3 августа 2020. В рамках "Дальневосточного МедиаСаммита-2020" (12+) советник генерального директора телеканала RT Тина Бережная провела мастер-класс "Фильтрация информационного контента: фактчекинг в условиях пандемии" (12+). Эксперт в сфере медиа рассказала, как самыми простыми методами проверять факты и как работать с разными онлайн-источниками при подготовке журналистских материалов.
В сфере медиа Тина Бережная работает 27 лет, из них — 15 лет на канале RT. Последние три года эксперт также возглавляет программу "Журналистика данных" в Высшей школе экономики.
— Как человек, помешанный на цифрах и данных, я хочу о них сегодня немного рассказать, – начала мастер-класс Тина Бережная. — Я тут задумывалась над тем, что грозит нашей профессии журналиста, поскольку мы живем в крайне алгоритмизированное время, и пришла к неким выводам, которые, разумеется, можно оспорить. С моей точки зрения, если человек не умеет работать с данными, которые находятся повсеместно, не знает цели, то, наверное, в журналистике ему делать нечего. Сейчас нужно учиться программировать — без этого никуда. Потому что теперь всю информацию приходится добывать самостоятельно из гораздо более сложных источников, чем просто разговор с нужными людьми в нужном месте, как это было раньше.
Большинство утечек информации происходит онлайн: с неизвестного адреса, номера телефона и т.д. Получая подобные сообщения, журналист задается вопросами: "А как с этим работать? Это поддельные документы, данные?"
Одна из важных тем, о которой мы сегодня поговорим — цифровая верификация. Верификация — это уточнение, то есть, ситуация, когда журналист пытается убедиться в том, что переданная ему информация — правда. Простыми словами: если ему говорят, что это — белое, то он должен доказать, что это — белое. Почему мы это делаем в цифре, понятно, – отметила Тина Бережная.
В качестве примера для верификации спикер взяла картинку распространившуюся в интернете.
Фейковое изображение. Фото: Vk.com
– Честно сказать, откуда взялась эта байка про Игумению, не знаю. Но у нормального человека, глядя на это изображение, возникает сомнение: а действительно ли оно? А вдруг это фотошоп?
Что вы, как журналист, в первую очередь, сделаете, чтобы это проверить? Конечно же, воспользуетесь поиском по картинке в Гугле или в Яндексе.
Я пыталась найти первоисточник этого фото, но оно так крепко "окопалось" в огромном количестве соцсетей, всевозможных сайтов, что, честно сказать, найти, "откуда руки растут" у меня даже времени не хватило. Но вот это как раз очень показательный пример того, что надо смотреть дальше первой страницы. Потому что даже если заглянуть в Википедию, которая не всегда достоверна, то мы не найдем внучку Суворова, рожденную в 1810 году. А родиться незаконно она не могла по одной простой причине — к этому времени великий Александр Васильевич был уже 10 лет как мертв. Элементарное сопоставление фактов работает, – отметила Тина.
Путь с неизвестными картинками у журналистов, по мнению эксперта, благодаря сервисам уже "натоптан", но как быть с видеозаписями? Тина Бережная поделилась кратким списком действий, с помощью которых можно провести собственное расследование, имея в багаже только видео.
Что делать?
– Отсмотреть видео покадрово;
– Внимательно слушать звук;
— Сделать скриншоты с событием и героями. Проверить по поисковикам;
– Найти исходное видео каждого значимого кадра;
– Сопоставить доказуемые факты с полученным видео;
– Не забывать про карты Гугл и Яндекс, на которых можно поискать местность;
– Главное – всегда относиться к таким заявлениям критически и перепроверять все самостоятельно.
— Всегда нужно проводить собственное расследование, доказывать какие-то факты. Целиком на расследование, проведенное даже крупными СМИ, опираться не стоит. Его делали другие люди, со своими взглядами на мир. Этическая составляющая этой проверки также важна, как и фактологическая, – подчеркнула Тина Бережная.
Завершающей темой мастер-класса от советника генерального директора телеканала RT стал фактчекинг данных. Перед тем, как перейти к глубокому разбору блока, спикер напомнила, что у журналиста данные и факты – это не одно и то же.
— Данные не беспристрастны, их собирал человек с определенными целями. Поэтому просто взять их, обработать и визуализировать — совершенно точно недостаточно. Должны быть фактчекинг и, знаете, такая хорошая журналистская въедливость. Данные могут описывать какие-то определенные реалии, но они не являются фактической базой. До тех пор, пока мы не поняли, кто, как и зачем собрал эти данные. Только после того, как мы все это узнаем и сопоставим, мы увидим самое главное — как это работает в мире. Вот тогда это и станет фактом. Собственно, в этом и заключается наша журналистская работа – контекстуализировать.
Данные у нас теперь везде открытые. Их публикуют ведомства, НКО и т.д. Сведения могут быть предвзятыми, в них может быть заложено сколько угодно чужого мировоззрения.
К примеру, одно дело — точка зрения компании, которая требует, чтобы нефтяники убрали за собой мусор. Другое дело — точка зрения нефтяной компании, которая говорит, что экологи мешают экономике страны развиваться. Данные могут быть одни и те же, а считываться по-разному, – отметила Тина Бережная.
Какая таится засада?
– В данных может быть сколько угодно обычной бытовой предвзятости;
– Данные могут быть подделкой;
– Данные могут быть неполными, но мы об этом может быть неизвестно;
– Данные могут измерять совсем не то;
– Данные могут называться одинаково, но содержать совершенно разные сведения;
– Данные могут быть удивительно бесполезными.
Каждый пункт спикер решила прокомментировать подробнее.
— Предвзятость. Приведу пример: условно у нас есть данные опроса в некотором городе. В этом опросе 75% ответа дали мужчины, а 25% – женщины. В то время, как мы знаем, что в городе живут 51% женщин и 49% мужчин. Как сделать так, чтобы наши данные отражали реальную картину происходящего?
Посмотрите на любые экономические действия. Если мы будем опрашивать только работодателей, это будет одна картина предвзятости. Если мы будем опрашивать только наемных работников — другая. Равномерное распределение пропорционально тому, как все существует на самом деле.
Поддельные данные. У таких данных обычно неясный источник. Часто причем из "сливов" с одноразовых адресов. То есть, без методологии сбора, без паспортных данных и владельца. К тому же еще и нельзя никак связаться с людьми, которые эти данные отправляют, так как почтовый ящик отправителя временный. И случается следующее: данные однозначно ни опровергнуть, ни доказать, зато, при анализе все так сразу складывается, рисуется однозначная картинка. Вот именно это и заставляет напрячься.
Если же "слив" приходит из какого-то сверхзащищенного почтового ящика, который стоит безумных денег, но человек может отвечать на вопросы по сети и предоставляет какие-то дополнительные сведения, тогда с этими данными уже можно работать.
Неполные данные. Это тот случай, когда часть предоставленных данных удалена. Например, какой-нибудь не сильно умный, но очень добропорядочный человек решил раскрыть данные какого-то ведомства. Но при этом подумал: "Если я опубликую эти сведения, то моему начальнику будет плохо, поэтому я его оттуда удалю". А поскольку текст много раз сохранен, метаданные убиты, то и отследить, что там какие-то изменения произошли, мы уже не сможем.
Что измеряют данные? Точно ли данные измеряют заявленную ценность? Точно ли есть достаточная выборка? В работе всегда должны присутствовать эти вопросы. Например, вот есть десяток школ города, и есть статистика самая разная, которая о них собирается. Какой показатель будет показывать успешность учебного заведения? В каких-то системах это может быть показатель сдачи ЕГЭ, а у кого-то это будет количество студентов, которые поступают в вузы с высоким рейтингом по стране. "Нельзя мерить длину в литрах" – простая вещь.
Данные те же, но другие. Набор данных может собираться одним и тем же ведомством и называться одинаково, но содержать при этом совершенно разные данные. Например, с февраля по июнь 2020 года Китай 7 раз сменил методику подсчета больных и умерших от коронавируса. При этом это всегда подается как один и тот же набор статистических данных по Китаю. Но каждый раз методология разная!
Так очень часто происходит в ведомствах. Поэтому всегда вместе с набором данных надо просить их паспорт. Как собирались данные? Кто владелец? К кому обращаться с вопросами по методике? Это те вещи, которые нужно отслеживать. К сожалению, многие не смотрят.
Бесполезные данные. Даже очень большие наборы данных могут содержать 0 полезной информации. Кроме того, этически бракованные данные брать в работу тоже не стоит, надо всегда находить то, что их дополнит, – рассказала советник генерального директора телеканала RT Тина Бережная.
Отметим, что организаторами "Дальневосточного МедиаСаммита-2020" выступают Фонд информационной поддержки социально-экономического развития Дальнего Востока, правительство Приморского края, Союз журналистов России, Приморское региональное отделение Союза журналистов России и Дальневосточный федеральный университет. Генеральный партнер форума — РусГидро.