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DATA JOURNALISM - Marzia Antenore Introduzione Grossa crisi del giornalismo connessa alla mancanza di concrete proposte di reinvenzione, c’è più bisogno di idee sostenibili, di cultura e di professionalità, di pari passo con la trasformazione delle tecniche produttive ( big data , citizen journalism ). Occorrono figure professionali nuove: competenti sulle tecnologie informatiche, sulla raccolta e verifica dei dati, sensibili ai valori e all’etica della professione. Il data journalism prevede l’integrazione di profili e competenze differenziati e specializzati entro team di lavoro o più raramente nel lavoro individuale. Il data journalist deve possedere specifiche competenze di analisi e di visualizzazione che rispondono alle sfide del mercato editoriale. Il bene notizia cambia insieme al lettore, si riducono le competenze informative, ovvero la capacità di selezione, gerarchizzazione e approfondimento dei pezzi, a favore di un aggiornamento continuo e gratuito delle news. Nei giornali italiani viene a mancare un’integrazione dei contenuti tra le diverse piattaforme (cartaceo e digitale) con strategie di approfondimento specifiche. Le attuali routine non permettono più al giornalista di attuare quel ruolo di interposizione tra potere e società. La crescente disponibilità di dati aperti è totalmente opposta alle rigide regole che in passato disciplinavano l’accesso alla conoscenza. I lettori hanno un estremo bisogno di dispositivi sociali in grado di ridurre la complessità, i professionisti devono abbandonare i confini sicuri delle routine produttive del giornalismo tradizionale, contaminandosi con i saperi esperti per ritrovare una voce riconoscibili allineano della Rete. Storytelling , interattività , connettività , big data e open data sono le parole chiave di questo cambiamento necessario. I nuovi giornalisti dovranno essere preparati a confrontarsi con la moltiplicazione di fonti, canali e attori coinvolti in tali processi comunicativi, dovranno seguire con estrema attenzione i percorsi virtuosi di uscita dalla crisi, monitorandone andamento e valore aggiunto. Alla base degli articoli di data journalism sta il concetto per cui una storia può essere raccontata attraverso numeri, documenti, dataset , infografiche e visualizzazioni interattive realizzate a supporto della dimensione testuale del pezzo o come snodo intorno al quale costruire l’intera news. Il data journalist è un giornalista dotato degli strumenti analitica del ricercatore, della capacità di sfidare grandi quantità di evidenze empiriche, con una formazione d tipo tecnologico e una vocazione per lo storytelling. Deve conoscere gli algoritmi e i software per effettuare le ricerche. Capitolo 1 I big data sono quelli che usano Google, Facebook, Twitter e le grandi aziende tecnologiche. Una maggior quantità di dati permette dei prodotti di giornalismo migliori. I dati diventano sempre più accessibili, si parla di algorithmic culture. Non sono solo le grandi media companies a raccogliere dati, ma lo fanno anche le pubbliche amministrazioni e li rendono disponibili in formato digitale tramite l’ open data. ( open government) Molti di questi dati diventano vere e proprie fonti, che però necessitano sempre e comunque di verifica e indagine. “ A new age of walls ” pubblicato dal Washington Post, Granados, Murphy, Shaul e Faiola. Articolo che consta di dati, tabelle, visualizzazioni rispetto ai muri costruiti nel mondo che separano nazioni, intervista Reyes migrante dll’Honduras in fuga attraverso il Rio Grande. “ Gun deaths in America ” pubblicato da FiveThirtyEight nel 2017, una visualizzazione che raffigura attraverso l’uso di puntini le percentuali di vittime e di cause di morte dovuto all’uso di armi da fuoco. Categorie del Data Journalism Awards:
- Visualization, capacità di visualizzare in maniera efficace, comprensibile e interattiva una
consistente mole di dati
- Valore investigativo
- Capacita di fornire dati in formato open
Affinché il giornalismo dei dati si affermi occorre che sia legittimato in termini politici economici e culturali. La politica favorirebbe con delle policies più vincolanti dal punto di vista della circolazione, dell’apertura e della qualità di dati che mette a disposizione; l’economia delle imprese editoriali dovrebbero investire maggiormente su questo prodotto. Occorre inoltre che i lettori comincino a prendersi cura dell’informazione, a capire che l’informazione è un bene prezioso e che bisogna informarsi in maniera precisa e accurata. Data literacy : tutti devono aiutare il lettore a comprendere che è cambiato il modo di raccontare il mondo, si è ampliato, è diventato più sofisticati e preciso. Quattro vantaggi che il giornalismo dei dati porta con se:
- Comprensione
- Contestualizzazione
- Precisione, dimensione numerica
- Divertimento, foto video componenti interattive Differenze con giornalismo: Reports (interviste) vs. Dataset (documenti) Racconto di fatti particolari e individuali vs. Mappa di ricorrenze e di tendenze Scoperta di un fatto nascosto vs. Accentuazione della regolarità Negli stati uniti si utilizza il termine CAR (Computer Assisted Reporting) per indicare un tipo particolare di reportage computer-assistito basato sull’analisi dei dati. Il data journalism affonda le sue radici nell’analisi computazionale dei dati ai fini previsionali svolta in occasione della campagna presidenziale del 1952; poi fu utilizzato da Philip Meyer nel 1967 in un’inchiesta sui moti razziali di Detroit. Simon Rogers nel 1821 fonda Guardian Data Blog. Le forme contemporanee di giornalismo data-driver hanno subito una lenta ma continua evoluzione passando dall’analisi di piccole basi dati provenienti per lo più da fonti istituzionali, all’utilizzo di grandi dataset sino alle pratiche di computational journalism basate su algoritmi di machine learning. Capitolo 2 Nel XVIII secolo i quotidiani pubblicano in formato tabellare, vincoli fiscali sulle proprietà e indagini sulla mortalità e le sue cause. Nel XIX secolo a queste si aggiungono informazioni sui prezzi delle materie prime e sul contenuto die carichi delle navi in arrivo. E’ il 5 maggio 1821 quando The Guardian, allora conosciuto come Manchester Guardian, tenta il suo primo esperimento di data journalism, pubblicando una tabella a corredo di un articolo con l’elenco di tutte le scuole di Manchester e Salford, le loro rette e il numero degli alunni. La vocazione data driver del quotidiano diviene esplicita nel 1921 quando lo storico direttore Charles Prestwich Scott, in occasione del centenario del giornale, scrive “ Comment is free, but facts are sacred ”. Nel 1848 Greeley , sul New York Daily Tribune, si impegna in una inchiesta colossale sulle modalità con cui i parlamentari statunitensi ricevono i rimborsi per le spese di viaggio per recarsi a Washington DC e ritorno. Divenuto membro del Congresso per il sesto distretto di NY, Greeley può accedere alle schede dei rimborsi di ciascun rappresentante e, constatato il reale chilometraggio utile, pubblica i risultati scoperti sulla pagina del Tribune con una tabella a corredo dell’articolo ( The Mileage of Congress ). Nel campo della data visualization , ovvero l’utilizzo di visualizzazioni, proiezioni cartografiche e statistica rappresentativa, il primato si deve a Florence Nightingale. Era un’infermiera e statista britannica che nel 1858 durante la guerra in Crimea, sviluppò il suo celebre diagramma a cunei per visualizzare l’evoluzione nell’arco dell’anno delle diverse cause di mortalità dei soldati. Dimostrò che la maggiore causa di mortalità era la cattiva condizione
Nel gennaio 2005 viene finalmente applicato il FOIA (Freedom of Information Act) e nel 2009 Simon Rogers fonda il Guardian Data Blog, sul quale è possibile trovare una serie di inchieste su vari temi corredate da grafici, tabelle e fogli di calcolo cosi da permettere ai lettori di verificarne la veridicità. Nonostante l’evoluzione del data driven, Megan Knight sostiene che l’impatto delle data driver stories nel contesto dei quotidiani britannici è ancora piuttosto marginale. In Italia il data journalism esordisce nel 2012. Il primo lavoro è quello del freelance Jacopo Ottaviani per il Fatto Quotidiano, la sua inchiesta « Patrie Galere » è un’analisi dei decessi in carcere dal 2002 al 2012 corredata da una mappa interattiva che mostra luoghi, numerosità e cause dei decessi. Sempre nel 2012 esce su Wired Italia l’inchiesta Scuole Sicure basata sui dati relativi al rischio sismico e alla messa in sicurezza degli edifici scolastici, a firma di Guido Romeo, Marco Boscolo, Elisabetta Tola e altri collaboratori. La raccolta dei dati è avvenuta dal basso attraverso una iniziativa di crowdsourching, la testata segue il modello anglosassone dell’online first. Nel 2012 vengono fondati datajournalism.it e Data Ninja che vincerà nel 2014 il data journalism award con l’inchiesta Migrant Files. Pubblicata dall’Espresso, l’inchiesta di Andrea Nelson Mauro e Alessio Cimarelli, racconta con una mappa dinamica la storia di 23mila migranti deceduti nel tentativo di raggiungere l’Europa. Vanno menzionati alcuni network fondamentali per l’evoluzione del data journalism, primo fra tutti Spaghetti Open Data che ha ottenuto la costituzione del primo portale di dati aperti in Italia e Fondazione <Arhef. Il FOIA italiano è stato rivisto e provato nel 2016. Capitolo 3 Seguendo le tracce delle nostre conversazioni, dalle transazioni finanziarie a tutte le altre forme di azione e interazione mediate dal digitale, è possibile ricostruire profili di comportamento individuali e modelli di gruppo. Man mano che i dati aumentano i profili divengono più precisi , motivo per cui i grandi player dell’industria digitale mettono a disposizione gratuitamente servizi per pubblicare, conservare e condividere contenuti degli utenti. Lo scopo di questa strategia è di alimentare modelli per descrivere, prevedere e replicare quel complesso di fenomeni ala base delle piccole e grandi scelte che compiamo ogni giorno. Il meccanismo machine learning si basa sulla logica di progressivo apprendimento dei dati generati consapevolmente o meno dagli utenti. I dati supportano, non costituiscono la storia. I dati non assicurano la veridicità dei fatti, occorre sempre verificare l’affidabilità delle fonti. Occorre la capacità di comprendere ed evincere la storia dai dati in maniera corretta. Esempio elezioni 2016. Nel contesto della data analysis , la pratica del cherry picking consiste nel selezionare dai dati a disposizione quelli che supportano una certa ipotesi o narrazione, ignorando o trascurando quelli che, al contrario, la indeboliscono o la disconfermano. Attenzione all’essere di parte. Una delle tecniche di analisi di dati più comune consiste nel cercare correlazioni statistiche tra serie di eventi diversi che potrebbero essere legati da una relazione di causa effetto contribuendo a spiegare un determinato fenomeno. È sempre opportuno prendere in considerazione la possibilità che la correlazione che stiamo osservando potrebbe essere frutto del caso o dell’effetto di variabili terze che non abbiamo preso in considerazione. Vi è sempre all’interno del processo statistico una componente soggettiva , è importante valutare quanto questa precluda consapevolmente la verità. Occorrono trasparenza (mettere a disposizione dati grezzi e dettagli dell’analisi) e fiducia affinché si possano escludere errori o manipolazioni deliberate. Volendo eliminare la componente soggettiva, si fa ricorso sempre più spesso agli algoritmi, ma sono realmente neutrali? Bisogna ricordare che gli algoritmi sono progettati da menti umane,
possono quindi contenere errori e riflettere i bias (tendenza a deviare dal valore medio) di chi lo ha disegnato e implementato. L’evoluzione di questi sistemi, che apprendono e si modificano in base allo storico dei dati analizzati e che elaborano in tempi sempre più rapidi una grande mole di dati, non permette più la previsione e il controllo da parte di chi li ha progettati. Caso COMPAS, si tratta di un sistema che supporta il giudice nella decisione di concedere o meno la libertà ad un imputato in attesa di processo. Il sistema, introdotto per minimizzare la soggettività nella scelta del giudice, valuta in modo «neutrale» i rischi connessi al rimettere l’imputato in libertà. È stato accusato di produrre risultati che privilegiano gli imputati bianchi rispetto agli imputati di colore, i progettisti della società si sono difesi dimostrando che l’algoritmo non discrimina in base alla razza. Il problema è che l’algoritmo è alimentato da dati storici sulla criminalità negli Stati Uniti che fotografano una situazione sbilanciata in cui i cittadini di colore sono tradizionalmente più soggetti ad essere arrestati e condannati rispetto ai bianchi. Se i dati producono disparità si riflettono nell’algoritmo. In conclusione, non bisogna ignorare l’esistenza e l’impatto delle scelte che si fanno nel trasformare i dati in storia. Capitolo 4 Vi sono ancora degli ostacoli nell’affermazione del data journalism in Italia e in altri paesi:
- Le influenze delle strutture organizzative sulle pratiche di lavoro giornalistico.
- Applicazione di principi etici fondamentali quali l’apertura, la trasparenza e la partecipazione
- La cultura che distingue i data journalist rispetto ai colleghi tradizionali L’attuazione del data journalism è difficile per mancanza di tempo, di risorse finanziarie, di conoscenze specifiche in campi come la programmazione la visualizzazione di dati. L’introduzione di tecnologie innovative come quelle che rendono possibile il giornalismo dei dati, ma anche di nuovi ruoli e nuove forme organizzative che stimolano la collaborazione di attori diversi dentro e fuori la redazione, generano dei cambiamenti che possono influenzare processi e valori editoriali fondamentali. Stiamo parlando della formazione di un team composto da tre membri: un giornalista di stampo investigativo che garantisca l’approccio giornalistico in termini di storytelling, altri due che si occupino di programmazione e visualizzazione dei dati. (Gran Bretagna, Germania, Svizzera) Negli Stati Uniti, all’interno delle redazioni non esiste un vero e proprio team dei giornalisti dei dati, ma un data team composto da programmer-journalist che lavorano i dati grezzi producendo visualizzazioni descrittive per altri giornalisti che li utilizzeranno. Quando le redazioni non possono permettersi uno specialista di programmazione o di design, è chiesto ai propri giornalisti di diventare unicorni, ovvero capaci di scrivere un articolo, programmare codici e analizzare e visualizzare dati senza aiuto di terzi. Per cui in Italia non vi è un team ma un solo unicorno che si fa aiutare da partecipazioni esterne di freelance data wrangler. Mancando all’interno della redazione, si tende ad attingere a risorse provenienti dall’esterno e da diversi comparti. Nel giornalismo dei dati, la pubblicazione dei dati grezzi e della descrizione delle analisi svolte è obbligatoria al fine di permettere a chiunque di riutilizzare i dati. La storia dei data journalist comincia con gli hacker journalist e con le loro dovere norme professionali. Nelle comunità open source vige il principio etico della condivisione che prevede non solo il libero accesso al codice sorgente, ma anche libertà modifica e redistribuzione di prodotti derivati, al fine di ottenere migliori risultati in termini di trasparenza, fruibilità e usabilità, anche da parte degli utenti. Lewis e Usher hanno ideato quattro valori normativi che, se rispettati, permetterebbero l’applicazione dei principi dell’open source in ambito giornalistico: trasparenza, partecipazione, tinkering (sperimentazione), interazione.
BBC Army SOS e Professional Society of Drone Journalist collaborano per ricreare una mappa 3D interattiva delle rovine della battaglia all’aeroporto di Donetcsk in Ucraina. Attraverso l’uso di Machinima vengono ricostruite, a partire da dati reali, situazioni virtuali immersive che riproducono ruoli e persone reali, consentendo di partecipare agli eventi come testimone attraverso tecnologie di VR (Iper-realismo). Capitolo 6 - QUARTO POTERE Dopo esecutivo, giudiziario e legislativo, Edmund Burke affida al giornalismo il ruolo di quarto potere sui poteri della società democratica. Per questo motivo deve essere protetto nel nome della libertà di stampa e ha il compito di fare giustizia non accondiscendendo al volere di chi comanda economicamente ma facendo luce sulle scorrettezze politiche. Il ruolo di Watchdog viene cosi accresciuto da nuovi metodi come: API application program interface, consente agli utenti di interrogare e manipolare i dati incrociando grandi e complessi dataset come fonti aperte. Storytelling, una tabella piena di dati risulta incomprensibile all’utente, quindi il giornalista deve tradurre riportando le cifre, analizzando il contenuto e contestualizzando affinché il pubblico possa comprendere. CAR CAR (strumento investigativo) + Storytelling = Giornalismo investigativo volto all’interesse pubblico. Craig Butt, The Age, Melbourne, indagine sull’uso delle slot machines condotta usando i dataset relativi ai redditi familiari e la spesa per quartiere. Ruolo del pubblico? Il data journalism coinvolge il lettore attraverso mappe e grafici interattivi o applicazioni su siti di notizie che consentono al pubblico di personalizzare le storie a misura di utente sulla base di risposte a scelte predefinite. Crowdsourcing Engagement attraverso lettere all’editore o concorsi di scrittura prima, shares, like e retweet ora. Capitolo 7 - LE FONTI Dove trovare i buoni dati? Le fonti più conosciute sono ISTAT per l’Italia, EUROSTAT per l’Europa e OCSE a livello globale. Forniscono dati su un’amplissima varietà di temi: economia, ambiente, salute, cultura, tempo libero.. ISTAT fornisce dati specifici e dettagliati e di conseguenza anche EUROSTAT che lo utilizza come fonte, vi sono anche portali appositi online per alcuni temi. La ricerca avviene attraverso parole chiave o se vi sono comunicati stampa, attraverso dei link che rimandano al data warehouse. È possibile scaricare sia delle viste parziali, filtrando i contenuti dagli apposti menù, sia l’intero dataset. Si può scegliere il formato in cui esportare i dati. Quelli con estensione cdv (comma separate values) essendo puri dati sono i più utilizzati, una sorta di estensione standard in quanto ad analisi statistiche. Quando i dati non uno pubblici occorre rivolgersi all help desk. I file pdf sono i più difficili da maneggiare in quanto sono di sola lettura. Per estrarli è stato inventato Tabula, un software che è in grado di riconoscere gli spazi bianchi tra le colonne e li usa per stimare il modo in cui sono impilati i numeri. Anche i paper sono spesso condivisi in formato pdf, quando si tratta di fogli cartacei scansionati occorre l’utilizzo di software optical character recognition (OCR) che leggano lo scritto e lo riconvertano in testo da editare. ABBYY Finereader per esempio, a pagamento, o Zamzar che permette di riconvertire i formati. Quando invece i dati sono in qualche maniera criptati o nascosti, occorre la tecnica cosi detta dello SCRAPING, consiste nella raccolta di informazioni in modo automatico, tramite software scritti allo scopo per cui serve conoscere la programmazione, effettuata estraendo i contenuti di una o più pagine web. (Frenitalia)
E ancora, il Crowdsourcing, si effettua attraverso strumenti come i moduli Google (Google Form), basta compilare il modulo con le domande che vogliamo porre e inserirlo all’interno di una comune pagina web tramite embed. Google raccoglie automaticamente i dati in un foglio elettronico che è possibile scaricare e analizzare. Ha un margine d’errore, si verifica il cosiddetto selection bias ovvero quando il campione usato non è rappresentativo del gruppo che ci interessa analizzare. Bisogna considerare anche chi non risponde affatto! Capitolo 8 - MAPPING 1854 John Snow produce una cartina di Londra per visualizzare i casi di morte per colera nel quartiere di Soho, scopre che il canale di trasmissione della malattia sono le fonti d’acqua visibili nei luoghi più colpiti secondo la mappa. Una mappa interattiva è una cartina digitale che visualizza delle informazioni geografiche che possono essere esplorate attraverso l’interazione dell’utente, egli più zoomare sulla mappa, ingrandirla a tutto schermo, cliccare su località geografiche per vedere i dati relativi ad un fenomeno, esplorare categorie attraverso l’uso di colori e una legenda. Le mappe danno la possibilità di visualizzare fenomeni su diversi livelli di dettaglio, da iper locale a globale. Le mappe interattive nascono sulla base di dataset geografici, ovvero una tabella in cui ogni riga contiene una location (nome di città o regione, coordinate, info geometriche), e i dati numerici del fenomeno cartografico riferiti a quella location (numeri, percentuali, testi, date..). I dataset geografici possono essere creati con software tradizionali di calcolo come Excel o Google Spreadsheet. Sono disponibili molte piattaforme online gratuite per la creazione di mappe interattive, Google Fusion Tables e Carto sono alcuni. I passi sono: creare il dataset, caricarlo nel software, configurare la mappa, configurare i contenuti, pubblicare. È possibile geolocalizzare punti precisi attraverso l’uso delle coordinate specifiche. Queste geolocalizzazioni prendono il nome di NUTS (nomenclatura delle unità territoriali statistiche), diventano location ufficiali. Mappa choropleth, mappa colorata, ogni colore corrisponde ad un intervallo numerico attraverso cui è associato ad una unità amministrativa. Occorre uno specifico dataset che accosti colori e intervalli per la formazione del widget utile alla costruzione della mappa. vi sono specifiche funzioni Coe quella di autocoloramento, i popup con i dati dettagliati da collegare ai click sulla mappa. È necessaria la trasparenza, riportare dati su anno d’origine e link alle fonti. Capitolo 9 - DATA VISUALIZATION Le visualizzazioni di dati sono metafore visive che hanno un effetto attrattivo sui lettori, catturano l’attenzione e facilitano l’apprendimento e la memorizzazione delle informazioni. 1930, Otto Neurath progetta ISOTYPE, un linguaggio visivo che ambisce ad informare un pubblico più ampio attraverso la comunicazione visiva, imprimendo alla data visualization un cambio di rotta: da strumento analitico e riservato all’élite a strumento educativo ed informativo per l’intero pubblico. Cosi nasce il visual journalism. Al progetto di ISOTYPE partecipa un team composto dalla moglie di Neurath, designer ed autrice, un grafico che traduce i contenuti in simboli grafici (pittogrammi) e diversi esperti a seconda degli argomenti trattati, economisti, sociologi, medici o statistici. Nell’era del web 2.0, dei social e del citizen journalism, i lettori si perdono facilmente nel mare magnum di informazioni.
Nel mondo di giornalismo vi è molta illegalità apparente riguardo al diritto d’autore, le redazioni stampa e gli addetti per primi ne sono fautori, esiste però una eccezione sui diritti derivati. Il diritto di citazione, per esempio, permette un parziale riuso dei contenuti. Avvalendosi del cosiddetto “diritto di cronaca” larga parte dell’editoria online scarica video prodotti da utenti e li carica sui propri server, aggiungendo il pre roll ovvero il video pubblicitario che gli frutterà guadagno. Prima il diritto d’autore si limitava a «tutti i diritti riservati», dal 19 dicembre 2015 Massimo Russo, all’epoca vicedirettore de’ La Stampa applica una licenza Creative Commons, ovvero Attribuzione not Commercial not Derivatives. Copyleft, totale o di una parte dei diritti d’autore. Con l’utilizzo della social sharing viene meno il diritto d’autore a favore della maggiore commercializzazione. Quindi il copyleft parziale viene utilizzato come strumento di redistribuzione. Google ha contenuti rilasciati con licenza aperta affinché possa redistribuire informazioni rimandando alla fonte. Bisogna fare attenzione ai Term of Services che accettiamo ogni qualvolta entrano in una piattaforma, possono aiutare tosdr.org e tldrlegal.com. Dal 1941 è in vigore la legge italiana sul diritto d’autore chiarisce quali siano i limiti del diritto di citazione. Le disposizioni della legge non si applicano ai testi di atti ufficiali dello Stato e delle Amministrazioni Pubbliche, anche se le piattaforme d’accesso sono a pagamento. Non si possono utilizzare fotografie private senza consenso, il diritto esclusivo dura 20 anni. Nel 1886 con la Convenzione di Berna tutti gli Stati riconoscono reciprocamente il diritto d’autore. Al contrario del copyright, il copyleft permette all’autore di decidere liberamente ed autonomamente come distribuire la propria opera e quali possibilità di utilizzo o modifica esiste sulle sue opere. Il primo a parlarne è stato Stallman fondatore delle Free Software Foundation. Stallman indicava quattro libertà fondamentali: quella di eseguire il programma, quella di studiarlo e modificarlo, di ridistribuire copie e di migliorarlo per poi ridistribuirlo affinché tutti possano trarre beneficio dalle nuove modifiche. Teoria che richiama i principi dell’Open Source, oggi ne esistono alcuni, il sistema operativo Linux, la suite di applicazioni per ufficio Open Office, il browser Firefox. Nel 2001, Creative Commons assume un nuovissimo significato, si tratta di un’organizzazione non a scopo di lucro fondata da Lessig a favore della condivisione della conoscenza e della cultura, con l’obiettivo di ridurre la protezione della proprietà intellettuale e delle barriere alla creatività tramite un modello nel quale il titolare dei diritti più gestirli attraverso una licenza d’uso. In breve, CC mette a disposizione delle licenze per facilitare l’autogestione dei diritti legali sul contenuto al quale si riferisce. Non ha alcun potere o ruolo sui diritti d’autore. Le Creative Commons si applicano a qualsiasi opera digitale ed anche ai software di distribuzione. Ad ogni tipologia di opera digitale corrisponde un tipo di licenza applicabile, nel caso dei software è ormai standardizzato il tema del copyright/copyleft, per cui ogni sviluppatore ha a disposizione un ventaglio di licenze con cui distribuire la propria opera. Ogni licenza ha quattro strumenti per comunicare con chi si occupa del diritto di autore, ovvero giudici, avvocati, utenti fruitori e autore.
- una icona che riassume la tipologia di licenza
- I Commons Deed, riassunti che spiegano nello specifico di che si tratta
- Il Legal Code, licenza vera e propria fatta di articoli
- Un codice Machine-readable, un pezzo di codice che si aggiunge all’opera per permettere al
motore di ricerca di indicizzarla E ancora, le licenze sono compatibili con le legislazioni nazionali e internazionali sul diretto d’autore, multilingue e pubbliche. Tutte le licenze Creative Commons prevedono una clausola obbligatoria, la cosiddetta BY che prevede sempre e comunque l’obbligo di attribuzione e citazione della fonte autoriale. Sono in totale 6 e si dividono in due categorie: OPEN , permettono qualsiasi utilizzo, si tratta di CCBy e CCBy-SA CLOSED , limitano o vietano l’utilizzo commerciale o a produzione di opere derivate, si tratta di CCBy-NC, CCBy-NC SA, CCBy-ND, CCBy-NC ND.
Le clausole: BY Attribuzione, bisogna sempre indicare l’autore dell’opera! SA Share Alike, si può modificare l’opera ma l’opera modificata deve essere disponibile secondo le stesse condizioni scelte dall’autore. NC Not Commercial, non più essere utilizzata a fini commerciali ND not derivative works, non pro essere rielaborata per ottenerne una opera derivata. CCPlus, prevede la possibilità di aggiungere elementi o clausole. CC-0, si tratta di una rinuncia ai diritti, rinuncia anche al riconoscimento di paternità. È il cosiddetto pubblico dominio. Nel 2003 anche in Italia ci si attiva per mettere in atto le licenze Creative Commons. Un esempio di applicazione all’editoria è Groundreport, una piattaforma globale di citizen journalism con oltre 5.000 collaboratori che condividono articoli, foto e video riguardanti eventi accaduti e verificati da un staff. Tutti i giornalisti cittadini hanno il diritto sul loro lavoro che gestiscono scegliendo la licenza Creative Commons da pubblicare sotto ogni loro articolo. Global Voices lavora allo stesso modo e applica una licenza Creative Commons Attribution Only CCBy 3.0. Il Chicago Stories applica una licenza CCBy NC 3.0. Propublica di Steiger applica una licenza CCBY NC ND. In Italia, il Codice dell’Amministrazione Digitale è la legge più rilevante. Definisce Open Data by Default qualsiasi dato o contenuto trovato sul sito di un ente pubblico. Al contrario qualsiasi cosa trovata su sito privato è tutti i diritti riservati. Sono dati aperti, quelli disponibili secondo i termini di una licenza che ne permetta l’utilizzo anche a fini commerciali o in formato disaggregato; sono accessibili mediante qualsiasi tecnologia e modificabili da parte di programmi; sono disponibili gratuitamente. La definizione internazionale è invece su opendefinition.com Open significa che ognuno può liberamente accedere, utilizzare, modificare e condividere per qualsiasi scopo. Secondo OPEN DATA HANDBOOK ci sono due requisiti per parlare di open data:
1. Occorre che siano distribuiti con licenza oen 2. Devono essere distribuiti in formato CSV JSON XML ovvero leggibili e processabili da un computer. Capitolo 12 FOIA Freedom of Information Act Fondamentale legge per la libertà di informazione, varata negli Stati Uniti il 4 luglio 1966. Il testo impone alle amministrazioni pubbliche di garantire l’accesso alla documentazione. Nel 1996 fu stabilita l’estensione ai dati elettronici E-FOIA. Anche in Europa, dopo il trattato di Lisbona del 2007 il diritto di accesso non è subordinato ad un interesse specifico. In Italia vige la strategia del segreto, Cesareo, fino al 1990 quando con la legge 241 viene permesso l’accesso a soggetti strettamente legittimati. Il 16 maggio 2016 il consiglio dei ministri approva FOIA in Italia che per attraverso una serie di decreti ed emanazioni viene limitato. Bisogna andare di pari passo con i giganti del web prima che questi sopprimano ogni tipo di informazione. Capitolo 13 Il data journalism in Italia si è diffuso a partire dal 2012 anno in cui tutte le prime inchieste basate sui dati sono apparse sui maggiori quotidiani. La maggior parte dei lavoratori del settore è prodotta da freelance, esiste poi un data journalism praticato nelle newsroom in cui alcuni
Il futuro del data journalism è nel valore del giornalismo tradizionale. Data is the new (s)oil, I dati ora e in futuro saranno sempre più nelle mani di due attori principali: le web companies come Google Facebook e Twitter e i soggetti pubblici come governi e amministrazioni che a seconda del paese sono più o meno accessibili. I limiti del giornalismo dei dati (e come superarli): la mancata alfabetizzazione digitale, la concorrenza per l’accesso alle risorse, le minacce globali alla libertà di stampa, alla sicurezza digitale e all’accesso illimitato sono alcuni di essi. Come superarli? Nuove pubblicazioni, combinazione di apprendimento tra pari, tutoraggio, formazione online, iniziative di dati aperti e nuovi programmi nelle università e nelle scuole di giornalismo. «There are three kind of lies: lies, damned lies, and statistics» Benjamin Disraeli, il giornalismo dei dati non deve trarre forza dalla convinzione che i dati siano inequivocabili ma dal principio su cui si fonda, la trasparenza dei dataset utilizzati e raccolti. La solitudine dell’algoritmo (e il limite dell’accountability) Finché gli algoritmi che influenzano l’acquisizione e la circolazione dell’informazione non saranno accountable anche il giornalismo ne risentirà. Non scrivere (solo) per Google Il consiglio più dato è di seguire le regole Search Engine Optimization SEO, ma in un mondo più romantico di questo vorremmo un giornalismo che non scriva per Google, ma solo pensando alla storia e al lettore. Il giornalismo dei dati continua a cambiare e costringe gli altri a cambiare Introduzione di tecnologie innovative, nuovi ruoli e nuove forme di collaborazione tra attori diversi dentro e fuori la redazione portano a grandi cambiamenti non sempre ben accetti. Follow the money, massimo del giornalismo investigativo, bisogna diversificare più progetti e attività. L’approccio è per sempre, interfacce e strumenti evolvono ma l’approccio al dato deve prevalere. Farsi le giuste domande, affinare gli indicatori, interpretare correttamente i risultati sono tutti elementi del metodo scientifico che deve essere applicato al giornalismo investigativo.
