FOCUS // La révolution du Data journalisme - Sylvain Parasie

Summary

Le journalisme contemporain, influencé par le numérique, a été profondément modifié par l'émergence du datajournalisme, qui utilise les données et les outils informatiques pour produire de l'information de manière plus autonome. Ce type de journalisme offre plusieurs promesses : mieux informer le public grâce à la personnalisation, contrôler les gouvernements en analysant les données publiques, et proposer des interprétations systémiques sur des enjeux comme le féminisme. Cependant, des défis se posent, notamment la vérification des données, la relation avec le public et l'impact démocratique. La collaboration internationale et la technologie sont essentielles pour ces nouvelles formes de journalisme.

Takeaways

• 😀 Le journalisme contemporain a été profondément affecté par le numérique, déstabilisant les modèles d'affaires traditionnels et fragilisant l'industrie.
• 😀 Le datajournalisme utilise des données et des outils de calcul pour produire l'information, permettant aux journalistes de réaliser des analyses directes sans dépendre uniquement des experts externes.
• 😀 Le principal objectif du datajournalisme est d'améliorer l'information en la rendant plus personnalisée et accessible aux lecteurs.
• 😀 Une des promesses majeures du datajournalisme est d'aider à mieux contrôler les gouvernants en analysant les données publiques pour mettre en lumière des erreurs ou des décisions moralement discutables.
• 😀 Le datajournalisme vise à produire des interprétations plus systémiques des réalités sociales, comme l'analyse des discriminations systémiques dans des domaines comme le féminisme.
• 😀 L'un des défis majeurs du datajournalisme est de garantir la fiabilité des données utilisées, car les volumes de données peuvent contenir des erreurs ou des biais.
• 😀 Une autre difficulté du datajournalisme est de déterminer comment présenter les données au public de manière engageante et compréhensible, sans les simplifier excessivement.
• 😀 Le Los Angeles Times a lancé une plateforme en 2010 pour diffuser des données standardisées sur les homicides, impliquant activement le public dans l'analyse des causes de la violence.
• 😀 Le journalisme de données mise sur l'utilisation des technologies numériques pour améliorer la qualité du journalisme, mais il nécessite aussi une adaptation des pratiques de travail des journalistes.
• 😀 La collaboration entre journalistes de différents médias et pays, comme dans l'exemple du Consortium International des Journalistes d'Investigation (ICIJ), est essentielle pour renforcer l'impact du datajournalisme à l'échelle mondiale.

Q & A

Qu'est-ce que le datajournalisme et comment se distingue-t-il du journalisme traditionnel ?

Le datajournalisme consiste à utiliser des données et des moyens de calcul pour produire de l'information. Contrairement au journalisme traditionnel qui repose souvent sur des expertises externes, le datajournalisme permet aux journalistes de générer eux-mêmes des informations en effectuant des analyses statistiques et des traitements informatiques de visualisation.

Quels sont les exemples notables de datajournalisme mentionnés dans le texte ?

Les exemples notables incluent les enquêtes menées par le Consortium International des Journalistes d'Investigation, telles que les Pandora Papers et les révélations sur les paradis fiscaux.

Quelles sont les trois grandes promesses du datajournalisme ?

Les trois grandes promesses du datajournalisme sont : 1) Mieux informer, notamment par la personnalisation de l'information. 2) Contrôler davantage les gouvernants en utilisant les données publiques pour identifier des erreurs ou des pratiques immorales. 3) Produire des interprétations systémiques des réalités sociales.

Comment le datajournalisme peut-il améliorer le contrôle des gouvernants ?

Le datajournalisme permet d'exploiter la masse de données générée par les administrations et les pouvoirs publics pour identifier des mauvaises décisions ou des actes répréhensibles, contribuant ainsi à une meilleure surveillance des actions gouvernementales.

Pourquoi le datajournalisme est-il particulièrement utile pour aborder des questions systémiques, comme le féminisme ?

Le datajournalisme permet d'analyser des tendances générales en utilisant des outils de calcul, ce qui aide à identifier des patterns systémiques dans des problématiques sociales telles que les discriminations de genre, offrant une vision plus large et plus détaillée des inégalités.

Quels défis le datajournalisme pose-t-il en termes de vérification des données ?

Un des principaux défis du datajournalisme est de s'assurer que les grandes quantités de données utilisées sont fiables. La vérification de la fiabilité des données est essentielle pour garantir l'exactitude des informations traitées.

Comment le public est-il impliqué dans les pratiques de datajournalisme ?

Dans des exemples comme celui du Los Angeles Times, le public est impliqué en l'incitant à participer activement à la réflexion collective sur les causes des violences, ce qui permet de donner une dimension participative et de mieux comprendre les enjeux sociaux.

Quel rôle joue la technologie dans le journalisme de données ?

La technologie est essentielle pour le datajournalisme, mais elle ne garantit pas à elle seule un bon journalisme. Ce qui importe, c'est de trouver des pratiques de travail adaptées à ces technologies pour produire un journalisme ayant un impact démocratique.

Comment le datajournalisme encourage-t-il les formes de collaboration dans le journalisme ?

Le datajournalisme, notamment à travers des initiatives comme celles du Consortium International des Journalistes d'Investigation, favorise des partenariats entre journalistes de différents médias à travers le monde, renforçant ainsi la collaboration et l’échange d’informations pour des enquêtes à grande échelle.

Quel est l'impact de la numérisation sur les modèles d'affaires du journalisme ?

La numérisation a déstabilisé les modèles d'affaires traditionnels du journalisme en réduisant les revenus issus de la publicité et en introduisant de nouveaux défis pour les médias. Cela a fragilisé l'industrie tout en favorisant l'émergence de nouvelles formes de journalisme, comme le datajournalisme.