Due o tre cose che ho imparato alla #djs13

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Per chi come me ha sempre pensato a Excel come a un programma privo di qualsiasi fascino, ritrovarsi a poche ore dall'inizio della Data Journalism School IV 2013 a giocare soddisfatto con i fogli di calcolo incrociando numeri e tirando fuori statistiche è stata un'esperienza piuttosto rivelatrice. Nell'era digitale, con una facilità di mezzi a disposizione mai così ampia prima, non ci sono più scuse valide perché un giornalista non si dedichi d'impegno alla ricerca, all’analisi e alla rappresentazione coerente ed efficace dei dati.

Questo non significa che il data journalism sia destinato a nerd, geek e smanettoni. Al contrario, come è stato spesso ribadito durante le varie lezioni, l'elaborazione dati è solo il primo passo per costruire un'informazione di precisione e di qualità. Non siamo davanti alla panacea dei mali del giornalismo, e i pregi di un "approccio data" sono tanti quanti i problemi che può creare. Se un'analisi forte e un valido storytelling rimangono i pilastri di qualsiasi buona narrazione, la sfida del data journalism sta proprio nel superare i tanti ostacoli del processo di raccolta, studio e visualizzazione dei dati e nel rendere i numeri, la statistica e la rappresentazione grafica funzionali alla costruzione della storia.

Quello che bisogna sforzarsi di fare è non indulgere negli errori più facili di questo approccio, come l'utilizzo di diagrammi e grafici esteticamente accattivanti ma che finiscono per stravolgere le informazioni e distrarre il lettore (chartjunk) o come la scrittura di pezzi che presentano grandi raccolte di numeri nella speranza di spiegare nel dettaglio un fenomeno ma che finiscono per saturare e confondere l'informazione (data dump).

Un giornalista deve oggi sapersi muovere tra open data, dati filtrati e set di dati non disponibili. Le lezioni della scuola forniscono un ampio spettro di strumenti, concettuali e pratici, con cui iniziare a lavorare in questa direzione. Si impara così a orientarsi tra le varie statistiche, a capire in che modo pulire i dati, a evitare di cadere nei trabocchetti matematici delle correlazioni spurie. Ma anche a conoscere le basi del diritto di accesso alle informazioni e sapere per esempio come utilizzare fonti diverse in assenza di un set di dati completo.

Durante il workshop dell’ultimo pomeriggio c'è stato un momento in cui, mentre cercavo di costruire una mappa interattiva lavorando su un programma che non avevo mai aperto prima, lo schermo del mio computer è stato invaso da incomprensibili righe di codice seguite da un allarmante messaggio d'errore. In quell’istante, in una strana mistura di euforia e stanchezza che credo possa riassumere bene la tre giorni della scuola, la soddisfazione di chi sta mettendo davvero le mani in pasta è stata più forte dello sconforto di aver sbagliato qualcosa e di dover ricominciare da capo.

 

Matteo De Giuli è stato un partecipante alla DJS di Fondazione <ahref e Istat

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