⌘ K
← Энциклопедия

Журналистика данных

Data journalism

Также: дата-журналистика, data-driven journalism, журналистика, основанная на данных

Журналистика данных — направление журналистики, в котором наборы данных (числа, документы, тексты, геоданные) служат источником материала, инструментом исследования или средством подачи; работа строится на сборе, очистке, анализе и визуализации данных в сочетании с обычной журналистской проверкой фактов.

Факты проверены 15 октября 2026 г., версия 2.0. Как готовилась статья

Кратко

  • Данные в журналистике данных могут быть источником истории, способом её рассказать или тем и другим сразу [3]. Это не синоним «красивых графиков»: визуализация — лишь одна из возможных ролей данных.
  • У практики длинная предыстория: «точная журналистика» Филипа Мейера (опрос в Детройте, 1967), компьютерный репортаж 1980–1990-х, затем открытые данные и новостные приложения 2000-х [4][5].
  • В научной литературе журналистику данных отличают от компьютерного репортажа и вычислительной журналистики; эти подходы связаны, но различны [1].
  • Данные не равны истине: в базах бывают ошибки составителей, поэтому набор данных — отправная точка, а не готовый факт [9]. Брэдшоу советует относиться к данным скептически, как к любому источнику [3], а прозрачность процесса Коддингтон выделяет как одно из измерений, по которым различаются подходы [1].
  • Российская практика описана в научных работах на примерах 2012–2020 годов [8][9]; систематического обзора её состояния после 2022 года в найденных источниках нет. Портал открытых данных data.gov.ru был закрыт в марте 2023 года и перезапущен в июле 2025 года [19][21].

Происхождение и история термина

Общепринятой «даты рождения» у термина нет. Историю обычно строят как цепочку из нескольких практик, которые постепенно сложились в одно поле.

«Точная журналистика» (1960–1970-е). По обзору Брента Хьюстона, в 1967 году Филип Мейер с помощью мэйнфрейма проанализировал опрос жителей Детройта после беспорядков; в 1970-е он работал с репортёрами других газет над данными о судебных приговорах и оценке недвижимости [4]. Интервью Мейера в Columbia Journalism Review (2001) уточняет детали: он был национальным корреспондентом Knight Newspapers, исследование готовила Detroit Free Press, данные обрабатывались на мэйнфрейме IBM 360. Анализ показал, что люди с высшим образованием участвовали в беспорядках так же часто, как бросившие школу, — вопреки распространённому тогда мнению. Книга Мейера Precision Journalism вышла в 1973 году; сам он предпочитает термин «точная журналистика» термину «компьютерный репортаж» и подчёркивает, что компьютер — лишь инструмент [5].

Компьютерный репортаж (1980–1990-е). В середине 1980-х Эллиот Жаспин (Providence Journal Bulletin) получил признание за анализ баз данных [4]. В 1989 году Билл Дедман из The Atlanta Journal and Constitution получил Пулитцеровскую премию в номинации «Журналистское расследование» за материалы о расовой дискриминации со стороны кредитных организаций Атланты [13]. По данным Investigative Reporters and Editors (IRE), Национальный институт компьютерного репортажа (NICAR) основан в 1989 году и действует как совместная программа IRE и Школы журналистики Миссурийского университета [14]. Основателем называют Жаспина; в 1994 году Школа журналистики и IRE объединили усилия, и Хьюстон датирует создание NICAR именно этим годом [4][15]. Поэтому в разных источниках встречаются обе даты. В 1996 году вышла книга Хьюстона Computer-Assisted Reporting: A Practical Guide; сам Хьюстон называет её первой книгой о практике компьютерного репортажа [4]. Это его собственная оценка: методологическое руководство Мейера появилось двумя десятилетиями раньше [5].

Открытые данные и программисты в редакциях (2005–2011). В 2005 году Эдриан Головатый создал картографический микс данных о преступности в Чикаго, в 2007 году его команда запустила EveryBlock, а к 2009 году рост числа программистов в журналистике привёл к появлению сообщества Hacks/Hackers [4]. В 2009 году Саймон Роджерс создал Datablog газеты The Guardian [17]; по его воспоминаниям, блог начинал с примерно 200 наборов данных, а сам 2009 год стал началом «революции открытых данных»: в мае заработал американский портал data.gov [16]. 25 июля 2010 года The Guardian, The New York Times и Der Spiegel одновременно опубликовали материалы по утечке WikiLeaks — «Афганскому военному дневнику», огромной таблице военных донесений [12]. (В обзоре Хьюстона эта публикация ошибочно отнесена к 2009 году [4].) В 2011 году на фестивале Mozilla в Лондоне прошёл «книжный спринт», с которого началось первое издание The Data Journalism Handbook [2]; книга вышла в издательстве O'Reilly в июле 2012 года [3].

Институционализация (2010-е – 2020-е). Во введении ко второму изданию Handbook (2021) Грей и Бунегру пишут, что в 2011 году поле было «в становлении» и термином пользовались единицы, а позже оно стало «социализированным и институционализированным» — через организации, обучение, премии и конференции [2]. В 2012 году прошла первая международная премия Data Journalism Awards, организованная Global Editors Network и Европейским журналистским центром [10][11]. Роджерс в той же книге отмечает, что за десятилетие журналистика данных превратилась из занятия одиночек в устоявшуюся часть многих крупных редакций [16]. В 2020 году, по наблюдению Хьюстона, пандемия COVID-19 показала накопленные журналистами навыки: редакции ежедневно собирали, анализировали и визуализировали данные [4].

Спор о датировке. Российский исследователь М. Е. Лисицин пишет, что понятие «журналистика данных» появилось в 2010 году, связывая его с первой международной конференцией «Data-driven journalism» в Амстердаме, организованной Мирко Лоренцем и Европейским журналистским центром [8]. Эта датировка относится к закреплению термина, а не к самой практике, которая, как видно выше, существовала на десятилетия раньше. Лисицин ссылается также на Джонатана Грея, предлагающего не спорить об определении, а видеть в журналистике данных «часть многолетней традиции» [8].

Год Событие Источник
1967 Мейер анализирует опрос жителей Детройта для Detroit Free Press [4][5]
1973 Книга Мейера Precision Journalism [5]
1989 Пулитцеровская премия Билла Дедмана (The Atlanta Journal and Constitution); основание будущего NICAR [13][14][15]
1994 IRE и Школа журналистики Миссури объединяют усилия; Хьюстон датирует этим годом создание NICAR [4][15]
1996 Книга Хьюстона Computer-Assisted Reporting: A Practical Guide [4]
2005–2007 Чикагская карта преступности Головатого, EveryBlock [4]
2009 Datablog The Guardian; Hacks/Hackers [4][16][17]
2010 25 июля — публикация «Афганского военного дневника»; конференция в Амстердаме (по Лисицину) [8][12]
2012 Первое издание Data Journalism Handbook (O'Reilly); первая премия Data Journalism Awards [3][10][11]
2020 Ежедневная работа с данными о COVID-19 в редакциях [4]
2021 Второе издание Data Journalism Handbook («Towards a Critical Data Practice») [2]
2023–2025 Закрытие и перезапуск российского портала data.gov.ru [19][20][21]

Суть и механизм

Пол Брэдшоу начинает с простого определения «журналистика, сделанная с данными» и сразу оговаривает, что оно мало помогает: спорны и слово «данные», и слово «журналистика» [3]. Тем не менее он выделяет три роли данных:

  1. Данные как источник. Крупные массивы (государственные, полицейские записи) позволяют находить истории; в качестве примеров Брэдшоу называет ChicagoCrime и EveryBlock Головатого и анализ расходов депутатов британского парламента газетой The Telegraph [3].
  2. Данные как инструмент рассказа. Данные помогают объяснить историю, например через бюджетные интерактивы BBC и Financial Times, показывающие, как бюджет затронет конкретного читателя [3].
  3. Открытый процесс. Datablog делится с читателями данными, контекстом и вопросами, открывая сам процесс сбора новостей [3].

Брэдшоу формулирует это так: данные «могут быть источником журналистики данных или инструментом, с помощью которого рассказана история, — или и тем и другим» (в оригинале: «Data can be the source of data journalism, or it can be the tool with which the story is told — or it can be both») [3]. Он предупреждает, что данные формируют и ограничивают истории, которые с их помощью можно рассказать, и к ним нужно относиться скептически [3].

Как выглядит работа. Единого канонического алгоритма в источниках нет. Таблица ниже обобщает описанные в источниках практики [3][6][8][9][25]; она не претендует на статус отраслевой модели.

Этап Что делают Типичные классы инструментов Типичная ошибка
1. Вопрос Формулируют, что хотят выяснить и какие данные могут ответить Не требуются Искать «красивую картинку» вместо вопроса
2. Получение данных Открытые порталы, официальные запросы, выписки из реестров, утечки Запросы, парсинг (скрейпинг), юридические процедуры Брать первый найденный набор без выяснения происхождения
3. Очистка и структурирование Приводят форматы к единому виду, удаляют дубли, извлекают текст из документов Электронные таблицы, языки программирования, средства распознавания текста Молча удалять «неудобные» записи
4. Анализ Считают, сравнивают, ищут закономерности и связи Электронные таблицы, SQL, Python/R, графовые базы, геоинформационные системы Принимать корреляцию за причинность
5. Проверка Сверяют с независимыми источниками, перепроверяют расчёты, обсуждают с экспертами Второй аналитик, звонки источникам Считать данные истиной только потому, что они «официальные»
6. Визуализация и текст Выбирают форму: карта, график, база для читателя, текст Библиотеки и конструкторы визуализаций Подменять вывод эффектной графикой
7. Публикация и методика Публикуют данные и описывают, как получены выводы Репозитории, примечания к материалу Не раскрывать ограничения данных

Пример ICIJ показывает, как этапы 2–4 выглядят на массиве документов. Консорциум получил от газеты Süddeutsche Zeitung в 2015 году 11,5 млн файлов Panama Papers. Созданный командой ICIJ открытый инструмент Extract превращал сырые документы в «поисковое, машиночитаемое содержимое», графовая база Neo4j помогала представить данные в виде графов связей, а Linkurious использовался для визуального исследования структурированных данных [6]. Для распознавания текста на изображениях применялся Tesseract, для поиска — Apache Solr, для защищённой переписки участников — шифрование PGP и Ciphermail [6].

Машинное обучение и нейросети (2020-е). Роджерс в издании 2021 года отмечает, что искусственный интеллект, или машинное обучение, стал инструментом журналистики данных, и приводит в пример работу Питера Олдоса в BuzzFeed [16]. Российская исследовательница Н. С. Авдонина (2026) пишет, что нейросети в последние годы стали обычной частью анализа больших данных и упрощают их сбор и обработку; по её оценке, они одновременно расширяют набор средств дата-сторителлинга и делают острее вопрос о качестве анализа и интерпретации результатов [18]. Конкретные ИИ-сервисы здесь не называются: инструменты быстро меняются.

Виды и классификации

Типология Марка Коддингтона. В статье в журнале Digital Journalism Коддингтон сопоставляет три количественные формы журналистики: компьютерный репортаж (CAR), журналистику данных и вычислительную журналистику. Он показывает, где их ценности и практики пересекаются, а где расходятся, и предлагает типологию из четырёх измерений [1]:

Измерение (по Коддингтону) Полюса
Роль экспертизы профессиональная экспертиза — сетевое участие
Открытость процесса прозрачность — непрозрачность
Объём и способ отбора данных большие данные — целевая выборка
Образ аудитории активная публика — пассивная публика

Вывод автора: три формы связаны, но различны; у каждой свои недостатки и свой вклад в «демократически устойчивую» журналистскую практику [1]. Здесь приведены только сами измерения; как именно Коддингтон размещает каждую форму между полюсами, в этой статье не излагается.

По роли данных (Брэдшоу). Данные как источник, как инструмент подачи либо и то и другое [3]. Похожее рабочее определение даёт Н. Я. Макарова: направление, в котором наборы данных используются, чтобы получить информационный повод или добавить к материалу факты и контекст; данные могут помочь выявить историю, стать её основой или и то и другое [9].

Российские определения. Лисицин (2018) приводит спектр трактовок: И. Бегтин — «данные и история, вместе поданные как единое целое и предоставляемые через современные интерфейсы», причём инфографика близка к понятию, но не всякая инфографика относится к журналистике данных; А. Шилина — формат на больших и открытых цифровых данных, где текст и визуальная часть весят примерно одинаково; С. Симакова — синтез больших массивов данных, которые иллюстрируют историю или становятся её основой; Р. Жолудь подчёркивает выявление социально значимых процессов, открытые данные и визуальную подачу [8]. Оригиналы этих работ не проверялись, поэтому трактовки даны по Лисицину. Авдонина (2026) констатирует, что в российской науке журналистику данных называют то жанром, то форматом, то видом деятельности, то методом, и предлагает считать её полем практики, внутри которого складываются отдельные жанры, например дата-история [18].

По формату материала (обобщение по примерам источников [3][6][9]): интерактивная карта или визуализация; база данных, которую читатель может исследовать сам; расследование на массиве документов; интерактивный «калькулятор» или сценарный инструмент.

Как применяется на практике

В мире.

  • Расследование на утечках. Работа ICIJ над Panama Papers — пример обработки миллионов документов с помощью специальных инструментов и международной кооперации [6].
  • Данные как открытый процесс. Datablog The Guardian публиковал данные вместе с материалами [3][16]. Проект The Guardian «Riot Rumours» о слухах во время беспорядков 2011 года победил на первой премии Data Journalism Awards (2012) в категории визуализации и рассказа на национальном/международном уровне [10][11].
  • Визуализация в редакциях. Исследование Энгебретсена, Кеннеди и Вебера (2018) на основе интервью с руководителями, дата-журналистами, разработчиками и дизайнерами десяти крупных новостных организаций Норвегии, Швеции и Дании выделило три фактора перемен: появление групп специалистов с разными навыками, технологические инновации и принцип «mobile first»; авторы также фиксируют напряжение вокруг сложных исследовательских визуализаций и роли обычных журналистов в создании графиков [7].
  • Кейсы, которые разбирает Макарова (2020). «The Electoral Map» (The New York Times), «Do No Harm» (Las Vegas Sun, двухлетний проект о врачебных ошибках, более 3500 случаев), «Super Power: Visualising the Internet» (BBC) [9].

В России: примеры 2012–2020 годов.

  • «Пешеходные ДТП в Новосибирске». Интерактивная визуализация Николая Гурьянова, Стаса Селецкого и Алексея Папуловского победила в 2012 году в категории Data Visualisation and Storytelling (местный и региональный уровень) на первой премии Data Journalism Awards [10][11]; жюри оценило её как «хорошую интерактивную визуализацию того, что может быть очень сухими данными» [10]. По Лисицину, карта построена на данных ГИБДД командой из двух программистов и дизайнера, а сайт, где её опубликовали, на момент подготовки его статьи (2018) был недоступен [8].
  • «Кто владеет Тверской» («Ведомости», 2012). По Лисицину, это интерактивная карта собственников коммерческой недвижимости: авторы заказали в Росреестре выписки по нежилым помещениям вдоль улицы и проверили конечных владельцев компаний по открытым источникам; в 2018 году карту на сайте газеты уже нельзя было найти [8].
  • «Деловой Петербург». По тому же автору, журналист Андрей Дорожный в 2016–2018 годах подготовил 12 проектов журналистики данных: четыре — о недвижимости, остальные восемь — о бизнесе, выборах, погоде, такси, метро, образовании, музыке и условиях жизни [8].
  • «Новая газета»*. По оценке Макаровой на 2020 год, издание было «бесспорным лидером» российской дата-журналистики: в нём работало отдельное подразделение, среди тем были экологическая катастрофа в Норильске летом 2020 года и судебные процессы по «московскому делу», а с 2018 года редакция ежегодно проводила хакатон по журналистике данных [9]. Эти сведения исторические. В сентябре 2022 года Басманный суд Москвы по иску Роскомнадзора признал недействительной лицензию (свидетельство о регистрации) печатной «Новой газеты»* [22], а Верховный суд РФ удовлетворил иск Роскомнадзора о прекращении деятельности её сайта как СМИ [23].

В России: состояние после 2020 года.

  • Открытые данные. В марте 2023 года Минэкономразвития временно закрыло федеральный портал data.gov.ru, объяснив это перезапуском «с учетом запросов рынка», инвентаризацией данных и переездом на платформу «ГосТех»; портал работал с 2014 года [19]. В июле 2025 года министерство сообщало о готовящемся перезапуске: к 4 июля было опубликовано 4,94 тыс. наборов в 16 категориях [20]. По наблюдению эксперта по открытым данным Ивана Бегтина, обновлённый портал открылся 15 июля 2025 года; на нём было чуть менее 5826 наборов против более чем 24 тыс. в версии 2022 года, и не менее 84% наборов он счёл неактуальными [21]. Это авторская оценка, а не официальная статистика.
  • Наука. Авдонина (2026) указывает, что жанровые каноны, типология и практики создания дата-историй в российской науке пока системно не изучены; со ссылкой на работу С. А. Скуридиной и А. О. Беспаловой (2024) она пишет, что первые отделы журналистики данных в российских редакциях начали открываться в 2018 году [18].
  • Образование. Макарова на 2020 год констатировала, что программ по журналистике данных в России «крайне мало», а магистерская программа ВШЭ не может покрыть спрос рынка; в её опросе магистрантов первого и второго курсов РГГУ и РУДН 27% назвали работу с данными базовым навыком журналиста, 63% — нужной только в отдельных специализациях; объём выборки в статье не указан [9]. Эти данные исторические. Из более поздних примеров: в НИУ ВШЭ на 2026/2027 учебный год в магистратуре «Современная журналистика» есть трек «Журналистика данных» [24]; в филиале МГУ в Севастополе в 2023 году утверждена рабочая программа бакалаврского курса «Журналистика данных» объёмом 144 часа — открытые данные и скрейпинг, работа в таблицах, статистика Росстата, инструменты визуализации [25]. Это отдельные примеры, а не обзор рынка: систематических данных о числе программ на 2026 год в найденных источниках нет.

Как измерить или проверить

Единой метрики качества у журналистики данных нет. Редакция может использовать чек-лист. Он опирается на призыв Брэдшоу относиться к данным скептически [3], на тезис Макаровой о необходимости проверять базы [9] и на измерение прозрачности в типологии Коддингтона [1]:

  1. Известен ли источник данных и дата их актуальности?
  2. Понятна ли лицензия или правовой статус данных?
  3. Полон ли набор; что в него не попало?
  4. Описана ли методика расчёта так, чтобы её можно было повторить?
  5. Проверены ли ключевые цифры независимо (второй аналитик, другой источник)?
  6. Раскрыты ли ограничения и неопределённость?
  7. Не вводит ли визуализация в заблуждение масштабом, осями, выбором периода?
  8. Если в анализе участвовала нейросеть, проверены ли её результаты человеком (вывод из тезиса Авдониной о качестве интерпретации [18])?

Показатели эффекта (охват, цитирования, награды) используют только с датой и источником. Например, Роджерс приводит рост числа заявок на Data Journalism Awards с 471 в 2016 году почти до 700 в 2018 году [16] — это исторические данные.

Ошибки, ограничения и спорные вопросы

  • Ошибки и смещение в данных. В базах встречаются неточности и ошибки составителей, поэтому базы — лишь отправная точка для проверки [9]. EveryBlock, по обзору Хьюстона, критиковали за то, что точность государственных данных проверялась недостаточно [4]. Даже хорошие обзоры ошибаются: у Хьюстона «Афганский военный дневник» отнесён к 2009 году вместо 2010-го [4][12].
  • Скептицизм к данным. Брэдшоу подчёркивает, что данные формируют и ограничивают истории, которые можно рассказать [3].
  • «Красивое» вместо проверенного. Визуализация не гарантирует точности; по Бегтину (в пересказе Лисицина), инфографика близка к понятию, но не всякая инфографика является журналистикой данных [8]. Подробнее — Инфографика.
  • Новое направление или продолжение прежнего? Коддингтон показывает, что подходы связаны, но различны [1]; Грей (по Лисицину) предлагает видеть в журналистике данных часть давней традиции [8]; Мейер считает компьютер лишь инструментом и предпочитает термин «точная журналистика» [5].
  • Экспертиза и открытость. Коддингтон включает в типологию противопоставления профессиональной экспертизы и сетевого участия, прозрачности и непрозрачности [1].
  • Терминологическая неустойчивость. В российской науке журналистику данных определяют то как жанр, то как формат, метод или вид деятельности [18].
  • Ресурсоёмкость. Труднее всего в обучении даётся программирование, особенно студентам с гуманитарной подготовкой [9]; в редакциях напряжение вызывает вопрос, какую часть визуализаций должны делать обычные журналисты, а какую — специалисты [7].
  • Зависимость от доступа к данным. Ценность российского федерального портала открытых данных после перезапуска эксперт оценивает низко [21]; часть российских проектов 2011–2012 годов уже в 2018 году была недоступна в сети [8], что осложняет проверку и воспроизведение результатов.
  • Нейросети. Они ускоряют обработку данных, но поднимают вопрос о качестве анализа и интерпретации [18].

Правовой аспект

Отдельной нормы о журналистике данных в российском праве нет, и эта статья не является правовой справкой. При работе с наборами данных возникают вопросы, которые регулируются общими правилами: обработка персональных данных, если в массиве есть сведения о конкретных людях (152-ФЗ «О персональных данных»), правовой статус и лицензия самих данных, а также положения закона о СМИ (Закон о СМИ). Конкретные нормы здесь не цитируются; перед публикацией материалов с персональными данными редакции стоит обратиться к юристу.

Частые вопросы

Что такое журналистика данных простыми словами?

Это журналистика, в которой факты получают, проверяют или показывают с помощью массивов данных. Данные могут быть источником истории, способом её рассказать или тем и другим одновременно [3].

Чем журналистика данных отличается от инфографики?

Инфографика — способ изображения информации, а журналистика данных — подход к получению и проверке фактов. По Бегтину (в пересказе Лисицина), инфографика близка к понятию, но не всякая инфографика является журналистикой данных [8]. Брэдшоу называет визуализацию лишь одной из ролей данных [3].

Чем она отличается от компьютерного репортажа и вычислительной журналистики?

Коддингтон рассматривает их как связанные, но различные подходы и сравнивает по четырём измерениям: экспертиза или сетевое участие, прозрачность или непрозрачность, большие данные или выборка, активная или пассивная публика [1].

Когда появилась журналистика данных и при чём здесь Филип Мейер?

Практика старше термина. В 1967 году Мейер анализировал опрос жителей Детройта для Detroit Free Press, а в 1973 году выпустил книгу Precision Journalism [4][5]. Сам термин закрепился около 2010 года [2][8].

Где берут данные?

В источниках статьи названы государственные и полицейские записи [3], выписки из реестров, например Росреестра [8], портал открытых данных Государственной думы [9], федеральный портал data.gov.ru [19][21] и утечки документов, как в случае Panama Papers [6].

Какие навыки нужны и где этому учат?

Нужны поиск и сбор данных, работа в таблицах, статистика, визуализация, а в сложных проектах — программирование; так, курс филиала МГУ в Севастополе (2023) включает скрейпинг, электронные таблицы, данные Росстата и инструменты визуализации [25]. В НИУ ВШЭ на 2026/2027 год есть трек «Журналистика данных» в магистратуре «Современная журналистика» [24]. Сведения о вузах нужно проверять на их сайтах.

Связанные термины

Источники

  1. Coddington, M. (2015). Clarifying journalism's quantitative turn: A typology for evaluating data journalism, computational journalism, and computer-assisted reporting. Digital Journalism, 3(3), 331–348. https://doi.org/10.1080/21670811.2014.976400 (аннотация: https://www.rcmediafreedom.eu/Resources/Academic-sources/Clarifying-Journalism-s-Quantitative-Turn-A-typology-for-evaluating-data-journalism-computational-journalism-and-computer-assisted-reporting). Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б в г д е ж з
  2. Gray, J., & Bounegru, L. (2021). Introduction. In L. Bounegru & J. Gray (Eds.), The data journalism handbook: Towards a critical data practice (pp. 11–24). Amsterdam University Press. https://doi.org/10.1017/9789048542079.001 (книга: https://doi.org/10.5117/9789462989511). Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б в г
  3. Bradshaw, P. (2012). What is data journalism? In J. Gray, L. Bounegru, & L. Chambers (Eds.), The data journalism handbook: How journalists can use data to improve the news. O'Reilly Media. https://datajournalism.com/read/handbook/one/introduction (выходные данные издания: https://www.oreilly.com/library/view/-/9781449330057/). Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б в г д е ж з и к л м н о п р с т у
  4. Houston, B. (2021, December 13). The history of data journalism. DataJournalism.com. https://datajournalism.com/read/longreads/the-history-of-data-journalism . Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б в г д е ж з и к л м н о п р с
  5. Sullivan, M. (2001, May/June). Reporting with computers. Columbia Journalism Review. https://www.cjr.org/60th/reporting-with-computers-philip-meyer-precision-journalism.php . Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б в г д е ж
  6. Romera Zhang, P., & Gallego, C. S. (2018, July 3). How ICIJ deals with massive data leaks like the Panama Papers and Paradise Papers. International Consortium of Investigative Journalists. https://www.icij.org/inside-icij/2018/07/how-icij-deals-with-massive-data-leaks-like-the-panama-papers-and-paradise-papers/ . Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б в г д е
  7. Engebretsen, M., Kennedy, H., & Weber, W. (2018). Data visualization in Scandinavian newsrooms: Emerging trends in journalistic visualization practices. Nordicom Review, 39(2), 3–18. https://doi.org/10.2478/nor-2018-0007 (аннотация: https://eprints.whiterose.ac.uk/id/eprint/126355). Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б
  8. Лисицин М. Е. Проекты в области журналистики данных в российских СМИ (на материале газеты «Деловой Петербург») // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2018. Вып. 4 (30). С. 128–136. URL: https://journals.csu.ru/index.php/znak/article/download/31/46 (дата обращения: 15.10.2026). ↑ а б в г д е ж з и к л м н о п
  9. Макарова Н. Я. Дата-журналистика как драйвер развития медиа и журналистского образования // Вестник РГГУ. Серия «Литературоведение. Языкознание. Культурология». 2020. № 6. С. 55–64. DOI: 10.28995/2686-7249-2020-6-55-64. URL: https://history.rsuh.ru/jour/article/download/880/817 (дата обращения: 15.10.2026). ↑ а б в г д е ж з и к л м
  10. Global Editors Network. (2012, May 31). The winners of the first edition of the Data Journalism Awards announced [Press release; копия на startupticker.ch]. https://startupticker.ch/assets/files/legacy/Press-Release_-DJA-Winners-Announced_pdf.pdf . Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б в г д
  11. Barron, P. (2012, June 1). Data journalism awards announced. Google Europe Blog. https://europe.googleblog.com/2012/06/data-journalism-awards-announced.html . Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б в г
  12. Hendler, C. (2010, July 28). The story behind the publication of WikiLeaks's Afghanistan logs. Columbia Journalism Review. https://www.cjr.org/campaign_desk/the_story_behind_the_publicati.php . Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б в
  13. The Pulitzer Prizes. (n.d.). Bill Dedman of The Atlanta Journal and Constitution: 1989 Pulitzer Prize in Investigative Reporting. https://www.pulitzer.org/winners/bill-dedman . Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б
  14. Investigative Reporters and Editors. (n.d.). About IRE. https://ire.org/?p=24 . Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б
  15. Houston, B. (2004, July/August). [Колонка Б. Хьюстона]. The IRE Journal, 27(4), 4–5. https://www.ire.org/wp-content/uploads/2019/02/2004-4.pdf . Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б в
  16. Rogers, S. (2021). From The Guardian to Google News Lab: A decade of working in data journalism. In L. Bounegru & J. Gray (Eds.), The data journalism handbook: Towards a critical data practice (pp. 279–285). Amsterdam University Press. https://doi.org/10.1017/9789048542079.039 (текст: https://datajournalism.com/read/handbook/two/organising-data-journalism/a-decade-of-data-journalism-2009-2019). Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б в г д е
  17. McAthy, R. (2013, April 18). Guardian's Simon Rogers to join Twitter as data editor. Journalism.co.uk. https://www.journalism.co.uk/guardian-simon-rogers-to-join-twitter-as-data-editor/ . Дата обращения: 15.10.2026. ↑ а б
  18. Авдонина Н. С. Жанр дата-истории в зарубежных медиа: теоретико-эмпирический анализ // Вопросы теории и практики журналистики. 2026. Т. 15, № 2. С. 296–311. DOI: 10.17150/2308-6203.2026.15(2).296-311. URL: https://jq.bgu.ru/classes/pdfDL.ashx?id=27966 (дата обращения: 15.10.2026). ↑ а б в г д е
  19. Петрова В. Открытые данные закрыли: портал data.gov.ru ждет пересборка // Коммерсантъ. 2023. 24 марта. URL: https://www.kommersant.ru/doc/5889649 (дата обращения: 15.10.2026). ↑ а б в г
  20. В России вновь запустят госпортал открытых данных, который не работал больше двух лет // CNews. 2025. 7 июля. URL: https://zoom.cnews.ru/news/item/648268 (дата обращения: 15.10.2026). ↑ а б
  21. Бегтин И. Обновленный портал Data.gov.ru [Электронный ресурс] // Substack (begtin.substack.com). 2025. 16 июля. URL: https://begtin.substack.com/p/datagovru (дата обращения: 15.10.2026). ↑ а б в г д
  22. Басманный суд Москвы аннулировал лицензию «Новой газеты»* // Business FM (bfm.ru). 2022. 5 сентября. URL: https://www.bfm.ru/news/508122 (дата обращения: 15.10.2026). ↑
  23. Верховный суд России аннулировал сайт «Новой газеты»* // Business FM (bfm.ru). 2022. 15 сентября. URL: https://www.bfm.ru/news/508819 (дата обращения: 15.10.2026). ↑
  24. Семинар наставника «Журналистика данных»: учебный курс, 2026/2027 учебный год, магистерская программа «Современная журналистика» // НИУ ВШЭ. URL: https://www.hse.ru/edu/courses/1163636660 (дата обращения: 15.10.2026). ↑ а б
  25. Ершов Ю. М. Рабочая программа дисциплины «Журналистика данных»: направление подготовки 42.03.02 «Журналистика» (бакалавриат). Севастополь: Филиал МГУ им. М. В. Ломоносова в г. Севастополе, 2023. URL: https://new.sev.msu.ru/wp-content/uploads/2023/10/44-V-PD-ZhURNALISTIKA-DANNYH.pdf (дата обращения: 15.10.2026). ↑ а б в

Служебный блок

Версия
2.0
Факты проверены
Подготовка
Редакция Медиатрона
Публикация
утверждена главным редактором

Редакция Медиатрона. Факты сверены с первоисточниками, публикация утверждена главным редактором.

Нашли ошибку? info@mediatrone.ru