में जाकर ‘क्रिएट ए फ़िल्टर’ पर क्लिक करें।

अब टॉप रो के हेडर फ़ील्ड पर कॉलम के नाम के आगे उल्टे त्रिकोण बटन दिखाई देंगे।

सी1 में ‘नेशन’ के आगे उल्टे त्रिकोण पर क्लिक करें। चयनित सभी डेटा को हटाने के लिए ‘क्लियर’ पर क्लिक करें। फिर ‘डी जीईआर’ चुनें और ओके पर क्लिक करें।

अब आप सबसे अधिक भुगतान पाने वाले जर्मन फुटबॉल खिलाड़ियों को देख पाएंगे। इस प्रक्रिया को कई देशों के लिए दोहरा सकते हैं।

ध्यान रखें कि ‘रो‘ अब लगातार संख्या क्रम में नहीं दिख रहे हैं। वे 1 से 6, 13, 19, 97 तक जाते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि गूगल शीट्स उस डेटा को छिपा रहा है। आप उस डेटा को नहीं देखना चाहते हैं। लेकिन उसने इसे नहीं हटाया हो तो लिस्ट के नीचे ‘त्रैन्ड‘ फ़ंक्शन का उपयोग नहीं कर सकते। ऐसा हमने पहले किया था  [=SUM(G6:G97)] । यह पहली पंक्ति से 97 पंक्ति तक सभी डेटा जोड़ देगा। इसमें गैर-जर्मन फुटबॉल खिलाड़ी की छिपी हुई ‘रॉ’ भी शामिल हैं।

यदि आप गणना के लिए इस विशिष्ट डेटा का उपयोग करना चाहते हैं, तो डेटा का चयन करें। इसे कॉपी करें। फिर एक नई शीट बनाने के लिए अपने दस्तावेज़ के नीचे बाईं ओर प्लस चिह्न पर क्लिक करें।

अब डेटा पेस्ट करें। देखेंगे कि पंक्तियों को एक बार फिर से सही ढंग से क्रमांकित किया गया है। ऐसा इसलिए है क्योंकि अब कोई छिपा हुआ डेटा नहीं है। आप अपनी जांच के लिए डेटा की गणना करने के लिए  =SUM या अन्य फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

आप हमारी वेबसाइट पर कई अन्य टिप्स/टूल देख सकते हैं। इसके अलावा, दस सामान्य डेटा त्रुटियां देखें जो किसी जांच को बर्बाद कर सकती हैं ( 10 Simple Data Errors That Can Ruin an Investigation)। जीआईजेएन रिसोर्स सेंटर ( Resource Center’s data guides) में मौजूद विभिन्न डेटा गाइड भी देखें।

19-22 सितंबर, 2023 तक गोथेनबर्ग (स्वीडन) में ग्लोबल इन्वेस्टिगेटिव जर्नलिज्म कॉन्फ्रेंस, 2023 का आयोजन हुआ था। उसके एक सत्र के दौरान प्रस्तुत टिप्स और तकनीकों पर यह गाइड आधारित है। सत्र में वक्ताओं में मार्क होर्विट (मिसौरी स्कूल ऑफ जर्नलिज्म विश्वविद्यालय के प्रोफेसर), टॉमी कास, (कास और मुलवाड के सह-संस्थापक) और एंड्रयू लेहरन, (एनबीसी न्यूज इन्वेस्टिगेशंस के वरिष्ठ संपादक) शामिल थे। हमारे यूट्यूब चैनल (YouTube channel) पर पूरे सत्र की रिकॉर्डिंग उपलब्ध है। इस आलेख को जीआईजेएन के ऑनलाइन निर्माता लियोनार्डो पेराल्टा ने स्पष्टता के लिए संपादित और छोटा किया है।

मार्क होर्विट मिसौरी विश्वविद्यालय के पत्रकारिता स्कूल में प्रोफेसर हैं। वह खोजी रिपोर्टिंग पढ़ाते हैं। वह अपने संस्थान के राज्य सरकार रिपोर्टिंग कार्यक्रम के निदेशक हैं। वह जर्नलिज्म प्रोफेशन्स फेकेल्टी के अध्यक्ष भी हैं। वह ‘इन्वेस्टिगेटिव रिपोर्टर्स एंड एडिटर्स‘ (आईआरई) और ‘नेशनल इंस्टीट्यूट फॉर कंप्यूटर-असिस्टेड रिपोर्टिंग’ (एनआईसीएआर) के कार्यकारी निदेशक के रूप में कार्य कर चुके हैं, जहां उन्होंने दुनिया भर में खोजी रिपोर्टिंग और डेटा पत्रकारिता में प्रशिक्षण दिया। आईआरई में जुड़ने से पहले उन्होंने बीस वर्षों तक एक रिपोर्टर और संपादक के रूप में काम किया।

टॉमी कास 2007 में स्थापित कास एंड मुलवाड (Kaas & Mulvad) के संपादक हैं। वह जटिल डेटा में समाचार और पैटर्न खोजकर परिणामों की ऑनलाइन प्रस्तुति में माहिर हैं। उनके पास कई डेनिश मीडिया और डेटा पत्रकारिता के प्रशिक्षण का लंबा अनुभव है। उन्होंने रोस्किल्डे विश्वविद्यालय में पत्रकारिता कार्यक्रम में व्याख्याता के रूप में काम किया। वह फोरेनिंगन फॉर कंप्यूटरस्टेट जर्नलिस्टिक 1997 और डीआईसीएआर 1999 के सह-संस्थापक भी हैं।

एंड्रयू डब्ल्यू लेहरन एनबीसी न्यूज इन्वेस्टिगेशन टीम के वरिष्ठ संपादक हैं। उन्होंने महामारी और आर्थिक राहत प्रयासों पर रिपोर्ट दी है। साथ ही, इंप्लांट फाइल्स, चाइना फाइल्स और फिनसीएन फाइल्स सहित पांच इंटरनेशनल कंसोर्टियम ऑफ इन्वेस्टिगेटिव जर्नलिस्ट्स के सहयोग आधारित परियोजना का नेतृत्व किया है। फाउल गेंदों से घायल हुए लोगों पर उनके काम ने मेजर लीग बेसबॉल को अपने सभी स्टेडियमों में सुरक्षा बढ़ाने के लिए प्रेरित किया। पहले उन्होंने न्यूयॉर्क टाइम्स में संवाददाता के रूप में लगभग 13 साल बिताए। कई राष्ट्रीय, अंतर्राष्ट्रीय और खोजी कहानियों पर काम किया। वह विकीलीक्स के राजनयिक केबलों, अफगानिस्तान और इराक युद्ध लॉग और ग्वांतानामो बंदियों के दस्तावेजों का विश्लेषण करने वाले अखबार के प्रमुख पत्रकारों में से एक थे। उनकी स्टोरीज को बेस्टसेलिंग किताब, ओपन सीक्रेट्स में संकलित किया गया। उन्होंने पुलित्जर पुरस्कार विजेता श्रृंखला में योगदान दिया। इसमें अमेरिकी फार्मास्यूटिकल्स को खराब करने वाले घटिया चीनी रसायनों की जांच की गई थी। उन्होंने मिसौरी विश्वविद्यालय और लेहाई विश्वविद्यालय से डिग्री हासिल की।

अनुवाद- डॉ. विष्णु राजगढ़िया