Olá, marujo!
Mapa, bússola, sextante, astrolábio e ampulheta em mãos… tudo pronto para desbravar o mundo do jornalismo de dados e transformar informações em reportagens relevantes?
Assim como os antigos navegantes se aventuravam pelos mares desconhecidos, munidos de instrumentos preciosos para traçar rotas e desvendar mistérios, o jornalista de dados embarca em uma jornada similar.
Logo, o jornalismo de dados se consolidou como uma ferramenta essencial na produção de reportagens baseadas em fatos e verificáveis.
Nesta correnteza de informações, ele permite, portanto, que jornalistas analisem grandes volumes de dados para revelar padrões, identificar tendências e oferecer ao público reportagens mais embasadas e transparentes.
Dessa forma, como colocar o jornalismo de dados em prática?
Quais são as melhores ferramentas e métodos?
Eu te explico em detalhes um pouco mais…
O que é jornalismo de dados e por que ele é importante?
Jornalismo de dados é a prática de coletar, organizar, analisar e visualizar informações quantitativas para contar histórias jornalísticas. Desta forma, ele se tornou essencial devido ao volume crescente de dados disponíveis, sejam governamentais, empresariais ou gerados por usuários na internet.
Benefícios do Jornalismo de Dados:
- Maior transparência na apuração dos fatos.
- Possibilidade de descobrir histórias escondidas em grandes volumes de informações.
- Capacidade de contextualizar notícias com base em evidências concretas.
- Maior engajamento por meio de visualizações dinâmicas e interativas.
Como começar no jornalismo de dados: etapas essenciais
1. Coleta de dados: onde encontrar fontes confiáveis
A base do jornalismo de dados é a qualidade das informações utilizadas. Fontes confiáveis incluem:
- Portais governamentais (IBGE, DataSUS, INEP, Open Data)
- Bases de dados internacionais (ONU, Banco Mundial, Eurostat)
- Organizações de monitoramento (Transparência Internacional, Instituto Igarapé)
- APIs e bancos de dados abertos
Além disso, é possível coletar dados de redes sociais e sites públicos, desde que respeitadas as diretrizes éticas e legais.
Por fim, nem preciso lembrar de que mensageiros, como WhatsApp, nunca são base de pesquisa confiável. Você até pode se pautar em uma discussão ou informação que chega, mas como curiosidade.
Assim como as várias Inteligências Artificiais, porque elas ajudam na produção de conteúdo, mas não podem ser elas a pensarem esse conteúdo jornalístico.
2. Limpeza e organização: transformando dados brutos em informações úteis
Nem sempre os dados coletados estão prontos para uso, porque, muitas vezes, há erros, inconsistências e lacunas que precisam ser corrigidas. Algumas ferramentas populares para tratamento de dados incluem:
- OpenRefine: Facilita a limpeza de grandes conjuntos de dados.
- Excel/Google Sheets: Para organização e análise inicial.
- Python (Pandas, NumPy): Para tratamento automatizado de grandes volumes de informação.
3. Análise de dados: encontrando histórias nos números
Portanto, com os dados limpos, o próximo passo é interpretá-los para identificar padrões e insights relevantes. Algumas técnicas incluem:
- Análise estatística: Cálculo de médias, medianas, desvio-padrão.
- Correlação de variáveis: Entender relações entre diferentes fatores.
- Identificação de anomalias: Encontrar valores atípicos que podem indicar problemas ou tendências inesperadas.
Ferramentas como R, Python e Google Data Studio podem ser usadas para essa análise porque criam registros que podem ser usados depois em outras reportagens, da mesma forma que um fichamento.
4. Visualização: como apresentar os dados de forma atraente
A visualização de dados torna informações complexas mais acessíveis ao público. Algumas opções populares incluem:
- Datawrapper: Cria gráficos interativos para reportagens.
- Flourish: Para infográficos dinâmicos.
- Tableau: Ferramenta profissional para dashboards interativos.
Gráficos, mapas e dashboards podem transformar uma matéria comum em um conteúdo impactante.
O Jornalismo de dados e a ética: cuidados na apuração
A utilização de dados em reportagens exige responsabilidade. Algumas práticas éticas essenciais incluem:
- Verificar fontes: Confirmar se os dados são precisos e confiáveis.
- Evitar manipulação tendenciosa: Apresentar informações sem distorções.
- Proteger dados sensíveis: Seguir as leis de proteção de dados, como a LGPD.
Exemplos de jornalismo de dados na prática
Algumas reportagens icônicas que utilizaram jornalismo de dados incluem:
- “The Panama Papers” (ICIJ): Vazamento que revelou esquemas de lavagem de dinheiro e evasão fiscal.
- Monitoramento da Pandemia de COVID-19: Gráficos interativos ajudaram populações a acompanhar a evolução do vírus.
- Mapas da Violência no Brasil: Jornais como Folha de S. Paulo e G1 usam dados para contextualizar a segurança pública.
O jornalismo de dados é uma ferramenta poderosa para ampliar a transparência e a credibilidade das notícias. Sua prática requer habilidades técnicas, pensamento crítico e compromisso ético.
Desta forma, profissionais que dominam essa área conseguem produzir reportagens mais ricas, aprofundadas e impactantes.
Claro que jornalista precisa ser curioso por determinação, sem dúvidas. Ler sempre outras boas fontes, curiosidades, livros, enfim, estudar é algo que a gente nunca deve parar. Tudo faz parte.
Finalmente, recordo-me de uma das minhas primeiras aulas na faculdade. Um aluno perguntou se jornalista deveria mesmo ler tudo, inclusive bula de remédio. Um professor respondeu que “nós sabíamos de tudo, mas não entendíamos de nada; por isso a gente pensa na pauta e busca com fontes confiáveis o entendimento para passar ao público”.
Dicas de leitura
Jornalismo de dados: conceitos, rotas e estrutura produtiva – José Antonio Meira da Rocha: Este livro aborda as características do jornalismo de dados, suas etapas e desafios na era digital. Ideal para estudantes e profissionais que desejam entender melhor essa prática.
Dos dados aos formatos: a construção de narrativas no jornalismo digital – Ana Carolina Vimieiro: A autora explora como construir narrativas digitais jornalísticas eficazes, oferecendo um modelo teórico baseado em exemplos práticos. Útil para profissionais e pesquisadores interessados em narratologia digital.
