Три медиа-инновации, на которые стоит обратить внимание во время (и после) COVID-19

Технологические инновации в средствах массовой информации сыграли важную роль в решении беспрецедентных проблем, вызванных COVID-19.

(Шаттерсток)

Эта статья была первоначально опубликована Институт будущих медиа и журналистики и публикуется здесь с разрешения.

Как и любая другая отрасль, медиа-организации по всему миру изо всех сил пытаются адаптироваться к ударной волне, вызванной распространением COVID-19. Заключенные журналисты перестраивают свои дома во временные новостные стойки и редакции, удваивая усилия по борьбе с дезинформацией и в то же время информируя свою аудиторию своевременными и качественными новостями. Они также стремятся предоставить им достаточно элементов, чтобы понять, а иногда и оспорить реакцию своих правительств на болезнь.

Чтобы решить весь этот новый набор беспрецедентных проблем, технологические инновации пригодились средствам массовой информации, которые смогли вовремя их использовать. Вот три технологических новшества, за которыми новостные организации должны внимательно следить во время кризиса и даже после него.

В начале марта, когда болезнь усиливала свое влияние в европейских странах, шведская ежедневная газета Aftonbladet сотрудничал со стартапом United Robots для сборки автоматизированной системы это помогает репортерам контролировать 21 региональное управление здравоохранения.

Журналисты Aftonbladet могут получить доступ к автоматизированным историям через специальный канал Slack и настроить их, прежде чем опубликовать окончательную копию в прямом эфире, посвященном кризису с коронавирусом. То же самое касается журналистов The Helsingin Sanomat в Финляндии, которые редактировать так же, как автоматизированные истории они получают через собственного бота газеты.

Точно так же агентство RADAR, которое действует как автоматизированная лента новостей для клиентов СМИ в Соединенном Королевстве, публикует ежедневные обновления о распространении вируса в 150 областях. 12 марта редактор RADAR написал в Твиттере, что агентству удалось сгенерировать 149 автоматических историй о COVID-19 , только в течение часа после публикации номеров.

Тем не менее, несмотря на то, что они поступают из надежного источника, любые вводимые данные должны подвергаться критическому анализу, а каждая автоматизированная история должна проверяться перед публикацией. Невыполнение этого требования может привести к та же неловкая ситуация, с которой столкнулась Los Angeles Times в 2017 году. : После того, как записи в геологической базе данных были обновлены, автоматизированное программное обеспечение газеты для сейсмических оповещений Quakebot предупредило своих читателей о землетрясении, которое действительно произошло… 92 года назад.

Во вторую неделю марта The Washington Post опубликовал визуализацию данных, которая была настолько популярной и влиятельной что новостная организация решила перевести его на 13 других языков. По словам Пола Фархи, журналиста Washington Post, эта статья, подготовленная Гарри Стивенсом, может быть даже самой читаемой онлайн-статьей газеты .

Часть визуализации Стивена включает четыре симуляции, которые соответствуют четырем возможным ответам на вирусное заболевание: всеобщая свобода действий, попытка карантина, умеренное дистанцирование и сценарий экстенсивного дистанцирования. Чтобы проиллюстрировать эффективность каждого сценария, Стивенс запрограммировал 200 точек, которые прыгают по кадру. Один из них заражен и начинает распространять болезнь, которая передается при соприкосновении двух точек.

В конце концов, все точки восстанавливаются, но эта визуализация данных демонстрирует эффективность экстенсивного дистанцирования в любой попытке «сгладить кривую», другими словами, удерживать количество пациентов как можно меньше с течением времени.

В другой амбициозная визуализация данных, опубликованная The New York Times 22 марта в убедительном прокручиваемом повествовании были представлены приезды и отъезды миллионов китайцев с самого начала эпидемии на рынке морепродуктов в центральном Китае до той стадии, когда она превратилась в глобальную пандемию и достигла Соединенные Штаты.

Чтобы понять, как вышел вирус, команда журналистов и дизайнеров собрала данные, опубликованные тремя телекоммуникационными и интернет-провайдерами в Китае, чтобы составить карту использования мобильных телефонов за это время. Они сопоставляют эту информацию с оценками числа носителей коронавируса, а также с информацией о воздушном движении.

Какой бы продвинутой ни была диаграмма, важнее всего, чтобы она двигала историю, а не была простым иллюстративным инструментом, точкой отсчёта. подчеркнул эксперт по визуализации данных Альберто Каиро . На этой ноте Financial Times добилась невероятного успеха в с использованием низкотехнологичных бревенчатых весов дать глобальную картину распространения пандемии.

Эван Пек, доцент кафедры информатики Университета Бакнелла, предупредил о нескольких предостережениях связанные с визуализацией болезни. Среди них неопределенность в отношении точных цифр, когда речь идет о количестве людей, инфицированных COVID-19 (не все проходят тестирование), и риск того, что любая визуализация данных может быстро устареть из-за вируса». быстрая эволюция.

Многие из нас имеют привычку…

получить данные -> визуализировать их -> двигаться дальше

Но в таком контексте существует индивидуальная ответственность либо за обновление данных, либо за их неразглашение.

— ЭванМПек (@EvanMPeck) 8 марта 2020 г.

Столкнувшись с огромным всплеском дезинформации после COVID-19, новостные организации и отдельные лица, занимающиеся проверкой фактов, объединяются, чтобы развенчать их в массовом масштабе.

Перегруппировано в рамках Инициативы надежных новостей , BBC, Agence France-Presse, Reuters, The Financial Times, The Wall Street Journal, The Hindu и CBC/Radio-Canada сотрудничают с Facebook, Google, Microsoft и Twitter, а также с Европейским вещательным союзом, First Draft и Институт изучения журналистики Reuters для создания общей системы оповещения о «вредной дезинформации о коронавирусе».

Кроме того, Международная сеть проверки фактов в Институте Пойнтера запустила Альянс #CoronaVirusFacts Alliance, который объединяет группу из более чем 100 фактчекеров в 70 странах для обновления базы данных развенчанной ложной информации о болезни.

В то время как многие специалисты по проверке фактов борются с непрерывным потоком дезинформации, распространяемой в Интернете, передовые вычислительные технологии могут пригодиться, чтобы отличить правильное от неправильного. Например, в Университете Ватерлоо в Канаде группа исследователей добивается высоких результатов при использовании алгоритмов глубокого обучения для сравнения заявлений, опубликованных в постах или историях, с другой информацией, найденной в аналогичных материалах.

Кроме того, Лаборатория репортеров в Университете Дьюка развивающийся сквош , программа, которая может проверять живые видео речей и дебатов, которые немного задерживаются, и представлять свои выводы в информационном поле внизу экрана.

Как дебаты бушуют среди новостных организаций о том, должны ли они транслировать в прямом эфире пресс-конференции президента Дональда Трампа по вирусу, которые содержат утверждения, которые регулярно опровергаются в разделах проверки фактов в СМИ, возможно, эта золотая середина может рассматриваться как приемлемый вариант.

Самюэль Данзон-Шамбо - доктор философии. исследователь ДЖОЛТ проект , которая получила финансирование от исследовательской и инновационной программы Horizon 2020 Европейского Союза в рамках соглашения о гранте Марии Склодовской-Кюри № 765140.