Dicas para usar dados em uma redação pequena

Pequenas redações precisam se concentrar mais do que nunca na importância do uso de dados. Mas elas frequentemente enfrentam inúmeros obstáculos para esse tipo de trabalho, incluindo falta de financiamento, recursos humanos limitados e ideias ultrapassadas sobre o que constitui o jornalismo tradicional.

A IA generativa pode oferecer a redações menores a perspectiva de economizar tempo e multiplicar seu impacto ao trabalhar com dados. Essa nova fronteira pode parecer um pouco assustadora, mas, desde que você garanta a integridade estatística, limpe os dados rapidamente e escreva código sem perda de tempo, redações grandes, médias e até pequenas podem ser capacitadas para assumir projetos complexos de reportagem.

(Para saber mais sobre como integrar inteligência artificial à sua coleta de notícias, consulte a Carta de Paris sobre IA e Jornalismo, da qual a GIJN é signatária.)

Talvez seja melhor fazer um conjunto diferente de perguntas: como redações menores podem se beneficiar dessas novas oportunidades? Essas novas ferramentas podem funcionar de forma eficaz com todos os tipos de dados? Elas podem ser usadas para todos os tipos de dados em seu trabalho?

Como pequenas redações podem iniciar essa transformação?

Este artigo fornece algumas orientações para começar, oferecendo sugestões para as seguintes perguntas:

• Por que o jornalismo de dados deveria ser importante para redações pequenas?
• Quais são algumas das vantagens de analisar dados de notícias em uma equipe pequena?
• Como criar projetos de jornalismo de dados impactantes com orçamentos e equipe limitados?
• Que tipo de treinamento em dados, workshops e Cursos Online Abertos e Massivos (MOOCs) podem ser úteis para redações pequenas?
• Como estruturar uma redação pequena para que a equipe trabalhe efetivamente com dados?
• Quais ferramentas de dados as redações pequenas podem usar (com baixo custo ou sem custo)?
• Onde estão boas fontes de dados abertos para redações?
• O que pode ser aprendido analisando estudos de caso de redações pequenas que ganharam prêmios Sigma?
• Decisões baseadas em dados permitem um uso mais eficaz dos recursos da redação.

Por que o jornalismo de dados deveria ser importante para redações pequenas? Quais são algumas das vantagens de analisar dados de notícias em uma equipe pequena?

Pequenas redações devem se preocupar com o uso de dados e investir na produção de notícias baseadas em dados, pois isso oferece vantagens significativas em termos de precisão, profundidade, apelo e fidelidade do público.

Embora o uso de dados ajude pequenas redações a fornecer notícias mais precisas, confiáveis, abrangentes e rápidas, esse tipo de jornalismo pode aumentar o interesse e a competitividade do público-alvo.

A análise de dados em tempo real pode ajudar a detectar e corrigir rapidamente informações incorretas. Também oferece a oportunidade de fornecer notícias abrangentes.

A compilação e a análise de dados de diferentes fontes podem oferecer aos leitores uma perspectiva mais aprofundada e ampla.

A análise abrangente de dados aumenta a competitividade das redações. Ela também atrai a atenção dos leitores e aumenta seu engajamento.

Visualizações de dados, em particular, podem ajudar os leitores a compreender tópicos complexos com mais facilidade e processar informações com mais eficácia. Elas podem ajudar a prever tendências e eventos futuros.

Decisões baseadas em dados permitem um uso mais eficaz dos recursos da redação.

Como criar projetos de jornalismo de dados impactantes com orçamentos e equipe limitados?

A comunicação é fundamental. Converse sempre e faça a equipe entender quais são as dificuldades. Sem comunicação, não há uma boa história de dados!

Conheça suas funções e siga o processo do pipeline de dados: aquisição de dados, conversão de dados (geralmente de papel para digital), limpeza de dados, processamento de dados, análise de dados e, por fim, reportagem.

O compartilhamento e a organização (de dados, arquivos, notas, etc.) devem ser estabelecidos e consistentes para serem eficazes.

Primeiramente, defina um cronograma, orientado pelos marcos do projeto, não pelo calendário.

Entenda os metadados. Compreender o conjunto de dados facilita o trabalho. Você pode criar dicionários de dados para termos desconhecidos. Você certamente economizará tempo ao trabalhar com um conjunto de dados cujo escopo você conhece melhor. Este é o poder dos metadados!

Faça anotações e registre-as regularmente. Documente tudo o que você faz, economizando tempo e incentivando sua redação a refletir sobre as etapas que você está realizando no projeto. Além disso, salvar seus dados brutos regularmente salvará seu projeto.

Experimente novas linguagens de programação. Usar o Excel e ferramentas semelhantes agora é comum, mas aprender linguagens de programação como R ou Python também deve estar na sua agenda, assim como trazer a IA para a sua redação como ferramenta de apoio.

Trabalhe com um fluxograma de história de dados. Ele pode ser aprimorado ou complementado, mas, caso tenha dificuldades, você pode refazer o projeto com sua equipe usando este fluxo.

Um estudo de caso interessante: Uma equipe de dados de três pessoas da Ortak produziu “Turquia: Uma Mina de Ouro de Trolls“. Esta série investigativa em andamento revelou uma rede de trolls composta por pelo menos 181 contas no X e analisou seu cronograma, alvos e potenciais motivações. A equipe também disponibilizou todos os conjuntos de dados.

A equipe de três pessoas por trás da investigação Turquia: Uma Mina de Ouro de Trolls disponibilizou ao público todos os conjuntos de dados que compilou e utilizou. Imagem: Captura de tela, Ortak

Redações que buscam produzir jornalismo de dados com orçamento e recursos limitados devem considerar este conjunto simplificado de tarefas:

• Realize uma análise de necessidades.
• Identifique fontes de dados (incluindo plataformas gratuitas de dados abertos).
• Crie uma equipe de dados, mesmo que pequena (por exemplo, duas pessoas que saibam um pouco de tudo e duas que conheçam ferramentas básicas de análise de dados).
• Treine sua equipe regularmente (OSINT, IA, MOOC e treinamentos internos realizados em um cronograma por especialistas convidados).
• Defina quais serão os projetos de dados (projetos com certos limites, delimitações claras e interesse público).
• Concentre-se na fase de coleta e análise de dados (o uso da IA Generativa permitirá que você se concentre menos na parte tecnológica e mais na parte jornalística).
• Preste atenção à diversidade da visualização de dados (visualizações de dados de acordo com suas funções).
• Aprimore a interação e a comunicação com o leitor (mídias sociais, promoção e pesquisas).
• Colete feedback regularmente e incentive o uso de ferramentas abertas na redação.
• Use ferramentas de jornalismo de dados de código aberto (fáceis de usar e personalizáveis).
• Crie uma lista de fontes de dados abertos (locais, nacionais e globais) e faça pedidos de acesso à informação (LAI) e direito à informação (RTI).
• Utilize fontes de dados estruturadas que sejam fáceis de analisar. Conjuntos de dados estruturados podem salvar vidas às vezes. Use o GitHub para atualizar e compartilhar seus conjuntos de dados para reportagens futuras.

Mas também será importante manter estes pontos em mente: toda história pode ser uma história de dados, todo jornalista pode ser um jornalista de dados e toda redação pode produzir projetos de dados.

Que tipo de treinamento em dados, workshops e MOOCs podem ser úteis para redações pequenas?

• Treinamento em dados para jornalistas — e editores.
• Consultas com especialistas. Repórteres em redações pequenas podem ter dificuldade em realizar jornalismo de dados, que consome muito tempo, no noticiário diário. Por esse motivo, eles podem obter apoio de uma fonte externa ou trabalhar com um instrutor. Para redações pequenas que buscam aprimorar suas habilidades com dados, existem vários tipos de treinamento em dados, workshops e Cursos Online Abertos e Massivos (MOOCs) que podem ser úteis.
• Alertas online que monitoram a web em busca de novos conteúdos interessantes.
• Trabalhando com rastreadores de dados locais. Considere a criação de uma rede local de repórteres de dados cidadãos.

As redações podem utilizar diversos cursos e recursos gratuitos de dados disponíveis, como o Datajournalism.com. Imagem: Captura de tela, Datajournalism.com

Como estruturar uma redação pequena para que a equipe trabalhe efetivamente com dados?

• Esteja preparado antes do projeto de dados.
• Tenha arquivos favoritos com sites rápidos para usar nos dados.
• Mantenha listas de contatos (atualize sempre).
• Pratique o uso de bancos de dados durante seu tempo livre.
• Dê exercícios práticos e prazos à sua equipe.
• Mantenha um arquivo de banco de dados especial para consultar ao reportar sobre projetos de dados.
• Use bancos de dados com frequência e mantenha-os atualizados.
• Esforce-se para encontrar “algo diferente” ou olhar para os dados de uma nova maneira.
• Crie uma abordagem voltada para a equipe, na qual todos se envolvam e “entendam”.

Reconheça que o passo mais importante geralmente é entender como transformar dados em uma história interessante.

Quais ferramentas de dados as redações pequenas podem usar (com baixo custo ou sem custo)?

Redações pequenas geralmente preferem ferramentas acessíveis e fáceis de usar para a produção de notícias baseadas em dados. Mas também é importante considerar a independência editorial — de onde vêm suas ferramentas (versões de código aberto são preferíveis) — e a estrutura ética do jornalismo de dados. Aqui estão algumas ferramentas de dados úteis para redações pequenas:

• Voyant Tools: Um ambiente de leitura e análise baseado na web para textos digitais.
• Microsoft Excel ou Google Sheets: Software de planilha eletrônica amplamente utilizado, encontrado em quase todos os computadores, ideal para análise, organização e visualização simples de dados. Essas ferramentas podem ser um excelente ponto de partida para projetos baseados em dados.
• GPT Excel: Complementos e ferramentas com suporte de IA fornecidos e desenvolvidos por ferramentas existentes.
• OpenRefine: Uma ferramenta de código aberto usada para limpeza e padronização de dados. Ideal para limpar e organizar conjuntos de dados complexos.
• Tabula: Uma ferramenta de jornalismo de dados de código aberto que ajuda a extrair dados de arquivos PDF.
• R: Esta é uma linguagem de programação para computação estatística e visualização de dados. R tem sido adotada nas áreas de mineração de dados, bioinformática e análise de dados.
• Python: Outra linguagem de programação que permite trabalhar rapidamente e integrar sistemas de forma mais eficaz.
• Datawrapper: Esta ferramenta permite criar gráficos, mapas e infográficos interativos graças à sua interface amigável. Não requer habilidades de programação e pode fortalecer a narrativa visual das suas notícias. O Datawrapper River pode ser especialmente útil.
• Flourish: Uma plataforma para criar visualizações de dados interativas. Com sua interface amigável e opções ricas de imagens, você pode fortalecer a narrativa visual em suas notícias baseadas em dados. Experimente o Flourish para Redações.
• Tableau Public: Uma plataforma que permite aos usuários analisar dados e criar visualizações interativas. A versão gratuita é uma opção econômica para pequenas redações.
• Trello ou Airtable: Ferramentas de gerenciamento de projetos como essas podem otimizar a organização e o fluxo de trabalho dos seus projetos baseados em dados. Elas podem ser usadas para gerenciar conjuntos de dados e atribuir e acompanhar tarefas.

Essas ferramentas podem ajudar pequenas redações a trabalhar com eficácia em projetos baseados em dados. A melhor ferramenta pode variar dependendo das necessidades, capacidades e orçamento.

Onde estão boas fontes de dados abertos para redações?

• Agências governamentais: Muitos sites oficiais de governos oferecem plataformas de dados abertos sobre diversos tópicos. Por exemplo, plataformas como data.gov nos EUA e data.gov.uk no Reino Unido oferecem uma ampla gama de informações estatísticas sobre saúde, educação, transporte, clima, economia e muitos outros tópicos.
• Organizações internacionais: Entidades como as Nações Unidas, o Banco Mundial e a União Europeia também fornecem plataformas de dados abertos sobre diversos temas. Essas plataformas incluem conjuntos de dados internacionais sobre desenvolvimento global, direitos humanos, meio ambiente, economia e outros tópicos abrangentes.
• Cidades e municípios: Muitos governos locais oferecem plataformas de dados abertos que podem conter informações sobre trânsito, uso da água, projetos de transformação urbana, espaços verdes e tópicos semelhantes. Um exemplo: o site do governo municipal de Istambul, o portal de dados abertos do IMM (veja o vídeo da captura de tela abaixo).
• Instituições educacionais: Universidades e instituições de pesquisa fornecem conjuntos de dados abertos em diversas áreas acadêmicas. Esses dados podem ser usados em ciências sociais, ciências naturais, ciências da saúde e muitas outras áreas.
• Organizações de mídia: Algumas organizações de mídia disponibilizam abertamente arquivos de notícias, dados de campanhas políticas, resultados eleitorais e outros conjuntos de dados jornalísticos. Considere a Bianet e a ProPublica.
• ONGs: Organizações não governamentais podem compartilhar abertamente conjuntos de dados relacionados a diversas questões sociais. Esses dados podem estar relacionados a violações de direitos humanos, poluição ambiental, migração, direitos trabalhistas, desigualdades e outras questões. Aqui estão alguns exemplos sobre feminicídio, envelhecimento e saúde.
• Research institutes: Research bodies and foundations conduct in-depth study on certain topics and can share the results of their work. These datasets can cover economics, health, the environment, criminal justice, education, and many other fields.
• Institutos de pesquisa: Órgãos e fundações de pesquisa realizam estudos aprofundados sobre determinados tópicos e podem compartilhar os resultados de seus trabalhos. Esses conjuntos de dados podem abranger economia, saúde, meio ambiente, justiça criminal, educação e muitas outras áreas.

Os recursos acima podem ser essenciais para a reportagem de dados, mas a atualidade, a confiabilidade e a precisão das fontes de dados devem ser sempre consideradas, bem como a interpretação correta dos dados.

O portal de dados abertos do governo municipal de Istambul (abaixo) oferece uma ampla gama de conjuntos de dados oficiais.

O que pode ser aprendido analisando estudos de caso de redações pequenas que ganharam prêmios Sigma?

O Sigma Awards é um programa internacional de premiação que celebra a excelência em jornalismo de dados. O prêmio reconhece as melhores práticas e inovações em diversas categorias, como análise de dados, visualização de dados e narrativa.

Esses prêmios também reconhecem o importante papel da produção de notícias baseada em dados e incentivam o trabalho nessa área. Para se inspirar, consulte o banco de dados de projetos do Sigma Awards, que inclui informações sobre 2.200 projetos inscritos entre 2020 e 2024, incluindo detalhes como orçamento, equipe, métodos, duração, temas, conteúdo, etc.

O Sigma Awards publica todas as suas 2.200 inscrições desde 2020 em sua página do GitHub. Imagem: Captura de tela, GitHub

O jornalismo de dados é uma parte cada vez mais integral do nosso cotidiano jornalístico. E redações pequenas não podem se dar ao luxo de deixá-lo de fora de sua cobertura. Para se manterem relevantes, redações pequenas devem usar dados para produzir um jornalismo que aprofunde o conhecimento do público sobre as questões atuais, torne tópicos complexos mais compreensíveis e enriqueça a narrativa. Com algumas dessas ferramentas e dicas mencionadas, o caminho para um jornalismo de dados de qualidade pode ser muito mais fácil e menos custoso do que se pensava.

Este artigo foi adaptado da apresentação de Pinar Dag, “Usando Dados em Redações Pequenas”.

Pınar Dağ é editora da GIJN Turco e professora da Universidade Kadir Has. Ela é cofundadora da Data Literacy Association, da Data Journalism Platform Turkey e da DağMedya. Trabalha com alfabetização de dados, dados abertos, visualização de dados e jornalismo de dados, e faz parte do júri do Sigma Data Journalism Awards.