Le datajournalisme devient incontournable

Le datajournalisme, une discipline ancienne dans un contexte neuf. Mais qui prend beaucoup d’ampleur que ce soit pour les dossiers internationaux comme les Panama Papers, LuxLeaks mais aussi au niveau local.

Qu’est-ce que le datajournalisme ? Je pourrais simplement répondre que c’est du journalisme de données. Mais cela ne nous avancerait pas beaucoup. Paul Bradshaw, de la Birmingham City University, l’explique très bien et très simplement dans son guide du datajournalisme.

« Les mots « données » et « journalisme » sont tous deux des mots à sens multiples. Certaines personnes voient les « données » comme un paquet de nombres, le plus souvent regroupés sur une feuille de calcul. Il y a 20 ans, c’était à peu près le seul genre de données auquel les journalistes avaient affaire. Mais nous vivons aujourd’hui dans un monde numérique, un monde dans lequel pratiquement tout peut être (et est de fait) décrit par des chiffres. Votre expérience professionnelle, 300.000 documents confidentiels, votre cercle d’amis, tout peut être décrit avec simplement deux chiffres : des zéros et des uns. Les photos, les vidéos et les sons sont tous décrits avec ces deux mêmes chiffres. Les meurtres, la maladie, les résultats électoraux, la corruption et le mensonge : des uns et des zéros. Qu’est-ce qui distingue le datajournalisme du journalisme traditionnel ? C’est peut-être les nouvelles possibilités qui s’ouvrent quand on combine un instinct journalistique traditionnel avec l’énorme quantité et diversité d’informations numériques aujourd’hui disponibles.

Et ces possibilités peuvent survenir à chaque étape du processus journalistique : en utilisant par exemple un langage de programmation pour automatiser le processus de collecte et de recoupement d’informations provenant des instances locales, de la police et d’autres sources civiles, comme l’a fait Adrian Holovaty avec Chicago Crime puis EveryBlock.

datajournalisme

Ou en se servant d’un logiciel pour établir des liens entre des centaines de milliers de documents, comme l’a fait le The Telegraph avec les notes de frais des députés britanniques. Le datajournalisme peut permettre de raconter une histoire complexe avec des graphiques clairs. Citons par exemple les discours spectaculaires de Hans Rosling sur la visualisation de la pauvreté mondiale avec Gapminder, visionnés par des millions de personnes à travers le monde. Ou encore le travail de David McCandless (_Information is Beautiful_) sur la condensation de gros nombres – la contextualisation des dépenses publiques ou l’analyse de la pollution générée et évitée par l’éruption du volcan islandais –, qui démontre l’importance d’un design clair.

Il peut également aider à expliciter l’impact d’une histoire sur chaque individu, comme le font maintenant régulièrement la BBC et The Financial Times avec leurs budgets interactifs (qui permettent de voir comment le budget vous affecte personnellement). Et il permet également d’ouvrir le processus de collecte d’informations lui-même, comme le fait si bien The Guardian en partageant des données, des éléments de contexte et des questions sur son Datablog.

Les données peuvent être la source du datajournalisme, elles peuvent être l’outil qui permet de raconter l’histoire – ou elles peuvent être les deux. Comme n’importe quelle source, elles doivent être traitées avec scepticisme ; et comme n’importe quel outil, nous devons prendre conscience de leurs limites et de leur influence sur la forme des histoires qu’elles nous permettent de créer. »

Avant Internet

« Après le journalisme de données, il n’est pas né avec Internet, du journalisme de données il y en avait dans les années 1950 avec des méthodes plus traditionnelles », explique Julien Goetz, un des créateurs de l’émission DataGueule.

Pour autant, il considère que c’est plutôt à partir de 1967 qu’on peut situer les premières analyses de données dans le journalisme. C’est en effet à cette date que Phillipe Meyer, journaliste au Knight Newspapers, a mené une enquête sur les émeutes raciales de Detroit afin de déterminer qui était les émeutiers (niveau scolaire et économique…). Pour ce faire, lui et son équipe ont rédigé un questionnaire qui a été passé à 437 résidents noirs de Détroit puis analysé afin de dégager les faits saillants. Cette enquête a eu un important retentissement puisqu’il a contrecarré les théories de l’époque sur les émeutiers noirs et notamment le fait qu’ils appartenaient à l’échelle la plus basse de la société, qu’ils n’avaient aucune éducation et peu d’argent. Suite à cette enquête, Phillipe Meyer a reçu le prix Pullitzer et a surtout publié un livre intitulé Precision Journalism: A Reporter’s Introduction to Social Science Methods, qui pose les bases de du datajournalisme : inspiration des sciences sociales, utilisation d’outils de traitement et d’analyse de données notamment.

Pourquoi le datajournalisme est-il important ?

Quelques-uns des principaux praticiens et des défenseurs du datajournalisme expliquent pourquoi ils pensent que le datajournalisme était un développement important.

Selon Philip Meyer, professeur émérite de l’université de Caroline du Nord à Chapel Hill, quand les informations étaient rares, l’essentiel de nos efforts se portait sur la recherche et la collecte. « Maintenant qu’elles sont abondantes, le traitement des informations est devenu plus important. Nous traitons les informations à deux niveaux : primo, celui de analyse, pour donner du sens et structurer le flot incessant de données, et deuzio, celui de la présentation, pour faire rentrer les informations importantes et pertinentes dans la tête du consommateur. Comme la science, le datajournalisme dévoile ses méthodes et présente ses découvertes de sorte qu’elles puissent être vérifiées par reproduction. »

Les journalistes doivent s’y faire : le datajournalisme, c’est le futur. Autrefois, on trouvait des histoires en discutant avec des gens dans un bar, et il se peut que cela vous arrive encore de temps à autre. Mais aujourd’hui, il faut également être capable d’analyser des données, d’en tirer les informations pertinentes et de les replacer dans leur contexte pour aider les gens à en comprendre tous les tenants et les aboutissants.

Le datajournalisme remplit donc deux fonctions principales pour les organisations de presse : trouver des histoires uniques (qui ne sont pas issues de dépêches) et jouer un rôle de veille. Ce sont deux objectifs importants pour les journaux, particulièrement en ces temps de crise financière.

Au niveau local, ça marche aussi…

Il est important de souligne, comme le fait Jerry Vermanen, NU.nl, que le datajournalisme n’est pas uniquement un truc pour les grosses histoires internationales. Pour un journal régional, le datajournalisme est aussi primordial. « Nous avons un dicton qui dit « un pavé mal fixé devant votre porte importe plus qu’une émeute à l’autre bout du monde ». Le pavé affecte votre vie plus directement. En même temps, la numérisation est partout. Comme les journaux locaux ont un impact direct dans leur quartier et que les sources se numérisent de plus en plus, un journaliste doit être capable de trouver, d’analyser et de visualiser une histoire à partir de données ».

En Belgique, certains se sont fait spécialistes du datajournalisme en commençant par l’échelon communal. Arnaud Wéry est l’un de ceux-là. Sur son blog, l’on voit de nombreux exemples de ce qu’il est possible de faire au niveau local en croisant des données existantes. En mai 2017, avec le weblab de L’Avenir, il a mis en ligne un module (une application) permettant de connaître la qualité des eaux de baignade en Wallonie (sud de la Belgique) ainsi que les services disponibles à cette zone de baignade (maître-nageur, restauration, plaine de jeux…).

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Comme il l’écrit sur son blog, « Pour construire ce module, j’ai utilisé les données disponibles au sein de l’Agence européenne de l’Environnement que j’ai complétées avec les données du service Environnement de Wallonie. Au total, une douzaine d’informations sont disponibles pour chaque site accessible.Comme pour les précédents projets, nous avons donc voulu utiliser des données accessibles (mais pas toutes présentes sur une même page) pour rendre un service à nos lecteurs. »

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