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データ活用最前線
~海外データジャーナリズムの現場から
        ~
     2012年1月22日
      JCEJ 赤倉優蔵
2012年12月16日


               池上彰氏、
            選挙特番に変革をもたらす
                 #池上無双



             一方そのころ、アメリカでは…

2013/1/22                     2
2012年11月6日



             ネイト・シルバー氏、
            選挙報道に変革をもたらす




2013/1/22                  3
全米が震撼した
• ネイト・シルバー
      – 統計学の専門化。 NYタイムズの政治ブログ
        「FiveThirtyEight.com」の創始者。Times紙が選ぶ
        影響力のある100人の一人。ニューヨーカー。
• 全選挙区の勝敗を的中させる
• 驚異のアクセス数をたたき出す
      – 大統領選直前、90%の確率でオバマ氏の勝利を予
        測していたネイトシルバー氏のブログに対するア
        クセスは、NYタイムズ政治ジャンルの約71%、NY
        タイムズ全体の約20%を占めた。

2013/1/22                                     4
「ネイト・シルバーは魔法使い
           か?」
            http://isnatesilverawitch.com/




 over 35,000 LIKEs / over 5,000 Tweets
                    「0」はてブ



2013/1/22                                    5
「ソーシャル」から「データ」へ
• 2008
      – オバマ氏、ソーシャルメディアのスペシャリスト
        を投入。
      – オバマ氏、クラウドファンディングで過去最高額
        の選挙資金を獲得、勝利。
• 2012
      – 両陣営ともにソーシャルメディアに加えて、デー
        タ分析のスペシャリストを投入。
      – オバマ氏、ビッグデータを巧みに活用し、勝利。
      – 報道各社はデータジャーナリズムを展開、ネイ
        ト・シルバー氏が話題を独占。
2013/1/22                    6
評論家による
            政治的背景や願望に基づく
                コメント
                   ではなく
   データジャーナリストによる
  ファクト(=データ)に基づく
  情報、ニュースが求められている
              by Kelly McBride, Poynter
2013/1/22                                 7
<大統領選報道の取り組み>




2013/1/22                   8
59.3%    53.6%


2013/1/22           9
ユーザの巻き込み方が、違う




2013/1/22                   10
NYタイムズの取り組み①




 over 35,000 LIKEs / over 6,500 Tweets



2013/1/22                            11
NYタイムズの取り組み②




  over 14,000 LIKEs / over 2,400 Tweets



2013/1/22                                 12
WNYCの取り組み




      over 1,300 LIKEs / over 690 Tweets



2013/1/22                                  13
NBC NEWSの取り組み




            128 LIKEs / 13 Tweets
              over 1400 Photos


2013/1/22                           14
データジャーナリズム


2013/1/22   15
ニュースの発見から提供に至るまでの
    全てのプロセスで
  データを有効に活用する手段



2013/1/22       16
Data Journalism Handbook


             データジャーナリズムの現場

             データジャーナリズムの事例

            データジャーナリズムのノウハウ



2013/1/22                              17
なぜ「データ」ジャーナリズムな
        のか
• 様々な事象がデータで表現・公開されるように
  なった
      – 公共データ、調査データ、ソーシャルメディア、
        サービスログ、センサーログ…etc
• 多くの人がデータで表現された情報を利用する
  ようになった
      – PC、携帯、スマートフォン、タブレット端末、テレ
        ビ…etc


            データが偏在するようになった
2013/1/22                          18
データジャーナリズムとは?


             データジャーナリズムは
                環境の変化に
            ジャーナリズムが適応する手段



               避けては通れない!!
2013/1/22                    19
ジャーナリストの役割も変化

                 <Before>
            いま起きていることを伝える

          <After>
       いま起きていることに
    どのような意味があるのかを伝える


2013/1/22                   20
「有効な」有権者数は?

            比較項目    日本              アメリカ

有権者数               103,959,866 人   240,926,957 人

投票者数                61,669,473 人   130,234,600 人

投票率                       59.3 %          53.6 %

相対的貧困率 (2010年)             16 %           23.1 %

有権者数に占める非相対的貧困者数    約 8733 万人      約 1億3023万人

非相対的貧困者数の投票率           約 70.6 %        約 70.2 %


2013/1/22                                    21
生活者にとって、
GDPの数値にどのような意味がある?




2013/1/22        22
全てのジャーナリストは、
      「データ」ジャーナリストだ。

            by Simon Rogers, Guardian


2013/1/22                               23
データジャーナリズムのポイント
         ①


            教育カリキュラムはない
              実践あるのみ




2013/1/22                 24
データジャーナリズムアワード
            (DJA)
• 世界各地で実施されているデータジャー
  ナリズム・プロジェクトから優秀なプロ
  ジェクトを決めるデータジャーナリズム
  の祭典
• CNNやBBC、ル・モンドなど世界各地の報
  道機関に所属する上級編集者らで構成さ
  れたグローバルな編集者ネットワーク
  「Global Editors Network(GEN)」が主催
• Googleがスポンサー
2013/1/22                            25
DJAの目的

• 優れた取り組みにスポットを当て、デー
  タジャーナリズムのレベル向上に貢献す
  る
• ジャーナリストを刺激する
• 編集者やメディアの経営者にデータ
  ジャーナリズムの価値を知ってもらう
• ジャーナリスト、開発者、デザイナーな
  ど、データジャーナリズムに関わる人た
  ちの連携を促進する
2013/1/22              26
DJAの種類
 データ駆動調査報道部門
      – “Data-driven investigative journalism: using data to uncover facts”
      – 「データに隠された事実の発見・表現の手法」を評価
 データ・ストーリーテリング部門
      – “Data storytelling (text, visualization, etc.)”
      – 「データを活用した表現の手法」を評価
 データ駆動アプリケーション部門
      – “Data-driven applications (mobile or web): serving data to your public”
      – 「ユーザインタラクションの手法」を評価
 データジャーナリズム支援部門
      – “Data journalism website or section”
      – 「データジャーナリズムへの貢献度」を評価
      – 2013から追加


2013/1/22                                                                     27
DJA2012

• 第1回開催にも関わらず、アメリカ、イ
  ギリス、フランス、ドイツ、ロシア、メ
  キシコ、フィリピン、ケニヤ、ウガンダ
  など世界各国の報道機関や、フリーラン
  スのジャーナリストから300を超えるプロ
  ジェクトが集結
• 日本からは参加なし


2013/1/22                28
ワシントン州のメタドン薬害禍
                   -概要-

• 英題“Methadone and the Politics of Pain”
• 米シアトルタイムスのスクープ
• ワシントン州が医療費を節減するため安
  価な一方で副作用の強い合成鎮痛剤「メ
  タドン」を多用、貧困地域を中心に8年間
  で2000人以上が亡くなっていた事実を掘
  り起こし、最終的には政治を動かした
• 2012年のピューリッツアー賞も受賞

2013/1/22                                  29
ワシントン州のメタドン薬害禍
            -経緯-

• 2010年末、医療関係者から「メタドンの
  副作用で死亡するケースが多い」とのタ
  レこみ (端緒・テーマ設定)
• 公共機関が公開している複数のデータ
  セット及び文書の調査を開始 (データ収集・分
    析)
• 調査結果を元に100人以上の関係者へイン
  タビューを実施 (裏取り)
• 調査結果を公開 (発表)
2013/1/22                30
評価のポイント

• 単にデータを可視化しただけの独りよが
  りのプロジェクトはNG
• 「ユーザにとって分かり易いか」「ユー
  ザが洞察を得る手助けとなったか」な
  ど、ユーザ目線が大きなポイント



       2013では「ユーザ投票」が追加される
2013/1/22                    31
データジャーナリズムのポイント
         ②



            ユーザを巻き込め!




2013/1/22               32
3傑 (≒テクノロジー企業)
• Datablog, Guardian
      – 記事やアプリで利用したデータを公開
      – 利用者による独自の解釈、分析結果、アプリを募る
• ProPublica
      – データを活用した様々なデータ解析アプリを公開
      – 利用者にデータ解析アプリを活用したニュースを募
        る(ニュースを発見してもらう。メディアも参加)
• Huffington Post
      – 利益の源泉は「コメントがつくオリジナル記事」。
        ブログ記事はほとんど利益になっていない (by Nate
        Silver)
      – 1万件以上のコメントを得るオリジナル記事もある
2013/1/22                              33
データは、利益の源泉ともなりうる




2013/1/22      34
データジャーナリズムアワード2013
     挑戦者募集中




2013/1/22        35
Source
• Books
      – Data Journalism Handbook
      – Facts are Sacred: The Power Of Data, Simon Rogers
      – The Signal and The Noise, Nate Silver
• Web Sites
      – Nieman Journalism Lab
      – Knight Foundation




2013/1/22                                                   36
データジャーナリズムのポイント
         ③

                それは、
              「誰にとって」
            「どのような意味のある」
               ニュースか?



2013/1/22                  37

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  • 3. 2012年11月6日 ネイト・シルバー氏、 選挙報道に変革をもたらす 2013/1/22 3
  • 4. 全米が震撼した • ネイト・シルバー – 統計学の専門化。 NYタイムズの政治ブログ 「FiveThirtyEight.com」の創始者。Times紙が選ぶ 影響力のある100人の一人。ニューヨーカー。 • 全選挙区の勝敗を的中させる • 驚異のアクセス数をたたき出す – 大統領選直前、90%の確率でオバマ氏の勝利を予 測していたネイトシルバー氏のブログに対するア クセスは、NYタイムズ政治ジャンルの約71%、NY タイムズ全体の約20%を占めた。 2013/1/22 4
  • 5. 「ネイト・シルバーは魔法使い か?」 http://isnatesilverawitch.com/ over 35,000 LIKEs / over 5,000 Tweets 「0」はてブ 2013/1/22 5
  • 6. 「ソーシャル」から「データ」へ • 2008 – オバマ氏、ソーシャルメディアのスペシャリスト を投入。 – オバマ氏、クラウドファンディングで過去最高額 の選挙資金を獲得、勝利。 • 2012 – 両陣営ともにソーシャルメディアに加えて、デー タ分析のスペシャリストを投入。 – オバマ氏、ビッグデータを巧みに活用し、勝利。 – 報道各社はデータジャーナリズムを展開、ネイ ト・シルバー氏が話題を独占。 2013/1/22 6
  • 7. 評論家による 政治的背景や願望に基づく コメント ではなく データジャーナリストによる ファクト(=データ)に基づく 情報、ニュースが求められている by Kelly McBride, Poynter 2013/1/22 7
  • 9. 59.3% 53.6% 2013/1/22 9
  • 11. NYタイムズの取り組み① over 35,000 LIKEs / over 6,500 Tweets 2013/1/22 11
  • 12. NYタイムズの取り組み② over 14,000 LIKEs / over 2,400 Tweets 2013/1/22 12
  • 13. WNYCの取り組み over 1,300 LIKEs / over 690 Tweets 2013/1/22 13
  • 14. NBC NEWSの取り組み 128 LIKEs / 13 Tweets over 1400 Photos 2013/1/22 14
  • 16. ニュースの発見から提供に至るまでの 全てのプロセスで データを有効に活用する手段 2013/1/22 16
  • 17. Data Journalism Handbook データジャーナリズムの現場 データジャーナリズムの事例 データジャーナリズムのノウハウ 2013/1/22 17
  • 18. なぜ「データ」ジャーナリズムな のか • 様々な事象がデータで表現・公開されるように なった – 公共データ、調査データ、ソーシャルメディア、 サービスログ、センサーログ…etc • 多くの人がデータで表現された情報を利用する ようになった – PC、携帯、スマートフォン、タブレット端末、テレ ビ…etc データが偏在するようになった 2013/1/22 18
  • 19. データジャーナリズムとは? データジャーナリズムは 環境の変化に ジャーナリズムが適応する手段 避けては通れない!! 2013/1/22 19
  • 20. ジャーナリストの役割も変化 <Before> いま起きていることを伝える <After> いま起きていることに どのような意味があるのかを伝える 2013/1/22 20
  • 21. 「有効な」有権者数は? 比較項目 日本 アメリカ 有権者数 103,959,866 人 240,926,957 人 投票者数 61,669,473 人 130,234,600 人 投票率 59.3 % 53.6 % 相対的貧困率 (2010年) 16 % 23.1 % 有権者数に占める非相対的貧困者数 約 8733 万人 約 1億3023万人 非相対的貧困者数の投票率 約 70.6 % 約 70.2 % 2013/1/22 21
  • 23. 全てのジャーナリストは、 「データ」ジャーナリストだ。 by Simon Rogers, Guardian 2013/1/22 23
  • 24. データジャーナリズムのポイント ① 教育カリキュラムはない 実践あるのみ 2013/1/22 24
  • 25. データジャーナリズムアワード (DJA) • 世界各地で実施されているデータジャー ナリズム・プロジェクトから優秀なプロ ジェクトを決めるデータジャーナリズム の祭典 • CNNやBBC、ル・モンドなど世界各地の報 道機関に所属する上級編集者らで構成さ れたグローバルな編集者ネットワーク 「Global Editors Network(GEN)」が主催 • Googleがスポンサー 2013/1/22 25
  • 26. DJAの目的 • 優れた取り組みにスポットを当て、デー タジャーナリズムのレベル向上に貢献す る • ジャーナリストを刺激する • 編集者やメディアの経営者にデータ ジャーナリズムの価値を知ってもらう • ジャーナリスト、開発者、デザイナーな ど、データジャーナリズムに関わる人た ちの連携を促進する 2013/1/22 26
  • 27. DJAの種類  データ駆動調査報道部門 – “Data-driven investigative journalism: using data to uncover facts” – 「データに隠された事実の発見・表現の手法」を評価  データ・ストーリーテリング部門 – “Data storytelling (text, visualization, etc.)” – 「データを活用した表現の手法」を評価  データ駆動アプリケーション部門 – “Data-driven applications (mobile or web): serving data to your public” – 「ユーザインタラクションの手法」を評価  データジャーナリズム支援部門 – “Data journalism website or section” – 「データジャーナリズムへの貢献度」を評価 – 2013から追加 2013/1/22 27
  • 28. DJA2012 • 第1回開催にも関わらず、アメリカ、イ ギリス、フランス、ドイツ、ロシア、メ キシコ、フィリピン、ケニヤ、ウガンダ など世界各国の報道機関や、フリーラン スのジャーナリストから300を超えるプロ ジェクトが集結 • 日本からは参加なし 2013/1/22 28
  • 29. ワシントン州のメタドン薬害禍 -概要- • 英題“Methadone and the Politics of Pain” • 米シアトルタイムスのスクープ • ワシントン州が医療費を節減するため安 価な一方で副作用の強い合成鎮痛剤「メ タドン」を多用、貧困地域を中心に8年間 で2000人以上が亡くなっていた事実を掘 り起こし、最終的には政治を動かした • 2012年のピューリッツアー賞も受賞 2013/1/22 29
  • 30. ワシントン州のメタドン薬害禍 -経緯- • 2010年末、医療関係者から「メタドンの 副作用で死亡するケースが多い」とのタ レこみ (端緒・テーマ設定) • 公共機関が公開している複数のデータ セット及び文書の調査を開始 (データ収集・分 析) • 調査結果を元に100人以上の関係者へイン タビューを実施 (裏取り) • 調査結果を公開 (発表) 2013/1/22 30
  • 31. 評価のポイント • 単にデータを可視化しただけの独りよが りのプロジェクトはNG • 「ユーザにとって分かり易いか」「ユー ザが洞察を得る手助けとなったか」な ど、ユーザ目線が大きなポイント 2013では「ユーザ投票」が追加される 2013/1/22 31
  • 32. データジャーナリズムのポイント ② ユーザを巻き込め! 2013/1/22 32
  • 33. 3傑 (≒テクノロジー企業) • Datablog, Guardian – 記事やアプリで利用したデータを公開 – 利用者による独自の解釈、分析結果、アプリを募る • ProPublica – データを活用した様々なデータ解析アプリを公開 – 利用者にデータ解析アプリを活用したニュースを募 る(ニュースを発見してもらう。メディアも参加) • Huffington Post – 利益の源泉は「コメントがつくオリジナル記事」。 ブログ記事はほとんど利益になっていない (by Nate Silver) – 1万件以上のコメントを得るオリジナル記事もある 2013/1/22 33
  • 35. データジャーナリズムアワード2013 挑戦者募集中 2013/1/22 35
  • 36. Source • Books – Data Journalism Handbook – Facts are Sacred: The Power Of Data, Simon Rogers – The Signal and The Noise, Nate Silver • Web Sites – Nieman Journalism Lab – Knight Foundation 2013/1/22 36
  • 37. データジャーナリズムのポイント ③ それは、 「誰にとって」 「どのような意味のある」 ニュースか? 2013/1/22 37