Introdução

O que é jornalismo de dados colaborativo, e por que queremos fazer isso?

Com orçamentos cada vez menores e as novas oportunidades de comunicação e compartilhamento de arquivos criadas pela Internet, redações de todo o país estão se abrindo a novas formas de trabalhar em conjunto para desenvolver matérias complexas baseadas em dados para suas comunidades.

Enormes conjuntos de dados que cobrem questões nacionais vitais são liberados pelo Governo Federal todos os dias, e neles se escondem inúmeras matérias para jornalistas locais. Equipes de jornalismo de dados e hackers cívicos estão coletando quantidades massivas de dados, que apresentam um rico filão de reportagem se puderem ser explorados com eficiência. As equipes de engajamento e mídia social estão respondendo a um grande número de dicas e colaborações de suas comunidades, sendo que apenas algumas delas podem se tornar matérias.

Com a proliferação de dados disponíveis, torna-se mais comum que as redações tenham acesso a conjuntos de dados com mais histórias do que as que elas podem se dedicar significativamente a publicar. O jornalismo de dados colaborativo permite que várias redações encontrem e contem essas histórias, tirem o maior proveito de grandes conjuntos de dados e, em última análise, aumentem as chances de que seu trabalho tenha impacto.

Os resultados de projetos de dados colaborativos podem ser qualquer coisa - uma história, uma série de matérias, um gráfico interativo, um documentário, etc. As colaborações também podem incluir entidades fora do jornalismo, como universidades, grupos sem fins lucrativos, pesquisadores ou bibliotecas.

Com as ferramentas e o planejamento certos, colaborações muito grandes, complexas e até secretas são possíveis. As investigações dos Panama Papers e Paradise Papers, por exemplo, distribuíram enormes quantidades de documentos vazados para dezenas de redações em todo o mundo. O projeto Electionland, da ProPublica, rastreia problemas de votação em tempo real, trabalhando com centenas de redações em todo o país.

As colaborações abrangem desde reportagens independentes produzidas em uma coalizão ou conglomerado até o trabalho conjunto em histórias copublicadas ou o compartilhamento de recursos para reportar separadamente. E enquanto algumas colaborações podem durar um período limitado de tempo, outras podem ser de longo prazo.

O Centro de Mídia Cooperativa, que estuda esses tipos de projetos, define seis tipos de colaboração. Veja como a taxonomia delas se aplica às colaborações de dados:

• Temporária e Separada: Cobrindo o mesmo problema e trabalhando de forma totalmente separada, como o SF Homeless Project

• Temporária e em cocriação: Compartilhando informações, mas reportando de forma independente, como os trabalhos da ProPublica Electionland ou Documenting Hate (Documentar o Ódio)

• Temporária e Integrada: Produzindo histórias em conjunto por um período de tempo, como os Panama Papers e o Implant Files, ou os projetos de dados da rede USA Today.

• Em andamento e separada: Criando o conteúdo separadamente e o compartilhando, como o Next to Die do Marshall Project

• Em andamento e em cocriação: Produzindo histórias em conjunto em um cenário de longo prazo, como o Alaska's Energy Desk

• Em andamento e integrada: Trabalhando juntos em um nível operacional, como o TapInto em Nova Jersey.

As parcerias de dados tendem a cair na categoria temporária e em cocriação ou integrada. Ocasionalmente, elas são contínuas e separadas, como é o caso do serviço Data World da AP.

O centro tem um banco de dados de cerca de 200 projetos colaborativos diferentes de todo o mundo, que mostra a diversidade e criatividade desses tipos de iniciativas.

O que é este guia?

Na ProPublica, jornalismo colaborativo é uma parte central da nossa identidade e da nossa prática. Fizemos parcerias com centenas de agências de jornalismo em milhares de matérias. Reunimos este guia para transmitir o que aprendemos a outras redações interessadas em iniciar esforços semelhantes.

Também lançamos uma ferramenta gratuita, chamada Collaborate, baseada na que criamos para nossas próprias colaborações com dados.

Finalmente, este guia é em si uma colaboração. Acreditamos que nosso processo funciona bem, mas não temos o monopólio das boas ideias. Estamos postando este guia no GitHub e estamos ansiosos por suas contribuições por meio de issues e pull requests. Se você não estiver familiarizado com a participação usando as ferramentas do GitHub, aqui está um guia..

Este documento é, e pode ser sempre, um trabalho em andamento. Serão lançadas ferramentas que ajudam a melhorar e até mesmo nos levam a repensar completamente os processos que descrevemos aqui, e as pessoas que também fazem esse trabalho aprenderão lições que não temos. Como qualquer colaboração, os resultados são mais fortes porque trabalhamos juntos nisso.

Como posso contribuir ou fazer perguntas?

Você tem dicas ou conselhos concretos sobre como executar uma colaboração com dados? Você pode contribuir com este guia de três maneiras:

1. Mande um e-mail para a Rachel Glickhouse no [e-mail]. Por favor, inclua seu nome, título e empresa.

2. Clone esse projeto no Github, edite-o e envie-o de volta para nós por meio de uma pull request.

3. Envie perguntas, comentários ou ideias por meio do sistema de issues do Github.