Récolte, filtrage, explicitation des données : l’avènement de l’open data, ou la libération des données publiques, a permis au data journalisme d’émerger. En quoi consiste cette spécialité et comment s’y former pour maîtriser à son tour le data journalisme ?
Data journalisme : le concept
Le journalisme de données est en réalité aussi ancien que l’existence de la collecte et du traitement des données. Dans l’histoire, on trouve de nombreux exemples de journalistes ayant dressé des cartes pandémiques, publié des données à propos de la mortalité, des actes discriminatoires, etc. Ce qui différencie le journalisme de données du data journalisme contemporain, c’est le recours à l’outil numérique et la source des données traitées, puisqu’on parle aujourd’hui du Big Data.
Les data journalistes sont en charge de l’exploration des informations et des données statistiques issues du Big Data. Leur but est de les rendre accessibles au plus grand nombre en tirant de ces informations des articles, des vidéos, des dossiers ou des reportages.
En somme, le data journalisme est une nouvelle manière de relater les faits. Le journaliste peut se livrer à une véritable analyse des chiffres en vue de représenter différemment l’information : design 3D, infographies, etc. Ses angles d’approche pour un même thème sont donc décuplés et il en va de même des potentiels sujets à traiter, dont le nombre est lié à l’ampleur du Big Data.
Data journalisme et traitement des données
Le data journalisme est né suite à l’exploitation grandissante des nouvelles technologies et à l’ouverture des données publiques : résultats d’élections, archivage numérique des journaux, etc. À l’inverse de l’infographie, le data journalisme vise à présenter les données, mais aussi à les expliquer dans une visée quasi-pédagogique et de respect de la vérité vis-à-vis du public.
Le champ d’application du data journalisme semble infini : documents confidentiels, résultats d’élections, statistiques sur la croissance économique, etc. Les plus grandes rédactions s’y mettent, à l’instar du New York Times, qui propose à ses lecteurs l’accès gratuit à sa data base (data.nytimes.com). Il est possible d’y trouver par ordre alphabétique tous les noms, mots, marques qui apparaissent dans les écrits du journal et qui ont été archivés.
En France, Le Monde et Le Parisien utilisent les mêmes techniques. Le Monde propose une rubrique spécifique : les Décodeurs, pour le fact checking, Libération lance la rubrique Six Plus et Paris Match, Data Match.
Le data journalisme se fonde en majeure partie sur la libre disponibilité des données. Cette bibliothèque libre d’accès a déjà permis de lever le voile sur des scandales dans de nombreux pays, dont la célèbre affaire des notes de frais des membres du parlement britannique.
Outils et pratique du data journalisme
Pour analyser les données issues du Big Data, le spécialiste en data journalisme doit apprendre à collaborer avec des corps de métiers jusqu’alors inédits dans la profession : programmateurs, développeurs, Data Scientists, etc. En effet, il doit utiliser de puissants outils open source et être à l’aise avec la mise en réseau, le codage ou la structure informatique des applications.
Naturellement, pour travailler dans le data journalisme, il faut soi-même maîtriser les bases des grands langages de programmation (Python ou C+ par exemple). Cette connaissance permet d’automatiser la collecte de données ou d’utiliser les meilleurs algorithmes d’automatisation du secteur.
Les professionnels doivent être en mesure de produire leurs supports de manière totalement autonome. Ils savent produire des infographies, des vidéos ou des productions numériques visuelles qui intègrent les données et les mettent en lumière de manière ludique et cohérente.
Méthodologie du data journalisme
En vue de proposer une modélisation attractive d’une information viable et vérifiée, le data journaliste travaille selon une méthodologie professionnelle propre au secteur. L’étape préalable à tout travail en data journalisme consiste à sélectionner son sujet d’enquête. La thématique doit être accessible à tout public et se prêter à une modélisation visuelle.
Le data journaliste commence par collecter un maximum de données à propos d’un fait d’actualité précis, d’une personnalité ou d’une thématique. Fastidieuse et chronophage, cette étape peut être basée sur le recours aux nouvelles technologies et plus précisément aux logiciels d’automatisation.
Ces outils peuvent aussi s’avérer très utiles lors de la deuxième phase de travail du data journalisme : le traitement des données. Il s’agit d’analyser l’ensemble des données extraites du Big Data. En raison du volume colossal de données existantes actuellement, le recours à l’informatique est même devenu indispensable. Au sein de cette deuxième étape, le professionnel va :
– Compiler les données brutes.
– Supprimer les erreurs.
– Vérifier la fiabilité de la source, recontextualiser l’information.
– Combiner les données et contrôler de nouveau leur authenticité, leur fond et leur angle d’attaque.
Enfin, le professionnel du data journalisme va publier ses résultats. La publication comprend la mise en forme de son travail analytique. Elle vise à donner un aspect attractif aux données brutes et abstraites en vue d’établir une relation de confiance avec les lecteurs et de stimuler son auditoire.
Le data journaliste peut alors décider de traduire ses données en histogramme, en courbe, en tableau, etc. Le choix de la forme finale de son travail va dépendre de son public cible. L’expert en data journalisme doit donc bien connaître son lectorat afin de choisir le bon format de publication. Il peut alors diffuser ses productions sur les réseaux sociaux, son propre blog ou la rédaction en ligne de son journal.
Pour être Data Journaliste, il faut par conséquent savoir où chercher sur le Web et comment utiliser l’informatique. Le professionnel doit également maîtriser les outils numériques de l’infographie, savoir proposer des maquettes 3D ou encore monter des vidéos.
Les étudiants du parcours Journalisme de l’ISFJ bénéficient du très haut niveau académique de l’établissement ainsi que d’un rythme d’apprentissage en alternance. Ils découvrent puis maîtrisent par la pratique le data journalisme et peuvent en faire leur spécialité à l’issue de leurs études.
Data journalisme est aujourd’hui pleinement reconnu. Par exemple, certaines publications ont reçu des prix comme le GEN Data JounalismAward ou l’EuropeanPress Price.