Veri Gazeteciliği Zamanlaması

Eski atasözü gittikçe, zamanlama her şeydir. Eski verilerin nasıl yenilenebileceğini bilmek değerli bir yetenektir, böylece modern bir okuyucu kitlesine ilginç gelir. Aynı şekilde, veri gazeteciliğinde, içeriğe yönelik alakalılığı göz önünde bulundurmak ve belirli bir öyküyü hazırlamak ve yayınlamak için en uygun zaman ne zaman olduğunu öğrenmek şarttır.

Hikayenizin bağlamında olduğu zaman

Gerçekten hedef kitlenizden çok fazla saygı duyan ve dikkat çeken bir veri gazeteciliği parçası hazırlamak istiyorsanız, zaman zaman verileriniz alakalı. Eski, modası geçmiş veriler hikayenin son dakika haberi yapmasına yardımcı olmaz ve maalesef tonlarca eski veri bulabilirsiniz. Ancak verilerle ustalaşıyorsanız, eski veri kümelerindeki eğilimleri alan ve bunları günümüz okur kitlesi için ilginç olan yollarla sunacak veri mashup'ları oluşturabilirsiniz.

Örneğin, 1940'lı yıllardaki istihdam verilerinde cinsiyete dayalı eğilimleri ele alıp, beş yıllık verilerin ve istihdam verilerinin eğilimlerine ilişkin bir mashup (entegrasyon, karşılaştırma veya karşıtlık) yapın sadece bir önceki tarihe kadar. Ardından, bu kombine veri kümesini, parçanızla birlikte olduğunuz açıya bağlı olarak, ne kadar çok şeyin değiştiğini veya küçük şeylerin nasıl değiştiğini anlatan gerçekten dramatik bir hikayeyi desteklemek için kullanabilirsiniz.

Gazetecilikte etik sorumluluklar konusuna bir kez daha geri dönersek, veri gazetecisi olarak, hikayenizi en ikna edici biçimde destekleyen veri setleri bulmak ve gerçekte meydan okuyan bir hikayeyi destekleyen gerçekleri bulmak arasında ince bir çizgiyi yürüdüyseniz, itmeye çalışıyorum. Gazetecilerin okuyucularına dürüst bir mesaj vermek etik sorumluluk taşır. Hikayenizi desteklemek için bir vaka oluştururken, işleri fazla ileri götürmeyin - başka bir deyişle, kurmaca alanına bilgi girmeyin. Söylemek istediğiniz hikayeleri desteklemek için sayısız yollarla sunulabilecek milyon gerçekler var. Hikayeniz gerçeğe dayanmalı ve okuyucularınızın beğeneceğini düşündüğünüz için tanıtmaya çalıştığınız bölücü ya da fabrikasyon hikayesi olmamalıdır.

Bazen hikayenizi desteklemek için ilginç veya etkileyici veri kümeleri bulmakta zorluk çekebilirsiniz. Bu durumlarda, daha az ilgi çekici verilerinizi hedef kitleniz için son derece ilginç olan bazı verilere bağlayan veri mashup'ları oluşturmanın yollarını arayınız. Birleştirilmiş veri kümesini, veri odaklı hikayeniz için temel olarak kullanın.

İzleyiciler en çok ne zaman ilgileniyor?

Amacınız viral hale gelen bir veri gazeteciliği parçası yayınlamak istiyorsanız, o zaman hikayenin zamanlamasını göz önünde bulundurmak istersiniz: Bu konuyla ilgili bir makale yayınlamanın en iyi zamanı ne zaman olur?

Açıkça görülen nedenlerden ötürü, ABD Başkanı için 1984 seçimlerinde kimin kazandığı hakkında 2017'de bir hikaye yayınlayarak iyi şeyler yapamazsınız; herkes bilir ve kimse umurunda değil. Aynı şekilde, günümüzde yaşanan geniş bir medya skandalı okuyucunun ilgisini çekmişse, o medyanın yutturmaca dalgalarını sarmak ve ilgili bir hikaye yayınlamak kötü bir fikir değildir. İlginç olursa hikaye muhtemelen oldukça iyi performans gösterecekti.

Son bir örnek olarak, Internet kullanıcı gizliliği varsayımları ve ihlalleri üzerine bir veri gazeteciliği parçası oluşturabilirdiniz ve daha sonra Edward Snowden / NSA tartışmalarının haberi kırıldıktan hemen sonraki günlerde yayınlayabilirsiniz. Alakalı ve zamanında yayınlama programlarını korumak, hikayelerinizin istihdam sağlamak için ihtiyaç duydukları dikkati toplamasını sağlamanın bir yoludur.