Comunicando os dados

Apresentando os dados ao público

Há muitas maneiras de apresentar dados ao público — da publicação de bancos de dados brutos em reportagens até a criação de belas visualizações e aplicativos interativos. Pedimos a alguns dos principais jornalistas de dados que dessem dicas sobre como fazer essa apresentação das informações.

Fazer ou não visualizações?

Há momentos em que os dados são a melhor opção para contar uma história, e não texto ou fotos. É por isso que expressões como "aplicativo de notícias'' e "visualização de dados'' viraram chavões em muitas redações. A atual safra de novas ferramentas e tecnologias (muitas vezes gratuitas) também desperta interesse na área. Elas ajudam até o jornalista com menos conhecimentos técnicos a transformar dados em narrativa visual.

Ferramentas como o Google Fusion Tables, Many Eyes, Tableau e Dipity facilitam muito a criação de mapas, tabelas, gráficos e até mesmo aplicativos de dados — algo até então limitado a especialistas. Com a facilidade de acesso às ferramentas, a questão não é mais se é possível transformar os dados numa visualização, mas quando se deve ou não fazê-lo. Uma visualização ruim de dados é pior do que nenhuma em muitos aspectos.

— Aron Pilhofer, New York Times

Usando animações gráficas

Desde que tenham um roteiro preciso, animações bem-cronometradas e explicadas claramente podem dar vida a números ou ideias complexas orientando o público pela reportagem. As palestras em vídeo de Hans Rosling são um bom exemplo de como os dados ganham vida na hora de contar uma história na tela. Concorde ou não com sua metodologia, também acho o trabalho da Economist, Índice de vulnerabilidade à revolução dos países árabes, um bom exemplo do uso do vídeo para ilustrar uma reportagem baseada em números. Você não iria, ou não deveria, apresentar o gráfico da Economist como uma imagem estática. Há muita coisa acontecendo. Mas vendo o passo a passo de como foi desenvolvido, você entende como e por que se chegou ao índice. Gráficos em movimento reforçam o que o público está ouvindo. Uma voz em off, com efeitos visuais explicativos, é um recurso muito poderoso e memorável ao contar uma história.

— Lulu Pinney, designer freelance de infográficos

Mostrando ao mundo

Nosso fluxo de trabalho geralmente começa com o Excel. É uma maneira fácil e rápida de se trabalhar os dados. Se identificamos informações valiosas, vamos à redação — temos a sorte de estar ao lado da redação principal do Guardian. Então, observamos como devemos visualizar ou exibir os dados na página, e escrevemos o post que os acompanhará. Quando estou escrevendo, geralmente tenho ao lado do editor de texto uma versão reduzida da planilha em questão. Muitas vezes, também faço partes da análise enquanto escrevo, com o fim de destacar coisas interessantes. Por fim, publico o post e gasto um pouco de tempo tuitando sobre o tema, garantindo que a história esteja presente em todos os canais necessários e seja enviada aos lugares certos

Metade do tráfego de alguns dos nossos posts vem do Twitter e do Facebook. Estamos muito orgulhosos com o fato de que a média de tempo gasto pelo usuário lendo um post do Datablog seja de 6 minutos. Em comparação com a média de 1 minuto do resto do site do The Guardian, é um tempo muito bom. É importante lembrar que o tempo gasto numa página é uma das principais métricas para analisar audiência.

Esses números ajudam a convencer nossos colegas sobre o valor do que estamos fazendo. Isso e as grandes reportagens de dados com as quais trabalhamos: COINS (banco de dados do Tesouro do Reino Unido), WikiLeaks e os protestos violentos que atingiram o país. Para os dados sobre gastos do sistema COINS, tivemos 5 a 6 repórteres especializados ajudando quando as informações foram liberadas pelo governo do Reino Unido. Também tivemos outra equipe de 5 a 6 profissionais quando a administração britânica liberou informações de gastos acima de 25 mil libras — incluindo repórteres renomados, como Polly Curtis. O projeto WikiLeaks também foi, obviamente, muito importante, cheio de histórias sobre o Iraque e o Afeganistão. Os protestos violentos e saques no país também merecem destaque, com mais de 550 mil acessos em dois dias.

Mas não se trata apenas de sucessos no curto prazo: ser uma fonte confiável de informações úteis também é importante. Tentamos ser o lugar onde você pode obter informações significativas sobre os temas que cobrimos.

— Simon Rogers, The Guardian

Publicando os dados

Muitas vezes, inserimos os dados no site com uma visualização e um formulário que permite o download das informações. Nossos leitores podem explorar os dados por trás das histórias, interagindo com a visualização ou utilizando os dados de outras maneiras. Por que isso é importante? Porque aumenta a transparência do Seattle Times. Dessa forma, mostramos aos leitores os mesmos dados usados para tirar conclusões importantes. E quem os utiliza? Nossos críticos, com certeza, bem como aqueles interessados ​​na reportagem e em todas as suas ramificações. Ao tornar os dados disponíveis, incentivamos a colaboração destes mesmos críticos e dos leitores em geral para descobrir fatos que possivelmente deixamos passar e que outros fatores poderíamos ter explorado — participação valiosa na busca do jornalismo relevante.

— Cheryl Phillips, The Seattle Times

Tornando os dados acessíveis

Facilitar o acesso do público aos dados que usamos em nosso trabalho é a coisa certa a fazer por várias razões. Os leitores podem se certificar de que não torturamos os dados para chegar a conclusões injustas. Abrir nossos dados é, na tradição da ciência social, permitir que pesquisadores repliquem o nosso trabalho. Incentivar os leitores a estudarem os dados pode gerar dicas que viram outras reportagens com aqueles dados. Finalmente, os leitores interessados ​​em seus dados são mais suscetíveis a sempre voltar ao site.

— Steve Doig, Faculdade de Jornalismo Walter Cronkite, Universidade do Estado do Arizona

Iniciando uma plataforma de dados abertos

No La Nación, a publicação de dados abertos é parte fundamental de nossas atividades na área de jornalismo de dados. Na Argentina, não há leis de liberdade de informação nem portais nacionais de dados, de modo que nos sentimos fortemente compelidos a oferecer aos leitores o acesso aos dados usados em nossas reportagens.

Por isso, publicamos dados brutos estruturados em nossa plataforma integrada Junar, bem como no Google Spreadsheets. Incentivamos explicitamente que outras pessoas reutilizem nossos dados, e explicamos um pouco sobre como fazer isso com documentos e tutoriais em vídeo.

Além disso, apresentamos alguns desses conjuntos de dados e visualizações em nosso blog Nación Data. Fazemos isso para disseminar uma cultura de dados e as ferramentas de publicação de dados na Argentina, bem como para mostrar aos outros como os utilizamos e como eles podem reutilizá-los.

Desde que inauguramos a plataforma, em fevereiro de 2012, recebemos sugestões e ideias ligadas a bancos de dados, a maior parte vinda de pesquisadores acadêmicos e estudantes universitários que se sentem gratos cada vez que respondemos com uma solução ou uma base de dados específica. As pessoas também estão bastante engajadas em nossos dados no Tableau, e várias vezes conseguimos ser o item mais comentado e visto no serviço. Em 2011, tivemos 7 das 100 visualizações mais visitadas.

— Angélica Peralta Ramos, La Nación (Argentina)

Tornando os dados humanos

À medida que a discussão sobre os limites do big data ganha maiores proporções, algo importante tem sido esquecido — o elemento humano. Muitos de nós pensamos sobre dados como números que flutuam livremente, mas eles são medições de coisas tangíveis (e muitas vezes relacionadas aos seres humanos). Os dados estão amarrados às vidas de pessoas reais, e quando nos envolvemos com números, precisamos considerar os sistemas do mundo real de onde vieram.

Tome-se, por exemplo, dados de localização, que estão sendo coletados agora por milhões de dispositivos móveis. É fácil pensar sobre estes dados (números que representam latitude, longitude e tempo) como um "escape digital", mas eles são retirados de momentos de nossas narrativas pessoais. Mesmo que pareçam secos e clínicos quando vistos em uma planilha, ao permitirmos que as pessoas coloquem seus próprios dados em um mapa para reproduzi-los, elas experimentam uma espécie de lembrança, poderosa e humana.

No momento, os dados de localização são usados por terceiros — desenvolvedores de aplicativos, grandes marcas e anunciantes. Embora as empresas de telecomunicações armazenem os dados, a parte principal nesta equação — você — não tem nem acesso nem controle sobre essa informação. No grupo de Pesquisa e Desenvolvimento do New York Times, lançamos um projeto piloto chamado OpenPaths para permitir que o público explorasse seus próprios dados de localização e experimentasse o conceito de propriedade dos dados. Afinal, as pessoas devem ter o controle destes números tão estreitamente ligados às suas próprias vidas e experiências.

Jornalistas prestam um serviço muito importante ao trazer à tona esta humanidade inerente aos dados. Ao fazer isso, eles têm o poder de mudar a compreensão do público — tanto em relação aos dados quanto em relação aos sistemas que geram essas informações.

— Jer Thorp, Artista residente de dados: The New York Times R&D Group

Dados abertos, código aberto, notícias abertas

O ano de 2012 pode ser considerado o ano das notícias abertas para o Guardian. Elas estão no coração de nossa ideologia editorial e emitem uma mensagem-chave na nossa marca atual. No meio de tudo isso, é claro que precisamos de um processo aberto para o jornalismo de dados. Este processo não só deve ser alimentado por dados abertos, mas também ser ativado por ferramentas abertas. Esperamos ser capazes de oferecer, para cada visualização que publicamos, o acesso tanto aos dados por trás dela como ao código que a alimenta.

Muitas das ferramentas usadas hoje na visualização são de código fechado. Outras vêm com licenças que proíbem o uso de dados derivados. Muitas vezes, as bibliotecas existentes de código aberto resolvem bem um único problema, mas não oferecem uma metodologia mais abrangente. De modo geral, esses fatores dificultam que certos trabalhos sejam usados como base para outros. Esse cenário fecha diálogos, em vez de iniciar. Para que isso aconteça, estamos desenvolvendo um grupo de ferramentas abertas para a produção de narrativas interativas — The Miso Project (@themisoproject).

Estamos discutindo este trabalho com uma série de outras organizações de mídia. O envolvimento da comunidade é importante para que se possa atingir o pleno potencial do software de código aberto. Se formos bem-sucedidos, vai prevalecer uma dinâmica diferente entre nossos leitores. As contribuições podem ir além de comentários — por exemplo, promovendo a correção de bugs ou a reutilização de dados de formas inesperadas.

— Alastair Dant, The Guardian

Adicione um link para download

Nos últimos anos, tenho trabalhado com alguns gigabytes de dados para projetos ou reportagens, de varreduras de tabelas datilografadas dos anos 1960 a pesquisas de informações nos 1,5 gigabytes de telegramas diplomáticos divulgados pelo WikiLeaks. Sempre foi difícil convencer os editores a publicarem sistematicamente os dados brutos em um formato aberto e acessível. Ignorando o problema, adicionei links do tipo "Faça o Download dos Dados'' dentro das reportagens, direcionando os leitores diretamente para o arquivo de referência. O interesse de potenciais reutilizadores era muito, muito baixo. No entanto, os poucos casos de reutilização nos deram novas ideias ou estimularam conversas que fazem valer cada minuto extra dedicado a cada projeto!

— Nicolas Kayser-Bril, Journalism++

Conheça seu campo de atuação

Há uma grande diferença entre hackear por diversão e construir uma estrutura para obter escala e desempenho. Certifique-se de que você estabeleceu uma parceria com pessoas que têm o conjunto de habilidades adequadas para o seu projeto. Não se esqueça do design. Design de usabilidade, experiência de usuário e apresentação podem influenciar muito o sucesso de seu projeto.

— Chrys Wu, Hacks/Hacker

Como construir um aplicativo jornalístico

Aplicativos jornalísticos são janelas para os dados por trás das reportagens. Devem permitir pesquisas em bancos de dados, visualizações intuitivas ou ir além disso. Independentemente do formato, aplicativos encorajam os leitores a interagir com os dados em um contexto que tem significado para eles: olhar tendências de crime na região onde vivem, checar registros de recomendações do médico local ou procurar contribuições a um candidato político.

Mais que infográficos de alta tecnologia, os melhores aplicativos jornalísticos são produtos duráveis. Eles fogem do ciclo da notícia, frequentemente ajudando leitores a resolver problemas do mundo real ou respondendo a perguntas de uma maneira nova e original. Quando jornalistas do ProPublica queriam explorar a segurança das clínicas norte-americanas de diálise renal, eles desenvolveram um aplicativo que ajudou os usuários a checar essas informações em suas cidades. Oferecer um serviço tão importante e relevante cria um relacionamento com os usuários que vai muito além do que uma reportagem pode fazer sozinha.

Está aí o desafio e a promessa de desenvolver aplicativos jornalísticos de última geração: criar algo de valor durável. Se você é um desenvolvedor, qualquer discussão sobre como construir um bom aplicativo jornalístico deve começar com uma mentalidade de criação de um produto: manter o foco no usuário e trabalhar para potencializar seu investimento. Então, antes de começar a construir, é interessante perguntar a si mesmo três questões, discutidas nas próximas páginas.

Imagem 1. Rastreador de instalações de diálise (ProPublica)

Quem é meu público e do que ele precisa?

Aplicativos jornalísticos não servem à reportagem, mas, sim, ao usuário. Dependendo do projeto, esse usuário deve ser um paciente de diálise que quer saber sobre a segurança de sua clínica, ou até mesmo o dono de uma casa desavisado sobre o risco de terremoto próximo à sua residência. Não importa quem seja, qualquer discussão sobre elaborar um aplicativo deve começar com as pessoas que farão uso da ferramenta.

Um único aplicativo deve servir a diversos usuários. Por exemplo, um projeto chamado Curbwise, do Omaha World-Herald, no Nebrasca, é direcionado a proprietários de casas que desconfiam ser sobretaxados, a moradores curiosos que têm interesse nos valores das propriedades vizinhas, e a corretores de imóveis que querem se informar sobre promoções recentes. Em cada um desses casos, o aplicativo encontra uma necessidade específica que faz com que os usuários continuem trabalhando com a ferramenta.

Proprietários, por exemplo, podem precisar de ajuda para juntar informações sobre os imóveis próximos para argumentar que suas taxas são injustamente altas perante as outras. Unir esses dados é algo complicado e consome tempo, problema que o Curbwise resolve ao compilar em um relatório amigável todas as informações necessárias para reclamar das taxas às autoridades locais. Curbwise vende esse relatório por US$ 20 e as pessoas pagam porque ele resolve um problema real em suas vidas.

Se seu aplicativo resolve um problema real, como faz o Curbwise, ou completa uma reportagem com uma visualização interessante, tenha sempre em mente as pessoas que farão uso dele. Concentre-se em desenhá-lo e criá-lo com base nas necessidades dos usuários.

Quando tempo devo gastar nisso?

Desenvolvedores na redação são como água no deserto: altamente procurados e em escassez. Criar aplicativos jornalísticos significa equilibrar as necessidades diárias de uma redação com o compromisso de longo prazo de construir bons produtos.

Digamos que seu editor venha com uma ideia: a Câmara Municipal vai ter uma votação na próxima semana sobre a demolição de várias propriedades históricas na cidade. Ele sugere que se faça um aplicativo simples que permita aos usuários ver os prédios em um mapa.

Como desenvolvedor, você tem algumas opções. Pode construir um bonito mapa com software personalizado ou usar ferramentas que já existem, como o Google Fusion Tables para mapear bibliotecas e terminar o trabalho em algumas horas. A primeira opção vai resultar em um aplicativo melhor, mas a segunda deve economizar tempo para outro trabalho com maiores chances de ter um impacto duradouro.

O fato de a reportagem permitir a elaboração de um lindo e complexo aplicativo não significa que você precise construi-lo. Equilibrar prioridades é crucial. O truque é lembrar que cada aplicativo desenvolvido tem um custo: no caso, outro importante aplicativo poderia ser produzido no lugar dele.

Como levar as coisas a um nível superior?

Produzir aplicativos jornalísticos de alta qualidade pode ser caro e demandar muito tempo. É por isso que vale a pena perguntar sobre o retorno. Como você transforma um trabalho de sucesso temporário em algo especial?

Criar um trabalho duradouro que transcenda o ciclo da notícia é um caminho. Mas também é possível criar uma ferramenta que economize o seu tempo (e abrir o código dela!), ou usar estatísticas avançadas de uso do aplicativo para saber mais sobre o comportamento do seu público.

Muitas organizações desenvolvem mapas com dados do Censo para mostrar mudanças demográficas em suas cidades. Mas quando a equipe do Chicago Tribune lançou um aplicativo próprio sobre o tema, eles levaram essa tarefa a um outro nível. O time desenvolveu técnicas e ferramentas para construir esse tipo de mapa com mais rapidez. O material também foi liberado posteriormente para que outras organizações pudessem usá-lo.

Onde eu trabalho, no Center for Investigative Reporting, juntamos um simples banco de dados com possibilidade de pesquisa a um sofisticado quadro de rastreamento que nos permitiu aprender, entre outras coisas, quanto, nos nossos aplicativos jornalísticos, os usuários valorizavam a a exploração aleatória e a pesquisa focada.

Com o risco de soar sovina, sempre pense no retorno do investimento. Resolva um problema genérico; crie uma nova maneira de engajar usuários; abra os códigos de parte do trabalho; use métodos de análise para aprender mais sobre seus usuários; ou, até mesmo, encontre casos como o Curbwise, no qual parte do aplicativo desenvolvido pode gerar receita.

Embalando

O desenvolvimento de aplicativos jornalísticos percorreu um longo caminho em um curto período de tempo. Aplicativos jornalísticos 1.0 eram muito parecidos com infográficos 2.0: visualização interativa de dados misturada a banco de dados com possibilidade de busca, feitos para otimizar a narrativa da reportagem. Agora, muitos desses aplicativos podem ser feitos por repórteres que precisam cumprir prazos com ferramentas de código aberto, liberando os desenvolvedores para pensar projetos maiores.

Aplicativos jornalísticos 2.0 são a arte de combinar a narrativa e o serviço público do jornalismo ao desenvolvimento de um produto e à expertise da tecnologia mundial. O resultado, sem dúvida, será uma explosão de inovação sobre maneiras de tornar os dados relevantes, interessantes e especialmente úteis para o público — e, ao mesmo tempo, ajudar o jornalismo a fazer o mesmo.

— Chase Davis, Center for Investigative Reporting

Aplicativos jornalísticos no ProPublica

Um aplicativo jornalístico é um grande e interativo banco de dados que conta uma história. Encare o aplicativo como qualquer outra peça jornalística. A diferença é que ele usa código de programação em vez de palavras e fotos.

Ao mostrar dados importantes a cada um dos leitores, o aplicativo pode ajudar a compreender a notícia de forma particular, relevante para cada contexto. Ele é capaz de ajudar o leitor a compreender sua ligação pessoal com um fenômeno nacional amplo e associar o que o leitor conhece àquilo que não conhece, incentivando a compreensão de conceitos abstratos.

Tendemos a construir um aplicativo jornalístico quando temos um conjunto de dados (ou acreditamos que possamos adquirir um conjunto de dados) de abrangência nacional mas com granularidade suficiente para revelar detalhes importantes.

Um aplicativo jornalístico deve contar uma história e, como em qualquer boa história, precisa ter uma manchete, um subtítulo, um lide e um olho gráfico. Pode ser difícil distinguir esses conceitos numa ferramenta interativa, mas eles estão lá se você procurar com cuidado.

Ao mesmo tempo, um aplicativo noticioso deve ser um dínamo, precisa gerar mais pautas, mais investigação, mais reportagem. Os melhores aplicativos do ProPublica foram usados como base para séries de reportagens em jornais locais.

Veja, por exemplo, nosso aplicativo jornalístico Dólares para os Médicos. A ferramenta rastreou, pela primeira vez, os milhões de dólares que empresas farmacêuticas pagam a médicos por consultorias, palestras e por aí vai. A ferramenta permite procurar os seus próprios médicos e checar que pagamentos receberam da indústria farmacêutica. Jornalistas em outras redações também usaram a ferramenta. Mais de 125 redações, incluindo o The Boston Globe, o Chicago Tribune e o The St. Louis Post-Dispatch, publicaram reportagens investigativas sobre médicos nos seus estados a partir dos dados do Dólares para os Médicos.

Poucas dessas reportagens foram resultado de parceria formal. A maioria foi produzida de maneira indenpendente — em alguns casos, não tínhamos muito conhecimento de que a reportagem estava sendo preparada até a publicação. Como somos uma pequena organização mas temos abrangência nacional, esse tipo de repercussão é crucial para nós. Não temos conhecimento local em 125 cidades diferentes, mas se nossos dados ajudarem repórteres que tenham fontes locais a contar histórias com impacto, estamos desempenhando nossa missão.

Um dos meus aplicativos jornalísticos preferidos é o Mapeando Los Angeles, do Los Angeles Times, que começou a mapear os muitos bairros da cidade de forma colaborativa. Até o lançamento do Mapeando L.A., não havia consenso sobre as fronteiras entre os bairros. Após o projeto, o L.A. Times tem usado esses bairros como esqueleto e base para belos exemplos de jornalismo de dados — como mostrar taxas de criminalidade em cada bairro, qualidade do ensino escolar, etc., algo que eles não conseguiriam fazer antes. Ou seja, além de ser amplo e específico ao mesmo tempo, o Mapeando L.A. também é um gerador de histórias: conta histórias pessoais de cada leitor.

Os recursos necessários para construir um aplicativo jornalístico podem variar bastante. O The New York Times tem dúzias de pessoas trabalhando em aplicativos e infográficos interativos. Mas o site Talking Points Memo fez um aplicativo de ponta para rastrear pesquisas eleitorais com apenas dois funcionários — e nenhum tinha diploma de ciências da computação.

Como a maior parte do desenvolvedores que trabalham em redações, usamos uma adaptação da metodologia Agile para construir nossos aplicativos. Esboçamos rapidamente diferentes versões e mostramos o material para o pessoal da redação. O mais importante é que trabalhamos muito próximos aos repórteres e também acompanhamos os rascunhos de seus textos — mesmo os mais crus. Trabalhamos muito mais como repórteres do que como desenvolvedores tradicionais. Além de escrever código, conversamos com fontes, levantamos informações, nos tornamos especialistas no tema. Seria bem difícil criar um bom aplicativo jornalístico a partir de material que não compreendemos.

Por que uma redação deve se interessar por desenvolver aplicativos jornalísticos baseados em dados? Por três razões: é jornalismo de qualidade, é muito popular — os produtos do ProPublica que fizeram mais sucesso são aplicativos — e, se não fizermos, o concorrente fará. Pense em todos os furos de reportagem que perderíamos! Mais importante, as redações precisam entender que podem criar tudo isso também. É mais fácil do que parece.

— Scott Klein, ProPublica

A visualização como carro-chefe do jornalismo de dados

Antes de traçar ou mapear seus dados, reserve um minuto para pensar sobre os muitos papéis que elementos gráficos, estáticos ou interativos, têm no jornalismo.

Durante a apuração, visualizações podem:

• Ajudar a identificar temas e perguntas para o resto da reportagem
• Identificar valores atípicos: boas histórias, ou talvez erros, nos seus dados
• Ajudar a encontrar exemplos
• Mostrar falhas em sua reportagem

Visualizações também exercem múltiplos papéis na hora da publicação. Elas podem:

• Ilustrar um ponto levantado no texto de forma mais atraente
• Excluir do texto dados técnicos desnecessários
• Quando são interativas e permitem um certo grau de exploração, deixam mais transparente o processo de apuração

Esses papéis sugerem que você deve começar cedo a incluir visualizações na sua reportagem, mesmo que não inicie ao mesmo tempo o trabalho eletrônico com os dados. Não considere a visualização uma etapa separada, após a redação de grande parte da matéria. Deixe-a ajudar a guiar suas reportagens.

Às vezes, começar significa apenas colocar uma forma visual nas anotações que você já fez. Considere este gráfico abaixo, publicado pelo Washington Post em 2006.

Imagem 2. Subsídios agrícolas ao longo do tempo (Washington Post)

Ele mostra a renda agrícola dos últimos 45 anos associada a subsídios e eventos importantes. Esta visualização levou meses para ficar pronta. Foi um desafio encontrar dados com definições e significados semelhantes que podiam ser comparados ao longo do tempo. Investigar todos os altos e baixos do processo nos ajudou a manter sempre em mente o contexto geral da reportagem até o fim da apuração. Também significou que uma parte importante da investigação foi concluída mesmo antes de as histórias começarem a ser escritas.

Aqui vão algumas dicas de uso da visualização para começar a explorar séries de dados.

Dica 1: Utilize múltiplos pequenos para se orientar rapidamente em meio a um grande conjunto de dados

Usei essa técnica no Washington Post quando analisamos uma sugestão de pauta ligada à administração de George W. Bush. Recebemos uma informação que dizia que o governo norte-americano estava concedendo subsídios por motivos políticos, e não de mérito. A maioria desses programas de ajuda são calculados por fórmula, e outros têm sido financiados por anos. Portanto, ficamos curiosos se poderíamos encontrar um padrão nesse processo, olhando para cerca de 1.500 diferentes fluxos de informações.

Criei um gráfico para cada programa, com os pontos vermelhos indicando um ano de eleição presidencial e os verdes, um ano de eleição legislativa. O problema: sim, houve um aumento em de financiamento em vários desses programas nos seis meses anteriores à eleição presidencial (os pontos vermelhos, com os números de pico ao lado deles). Mas isso aconteceu no ano que não procurávamos. Em vez de encontrarmos os picos durante a tentativa de reeleição de George W. Bush em 2004, os picos apareciam nas eleições de 2000, quando Bill Clinton estava na Casa Branca e seu vice, Al Gore, concorria.

Imagem 3. Gráficos ajudam a focalizar a história (Washington Post)

Neste caso, foi realmente mais fácil ver isso em uma série de gráficos, e não em uma tabela de números. Um formulário interativo nos permitiu checar vários tipos de subsídios, regiões e agências. Mapas divididos em múltiplos pequenos podem ser o caminho para mostrar o tempo e o local em um gráfico estático. Este tipo de visualização é bem fácil de comparar — às vezes, até mais fácil do que uma que seja interativa.

Este exemplo foi criado com um pequeno programa escrito em PHP, mas agora é muito mais fácil fazer algo do tipo por meio dos gráficos das versões 2007 ou 2010 do Excel. Edward Tufte, especialista em visualização, inventou estes "gráficos intensos e simples, que lembram o uso da palavra'', para transmitir rapidamente informações de uma grande base de dados. Você agora pode vê-los em todos os lugares, dando forma a informações tão variadas como resultados esportivos e cotações do mercado de ações.

Dica 2: Olhe para os dados de cima para baixo e de um lado para o outro

Ao tentar entender uma história ou um conjunto de dados, não há formas erradas de olhar para eles. Busque os mais diversos pontos de vista para obter uma perspectiva diferente. Se estiver escrevendo sobre crime, por exemplo, você pode analisar um grupo de gráficos sobre a evolução dos crimes violentos em um ano; a variação percentual; a comparação entre as taxas de crimes de várias cidades; e o comportamento do crime ao longo do tempo. Use números brutos, percentuais e índices.

Olhe para eles em diferentes escalas. Tente seguir a regra de que o eixo X deve ser zero. Em seguida, quebre essa regra e veja se você aprende mais com isso. Experimente logaritmos e raízes quadradas para dados com distribuições ímpares.

Tenha em mente as pesquisas realizadas na área de percepção visual. Experimentos de William Cleveland mostraram que os olhos veem mudanças em uma imagem quando a inclinação média é de cerca de 45 graus. Isso sugere que é preciso ignorar as recomendações de que sempre devemos começar do zero, indicando a necessidade de trabalhar gráficos que permitam ver mais coisas. Outro estudo da área de epidemiologia sugere que níveis altos são entendidos como limites para o gráfico. Cada nova perspectiva ajuda a ver mais informações dentro dos dados. Quando eles pararem de revelar novidades, seu trabalho está concluído.

Dica 3: Não faça suposições

Agora que você já olhou os dados de várias maneiras, provavelmente encontrou registros que parecem incorretos — você não entende o que eles dizem, ou existem valores atípicos que parecem erros de digitação, ou há tendências que parecem o oposto do que deveriam ser.

Se quiser publicar qualquer coisa com base em suas investigações iniciais ou em uma visualização, é preciso resolver essas questões e não fazer nenhum tipo de suposição. Ou elas são histórias interessantes ou são erros; ou são desafios interessantes para o senso comum ou mal-entendidos.

É comum ver governos locais oferecendo planilhas cheias de erros, e também é fácil de entender erroneamente o jargão do governo em um conjunto de dados.

Em primeiro lugar, reveja o seu próprio trabalho. Você já leu a documentação dos dados, suas advertências e viu se o problema está também na versão original dos dados? Se tudo o que fez parece estar correto, então é hora de pegar o telefone. Você vai ter de resolver essa dúvida para poder usar a base de dados.

Dito isto, nem todo erro é importante. Nos registros de financiamento de campanha, é comum ter várias centenas de códigos postais que não existem em um banco de dados de 100.000 registros. Desde que não sejam todos da mesma cidade ou estejam relacionados a um mesmo candidato, o registro ocasionalmente equivocado simplesmente não importa.

A questão a se perguntar é: se usar isso, os leitores terão uma visão fundamentalmente precisa do que os dados dizem?

Dica 4: Evite ficar obcecado com a precisão

Não fazer perguntas suficientes é ruim, mas há um outro extremo: ficar obcecado com a precisão sem que isso importe. Seus gráficos exploratórios devem ser corretos no geral, mas não se preocupe se tiver de fazer arredondamentos, se os números não somam exatamente 100 por cento ou se faltam informações de um ou dois anos em um período de 20 anos. Tudo isso é parte da apuração e não impedirá você de ver as grandes tendências, assim como saber o que pesquisar antes da publicação.

Na verdade, você pode considerar a eliminação de marcadores e indicadores de escala, como nos gráficos acima, para ter uma melhor visão do sentido geral dos dados.

Dica 5: Crie cronologias de casos e eventos

No início de toda história complexa, comece a montar cronologias de casos e eventos-chave. Você pode usar o Excel, um documento de Word ou uma ferramenta especial como o TimeFlow para a tarefa, mas em algum momento encontrará um conjunto de dados que pode usar como referência. A releitura periódica do material vai mostrar os buracos do seu trabalho que ainda precisam ser preenchidos.

Dica 6: Reúna-se sempre e desde o princípio com seu departamento gráfico

Troque ideias sobre a produção dos gráficos com ilustradores e designers de sua redação. Eles podem indicar boas alternativas de visualização dos dados, sugerir formas de interação e também dar ideias sobre como conectar dados e histórias. Sua tarefa será muito mais fácil se souber, desde o começo, o que tem de pesquisar ou, então, se deve alertar sua equipe de que não é possível fazer um determinado tipo de gráfico quando não se tem os dados necessários.

Dicas para publicação

Você pode ter gasto apenas alguns dias ou algumas horas na apuração, ou ter levado meses para reunir as informações necessárias para a sua história. Mas quando chega o momento de publicá-la, precisa ficar atento a dois importantes aspectos.

Lembra daquele ano sobre o qual faltavam informações e que deixou sua apuração incompleta? De repente, você se dá conta de que não pode mais avançar na investigação sem esses dados. E todas aquelas informações problemáticas que acabaram sendo ignoradas? Reaparecem para assombrá-lo. A questão é que não dá para escrever sobre dados ruins. Não há solução intermediária para um gráfico: ou se tem tudo o que é necessário para construí-lo, ou não se tem.

Combine o esforço de coleta de dados com o gráfico interativo

Não há esconderijo em um gráfico interativo. Se você realmente vai permitir que seus leitores explorem seus dados da forma como quiserem, então cada um de seus elementos tem que ser o que diz ser. Os usuários podem encontrar erros a qualquer momento no material, e isso pode assombrá-lo por meses ou anos. Se você constrói o seu próprio banco de dados, também deve revisá-lo, checá-lo e editar todo o conteúdo. Se estiver usando informações governamentais, é preciso decidir qual será o nível de apuração desses dados e o que vai fazer quando encontrar um erro inevitável.

Design para dois tipos de leitores

O gráfico — seja um elemento interativo autônomo ou uma visualização estática ao lado da reportagem — deve satisfazer dois tipos de leitores. Deve ser fácil de entender à primeira vista, mas também complexo o suficiente para oferecer algo interessante a quem queira se aprofundar nas informações. Se seu gráfico se tornar interativo, certifique-se de que seus leitores vão obter algo mais do que um único número ou nome.

Transmita uma ideia e, depois, simplifique

Certifique-se de que há uma única coisa específica que você quer que as pessoas vejam. Decida qual é a impressão geral que deseja transmitir ao leitor e faça todo o resto desaparecer. Em muitos casos, isso significa remover as informações, mesmo quando a internet permite ampliar o contexto. A menos que seu principal objetivo seja garantir a transparência do trabalho jornalístico, a maioria dos detalhes reunidos em sua linha do tempo e cronologia simplesmente não são importantes. Em um gráfico estático, são intimidantes. Em um gráfico interativo, chatos.

— Sarah Cohen, Universidade de Duke

Usando visualização para contar histórias

A visualização de dados merece ser considerada por várias razões. Não somente porque pode ser belíssima e chamar atenção — elemento valioso para ser compartilhada e atrair leitores — , mas também porque conta com uma poderosa vantagem cognitiva. Metade do cérebro humano é dedicada ao processamento de informação visual. Quando você apresenta um gráfico com informações a um usuário, consegue ser mais efetivo para chegar à mente dele. A visualização de dados, quando bem projetada, pode dar uma impressão imediata e profunda aos espectadores, acabando com a desorganização de uma história complexa e indo direto ao ponto.

Mas ao contrário de outros recursos visuais (como a fotografia e o vídeo), a visualização de dados está profundamente enraizada em fatos mensuráveis. Embora seja esteticamente envolvente, tem menos carga emocional e se preocupa mais com o esclarecimento do que com a parte emocional do tema. Em uma época de meios de comunicação muitas vezes focados em públicos específicos, a visualização de dados (e o jornalismo de dados em geral) oferece a oportunidade tentadora de narrar histórias orientadas principalmente pelos fatos, não pelo fanatismo.

Além disso, a visualização pode ser eficaz tanto para apresentar notícias — transmitindo rapidamente informações pontuais como a localização de um acidente e o número de vítimas — como para reportagens, nas quais pode aprofundar um tema e oferecer uma nova perspectiva sobre algo familiar.

Enxergando o que é familiar de uma nova maneira

A capacidade da visualização de dados para testar algo que seja consenso é exemplificada por um gráfico interativo publicado pelo The New York Times no final de 2009, um ano após o início da crise econômica mundial. Com a taxa de desemprego dos Estados Unidos pairando os 9%, os usuários podiam filtrar a população do país com critérios demográficos e educacionais para ver quão grande era a variação do desemprego. O resultado é que a taxa ia de menos de 4%, entre mulheres de meia-idade com alto grau de instrução, a 50%, quando o grupo era de jovens negros que não concluíram o Ensino Médio. Essa disparidade não era novidade — um fato sublinhado por valores históricos de cada um desses grupos.

Imagem 4. A taxa de desemprego para pessoas como você (The New York Times)

Mesmo depois que você para de observá-la, uma boa visualização de dados fica na memória e deixa um modelo mental duradouro de um fato, tendência ou processo. Quantas pessoas viram as animações de tsunamis apresentadas por pesquisadores em dezembro de 2004, que mostravam ondas em cascata sendo irradiadas pelo Oceano Índico por conta de um terremoto indonésio, ameaçando milhões de moradores de áreas costeiras no sul da Ásia e leste da África?

A visualização de dados — e as associações estéticas que ela engendra — pode até se tornar uma referência cultural, tal como a representação de profundas divisões políticas nos Estados Unidos após as eleições de 2000 e 2004. Naquele momento, estados republicanos "vermelhos" encheram a área central, e os democratas "azuis" agruparam-se no nordeste e no extremo oeste. Não importa que, na mídia dos EUA anterior ao ano 2000, as principais redes de televisão alternassem livremente o vermelho e o azul para representar cada partido, algumas fazendo isso de quatro em quatro anos. Daí a lembrança de alguns norte-americanos da vitória épica de Ronald Reagan em 49 estados "azuis" para os republicanos em 1984.

Mas para cada gráfico que gera um clichê visual, aparece outro com um poderoso testemunho factual, como no mapa de 2006 do The New York Times. O material usou círculos ​​de uma forma diferente para mostrar onde centenas de milhares de pessoas retiradas de Nova Orleans após o furacão Katrina estavam vivendo, espalhadas por todo o país devido a uma mistura de conexões pessoais e programas sociais. Será que essas pessoas farão o caminho de volta para casa?

Portanto, agora que já discutimos o poder da visualização de dados, é justo perguntar: quando devemos usá-la, e quando não devemos usá-la? Primeiro, olhemos para alguns exemplos em que ela pode ser útil para ajudar a contar uma história.

Mostrando a mudança através do tempo

Talvez o uso mais comum da visualização de dados — personificada por um simplório gráfico de linha — é mostrar como os valores mudaram ao longo do tempo. O crescimento da população da China desde 1960 ou o aumento da taxa de desemprego desde a crise econômica de 2008 são bons exemplos. Mas a visualização de dados também pode mostrar, com outras formas gráficas, a mudança ao longo do tempo. O pesquisador português Pedro M. Cruz utiliza gráficos de círculo animados para mostrar o declínio radical dos impérios europeus ocidentais. Dimensionado pfaela população total, Grã-Bretanha, França, Espanha e Portugal estouram como bolhas quando seus territórios ultramarinos alcançam a independência. Lá se vão México, Brasil, Austrália, Índia…

Um gráfico do Wall Street Journal mostra o número de meses que uma centena de empresários levou para alcançar o número mágico de US$ 50 milhões em receita. Criado com mapas abertos e a ferramenta de análise de dados Tableau Public, a comparação assemelha-se aos rastros deixados por vários aviões ao decolar, alguns mais rápidos, outros lentos.

Falando de aviões, outro gráfico interessante que mostra mudanças ao longo do tempo traz a participação de mercado das principais companhias aéreas norte-americanasdurante décadas. Após a administração Carter desregulamentar a aviação de passageiros nos EUA, ocorreu uma série de aquisições financiadas com empréstimos que criou companhias as aéreas nacionais, como mostra este gráfico do The New York Times.

Imagem 5. Rotas de voos convergentes (The New York Times)

Tendo em conta que quase todos os leitores eventuais enxergam o eixo horizontal X' de um gráfico como o que representa o tempo, às vezes, é fácil pensar que todas as visualizações deveriam mostrar mudanças ao longo do tempo.

Comparando valores

Imagem 6. Contando o custo humano da guerra (BBC)

A visualização de dados também é útil ao ajudar os leitores a comparar dois ou mais valores. Pode, por exemplo, contextualizar a perda trágica de militares no Iraque e no Afeganistão (comparando-a com os mortos no Vietnã na Segunda Guerra Mundial, como fez a BBC em um slideshow animado). Também pode, neste gráfico minimalista da National Geographic, mostrar como é mais provável morrer de doença cardíaca (1 em 5 mortes) ou acidente vascular cerebral (1 em 24) do que, digamos, acidentes de avião (1 em 5.051), ou picada de abelha (1 em 56.789) — todas ofuscadas por um grande arco que representa a probabilidade de morte em geral: 1 em 1!

A BBC, em colaboração com a agência de design Berg, também desenvolveu o site "Dimensões", que mostra o contorno do impacto de grandes eventos mundiais — o derramamento de petróleo da plataforma marinha Deepwater Horizon, ou as inundações no Paquistão, por exemplo, a um mapa do Google de seu país.

Mostrando fluxos e conexões

A introdução do trem de alta velocidade na França, em 1981, não fez o país ficar menor, mas uma representação visual inteligente mostra quanto tempo se economiza para chegar a diferentes destinos em comparação com o trem convencional. Um gride sobre o país aparece sobreposto à imagem de "antes", mas é esmagado em direção ao centro, Paris na de "depois", mostrando não apenas que os destinos estão mais próximos, mas também que a maior economia de tempo se dá na primeira parte da viagem, antes de os trens desacelerarem para passar por vias precárias.

Para comparações entre duas variáveis ​​distintas, veja o gráfico de Ben Fry que avalia o desempenho dos principais times de beisebol da Liga segundo o salário de seus jogadores. Uma linha traçada em vermelho (baixo desempenho) ou azul (performance acima da média) conecta os dois valores, transmitindo de forma rápida a sensação de que os proprietários de times estão se arrependendo de seus jogadores caros. Além disso, uma linha do tempo oferece um retrato fiel da concorrência presente no campeonato.

Imagem 7. Salário vs. desempenho (Ben Fry)

Desenhando com dados

Similares às conexões gráficas, os diagramas de fluxo também codificam informações nas linhas de ligação, geralmente pela espessura e/ou a cor. Por exemplo, com a crise da Zona do Euro e vários membros incapazes de quitar suas dívidas, o The New York Times procurou desvendar a teia de empréstimos que prendia os integrantes da UE aos seus parceiros comerciais além do Atlântico e na Ásia. Em um dos "estados'' da visualização, a largura da linha reflete o montante de crédito que passa de um país para o outro, e tons que vão do amarelo ao laranja indicam o quanto a situação é "preocupante'' — ou seja, pouco provável de que o dinheiro seja devolvido.

Numa temática mais alegre, a revista National Geographic produziu uma tabela enganosamente simples, mostrando as conexões de três cidades dos EUA — Nova York, Chicago e Los Angeles — às principais regiões produtoras de vinho. A peça revela como os meios de transporte que trazem o produto de cada uma das fontes podem resultar em grandes pegadas de carbono, fazendo com que seja mais ecológico para os nova-iorquinos comprar o vinho de Bordeaux em vez do californiano.

"Mapa de origem'', um projeto iniciado na escola de negócios do MIT, usa diagramas de fluxo para analisar com rigor a cadeia global de produtos manufaturados, seus componentes e matérias-primas. Graças a uma série de pesquisas, o usuário pode procurar produtos que vão desde sapatos da marca Ecco até suco de laranja, e descobrir em que lugar do planeta foi produzido e qual é a sua pegada de carbono.

Mostrar hierarquia

Em 1991, o pesquisador Ben Shneiderman inventou uma nova forma de visualização chamada "treemap", que consiste em várias caixas concêntricas, umas aninhadas dentro das outras. A área de cada caixa indica a quantidade que representa. O treemap é uma interface compacta e intuitiva para o mapeamento de uma entidade e suas partes constituintes. Seja para visualizar o orçamento nacional dividido entre instituições oficiais e contratadas; o mercado de ações por setor e empresa; ou mesmo uma linguagem de programação por classes e subclasses. Outro recurso eficaz é o dendrogram — formato que se parece a um organograma típico, no qual as subcategorias saem de um único tronco central.

Imagem 8. OpenSpending.org (Open Knowledge Foundation)

Navegando por grandes bancos de dados

Às vezes, a visualização de dados é muito eficaz ao exibir informações familiares a partir de ângulos novos. Mas o que acontece quando você tem informações inéditas? A era dos dados traz descobertas surpreendentes quase todos os dias, da brilhante análise geográfica das fotos do Flickr de Eric Fischer até a divulgação de milhares de avaliações confidenciais de professores de Nova York.

Essas bases de dados são mais poderosas quando os usuários podem se aprofundar no conteúdo e navegar pelas informações mais relevantes para eles.

No início de 2010, o The New York Times teve acesso aos registros do Netflix, normalmente privados, sobre quais gêneros de filmes são mais alugados. Mesmo com a negação do Netflix de publicar números brutos, o Times criou um banco de dados interativo que permite que os usuários explorem os 100 filmes mais alugados em 12 áreas metropolitanas dos Estados Unidos, esmiuçadas até o nível do código postal. Um ou mapa de calor sobreposto a cada comunidade deixava conferir rapidamente onde um filme em particular era mais popular.

No final do mesmo ano, o jornal publicou os resultados do Censo dos Estados Unidos logo depois de ser divulgado. A interface, construída em Flash, ofereceu uma série de opções de visualização e permitiu aos usuários explorar dados de cada bloco do estudo. Eles podiam ver, por exemplo, a distribuição da população por raça, renda e educação. Tal era a resolução do mapa que era fácil se perguntar se você era a primeira pessoa a consultar determinado dado em tamanho banco de dados poucas horas depois de sua publicação.

Igualmente louvável é a investigação da BBC sobre mortes na estrada e muitas das tentativas de indexar rapidamente grandes quantidades de dados como o WikiLeaks War Logs, sobre as guerras do Iraque e do Afeganistão.

A regra do 65 mil

Ao receber a primeira pilha de dados do WikiLeaks sobre a guerra no Afeganistão, a equipe encarregada de processá-la começou a demonstrar entusiasmo por poder ter acesso a 65 mil registros militares.

Isto imediatamente fez soar os alarmes entre os que já tinham experiência com Excel. Graças a uma limitação histórica ligada às linhas do programa, a ferramenta de importação do software não processa mais de 65.536 registros. Neste caso, verificou-se que faltavam "apenas" 25.000 linhas.

A moral da história (além de evitar o uso do Excel para tais tarefas) é desconfiar sempre de alguém que se vanglorie de ter 65.000 linhas de dados.

— Alastair Dant, Guardian

Imagem 9. Todas as mortes em estradas na Grã-Bretanha 1999-2010 (BBC)

Imaginando explicações alternativas

No The New York Times, o "gráfico porco-espinho'' de Amanda Cox, com projeções otimistas do deficit dos EUA ao longo dos anos, mostra como, às vezes, o que aconteceu é menos interessante do que o que não ocorreu. O gráfico de linha de Cox, com o crescente déficit orçamentário após uma década de guerra e de incentivos fiscais mostra como as previsões podem ser irreais.

Imagem 10. Previsões orçamentárias comparadas com a realidade (New York Times)

Bret Victor, há muito tempo designer de interface da Apple (e criador da teoria "mate a matemática", de visualização para comunicar informação quantitativa), criou um protótipo de uma espécie de documento que se atualiza em conjunto cada vez que um dado é modificado. Em seu exemplo, as dicas para economizar energia incluem premissas editáveis, em que um passo simples como desligar as luzes de quartos vazios pode ajudar os norte-americanos a economizar energia equivalente à produzida por entre 2 a 40 usinas de carvão. Alterando a porcentagem que aparece no meio de um parágrafo do texto, você modifica, ao mesmo tempo e de forma coerente, todo o resto da página!

Para mais exemplos e sugestões, aqui está uma lista de links de diferentes usos de visualizações, mapas e gráficos interativos organizada por Matthew Ericson, do The New York Times.

Quando não usar a visualização de dados

A visualização de dados, para ser eficaz, depende de informação boa, limpa, precisa e significativa. Assim como boas aspas, fatos e descrições alimentam o bom jornalismo narrativo, a visualização de dados é tão boa como as informações por trás dela.

Quando a sua história pode ser melhor contada com um texto ou recurso multimídia

Às vezes, os dados por si só não contam a história da maneira mais convincente. Um simples gráfico de uma tendência ou estatística pode ser útil, mas uma narrativa relacionando as consequências reais de um problema tem mais chances de causar um impacto maior no leitor.

Quando você tem pouquíssimos dados

Há um ditado que diz que "um número sozinho não diz nada". Uma frase comum dos editores de notícias em resposta a uma estatística citada é: "em comparação com o quê?" A tendência é subir ou baixar? O que é normal?

Quando seus dados variam pouco e não revelam uma tendência clara

Às vezes, você coloca os seus dados no Excel e acaba descobrindo que a informação é apenas um ruído, flutua demais ou tem tendências muito sutis. Você ergue a base do gráfico do zero até o o ponto mais baixo para ressaltar as diferenças? Não! Parece que você tem dados ambíguos e precisa fazer mais pesquisas e análises.

Quando um mapa não é um mapa

Às vezes, o elemento espacial não é significativo ou convincente. Também pode ser que distraia a atenção de tendências numéricas pertinentes, como a mudança ao longo do tempo ou a exibição de semelhanças entre áreas não adjacentes.

Quando uma tabela resolve

Se você tem relativamente poucos dados, mas conta com informações que podem ser úteis para os leitores, considere apenas apresentar os dados em uma tabela. É um recurso limpo, fácil de ler e não cria expectativas irreais com relação à matéria. Na verdade, as tabelas podem ser um formato muito elegante e eficiente para transmitir informação básica.

— Geoff McGhee, Universidade de Stanford

Gráficos diferentes contam histórias diferentes

Neste mundo digital com promessa de experiências 3D imersivas tendemos a esquecer que, por muito tempo, só tivemos tinta e papel. Nós agora relegamos a esse meio estático um tratamento de segunda classe, mas, durante centenas de anos em que temos escrito e feito impressões, conquistamos uma incrível riqueza de conhecimento e de práticas para representar dados em uma página. Ao mesmo tempo que gráficos interativos, visualizações de dados e infográficos são a última tendência, eles abandonam muitas das melhores práticas que aprendemos. Somente quando você olha para trás, através da história de mapas e gráficos, pode entender aquele banco de conhecimento e trazê-lo para os novos meios.

Alguns dos mais famosos mapas e gráficos surgiram da necessidade de explicar melhor tabelas densas de dados. William Playfair foi um poliglota escocês que viveu entre o final dos anos 1700 até o início dos anos 1800. Sozinho, ele apresentou ao mundo muitos dos mesmos mapas e gráficos que nós ainda usamos atualmente. No seu livro de 1786, Commercial and Political Atlas (Atlas Comercial e Político), Playfair apresentou o gráfico de barra para mostrar, de uma forma nova e visual, as importações e exportações da Escócia.

Ele popularizou o temido gráfico de pizza no seu livro de 1801 Statistical Breviary (Breviário Estatístico). A demanda por essas novas formas de mapas e gráficos surgiu do comércio, mas, na medida em que o tempo foi passando, outros formatos apareceram e foram usados para salvar vidas. Em 1854, John Snow criou o seu, agora famoso, "Mapa da Cólera de Londres", adicionando uma pequena barra preta sobre cada endereço onde um incidente havia sido registrado. Com o tempo, uma densidade óbvia do surto podia ser vista e providências podiam ser tomadas para conter o problema.

Com o passar do tempo, praticantes destes novos mapas e gráficos tornaram-se mais ousados e experimentaram mais, forçando o setor a assumir a direção que conhecemos hoje. André-Michel Guerry foi o primeiro a publicar a ideia de um mapa em que regiões individuais eram representadas por cores diferentes com base em alguma variável. Em 1829, ele criou o primeiro mapa coroplético ao escurecer regiões da França para representar os níveis de criminalidade. Hoje em dia, vemos mapas assim sendo usados para mostrar quem votou em quem, distribuição de riqueza e outras muitas variáveis relacionadas geograficamente. A ideia parece simples, mas, mesmo nos dias atuais, é difícil dominá-la e compreendê-la caso não seja usada com sabedoria.

Imagem 11. Um dos primeiros gráficos de barra (William Playfair)

Imagem 12. Mapa da cólera em Londres (John Snow)

Imagem 13. Mapa coroplético da França indicando os níveis de criminalidade (André-Michel Guerry)

Existem muitos recursos que um bom jornalista precisa compreender para construir visualizações. Ter excelentes conhecimentos de base sobre mapas e gráficos é importante. Tudo o que você cria precisa ser originado de uma série de mapas e gráficos atômicos. Se você pode dominar o básico, então pode melhorar a construção de visualizações mais complexas, feitas a partir destas unidades iniciais.

Dois dos mais básicos tipos de gráfico são os de barra e o de linha. Ao mesmo tempo em que têm usos muito similares, diferenciam-se imensamente por seus significados. Tomemos, por exemplo, as vendas mensais de uma empresa por um ano. Teríamos 12 barras representando a quantidade de dinheiro recebida cada mês.

Imagem 14. Um gráfico de barras simples: útil para representar informações descontínuas

Vamos ver porque deveriam ser barras, em vez de um gráfico de linha. Gráficos de linha são ideais para dados contínuos. Com nossos números de vendas, tem-se o somatório do mês, não contínuo. Como uma barra, sabemos que, em janeiro, a empresa gerou US$ 100, e, em fevereiro, US$ 120. Se tratássemos essas informações como um gráfico de linha, ele continuaria a representar US$ 100 e US$ 120 no começo de cada mês, mas o gráfico de linha faria com que parecesse que a empresa gerou apenas US$ 110 no dia 15. O que não é verdade. Barras são usadas para unidades descontínuas de medida, enquanto linhas são usadas quando se tem um valor contínuo, tal como a temperatura.

Imagem 15. Gráficos de linha simples: úteis para representar informações contínuas

Podemos ver no gráfico acima que, às 8h, a temperatura era de 20ºC e, às 9h, de 22ºC. Se olharmos para a linha para adivinhar a temperatura às 8h30, diríamos que era de 21ºC, o que é uma estimativa correta, uma vez que a temperatura é contínua e cada ponto não é a soma de outros valores. Ela representa o valor exato naquele momento ou uma estimativa entre duas medições exatas.

Tanto os gráficos de barra quanto a linha possuem uma variação onde se empilham as variáveis. Essa é uma excelente ferramenta para contar histórias e pode funcionar de diferentes formas. Tomemos, por exemplo, uma empresa com 3 locais.

Para cada mês, temos 3 barras, uma para cada uma das lojas — um total de 36 para o ano. Quando as colocamos próximas umas às outras, podemos ver rapidamente qual loja estava faturando mais. Essa é uma história interessante e válida, mas existe outra escondida dentro dos mesmos dados. Se empilharmos as barras, para que tenhamos apenas a cada mês, perdemos a habilidade de ver qual loja é a mais lucrativa, mas veremos em quais meses a empresa faz o melhor negócio como um todo.

Imagem 16. Gráfico de barras agrupadas mostra diferença de vendas entre lojas

Imagem 17. Gráfico de barras empilhadas mostra melhor o faturamento total

Ambos são exibições válidas da mesma informação, mas contam duas histórias diferentes. Como jornalista, o aspecto mais importante é que você escolha a história que deseja contar. É sobre o melhor mês para os negócios, ou sobre qual loja é a principal? Este é um simples exemplo, mas mostra, na verdade, todo o foco do jornalismo de dados — fazer a pergunta correta antes de ir longe demais. A história vai guiar a escolha de visualização.

O gráfico de barras e o gráfico de linhas são realmente o pão com manteiga de qualquer jornalista de dados. A partir daí, você pode trabalhar com histogramas, gráficos de horizonte, "sparklines", gráficos de fluxo, entre outros. Todos eles têm características comuns e são apropriados para situações um pouco diferentes entre si — que mudam de acordo com a quantidade de dados, fontes de dados ou a localização do gráfico no que se refere ao texto.

No jornalismo, um dos recursos gráficos mais usados é o mapa. Tempo, quantidade e geografia são itens comuns aos mapas. Sempre queremos saber quanto existe em uma área em detrimento de outra ou como os dados fluem de uma área para outra. Diagramas de fluxo e mapas coropléticos são ferramentas muito úteis e merecem ser incluídas em seu arsenal. Saber codificar corretamente um mapa por meio de cores, sem causar distorções, é fundamental. Mapas políticos são geralmente codificados com cores sólidas que preenchem por completo certas regiões ou as deixam vazias, mesmo se um candidato ganhou somente uma parte do país com uma diferença de 1%. Colorir não precisa ser uma escolha binária: tonalidades podem ser usadas com cautela. Entender mapas é uma grande parte do jornalismo. Mapas facilmente respondem à pergunta ONDE das 5 questões básicas do jornalismo ("quem?", "o que?", "quando?", "onde?" e "por que?")

Uma vez dominado o tipo básico de mapas e gráficos, você pode começar a construir visualizações de dados mais elaboradas. Se não entender estará construindo uma fundação instável. Da mesma forma que você aprende a ser um bom escritor — mantendo as frases curtas, tendo a audiência em mente e não complicando demais as coisas para parecer mais esperto, mas, sim, transmitindo significado ao leitor--, você não deveria pesar demais a mão com os dados. Começar pequeno é a forma mais efetiva de contar uma história, construindo lentamente somente quando necessário.

Uma escrita vigorosa é concisa. Uma sentença não deve conter palavras desnecessárias, um parágrafo não deve apresentar frases desnecessária, pela mesma razão que um desenho não deve ter linhas desnecessárias e uma máquina não deve ter partes desnecessárias. Isso requer não que o escritor faça sentenças curtas ou que trate todos os assuntos de forma superficial, mas sim que cada palavra faça um relato.

Elementos de Estilo (1918)— William Strunk Jr.

É aceitável não usar todos os dados encontrados na sua história. Você não deveria pedir permissão para ser conciso — essa deveria ser a regra.

— Brian Suda, (optional.is)

O faça-você-mesmo da visualização de dados: nossas ferramentas favoritas

Que ferramentas de visualização de dados estão disponíveis na web, são grátis e fáceis de usar? Aqui no Datablog e Datastore, tentamos ao máximo possível usar as opções sem custo, mas poderosas, que estão na internet.

Pode soar falso, pois obviamente temos acesso às maravilhosas equipes de gráficos e interatividade do Guardian para aqueles projetos que exigem mais tempo — como esse mapa de gastos públicos (criado com Adobe Illustrator) ou essa ferramenta interativa sobre rebeliões no Twitter.

Para o trabalho cotidiano, no entanto, usamos ferramentas acessíveis para todos — e criamos gráficos que qualquer um também pode criar.

Afinal, o que usamos?

Google Fusion Tables

Essa ferramenta de bases de dados e mapeamento online tornou-se padrão para produzirmos mapas rápidos e detalhados, especialmente aqueles em que você precisa dar zoom. Oferece a alta resolução do Google Maps e aguenta um grande volume de dados — 100 MB no formato CSV, por exemplo. O Fusion parece meio complicado na primeira vez que você usa — mas insista. Nós o utilizamos para fazer mapas como esse do Iraque abaixo e também para produzir mapas com fronteiras delineadas como o sobre a falta de moradia.

Imagem 18. Os diários de guerra do WikiLeaks (Guardian)

Imagem 19. Mapa interativo dos sem-teto (Guardian)

A maior vantagem é a flexibilidade — você pode fazer o upload de um arquivo KML com as divisas regionais, digamos — e então combiná-lo com uma planilha. Além disso, sua interface está sendo remodelada, o que deve torná-lo mais fácil de usar.

Você não precisa ser um programador para criar um mapa — e essa ferramenta de camadas do Fusion permite que combine diferentes mapas ou crie opções de busca e filtro, e o resultado pode ser incorporado depois a um blog ou site.

Esse excelente tutorial feito por Kathryn Hurley, do Google, é um bom ponto de partida.

Dica

Use o Shape Escape para converter arquivos .shp em tabelas Fusion. Além disso, tome cuidado com mapas muito complicados — a ferramenta não suporta mais de um milhão de pontos em cada célula.

Tableau Public

Se você não precisa do espaço ilimitado da versão profissional, Tableau Public é de graça. Com ele, é possível fazer visualizações complexas de até 100.000 colunas de forma simples e fácil. Nós usamos quando é necessário apresentar diferentes tipos de gráficos ao mesmo tempo, como nesse caso do mapa das alíquotas de imposto mais altas do mundo (que também inclui um gráfico de barras).

Ou pode ser usado para explorar os dados. Foi o que fizemos com os dados de gastos nas eleições presidenciais dos Estados Unidos (se bem que ultrapassamos a cota de espaço da versão gratuita… algo com o que se deve tomar cuidado). Também é preciso que os dados estejam formatados de maneira muito específica para se tirar o máximo do Tableau. Mas, uma vez superada esta etapa, você terá uma ferramenta intuitiva e que funciona bem. O La Nación, da Argentina, montou toda sua área de jornalismo de dados em torno ao Tableau, por exemplo.

Imagem 20. Financiamento da campanha presidencial de 2012 (Guardian)

Para quem quiser começar a usar o Tableau, há bons tutoriais em http://www.tableausoftware.com/learn/training.

Dica

O Tableau é feito para PCs, mas está sendo elaborada uma versão para Mac. Enquanto isso, use um mirror como o parallels para fazê-lo funcionar.

Gráficos do Google Spreadsheet

Você pode acessar essa ferramenta em http://www.google.com/google-d-s/spreadsheets/.

Imagem 21. Gastos públicos e impostos no Reino Unido (Guardian)

Procurando por algo simples, como um gráfico de barras, linhas ou pizza? As planilhas do Google (que podem ser criadas a partir do menu Documentos em sua conta) também podem se tornar gráficos bem legais — incluindo as bolhas animadas usadas por Hans Rosling no Gapminder. Ao contrário dos gráficos API, não é necessário saber códigos de programação; é bem similar à criação de um gráfico no Excel, pois basta selecionar os dados e clicar na janela de gráficos. Também vale a pena explorar as opções de personalização; você pode mudar cores, títulos e proporções. Eles são bastante neutros no que se refere ao design, o que é bem útil no caso de gráficos pequenos. Há ainda opções interessantes para os gráficos de linha, incluindo anotações.

Dica

Explore as opções de personalização de gráficos; você pode criar sua própria paleta de cores.

Datamarket

Mais conhecido como fornecedor de dados, o Datamarket é também uma ótima ferramenta de visualização de números. Você pode fazer o upload dos seus ou usar uma das várias bases de dados que eles oferecem, e as opções ficam melhores com a conta Pro.

Dica

O Datamarket funciona melhor com séries históricas de dados, mas confira a extensa gama de dados que eles oferecem.

Many Eyes

Um site que precisa ser tratado com um pouco mais de carinho é o Many Eyes, da IBM. Quando foi lançado, criação de Fernanda B. Viégas e Martin Wattenberg, era uma ferramenta singular ao permitir o upload e a visualização de bases de dados. Agora que seus criadores trabalham para o Google, o site parece meio abandonado com suas paletas de cores sem graça; não apresenta nada novo em termos de visualização há algum tempo.

Imagem 22. Vilões do Doctor Who; Guardian

Dica

Você não pode mais editar os dados depois de fazer o upload, então tenha certeza de que estão corretos antes de enviar.

Color Brewer

Não é exatamente uma ferramenta de visualização. O Color Brewer serve para escolher cores de mapas. Você escolhe a cor básica e ele sugere os códigos para o resto da paleta.

E mais alguns

Se nenhuma dessas dicas é o que procurava, vale a pena conferir essa lista do DailyTekk, que tem ainda mais opções. As ferramentas acima não são as únicas, mas apenas aquelas que usamos com mais frequência. Há muitas outras opções, incluindo:

• Chartsbin, uma ferramenta para criar mapas-múndi interativos
• iCharts, que é especializada em widgets de gráficos simples
• GeoCommons, que compartilha dados geográficos para criar mapas locais e globais
• Ah, tem também o piktochart.com, que oferece templates para as visualizações mais populares do momento.

— Simon Rogers, the Guardian

Como mostramos os dados no Verdens Gang

Jornalismo é levar novas informações ao leitor o mais rápido possível. A forma mais rápida pode ser um vídeo, uma fotografia, um texto, um gráfico, uma tabela ou uma combinação de tudo isso. A respeito de visualizações, o objetivo deve ser o mesmo: informação rápida. Novas ferramentas de dados permitem aos jornalistas encontrar histórias com as quais eles não teriam contato de outra forma, assim como apresentá-las de novas maneiras. Aqui estão alguns exemplos de como nós apresentamos dados no jornal mais lido na Noruega, o Verdens Gang (VG).

Números

Esta história é baseada em dados do Instituto de Estatísticas Norueguês, dados de contribuintes e dados do monopólio nacional de loterias. No gráfico interativo abaixo, o leitor podia encontrar diferentes tipos de informação de cada municipalidade ou condado norueguês. A tabela mostra a porcentagem da renda gasta em jogos e foi construída usando-se o Access, Excel, MySql e Flash.

Imagem 23. Mapeando dados dos contribuintes e da Lotto (Verdens Gang)

Redes

Nós utilizamos análises de redes sociais para estudar as relações entre os 157 filhos e filhas das pessoas mais ricas da Noruega. Nossa investigação mostrou que os herdeiros dos mais ricos da Noruega também herdaram as redes sociais dos seus pais. Ao todo, foram mais de 26.000 conexões, e os gráficos foram todos finalizados manualmente com o Photoshop. Usamos Access, Excel, Bloco de Notas e a ferramenta de análise de redes sociais Ucinet.

Imagem 24. Aves ricas de mesma plumagem voam juntas (Verdens Gang)

Mapas

Neste mapa de calor animado combinado com um gráfico simples de barras, você pode ver a incidência de crimes no centro de Oslo, hora a hora, no fim de semana, por vários meses. No mesmo mapa, é possível conferir o número de oficiais da polícia trabalhando ao mesmo tempo. Quando o crime está realmente acontecendo, a quantidade de policiais está no nível mais baixo. O mapa foi feito usando ArcView com Spatial Analyst.

Imagem 25. Mapa de calor animado (Verdens Gang)

Mineração de texto

Para esta visualização, fizemos mineração de dados (extração de padrões ocultos em bases de dados) nos discursos feitos por sete líderes de partidos noruegueses durante suas convenções partidárias. Todos os discursos foram analisados, e esses estudos forneceram ângulos para algumas reportagens. Cada reportagem foi relacionada a um gráfico e os leitores puderam explorar e conhecer melhor a linguagem dos políticos. Essa visualização foi feita usando Excel, Access, Flash e Illustrator. Se tivesse sido feito em 2012, teríamos feito o gráfico interativo em JavaScript.

Imagem 26. Mineração de texto dos discursos de líderes partidários (Verdens Gang)

Conclusão

Quando precisamos visualizar uma reportagem? Na maioria das vezes não precisamos, mas há momentos em que queremos fazer isso para ajudar nossos leitores. Reportagens que contêm uma grande quantidade de dados geralmente precisam de visualização. No entanto, temos de ser críticos ao escolher que tipo de dados vamos apresentar. Conhecemos todos os detalhes quando informamos sobre algo, mas o que o leitor realmente precisa saber na reportagem? Talvez uma tabela seja suficiente, ou um gráfico simples mostrando uma evolução do ano A para o ano C. Ao trabalhar com jornalismo de dados, a questão não é necessariamente apresentar grandes quantidades de dados. É sobre jornalismo!

Tem havido uma tendência clara nos últimos três anos para criar gráficos interativos e tabelas que permitem ao leitor se aprofundar em temas diferentes. Uma boa visualização é como uma boa fotografia. Você entende do que se trata só de olhar para ela por um momento ou dois. Quanto mais você olhar para a visualização, mais você a vê. A visualização é ruim quando o leitor não sabe por onde começar ou terminar, e quando a visualização está sobrecarregada de detalhes. Neste cenário, talvez um texto seja melhor, não?

— John Bones, Verdens Gang

Dados públicos viram sociais

Os dados têm valor inestimável. O acesso a eles tem o potencial de jogar luz sobre diversos assuntos de uma forma que impulsiona resultados. No entanto, um mau tratamento dos dados pode colocar os fatos em uma estrutura que não comunica nada. Se não promover discussão ou proporcionar um entendimento contextualizado, os dados podem ter um valor limitado para o público.

A Nigéria voltou para a democracia em 1999, depois de longos anos de ditadura militar. Sondar os fatos por trás dos dados era uma afronta à autoridade e visto como uma tentativa de questionar a reputação da junta. A Lei de Segredos Oficiais levou os funcionários públicos a não compartilhar informações do governo. Mesmo 13 anos depois da volta da democracia, acessar dados públicos pode ser uma tarefa difícil. Quando se trata de informações sobre gastos públicos, por exemplo, é difícil passá-las de uma maneira clara para a maioria da audiência, que não conhece bem contabilidade financeira.

Com o aumento do número de celulares e de nigerianos online, vimos uma imensa oportunidade de usar tecnologias de visualização de dados para explicar e engajar as pessoas em torno às despesas públicas. Para isso, tínhamos que envolver os usuários em todas as plataformas, assim como chegar aos cidadãos por meio de ONGs. Lançamos o projeto BudgIT, que visa fazer dos dados públicos um objeto social, e construir um extensa rede que demande mudanças.

Imagem 27. Aplicativo The BudgIT (BudgIT Nigeria)

Para conseguir engajar os usuários, temos que entender o que eles querem. Com o que o cidadão nigeriano se preocupa? Onde eles veem uma lacuna de informação? Como podemos tornar os dados relevantes para suas vidas? O alvo imediato do BudgIT é o nigeriano de educação média, conectado a fóruns online e mídias sociais. Para competir pela atenção de usuários, temos que apresentar os dados de maneira breve e concisa. Após transmitir uma prévia dos dados na forma de um tweet ou infográfico, há oportunidade para um envolvimento sustentado. Isso pode ser feito por meio de uma experiência mais interativa, a fim de entregar aos usuários um contexto mais amplo.

Na visualização de dados, é importante entender o nível de compreensão que os usuários têm desse tipo de informação. Por mais bonitos e sofisticados que sejam, vimos que diagramas complexos e aplicativos interativos podem não ser ideais para uma comunicação efetiva com os nossos leitores. Uma boa visualização vai falar com o usuário por meio de um uma linguagem que ele entenda, assim como contar uma história com a qual ele sinta uma conexão imediata.

Conseguimos engajar mais de 10 mil nigerianos na questão do orçamento, e os dividimos em três categorias para dar a eles informações de maior valor. As categorias estão explicadas resumidamente abaixo:

Usuários ocasionais

Querem informação de forma simples e rápida. Estão interessados em ter uma ideia geral dos dados, não em análises detalhadas. Podemos atrai-los com tweets ou gráficos interativos.

Usuários ativos

Estimulam a discussão e usam os dados para melhorar seus conhecimentos sobre determinada área ou desafiar as suposições ligadas a eles. Para esses usuários, queremos oferecer mecanismos de feedback e a possibilidade de que compartilhem ideias com seus pares pelas redes sociais.

Consumidores massivos de dados

Querem dados brutos para visualização ou análise. Nós simplesmente damos a eles as informações que desejam.

Com o BudgIT, o engajamento do nosso usuário é baseado em:

Estimular discussões sobre tendências atuais

O BudgIT acompanha discussões online e offline e procura fornecer dados sobre os assuntos atuais. Por exemplo, durante as greves do setor de combustíveis de janeiro de 2012, houve agitação constante entre os manifestantes com relação à necessidade de reinstituir os subsídios ao combustível e reduzir gastos públicos exagerados e desnecessários. O BudgIT acompanhou o debate pelas mídias sociais e, em 36 trabalhosas horas, construiu um aplicativo que permite aos cidadãos reorganizar o orçamento nigeriano.

Bons mecanismos de feedback

Tentamos engajar os usuários por meio de canais de discussão e das redes sociais. Muitos querem conhecer as histórias ligadas aos dados, enquanto outros perguntam nossa opinião. Garantimos que nossas respostas expliquem apenas os fatos por trás dos dados, sem vínculos com visões pessoais ou políticas. Precisamos manter abertos os canais de feedback, responder ativamente a comentários e envolver a audiência criativamente para garantir que a comunidade construída ao redor dos dados se mantenha.

Tornar local

Para uma base de dados voltada a um grupo específico de usuários, o BudgIT tenta localizar ou adaptar seu conteúdo e promover um canal de discussão que se conecte às suas necessidades. Em particular, estamos interessados em engajar o público por meio de mensagens SMS.

Depois de publicar dados de gastos no site yourbudgit.com, chegamos aos cidadãos com a ajuda de várias ONGs. Também planejamos desenvolver uma rede participativa em que os cidadãos e instituições governamentais se encontrem em prefeituras para definir itens fundamentais do orçamento a serem priorizados.

O projeto teve cobertura de mídia local e estrangeira, da CP-Africa à BBC. Fizemos uma análise dos orçamentos de 2002-2011 para o setor de segurança para uma jornalista da AP, Yinka Ibukun. A maioria das organizações de mídia é composta por "usuários pesados de dados" e nos pede informações para usar em reportagens. Estamos planejando mais colaborações com jornalistas e organizações de notícias ao longo dos próximos meses.

— Oluseun Onigbinde, BudgIT Nigeria

Engajando pessoas nos seus dados

Tão importante quanto publicar dados é obter uma reação da audiência. Você é humano; vai cometer erros, perder coisas e ter ideias erradas de tempos em tempos. A sua audiência é um dos bens mais úteis que você tem. Ela pode verificar fatos e apontar outras coisas que não foram consideradas.

Engajar o público, no entanto, é complicado. Você está lidando com um grupo de pessoas condicionadas por anos de uso da internet, de navegação de site em site, e que deixam apenas um comentário sarcástico ao longo de suas caminhadas. Construir uma relação de confiança com seus usuários é crucial; eles precisam saber o que vão obter, como reagir e dar feedback ao que será ouvido.

Mas primeiro é preciso pensar no público que você tem, ou que deseja ter. O público que vai ser informado e informar por meio do tipo de dados com os quais você trabalha. Se a audiência está ligada a um setor particular, será necessário explorar formas de comunicação personalizadas. Existem organizações que você pode contatar para que ajudem na divulgação do material a um público mais amplo? Existem sites comunitários ou fóruns com os quais conversar? Há publicações comerciais especializadas que gostariam de ajudar na confecção de sua reportagem?

As redes sociais também são uma ferramenta importante. No entanto, mais uma vez, dependem do tipo de dados sobre a mesa. Se estiver trabalhando com estatísticas globais de transportes, por exemplo, vai ser complicado encontrar um grupo no Facebook ou no Twitter especialmente interessado nas suas atividades. Por outro lado, se estiver peneirando índices mundiais de corrupção ou de crimes locais, será mais fácil achar pessoas preocupadas com esses assuntos.

Quando se trata do Twitter, a melhor abordagem é entrar em contato com perfis de personalidades públicas, explicando brevemente a importância de seu trabalho e incluindo um link. Com sorte, eles retuitarão a mensagem aos seus leitores. Esta é uma ótima forma de aumentar a exposição do seu trabalho com um esforço mínimo — e sem atormentar as pessoas!

Depois de obter leitores para a sua página, pense em como eles vão interagir com seu trabalho. Claro, podem ler a história que você escreveu e ver mapas e infográficos. Mas é imensamente valioso oferecer também canais de resposta. Mais que tudo, eles podem contribuir com ideias sobre o tema tratado, ajudando a definir as próximas tarefas do projeto de cobertura.

Primeiro, não precisa nem dizer que o ideal é publicar os dados brutos em suas reportagens. Você pode apresentar os dados em uma planilha CSV ou hospedá-los em outros serviços, como o Google Docs. Assim, você terá apenas uma versão dos dados e poderá atualizá-la a qualquer momento, por exemplo para corrigir possíveis erros. Se puder, a melhor alternativa é fazer as duas coisas. Permita que as pessoas acessem as informações brutas da sua reportagem da forma mais fácil possível.

Então, pense em outras formas de interagir com o público. Acompanhe as métricas que revelam quais partes de suas bases de dados estão conseguindo mais atenção — é provável que as áreas de maior tráfego digam algo sobre detalhes que você tenha perdido. Por exemplo, você pode não ter dado destaque para as estatísticas de pobreza da Islândia, mas se esses blocos recebem muitas visitas, é porque pode valer a pena estudá-los melhor.

Pense além da caixa de comentários. Você pode anexar comentários a células particulares de uma planilha? Ou a uma região específica de um infográfico? Enquanto a maioria dos sistemas de edição não permitem esse tipo de incorporação de informações, vale a pena avaliar essa possibilidade se estiver criando um material mais elaborado. Os benefícios que esse recurso pode trazer aos seus dados não podem ser subestimados.

Certifique-se de que os demais usuários também vejam esses comentários — em muitos casos, eles têm quase tanta importância quanto os dados originais, e se você mantiver essa informação somente para si, vai privar o público desse valor.

Finalmente, outras pessoas podem querer publicar seus próprios infográficos e histórias baseados nas mesmas fontes de dados. Por isso, pense em qual é a melhor forma de vinculá-los e alinhar o trabalho deles. Você também pode usar uma hashtag específica para o conjunto de dados. Ou, se ele for muito pictórico, compartilhe em um grupo do Flickr.

Também pode ser útil contar com uma via confidencial de compartilhamento de informações. Em alguns casos, algumas pessoas podem não se sentir seguras de fazer suas contribuições publicamente, ou mesmo não se sentir confortáveis nesse contexto. Elas podem preferir submeter informações por meio de um endereço de e-mail, ou até mesmo usar uma caixa de comentários anônimos.

A coisa mais importante que você pode fazer com seus dados é divulgá-los da forma mais ampla e aberta possível. Permitir que os leitores verifiquem seu trabalho, encontrem erros e apontem detalhes perdidos que tornarão melhores tanto o seu jornalismo como a experiência do público.

— Duncan Geere, Wired.co.uk