วารสารศาสตร์ข้อมูล – Data Journalism

เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข่าว

มานะ ตรีรยาภิวัฒน์: วารสารศาสตร์ ก็คือการเล่าเรื่อง

without comments

ในบทสัมภาษณ์ มานะ ตรีรยาภิวัฒน์ (@dr_mana) อาจารย์สาขาวารสารศาสตร์ คณะนิเทศศาสตร์ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย เมื่อปีที่แล้วโดยหนังสือพิมพ์ประชาไท มีประเด็นเรื่องวารสารศาสตร์ข้อมูลอยู่ด้วย ทั้งกรณีที่เพิ่งเกิดขึ้นและความตื่นตัวของสื่อไทย

มานะพูดถึงสิ่งที่ WikiLeaks ทำ ว่าไม่ได้ทำเพียงเปิดประเด็นบนเว็บไซต์ของตัวเองแล้วจบ แต่ทำงานร่วมกับสื่อกระแสหลัก โดยให้ข้อมูลเพื่อให้นักข่าวไปทำการบ้านต่อ เช็คต่อ ขยายประเด็นต่อ แล้วนัดเวลาในการเผยแพร่ข่าวพร้อมๆ กัน เป็นการร่วมมือกันทำข่าวสืบสวนสอบสวนของนักข่าว กับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่คอยดึงและกระจายข้อมูล กับนักออกแบบกราฟิกที่ทำหน้าที่ย่อยข้อมูลยากๆ ให้เป็นเรื่องง่าย หรือที่เรียกว่าอินโฟกราฟิกส์ (infographics)

ซึ่งเมืองไทยเอง วงการสื่อก็ตื่นตัวเรื่องนี้ เช่นค่ายเนชั่น “ที่อเมริกาเพิ่งประชุมกันเมื่อเดือนกันยายนที่ผ่านมา เรียกว่า data journalism หรือ data driven journalism และที่คุณสุทธิชัย หยุ่น ไปประชุมที่เยอรมนี นั่นก็เป็นการคุยเรื่อง data journalism”

อย่างไรก็ตาม มานะก็ยังย้ำถึงแก่นของวารสารศาสตร์ข้อมูลว่า “วารสารศาสตร์ ก็คือการเล่าเรื่อง เพียงแค่คุณเล่าเรื่องผ่านอะไร เล่าเรื่องผ่านวิทยุ หนังสือพิมพ์ นิตยสาร นักข่าวก็คือนักเล่าเรื่องนั่นแหละ แล้วก็เอาข้อมูลมา บางคนเล่าแล้วใส่สีตีไข่ บางคนเล่าสั้นๆ บางคนเล่าแล้วมีอารมณ์ แล้วแต่เทคนิค ให้รู้ว่าแก่นของเรื่องมันคืออะไร”

อ่านบทสัมภาษณ์ทั้งหมด

(บทสัมภาษณ์นี้ เป็นส่วนหนึ่งของหนังสือ “สื่อออนไลน์: Born To Be Democracy” รวมบทสัมภาษณ์นักนิวมีเดีย 12 คน)

Written by bact'

April 29th, 2011 at 11:50 pm

วารสารศาสตร์เชิงคำนวณ: จะผลักข่าวไปข้างหน้า คอมพิวเตอร์ต้องเป็นมากกว่าเครื่องพิมพ์ดีด

with 3 comments

Adrian Holovaty om Everyblock.com - Han setter journalistikken på kartet

หนึ่งในสาขาวิชาที่เพิ่งเกิดใหม่ทางด้านวารสารศาสตร์ ก็คือ computational journalism หรือขอแปลเอาเองว่า วารสารศาสตร์เชิงคำนวณ (ทำนองเดียวกับฟิสิกส์เชิงคำนวณ เคมีเชิงคำนวณ ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ ฯลฯ)

วิกิพีเดียอธิบายเกี่ยวกับสาขานี้ไว้ว่า:

วารสารศาสตร​์เชิงคำนวณ สามารถนิยามได้ว่าเป็นการประยุกต์ใช้คอมพิวเตอร์เพื่อกิจกรรมทางวารสารศาสตร์ เช่น การรวบรวมข้อมูล การจัดระเบียบข้อมูล การทำความเข้าใจข้อมูล การสื่อสารและแพร่กระจายข้อมูลข่าวสาร โดยรักษาคุณค่าของวารสารศาสตร์ เช่น ความเป็นธรรม ความแม่นยำ และภววิสัย สาขาดังกล่าวได้ดึงเอาแง่มุมเทคนิคต่าง ๆ จากวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ซึ่งรวมถึงปัญญาประดิษฐ์, การวิเคราะห์เนื้อหา (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, คอมพิวเตอร์วิทัศน์, การได้ยิน), การสร้างภาพ, การทำให้เป็นลักษณะส่วนบุคคล, และระบบแนะนำ รวมไปถึงแง่มุมจากการใช้คอมพิวเตอร์เชิงสังคมและสารสนเทศศาสตร์

ในขณะที่เว็บไซต์ Computation + Journalism ได้พูดถึงเป้าหมายของวารสารศาสตร์เชิงคำนวณไว้ว่า:

[วารสารศาสตร์เชิงคำนวณ] มองหาวิธีใหม่ ๆ ที่จะบรรลุเป้าหมายพื้นฐานของวารสารศาสตร์ ซึ่งตั้งใจจะจัดหาข้อมูลที่ถูกต้องให้กับพลเมือง เพื่อการมีส่วนร่วมและความสัมพันธ์กันของภาคพลเมือง เป้าหมายของเราในสาขาวารสารศาสตร์เชิงคำนวณนี้ คือการศึกษาความสนใจที่ทับซ้อนกันระหว่างการคำนวณและวารสารศาสตร์ เพื่อค้นหาว่าทั้งสองสิ่งนี้จะช่วยเราอย่างไร ในการรวบรวมสารสนเทศและการแพร่กระจายสารสนเทศ เพื่อและโดยพลเมือง ในการที่จะบรรลุความเป็นพลเมืองที่มีส่วนร่วมมากขึ้นและมีพลังมากขึ้น

ศูนย์เดอวิตต์ วอลเลซ เพื่อสื่อและประชาธิปไตย (DeWitt Wallace Center For Media & Democracy) ที่วิทยาลัยนโยบายสาธารณะ มหาวิทยาลัยดุ๊ก อธิบายความเป็นมาของสาขาและสิ่งที่วารสารศาสตร์เชิงคำนวณทำ ผ่านการพูดถึงงานชิ้นสำคัญ ๆ ของสาขา เช่น รายงานที่ใช้ชื่อว่า “พันธะความรับผิดชอบผ่านทางอัลกอริธึม: การพัฒนาสาขาวารสารศาสตร์เชิงคำนวณ” (Accountability Through Algorithm: Developing the Field of Computational Journalism) ซึ่งเป็นรายงานจากการแลกเปลี่ยนในการอบรมเชิงปฏิบัติการที่ศูนย์เพื่อการศึกษาขั้นสูงทางพฤติกรรมศาสตร์ (Center for Advanced Study in the Behavioral Sciences – CASBS) มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด เมื่อปี 2009

ในรายงานขนาด 20 หน้า ฉบับดังกล่าว แบ่งเป็น 5 ส่วน ดังนี้

  1. Overview พูดถึงภาพกว้างโดยรวมของสาขา
  2. What Could Computational Journalism Look Like? หน้าตาของวารสารศาสตร์เชิงคำนวณจะเป็นอย่างไร เอามาทำอะไรได้บ้าง แบ่งเป็น 4 ส่วนย่อย คือเรื่อง 1) การสกัด ผสาน และสร้างภาพข้อมูล 2) เครื่องมือช่วยทำงานและติดตามข่าวสารของนักข่าว 3) การสร้างปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้อ่านและผู้สื่อข่าว 4) การไปช่วยทำความเข้าใจข่าวสาร ในสาขาอื่น ๆ (เช่น มนุษยศาสตร์ดิจิทัล, รัฐศาสตร์, เวชสารสนเทศศาสตร์)
  3. Some Likely Effects of Computational Journalism คาดการณ์ผลกระทบที่อาจเกิดจากวารสารศาสตร์เชิงคำนวณ เช่น คอมจะไม่แทนที่คน, จะมีผู้เล่นหน้าใหม่ ๆ ในงานข่าวจับตาสถานการณ์ (watchdog), ข้อมูลดิบจะถูกเปิดเผยกับผู้อ่าน เพื่อเพิ่มความโปร่งใส
  4. How Is The Field of Computational Journalism Evolving? Why Does This Matter? สาขานี้กำลังไปทางไหนกัน โดยดูจากกรณีศึกษาต่าง ๆ เช่น หนังสือพิมพ์เดอะการ์เดียน, เว็บไซต์โครงการแผนฟื้นฟูเศรษฐกิจของสหรัฐ Recovery.org, ความเคลื่อนไหวเปลี่ยนแปลงในการเปิดเผยข้อมูลภาครัฐทั้งในระดับประเทศและระดับท้องถิ่น
  5. Next Steps จะทำอะไรกันต่อได้บ้างต่อไป เพื่อผลักดันเป้าหมายของวารสารศาสตร์เชิงคำนวณ ที่ต้องการสร้างหนทางใหม่ ๆ ในการจะนำส่งข้อมูลข่าวสารที่ดีขึ้นสะดวกขึ้นสำหรับพลเมือง โดยแจกแจงผู้เล่นที่เป็นไปได้ และแนะนำบทบาทของผู้เล่นเหล่านั้น ซึ่งมีทั้งแหล่งทุน หน่วยงานภาครัฐ องค์กรพัฒนาเอกชน ศูนย์วิจัยในมหาวิทยาลัย ผู้อ่าน นักข่าว นักพัฒนาซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส

เพื่อจะให้เห็นภาพว่า หน้าตาเครื่องมืออะไรที่ว่า มันสามารถเป็นอะไรได้บ้าง หนึ่งในเว็บไซต์ที่มักถูกยกเป็นตัวอย่าง ก็คือ DocumentCloud ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ช่วยในการทำความเข้าใจกับเอกสารที่จะกลายเป็นแหล่งข่าวได้

หมายเหตุประกอบใบแจ้งราคาสินค้า Invoices for Subcontractor Core 4 KEBAWK Group LLC

ความผิดปกติที่พบในใบแจ้งราคาสินค้า ถูกทำเครื่องหมายไว้ใน DocumentCloud

ผู้ใช้สามารถอัปโหลดเอกสารขึ้นไปที่เว็บ DocumentCloud จากนั้นมันจะถูกประมวลผลเพื่อค้นหาคำสำคัญ ชื่อบุคคล ผลิตภัณฑ์ องค์กร สถานที่ วันเวลา ฯลฯ จะถูกไฮไลต์โดยอัตโนมัติ เพื่อให้สังเกตเห็นง่าย (ใช้ API ของ OpenCalais ซึ่งพัฒนาโดยบริษัท ทอมสัน รอยเตอร์) จากนั้นผู้ใช้สามารถทำหมายเหตุประกอบเอกสาร (annotation) ได้ เพื่อเน้นส่วนที่สำคัญ ที่น่าสนใจ หรือใส่คำอธิบายว่าเนื้อความส่วนไหนน่าจะหมายถึงอะไร และสามารถแชร์เอกสารนี้กับคนอื่น ๆ เพื่อทำงานสืบสวนจากเอกสารร่วมกันได้ (อีกเครื่องมือหนึ่งที่เป็นแนวข่าวสืบสวนก็คือ Help Me Investigate ซึ่งเปิดให้ทุกคนร่วมกันสืบสวนประเด็นสาธารณะร่วมกันได้ ผ่านการช่วยกันตั้งคำถาม)

รายงานข่าวบริการสาธารณะ และรายงานข่าวระดับชาติ ที่ได้รับรางวัลพูลิตเซอร์ประจำปี 2011 นี้ ทั้งสองชิ้น ใช้ DocumentCloud ในการทำงาน (ชิ้นแรกโดย LA Times ชิ้นหลังโดย ProPublica)

สำหรับผู้สนใจว่า และมันมีสาขาอะไรบ้างหรือ ที่เข้ามาผสมข้ามไปข้ามมาในสหวิทยาการวารสารศาสตร์เชิงคำนวณ โจนาธาน สเตรย์ ได้ทำ A Computational Journalsim Reading List แนะนำสาขาที่เกี่ยวข้องและงานชิ้นสำคัญในสาขานั้น ๆ เอาไว้ โดยแบ่งเป็นหมวด วารสารศาสตร์ข้อมูล, การสร้างภาพข้อมูล, ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ, เทคโนโลยีการสื่อสารและการเข้ารหัส, การติดตามการกระจายของข่าวสาร, การคัดกรองและการแนะนำเนื้อหา, การวัดความรู้ของสาธารณะ, และสุดท้ายคือ การตั้งวาระการวิจัย

คณะหรือสาขาวิชานิเทศศาสตร์ วารสารศาสตร์ วิทยการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ บรรณารักษศาสตร์และสารนิเทศศาสตร์ รวมไปถึง ภาษาศาสตร์ รัฐศาสตร์ ที่ไหนในมหาวิทยาลัยเมืองไทย สนใจจะทำอะไรแนว ๆ นี้ ก็น่าจะลองจับมือกันดูข้ามคณะข้ามสาขา (หรือข้ามมหาลัยไปเลย) แอพพลิเคชันและเป้าหมายของงานก็มีอยู่ชัดเจน น่าจะลองเล่นกันดูหน่อย :)

จบแค่นี้ล่ะครับ

Written by bact'

April 26th, 2011 at 12:35 pm

ชวนไปเขียนเรื่อง วารสารศาสตร์ข้อมูล ในวิกิพีเดีย

without comments

แปลบทความ data driven journalism ในวิกิพีเดียภาษาอังกฤษ แบบเร็ว ๆ ไปครึ่งหนึ่ง เอาไปใส่ในวิกิพีเดียภาษาไทย: “วารสารศาสตร์ข้อมูล” ถ้าใครสนใจ ช่วยแปลต่อ เขียนเพิ่ม หรือแก้ภาษาได้ตามสบาย

วารสารศาสตร์ข้อมูล = กระบวนการ

ยังมีแนวคิดที่ใกล้เคียงเกี่ยวข้องกันอีกหลายอัน ที่ถ้าเกิดว่ามีข้อมูลเหล่านี้เผยแพร่เป็นภาษาไทย ก็น่าจะช่วยให้คนจำนวนมากขึ้นเข้าใจแนวคิดรอบ ๆ เรื่องวารสารศาสตร์ข้อมูลได้มากขึ้น เช่นเรื่อง database journalism (วารสารศาสตร์ฐานข้อมูล?), computational journalism (วารสารศาสตร์เชิงคำนวณ?), open source journalism (วารสารศาสตร์โอเพนซอร์ส?) ฯลฯ

ใครนึกสนุก มีเวลา ลองเขียนบล็อกหรือเขียนลงในวิกิพีเดีย เรื่องพวกนี้ดูครับ :)

Written by bact'

April 25th, 2011 at 1:02 pm

Posted in etc.

Tagged with

O’Reilly Radar: ความสำคัญที่เพิ่มมากขึ้นของวารสารศาสตร์ข้อมูล

without comments

แปลจาก The growing importance of data journalism โดย Alex Howard (@digiphile) 21 ธันวาคม 2553

การวิเคราะห์จำแนกความก้าวหน้าของข้อมูลภาครัฐ จำเป็นต้องใช้เครื่องมือใหม่ ๆ และแหล่งข้อมูลที่ไว้ใจได้

หนึ่งในประเด็นหลักจากงาน News Foo ที่ยังคงดังก้องอยู่ในหัวผมก็คือ ความสำคัญของวารสารศาสตร์ข้อมูล ความชำนิชำนาญในเรื่องดังกล่าวได้รับความสนใจอีกครั้งในฤดูหนาวนี้ เมื่อ ทิม เบอร์เนิร์ส-ลี [ผู้คิดค้นเวิลด์ไวด์เว็บ] ระบุว่าความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลคืออนาคตของวารสารศาสตร์

เมื่อคุณมองไปที่วารสารศาสตร์ข้อมูลกับภาพใหญ่ เหมือนกับที่ แอนโธนี เดอบาร์รอส แห่งหนังสือพิมพ์ยูเอสเอทูเดย์ ได้ทำและเขียนในบล็อกของเขาเมื่อเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมา มันชัดเจนว่าเทคโนโลยีต่าง ๆ ในขณะนี้ เป็นพัฒนาการของการเล่าเรื่องที่ถูกยกระดับขึ้นด้วยเทคโนโลยี ซึ่งสืบย้อนไปได้ถึงการใช้คอมพิวเตอร์ช่วยในการรายงานข่าว (computer-assisted reporting – CAR).

เหมือนกับที่เดอบาร์รอสชี้ให้เราเห็น สิ่งที่ CAR ต้องการจะบอก “นั้นเกี่ยวกับการค้นหาเรื่องราว และใช้เครื่องมือง่าย ๆ เพื่อทำมัน: ตารางคำนวณ, ฐานข้อมูล, แผนที่, สถิติ” เช่น ไมโครซอฟท์แอคเซส, เอกซ์เซล, SPSS, และเอสคิวแอล เซิร์ฟเวอร์
สิ่งเหล่านั้นยังคงเป็นจริงอยู่ในปัจจุบัน แม้นักวารสารข้อมูลในตอนนี้จะมีเครื่องมือใหม่ ๆ ที่ทรงพลังสำหรับการเก็บเล็กผสมน้อยข้อมูลจากเว็บ ด้วยเครื่องมืออย่าง ScraperWiki และ Needlebase, เขียนโปรแกรมสคริปต์ด้วย Perl, หรือ Ruby, Python, MySQL และ Django

การทำความเข้าใจกับประวัติศาสตร์ของการใช้คอมพิวเตอร์ช่วยในการรายงานข่าว เป็นกุญแจสำคัญที่จะวางเครื่องมือใหม่ ๆ เหล่านี้ ลงไปในบริบทที่เหมาะสม “เราใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อค้นหาและเล่าเรื่อง” เดอบาร์รอสเขียน “เราใช้มันเหมือนที่เราใช้โทรศัพท์ เรื่องราวยังคงเป็นสิ่งสำคัญสิ่งเดียว”

การประชุมเรื่องวารสารศาสตร์ข้อมูลที่งาน News Foo นั้น มีขึ้นในวันเดียวกับที่นักพัฒนาพลเมืองได้เข้าร่วมในมหกรรม “open data hackathon” ซึ่งมีขึ้นทั่วโลก [รวมถึงประเทศไทย] และหนังสือพิมพ์นิวยอร์กไทมส์ได้เป็นเจ้าภาพจัดงาน Times Open Hack Day นักพัฒนาจำนวนมากในการประกวดลักษณะนี้ มีความสนใจที่จะทำงานกับข้อมูลแบบเปิด แต่บทสนทนาที่ News Foo ก็ได้แสดงให้เห็นว่า หน่วยงานรัฐบาลยังคงต้องทำงานอีกมากแค่ไหน เพื่อที่จะทำสัญญาที่จะเปิดเผยข้อมูลที่รัฐบาลเก็บเอาไว้เพื่ออนาคตของวารสารศาสตร์ ให้กลายเป็นจริง

ประเด็นปัญหาที่พบนั้นสำคัญอย่างมาก ข้อมูลภาครัฐนั้นมักจะ “สกปรก” ไปด้วยช่องข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่มีเมตาดาตา
นักข่าวจำเป็นต้องตรวจเช็คความถูกต้องและทำความสะอาดชุดข้อมูล ด้วยเครื่องมือเช่น Google Refine โครงการ Recovery Tracker ของเว็บไซต์ข่าว ProPublica ซึ่งช่วยติดตามข้อมูลงบประมาณและแผนกระตุ้นเศรษฐกิของสหรัฐ เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สุดของการปฏิบัติการดังกล่าวในชีวิตจริง [ProPublica ดึงข้อมูลมาจากเว็บไซต์ Recovery.gov ของรัฐบาล ทำความสะอาดข้อมูล และเพิ่มเติมข้อมูลที่ขาดหายไป เพื่อให้ชุดข้อมูลนำไปใช้ได้จริง]

มาตรฐานอันสูงสุดเมื่อเร็ว ๆ นี้สำหรับวารสารศาสตร์ข้อมูล ก็คือโครงการ Toxic Waters จากนิวยอร์กไทมส์ ซึ่งชนะรางวัลพูลิตเซอร์ ขนาดของโครงการดังกล่าวทำให้มันยากที่จะติดตาม อย่างไรก็ตามนักพัฒนาของไทมส์ก็ยังทำงานอย่างหนักกับโครงการเจ๋ง ๆ อย่าง Inside Congress

คุณสามารถดูการสร้างภาพข้อมูลจากโครงการ Toxic Waters และตัวอย่างอื่น ๆ ของวารสารศาสตร์ข้อมูล ได้จากการนำเสนอในแบบ Ignite จากงาน News Foo

ที่ ProPublica ทีมวารสารศาสตร์ข้อมูลนั้นตระหนักถึงการเชื่อมโยงระดับลึกลงไปสู่แอพพลิเคชั่นข่าว ด้วยทัศนะที่ว่าภาพข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นจากแอพพลิเคชั่นเหล่านั้น ในตัวของพวกมันเองก็เป็นรูปแบบหนึ่งของการเสนอข่าวแบบพรรณนา ด้วยการวาดภาพข้อมูลที่เยี่ยมยอด ผู้อ่านสามารถค้นพบหนทางและซักไซ้ไล่เรียงข้อมูลดังกล่าวได้ด้วยตัวของพวกเขาเอง มากไปกว่านั้น ความแตกต่างระหว่าง “เรื่อง” ข่าว และ “แอพ” ข่าว ก็จะค่อย ๆ สลายไป เมื่อผู้อ่านรับข่าวสารมากขึ้น ๆ จากอุปกรณ์เคลื่อนที่และแท็บเล็ต

วิธีหนึ่งในการมอบบริบทที่เป็นประโยชน์แก่ผู้อ่าน ก็คือรูปแบบ “ไอออน” (ion) ที่เว็บไซต์ข่าว ProPublica.org ทำอยู่ โครงการอย่าง “Eye on the Stimulus” เป็นลูกผสมระหว่างบล็อกและแอพพลิเคชั่น ในด้านหนึ่งของหน้าเว็บดังกล่าว มันเป็นสายธารของข่าวที่ไหลอยู่ตลอดเวลา ในอีกด้านหนึ่ง มันมีจุดเข้าไปสู่ข้อมูลต่าง ๆ ความท้าทายของวิธีการนี้ก็คือ ช่องทางเสนอสื่อจะต้องมีการจัดขบวนระหว่างทีมงานและเรื่องราว นักข่าวจำเป็นต้องปรับข้อมูลทุกวัน สำหรับข่าวที่กำลังมีความเคลื่อนไหวอยู่ตลอดซึ่งอ่อนไหวต่อข้อมูล

อัปเกรด Data.gov

ช่วงการประชุมวารสารศาสตร์ข้อมูลในงาน News Foo มีองค์ประกอบที่เป็นแก่นอย่างหนึ่งคือ มันได้นำผู้ก่อตั้ง City Camp เควิน เคอร์รี่, ผู้เผยแพร่แนวคิด Data.gov จีน โฮล์ม, และผู้ได้รับทุนมูลนิธิเรย์โนลด์ส เดวิด แฮร์ซอก พร้อมกับผู้เข้าร่วมงาน News Foo ให้ได้พูดคุยเกี่ยวกับการให้คุณค่าของ ข้อมูลภาครัฐแบบเปิด และ วารสารศาสตร์ข้อมูล

ดังที่รายงานการศึกษาข้อมูลแบบเปิดฉบับล่าสุดได้แสดง นักพัฒนานั้นไม่พบข้อมูลภาครัฐที่ตัวเองจำเป็นต้องใช้หรือต้องการจะใช้ ถ้ามีผู้ประกอบการรายอื่น ๆ ต้องการเดินตามรอยของ BrightScope ชุดข้อมูลแบบเปิดของภาครัฐจะต้องเชื่อมโยงเกี่ยวข้องให้มากขึ้นกับธุรกิจ เสียงตอบรับสำหรับ Data.gov และคลังข้อมูลภาครัฐอื่น ๆ นั้นชัดเจน: ข้อมูลที่มากขึ้น ข้อมูลที่ดีขึ้น และข้อมูลที่สะอาดขึ้น กรุณาด้วย

การพัฒนาให้สื่อเข้าถึงข้อมูลได้ดีขึ้น ในระดับรัฐบาลเขตหรือรัฐบาลมลรัฐ นั้นมีอุปสรรคเชิงโครงสร้าง เนื่องจากวิกฤตงบประมาณที่ขยายตัวมากขึ้นในหน่วยงานรัฐทั่วสหรัฐอเมริกา ดังเช่นที่ จีน โฮล์ม ได้สังเกตเห็นระหว่างการประชุม News Foo โครงการริเริ่มด้านรัฐบาลเปิดนั้นมีแนวโน้มจะถูกดำเนินการในสภาพแวดล้อมที่ใช้งบประมาณแบบผลรวมเป็นศูนย์ในปี 2554 เจ้าหน้าที่รัฐต่าง ๆ จำเป็นต้องทำให้โครงการของตัวเองยั่งยืนและเลี้ยงตัวเองได้

มันมีบางเรื่องที่รัฐบาลสหพันธ์สามารถจะช่วยได้ โฮล์มบอกว่า Data.gov ได้สร้างโฮสต์คอมพิวเตอร์แบบกลุ่มเมฆ (cloud) ซึ่งสามารถจะแบ่งใช้กับรัฐบาลมลรัฐ รัฐบาลท้องถิ่น และรัฐบาลชุมชน Data.gov ยังได้ออกชุดเครื่องมือที่จะช่วยในการแปลงข้อมูล แปลงภาพอักษรเป็นข้อความ (โอซีอาร์) และในอนาคตจะมีเครื่องมือที่ดีขึ้นสำหรับข้อมูลแบบมีโครงสร้าง

ทรัพยากรดังกล่าวเหล่านั้น จะสามารถทำให้ข้อมูลภาครัฐมีพร้อมใช้มากขึ้นและเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับสื่อ เควิน เคอร์รี่ กล่าวว่าบัญชีข้อมูลนั้นเกิดขึ้นใหม่ในทุกที่ [ของประเทศไทย] เขาชี้ไปที่ CivicApps ในพอร์ตแลนด์ โอเรกอน ที่ซึ่งงานที่ แมกซ์ อ็อกเดน ได้ทำกับการเขียนโค้ดซอฟต์แวร์มิดเดิลแวร์สำหรับรัฐบาลแบบเปิด ได้นำไปสู่การแปลงข้อมูลภาครัฐไปสู่รูปแบบที่เป็นประโยชน์มากกว่าสำหรับนักพัฒนา

นักวารสารข้อมูลยังประสบกับความท้าทายทางวัฒนธรรมของภาครัฐ มันเป็นเรื่องยากที่จะพบเจ้าหน้าที่สารสนเทศภาครัฐที่มีความปราถนาหรือมีความสามารถที่จะถามคำถามสำคัญ ๆ เกี่ยวกับข้อมูล โฮล์มบอกว่า Data.gov อาจจะประกาศข้อมูลติดต่อให้มากขึ้นออนไลน์ และสร้างบทสนทนาให้มากขึ้นรอบ ๆ ชุดข้อมูลแต่ละชุด ข้อมูลลักษณะดังกล่าวเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการค้นหาข้อกังวลเกี่ยวกับข้อมูลในระดับสหพันธ์ อย่างไรก็ตาม การสนับสนุนความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์ระหว่างนักข่าวและข้อมูลยังต้องการความพยายามและการพัฒนาให้ดีขึ้นไปอีก

ข่าวที่เกี่ยวข้องจาก O’Reilly Radar:

Written by bact'

April 24th, 2011 at 2:26 am

Visualize This! – งบประมาณแผ่นดิน พ.ศ. 2554

with 2 comments

*คอลัมน์ Visualize This! เป็นการแนะนำข้อมูลดิบที่น่าจะถูกนำเสนอต่อสาธารณะในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและนำไปใช้ต่อได้ ผู้อ่านสามารถแนะนำข้อมูลสำหรับคอลัมน์นี้ได้ที่ admin@datajourmalism.in.th

เปิดตัวคอลัมน์ Visuaize This! กันด้วยข้อมูลที่มีความสำคัญมากที่สุดชุดหนึ่ง คือ งบประมาณรายจ่ายประจําปีงบประมาณ พ.ศ. 2554 จากราชกิจจานุเบกษานั่นเอง แม้ข้อมูลนี้จะถูกเปิดเผยต่อสาธารณะ แต่ก็อยู่ในรูปของเอกสาร .PDF และยังใช้ตัวเลขไทยทั้งหมด ทำให้การนำข้อมูลไปนำเสนอหรือใช้ต่อเป็นเรื่องที่ยากมาก

การนำตัวเลขงบประมาณในแต่ละส่วนมาเปรียบเทียบน่าจะทำให้เราเข้าใจว่าภาษีที่พวกเราจ่ายไปนั้น ถูกใช้ไปอย่างคุ้มค่าแค่ไหน ก่อนหน้านี้เว็บไซต์ Siam Intelligence ได้มีการนำเสนองบประมาณประจำปี พ.ศ. 2552 ไว้อย่างน่าสนใจ

ว่าแล้วก็ไปดาวน์โหลดข้อมูลกันได้ที่ http://www.ratchakitcha.soc.go.th/DATA/PDF/2553/A/060/1.PDF (หรือของปีก่อน ๆ ที่เว็บไซต์สำนักงบประมาณ สำนักนายกรัฐมนตรี)

Written by tewson

April 15th, 2011 at 6:30 pm

Posted in visualize this

Tagged with

วารสารศาสตร์ข้อมูล: เราควรจะขอบคุณวิกิลีกส์

without comments

ความน่าเชื่อถือของวิชาชีพนักข่าวนักหนังสือพิมพ์ วิกิลีกส์ และ วารสารศาสตร์ข้อมูล

(CNN) 30 ก.ค. 2553 – การโพสต์เอกสารเกี่ยวกับสงครามในอัฟกานิสถาน 92,000 ฉบับ บนวิกิลีกส์ (WikiLeaks) เป็นตัวแทนของการฉลองชัยของสิ่งที่ผมเรียกว่า “วารสารศาสตร์ข้อมูล” (data journalism)

แน่นอนว่ามันต้องมีแหล่งข่าวที่เป็นบุคคล ใครสักคนในที่ไหนสักแห่ง ส่งต่อข้อมูลเหล่านี้ไปยังเว็บไซต์วิกิลีกส์ แต่ไม่ว่าผู้แจ้งความไม่ชอบมาพากลคนนี้จะเป็นใคร มันก็ไม่ได้สำคัญเท่ากับว่า เนื้อหาของเอกสารเหล่านี้มันบอกอะไรกับเรา

ข้อมูลดิบดังกล่าว เป็นขุมทรัพย์ขนาดใหญ่สำหรับนักหนังสือพิมพ์ในสามสำนักข่าว – นิวยอร์กไทมส์ (New York Times สหรัฐอเมริกา), เดอะการ์เดียน (The Guardian สหราชอาณาจักร), และ แดร์สปีเกล (Der Spiegel เยอรมนี) – ที่จะขุดค้นหาข่าวจากมัน อย่างไรก็ตาม ไม่ได้มีเฉพาะนักข่าวเหล่านั้นเท่านั้น บันทึกประจำวันจากสงครามอัฟกานิสถานนั้นอยู่บนอินเทอร์เน็ต ที่ใครก็เข้าไปขุดค้นสมบัติหาข้อมูลได้

เรื่องเหล่านี้จริง ๆ แล้วไม่ใช่เรื่องใหม่อะไร นักหนังสือพิมพ์ทำเรื่องเหล่านี้มานานแล้ว พวกเขาอ่านกองเอกสารทีละหน้าทีละหน้า เพื่อมองหาสิ่งผิดปกติ ข้อเท็จจริงเพียงหนึ่งหรือสองชิ้น ซึ่งจะนำไปสู่สกู๊ปสำคัญ

แต่ก็นั่นล่ะ เราต้องยอมรับว่า นักหนังสือพิมพ์ที่ทำงานดังที่กล่าวมา แทบจะไม่หลงเหลืออยู่แล้ว มันทั้งใช้เวลาและแรงงาน แล้วก็ไม่มีสีสันตื่นตาตื่นใจ มันไม่มีสเน่ห์ดึงดูด ด้วยแรงกดดันในองค์กรข่าวสมัยใหม่ ที่จำเป็นต้องทำงานให้มีประสิทธิภาพคุ้มราคา มันเป็นเรื่องยากที่บรรณาธิการข่าวจะอนุญาตให้นักข่าวใช้เวลามาก ๆ ไปกับกองเอกสารท่วมหัว

ความสำเร็จของ วารสารศาสตร์ข้อมูล หรือการทำข่าวจากข้อมูลดิบนั้นมักจะถูกลืม ตัวอย่างหนึ่งโดดเด่นก็คือ กรณีข่าวสืบสวนโดยหนังสือพิมพ์ซันเดย์ไทมส์ (Sunday Times) ที่ตามติดกรณียาระงับประสาทของบริษัทยาเยอรมันที่ถูกถอนออกจากตลาดในปี 1961 หลังจากพบว่ามีผลกระทบรุนแรงต่อทารก

ระหว่างการสืบสวนดังกล่าว ซันเดย์ไทมส์จ่ายเงินเพื่อซื้อเอกสารภายในจำนวนมากของบริษัทดังกล่าว และต้องแปลมันทั้งหมดเป็นภาษาอังกฤษ ซึ่ง ฟิลลิป ไนท์ลีย์ (Phillip Knightley) หนึ่งในทีมข่าวกล่าวว่าพวกเขาใช้เวลาเกือบหนึ่งปี ทำงานอย่างหนัก เพื่อทำความเข้าใจเอกสารเหล่านั้น

ถึงในปี 1968 จะยังเป็นสมัยที่ซันเดย์ไทมส์มีกำลังคนพร้อมเพรียง และยินดีที่จะจัดสรรทรัพยากรให้กับทีมนักข่าวสืบสวน ไนท์ลีย์ก็ยังบอกกับเราว่า คนก็ยังสงสัยอยู่ดี ว่ามันจะคุ้มค่าหรือ ที่จะทำข่าวที่ต้องใช้ทั้งเงินและเวลายาวนานขนาดนี้

แม้ในที่สุดข่าวสืบสวนชิ้นนี้จะประสบความสำเร็จ และนำไปสู่การจ่ายเงินชดเชยที่ดีขึ้นแก่ผู้เสียหาย แต่ดูเหมือนว่า ความสงสัยต่อความคุ้มค่าในการลงทุนทำ “วารสารศาสตร์ข้อมูล” ก็ยังคงฝังแน่นอยู่ในองค์กรข่าวส่วนใหญ่ของสหราชอาณาจักร โดยเฉพาะสำนักพิมพ์ที่กำลังจะตัดงบประมาณของกองบรรณาธิการ

แน่นอนว่า ข่าวสืบสวนคดีวอเตอร์เกต (Watergate) ในต้นทศวรรษ 1970 โดย Bob Woodward และ Carl Bernstein ที่ได้รับการยกย่องว่าเป็นสกู๊ปข่าวที่ยิ่งใหญ่ที่สุดตลอดกาล นั้นมีความสำคัญ รายงานชิ้นดังกล่าวอาศัยแหล่งข่าวที่ปิดเป็นความลับ ที่รู้จักกันในชื่อ “Deep Throat” และตั้งแต่นั้นมา นักหนังสือพิมพ์ก็ตกเป็นทาสของแหล่งข่าวที่เปิดเผยไม่ได้เหล่านี้เสียเอง แต่ข่าวแบบนี้แหละที่มีสเน่ห์ดึงดูด

แหล่งข่าวที่เปิดเผยไม่ได้ ได้กลายเป็นวิถีชีวิตของวารสารศาสตร์สมัยใหม่ ผมเคยบอกกับนักศึกษาวารสารศาสตร์ของผมอย่างนั้นเสมอ ๆ แต่ตอนนี้ผมยอมรับแล้วว่า ผมให้ความสำคัญกับมันมากเกินไป จนให้ความสำคัญน้อยเกินไปกับการค้นหา อ่าน และวิเคราะห์ข้อมูลดิบ

ถ้าหนังสือพิมพ์นั้น เป็นร่างแรกของประวัติศาสตร์ อย่างที่เรานักหนังสือพิมพ์มักอ้างกัน เราก็ควรจะต้องทำงานให้ใกล้เคียงกับนักประวัติศาสตร์เสียหน่อย บรรดานักประวัติศาสตร์พยายามมองหาแหล่งข้อมูลชั้นต้น เพื่อที่จะสร้างความเข้าใจที่ดีขึ้นกับเหตุการณ์ในอดีต

สิ่งที่สำคัญมาก ๆ ของข้อมูลต่างๆ ในวิกิลีกส์นั้นคือ มันเป็นข้อมูลที่ทันสมัย มันทำให้นักหนังสือพิมพ์และสาธารณะเข้าใจชัดเจนขึ้น ว่าเกิดอะไรขึ้นกันแน่ในอัฟกานิสถาน ในแง่นี้ ข้อมูลเหล่านี้ที่ทุกคนเข้าไปอ่านได้ ช่วยมอบความเข้าใจที่มีค่ามหาศาลให้กับเรา

อย่างไรก็ตาม การโพสต์เอกสารขึ้นอินเทอร์เน็ตโดยตัวมันเองไม่ใช่การทำข่าว มันเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของกระบวนการข่าว มันยังต้องการการวิเคราะห์ วางบริบท และในบางกรณี การเซ็นเซอร์ที่จำเป็นเพื่อที่จะปกป้องปัจเจกบุคคลที่ถูกระบุในเอกสารดังกล่าว

ผมทราบว่า นักข่าวอาชีพไม่ได้เป็นคนเพียงกลุ่มเดียวที่สามารถทำงานนี้ได้ แต่พวกเขาส่วนใหญ่ มีทักษะที่จำเป็นต่าง ๆ ดังกล่าว และมีความรู้ที่จะทำให้พวกเขาทำงานดังกล่าวได้ดี การรายงานโดย เดอะการ์เดียน และ นิวยอร์กไทมส์ แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน

มันอาจจะไม่ได้นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงอะไรโดยทันที ไม่มีประธานาธิบดีต้องออกจากตำแหน่ง เหมือนกรณีวอเตอร์เกต แต่สิ่งที่ถูกทำให้ปรากฏจากเอกสาร คือการยืนยันสิ่งที่สื่อในสหราชอาณาจักรและสหรัฐอเมริกาสงสัยมาโดยตลอด เกี่ยวกับสถานการณ์ในอัฟกานิสถาน ว่ามันเลวร้ายและมีแต่จะแย่ลง ๆ นับตั้งแต่ปี 2004 มันตบหน้ารายงานประเมินอย่างเป็นทางการที่แสนสวยงาม

ข้อมูลดิบทั้งหมดดังกล่าวมานั้น เชื่อถือได้มากกว่า เพราะมันเป็นรายงานโดยทหารในสนามรบจริง ๆ ว่าพวกเขาพบเห็นและประสบอะไรบ้าง มันไม่มีการปั่นข่าว ตัวรายงานนั้นอาจไม่ได้เป็นวัตถุวิสัย – ซึ่งก็ไม่เคยมีอะไรที่เป็นเช่นนั้น – แต่รายงานเหล่านี้ก็ไม่ได้ถูกเขียนขึ้นเพื่อจะมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจทางการเมือง

ใช่ เราอาจพูดได้ว่า การที่วิกิลีกส์โพสต์ข้อมูลอ่อนไหวดังกล่าวในพื้นที่สาธารณะ ในตัวมันเองนั้นก็ไม่ได้เป็นวัตถุวิสัยอยู่แล้ว แต่ผมขอสนับสนุนสิ่งที่ จูเลียน อัสซานจ์ (Julian Assange) หัวหน้าบรรณาธิการของวิกิลีกส์ เรียกร้องต่อองค์กรข่าวต่าง ๆ ให้เปิดเผยข้อมูลดิบออกสู่สาธารณะให้มากขึ้น

เขาเชื่อว่าการกระทำดังกล่าว จะทำให้กิจกรรมของงานข่าวโปร่งใสมากขึ้น ในการสัมภาษณ์เมื่อไม่นานนี้ เขายืนกรานว่า “วารสารศาสตร์ควรจะเป็นเหมือนวิทยาศาสตร์มากขึ้น” และเสริมว่า: “มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ข้อเท็จจริงต่าง ๆ จะต้องถูกตรวจสอบยืนยันได้ ถ้านักหนังสือพิมพ์ต้องการที่จะให้วิชาชีพของพวกเขามีความน่าเชื่อถือไว้วางใจได้มากขึ้น พวกเขาจำเป็นต้องเดินไปในทิศทางนั้น เคารพคนอ่านให้มากขึ้น”

โดยธรรมชาติของตัวมันเอง การทำข่าวจากแหล่งข่าวบุคคล (source journalism) ย่อมถูกปิดบังไม่ให้สาธารณะได้เห็น การทำข่าวจากข้อมูลดิบ (data journalism) นั้นเปิดเผยมากกว่า โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลดิบนั้นถูกโพสต์ขึ้นอินเทอร์เน็ต เพราะในกรณีที่มีการวิเคราห์ข้อมูลชุดเดียวกันในแนวทางที่ต่างกัน ข้อมูลดิบเหล่านั้นมันอนุญาตให้สาธารณะตัดสินได้ว่าการวิเคราะห์อันไหนที่น่าเชื่อถือกว่า

เรานักหนังสือพิมพ์ ควรจะต้องดีใจที่มีเว็บไซต์อย่างวิกิลีกส์อยู่ นั่นเพราะไม่ว่าจะอย่างไรก็ตาม หน้าที่ที่สำคัญที่สุดของเราก็คือการเปิดเผยข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับประโยชน์สาธารณะ ที่คนที่มีความเชื่อเป็นอย่างอื่นต้องการจะเก็บมันเป็นความลับ

เว็บไซต์ดังกล่าวสมควรจะได้รับการสรรเสริญชื่นชมจากพวกเรา และมันจำเป็นจะต้องได้รับการปกป้องจากการคุกคามของพลังฝ่ายขวา ที่หาทางจะหลีกเลี่ยงจากการถูกเปิดโปง


เรียบเรียงจาก “We should be thankful for WikiLeaks” โดย Roy Greenslade (Twitter: @GreensladeR) ตีพิมพ์ในเว็บไซต์ CNN.com 30 ก.ค. 2553 (ลิงก์ต่าง ๆ ในเอกสารนี้แทรกโดยผู้แปล)

Roy Greenslade เป็นศาสตราจารย์ด้านวารสารศาสตร์ ที่มหาวิทยาลัยซิตี้ยูนิเวอร์ซิตี้ ลอนดอน เขาเขียนบล็อกรายวันเกี่ยวกับสื่อให้กับเว็บไซต์ The Guardian และเขียนคอลัมน์รายสัปดาห์ในหนังสือพิมพ์ London Evening Standard เขาเป็นนักวิจารณ์สื่อมา 18 ปี โดยก่อนหน้านั้นเขาเป็นบรรณาธิการของหนังสือพิมพ์ Daily Mirror ของสหราชอาณาจักร บรรณาธิการบริหารของ Sunday Times และผู้ช่วยบรรณาธิการของ The Sun

* ดาวน์โหลดบทความนี้ ในรูปแบบ PDF (Scribd)

ตีพิมพ์ครั้งแรก 2010.12.15 ที่ bact’ is a name

Written by bact'

April 11th, 2011 at 8:20 pm

เบื้องหลังการทำงานของทีมข้อมูล The Guardian

without comments

หนังสือพิมพ์ชื่อดังจากอังกฤษ The Guardian เป็นสำนักข่าวหนึ่งที่มีการนำเสนอข้อมูลได้อย่างน่าสนใจ (ติดตามได้จากบล็อกเรื่องวารสารศาสตร์ข้อมูลโดยเฉพาะ) และยังเผยแพร่ความรู้เกี่ยวกับการนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์อีกด้วย

และทีมข้อมูลของ The Guardian ก็ได้เขียนบล็อกเล่าเบื้องหลังว่า กว่าจะเขียนข่าวด้านข้อมูลแต่ละชิ้นนั้น มีกระบวนการอะไรเกิดขึ้นบ้าง

สไลด์แสดงกระบวนการของทีมข้อมูล The Guardian

ซึ่งกระบวนการทั้งหมดก็อาจจะสรุปคร่าว ๆ ได้ดังนี้

  • หาข้อมูลดิบ
  • ออกแบบการนำเสนอ เช่น ใช้ร่วมกับข้อมูลชุดใด ใช้การนำเสนอแบบใด
  • “ทำความสะอาด” ข้อมูล เช่น จัดระเบียบรูปแบบข้อความ แปลงหน่วยตัวเลข ฯลฯ
  • ทำการคำนวณสิ่งที่ต้องการแสดง
  • เลือกเครื่องมือในการแสดงผล

ผู้เขียนยังบอกอีกว่าจะพูดลงรายละเอียดต่อไป ก็ต้องคอยติดตามดูกัน

Written by admin

April 8th, 2011 at 12:27 am

Posted in practices

Tagged with ,

เจฟ แมคกี: วารสารศาสตร์ในยุคของข้อมูล (วีดิโอ)

with 2 comments

นักวารสารพยายามรับมือและจัดการกับภาวะสารสนเทศท่วมท้นที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ โดยยืมเอาเทคนิคการสร้างภาพข้อมูลมาจากนักวิทยาศาสตร์และศิลปินคอมพิวเตอร์ สำนักข่าวบางแห่งได้เริ่มปรับตัวกันแล้ว เพื่อเตรียมก้าวไปสู่อนาคตที่ข้อมูลจะกลายเป็นสื่อกลาง แต่เราจะใช้ข้อมูลเพื่อการสื่อสารได้อย่างไร ? การเล่าเรื่องแบบเดิม ๆ จะสามารถผสานเข้ากับการแสดงสารสนเทศที่ซับซ้อนและโต้ตอบเคลื่อนไหวได้อย่างไร ? วีดิโอ “วารสารศาสตร์ในยุคของข้อมูล” (Journalism in the Age of Data) โดย เจฟ แมคกี (Geoff McGhee) ซึ่งมีความยาว 8 ตอน (รวม 54 นาที) นี้ พยายามค้นหาคำตอบของคำถามเหล่านั้น

screenshot of Journalism in the Age of Data website

ประเด็นสำคัญของวีดิโอชุดนี้

  • ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลโดยฉับพลัน ทำให้เกิดความต้องการเครื่องมือที่จะใช้วิเคราะห์มัน (ตอน 1, 7)
  • นักวิจัยในสาขาการสร้างภาพ กำลังสร้างเครื่องมือสำหรับคนที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ (ตอน 1, 7)
  • นักวารสารกำลังหาวิธีปรับตัว เพื่อจัดการกับความท้าทายในการเล่าเรื่องด้วยข้อมูล (ตอน 2, 3)
  • ด้วยประสบการณ์ในการนำข้อมูลมาทำแผนผัง นักออกแบบกราฟิกสารสนเทศนั้นเหมาะสมมากที่จะนำการสร้างภาพข้อมูลมาสู่วารสารศาสตร์ แต่ก็มีการถกเถียงกันว่าการสร้างภาพข้อมูลนั้นมีประสิทธิผลแค่ไหนในการอธิบายแนวคิดต่าง ๆ (ตอน 4)
  • ในโลกของการสื่อสาร ข้อมูลนั้นจะกลายเป็นสื่อกลางในการแสดงออกส่วนบุคคลมากยิ่งขึ้น (ตอน 5)
  • ข้อมูลจะถูกส่งถึงในเวลาจริงมากขึ้นเรื่อย ๆ ท้าทายความสามารถของเราในการรับรู้ วิเคราะห์ และแสดงมัน (ตอน 5)
  • เทคโนโลยีต่าง ๆ เพื่อการสร้างภาพออนไลน์ กำลังอยู่ในระยะเปลี่ยนผ่าน แต่มันก็มีเครื่องมือใหม่ ๆ ที่กำลังออกมาเพื่อทำให้กระบวนการดังกล่าวง่ายขึ้น (ตอน 7)
  • การวิเคราะห์ข้อมูล มีความสำคัญไม่น้อยไปกว่าหรืออาจจะมากกว่าการแสดงมันออกเป็นภาพเสียอีก มันมีเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อช่วยกระบวนการนี้ (ตอน 6)

เจฟ แมคกี เป็นนักวารสารออนไลน์ที่เชี่ยวชาญด้านมัลติมีเดียและกราฟิกสารสนเทศ ในช่วงสิบปีที่ผ่านมา เขาทำงานที่ The New York Times (สหรัฐอเมริกา), ABCNews.com (สหรัฐอเมริกา), และ Le Monde Interactif (ฝรั่งเศส) ระหว่างปี 2009-2010 เขาได้รับทุน John S. Knight Journalism Fellowship เพื่อทำวิจัยที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ศึกษาการสร้างภาพข้อมูล (data visualization) วีดิโอชุดข้างต้นนี้ คือบทสรุปของสิ่งที่เขาได้ศึกษาในช่วงเวลาดังกล่าว

Written by bact'

April 7th, 2011 at 5:54 pm