Médiakutató 2022 nyár

Újságírás

Szabó Krisztián:

Adatalapú vizuális médiatartalmak Magyarországon

PDF-változat

Tanulmányomban az adatalapú vizuális újságírás magyarországi állapotát és a nemzetközi trendekhez mért hiányosságait mutatom be. A közel háromszáz éves múlttal rendelkező angolszász eredetű műfaj napjainkban a világ számos szerkesztőségében megtalálható, beleértve Magyarországot is, bár hazánkban az adatújságírás gyakorlati alkalmazása kezdetlegesebb a nemzetközi mezőnyhöz képest. A műfaj helyi fejlettségének mérésére irányuló korábbi felmérésekhez hasonlóan a magyar tendenciák kiforratlanságának bizonyításához a tartalomelemzés és a félig strukturált interjúk módszerét alkalmaztam. Kutatásom kimutatta, hogy Magyarországon több probléma együttesen járul hozzá a nemzetközi trendektől való elmaradáshoz és áll útjába az adatújságírás hazai fejlődésének. Az okokat az olvasói oldalon, a szerkesztőségekben, a magyar oktatási rendszer elmaradottságában, a szövegközpontú, vizuálisan műveletlen magyar hozzáállásban, a magyar adatközlés elmaradottságában és ezek kölcsönhatásában kell keresni. Ahhoz, hogy számottevő fejlődés és előrelépés történhessen a műfajban, mind a magyar adatszolgáltatási rendszerben, mind a magyar szemléletmódban jelentős változásnak kell bekövetkeznie a következő években.

Kulcsszavak: adatújságírás, adatvizualizáció, diagram, hírmédia, infografika, információábrázolás, vizualitás

1. A magyar és a nemzetközi adatábrázolásra irányuló kutatások

Tanulmányomban az adatalapú vizuális újságírás magyarországi állapotának vizsgálatával foglalkozom. Az adatalapú újságírás az angol nyelvben többféleképpen szerepel: Olga Kalatzi és munkatársai tanulmányaikban a „data journalism, data-driven journalism, database journalism, computational journalism [vagy] data visualization” (Kalatzi et al. 2018: 37) elnevezéseket használták, de elterjedtek még a „news graphics” (Cairo 2017), „(news) infographics” (Cairo 2017, Weber 2017, Rendgen 2019) kifejezések is. Magyarul az adatújságírás, adatalapú újságírás kifejezések fedik le ezt a szakirányt. A köznyelvben gyakori még az infografika elnevezés is. Hasonló módszert fed le a Philip Meyer által 1967-ben létrehozott számítógép által asszisztált tudósítás is (computer assisted reporting [CAR], lásd Rogers 2013, Uskali & Kuutti 2015, Kalatzi et al. 2018), bár ez utóbbi az adatalapú újságíráson felül magában foglal társadalomtudományi, közgazdasági, térinformatikai, adattudományi és statisztikai módszereket is. A megnevezéshez hasonlóan a műfajnak is számos, egymáshoz hasonló definíciója van. Turo Uskali és Heikki Kuutti szerint az adatújságírás elsődleges célja, hogy „objektív híreket készítsen a rendelkezésre álló nagyméretű adatbázisokból” (Uskali & Kuutti 2015: 78),¹ amelyeket – opcionálisan, de a legtöbb esetben – (interaktív) vizualizációk segítségével tesz a nagyközönség számára közérthetővé (Veglis & Bratsas-t [2017] idézi Kalatzi et al. 2018: 37).

Mivel a műfaj eredetét tekintve angolszász, számos átfogó tanulmány készült az adatújságírás amerikai, brit és nyugat-európai helyzetéről (lásd Fink & Anderson 2014, Knight 2015, Rodríguez & Clark 2021). A European Journalism Centre által létrehozott datajournalism.com 2021-ben átfogó felmérést végzett az adatújságírás globális helyzetéről, amelynek az eredményeit összefoglaló The State of Data Journalism 2021 című tanulmányt 2022 elején publikálták (Abellán 2022; datajournalism.com é.n.). Az utóbbi években készültek a műfaj lokális helyzetét bemutató kutatások is, amelyek egyebek között a svéd (Appelgren & Nygren 2014, Appelgren & Linden 2020), a norvég (Karlsen & Stavelin 2014), a finn (Uskali & Kuutti 2015), a görög (Veglis & Bratsas 2017), az osztrák (Figl 2017), a német (Beiler et al. 2020), az olasz (Porlezza & Splendore 2019), a portugál (Esteves & Neves 2021), a belga (Maeyer et al. 2014) és a dán (Engebretsen et al. 2018) állapotot mutatták be. E kutatások eredményei részben megegyeztek a datajournalism.com kutatásának eredményeivel is: a jó minőségű, szabadon felhasználható adatbázisok hiánya az egyik legnagyobb akadály a szerkesztőségek hétköznapi munkája során (Veglis & Bratsas 2017); a szakemberek többsége önmagától sajátította el a szükséges képességeket (Uskali & Kuutti 2015, Figl 2017, Engebretsen et al. 2018, Porlezza & Splendore 2019); vagy a válaszadó szakemberek előnyben részesítik a néhány fős data teameket az egyéni munkánál (Beiler et al. 2020). A jelen tanulmány is az adatalapú médiatartalmak helyi elterjedtségének bemutatására törekszik, bevonva ezzel Magyarországot a témáról zajló nemzetközi diskurzusba.

Az elmúlt években több, nem átfogó kutatás készült az adatalapú újságírás, információábrázolás magyarországi helyzetéről: Bátorfy Attila írt a magyarországi információábrázolás eredetéről és történetéről (Bátorfy 2020a & 2022), Markos György adatújságírást is érintő munkásságáról az 1940-es években (Bátorfy 2021 & 2022), Polyák Gábor és Torbó Annamária pedig érintőlegesen írt az adatújságírás felsőoktatási intézményekben történő oktatásának helyzetéről (Polyák & Torbó 2019). A Független Médiaközpont által kiadott 2009-es Oknyomozó újságírás című kiadvány röviden ír a Philip Meyer által kialakított CAR-módszerről (Mong & Vajda 2009).

Sajtótermékben megjelent adatábrázolásra már az 1920-as évektől kezdve volt példa Magyarországon (Bátorfy 2020b & 2021). Az 1960-as évek végétől nemegyszer címlapon közölt ábrázolásokat a Figyelő gazdasági hetilap, az 1970-es évektől a Magyar Hírlap és a HVG is. A műfaj elterjedését a 2000-es évek digitális forradalma hozta el. A 2000-es években a nyomtatott napilapok és azok online változatai (mint a Népszabadság) közöltek statikus és interaktív ábrázolásokat. A 2010-es évektől az online adatbázisok növekvő száma, azok elérhetősége, továbbá az ábrázolások grafikus elkészítését demokratizáló ingyenes szoftverek lehetővé tették, hogy a natív online híroldalak, mint a VS.hu, a Kreatív, az Átlátszó, az Átló,² az Index, a 444.hu és a Telex nagyobb számban készítsenek diagramokat, ábrázolásokat is tartalmazó, adatokra alapuló cikkeket. A jelen tanulmány kutatásaiból azonban kiderült, hogy a magyar adatvizualizációs kezdeményezések 2020 elején egyebek között a szaktudás hiánya, az erre szakosodott alkalmazottak alacsony száma és az adatbázisok szűkössége miatt nagyságrenddel elmaradnak a nemzetközi trendektől.

2. A kutatás módszertanai: tartalomelemzés és félig strukturált interjúk

E tanulmányban két módszert alkalmazok a magyar vizuális ábrázolásmódok sajtómegjelenésének vizsgálatára. Az első egy véletlen mintavétellel történő tartalomelemzés: a legolvasottabb magyar online hírportálok cikkeinek vizualitását mérem fel azáltal, hogy a cikk tartalmaz-e képet, videót vagy (átvett vagy saját készítésű) adatábrázolást, diagramot. A második módszert az online sajtóban aktívan dolgozó, adatábrázolással is foglalkozó újságírókkal végzett félig strukturált interjú jelenti. Az interjúk az interjúalanyok tanulási és munkafolyamatait, az adatábrázoláshoz köthető szaktudásukat, a műfaj magyar megjelenéséről alkotott véleményüket mérte fel.

2.1. Tartalomelemzés

A tartalomelemzéses vizsgálat célja az online hírportálok cikkeiben megjelenő vizuális elemek (képek, videók, diagramok) gyakoriságának megmérése volt. A vizsgálat véletlenszerűnek tekinthető, a kiválasztott időtartamok nem köthetők fontosabb politikai-közéleti eseményhez, amely esetlegesen torzíthatta volna a négy kategória megoszlását. A vizsgált időtartam háromszor egy hét volt, és a Nemzeti Média- és Hírközlési Hatóság felmérése alapján vett öt legolvasottabb magyar online hírportálra korlátozódott (index.hu, 24.hu, origo.hu, hvg.hu, telex.hu, lásd NMHH 2021a & NMHH 2021b). A vizsgálat online térre korlátozásának gyakorlati oka is van: az adatújságírás műfaja a legjobban itt érhető tetten. Összehasonlításképpen: bár az élvonalba tartozó nemzetközi sajtóorgánumok – mint például a New York Times, a Washington Post, a Financial Times vagy a Zeit – nyomtatásban is megjelennek (amely változatok tartalmazhatnak adatábrázolásokat is), adatalapú, vizualizációt tartalmazó cikkeik többsége az online oldalakon jelenik meg.

A tartalomelemzés a „belföld”, a „külföld”, a „gazdaság” és a „koronavírus” kategóriákban publikált cikkekre fókuszált, ugyanis mind a magyar, mind a nemzetközi oldalakon ezek az elsődleges rovatok, kategóriák, a cikkek többsége ide készül. A cikkeket típusuk szerint négy kategóriába lehet sorolni: (1) csak szöveg, (2) megjelenik a cikken belül illusztráció (kép vagy videó), (3) megjelenik adatábrázolás mint illusztráció (nem saját, más oldalról átvett) és (4) megjelenik saját készítésű adatábrázolás. A vizuális elemek felmérése során csak azok a cikkek kerültek a második, a harmadik vagy a negyedik kategóriába, ahol a vizuális elem a cikk főszövegében jelent meg. Emellett az adatábrázolások forrásmegjelölése határozta meg, hogy az adott cikk a harmadik (más oldalról átvett) vagy a negyedik (saját ábrázolás) kategóriába került. Az a cikk, amelyben az ábra feltüntetett forrása eltért az adott oldaltól, az előbbi, míg az interaktív, keretprogramban készített (például Flourish-ban vagy Infogramban), az adott oldal névjegyével ellátott ábrát tartalmazó cikk az utóbbi kategóriába került. A vizsgálat időtartama háromszor hét, véletlenszerűen választott nap volt 2021-ből, viszont az egyenlő eloszlás érdekében az első hét nap az év elejéről (2021. február 16–22.), a második hét nap az év közepéről (2021. június 29–július 5.) a harmadik hét nap pedig az év végéről (2021. november 9–15.) került kiválasztásra. A huszonegy nap alatt összesen 7187 cikket publikáltak a híroldalak a kijelölt rovatokban.

1. diagram. Szöveges és vizuális elemek megoszlása az origo.hu híroldalon

2. diagram. Szöveges és vizuális elemek megoszlása az index.hu híroldalon

3. diagram. Szöveges és vizuális elemek megoszlása a 24.hu híroldalon

4. diagram. Szöveges és vizuális elemek megoszlása a telex.hu híroldalon

5. diagram. Szöveges és vizuális elemek megoszlása a hvg.hu híroldalon

6. diagram. Szöveges és vizuális elemek megoszlása az összes vizsgált híroldalon

• Az index.hu-n (1. diagram) a vizsgált időszakokban és rovatokban összesen publikált 2343 cikk 61,89 százaléka csak szöveget tartalmazott, 35,25 százaléka képet is, 2,39 százaléka tartalmazott máshonnan átvett diagramot, 0,47 százaléka pedig általuk készített diagramot.
• Az origo.hu-n (2. diagram) megjelent cikkeknél volt a legnagyobb arányban kép is a szövegek mellett, a vizsgált 1795 cikkből 74,04 százaléknál. Ezt követik a csak szöveget tartalmazó cikkek (23,29 százalék), az átvett diagramot tartalmazó (2,56 százalék), majd a saját diagramot tartalmazó (0,11 százalék) cikkek.
• A 24.hu-n (3. diagram) a csak szöveget tartalmazó cikkek voltak a legnagyobb arányban: a huszonegy nap alatt publikált 1187 bejegyzés 76,58 százaléka volt szöveg; 20,47 százaléka tartalmazott képet is; 1,68 százaléka saját, 1,26 százaléka átvett diagramot.
• A telex.hu (4. diagram) 908 vizsgált bejegyzését nézve 61,45 százalékban csak szöveget tartalmazott, 33,04 százalékban képet is, 4,52 százalékban saját diagramot, és 0,99 százalékban máshonnan átvettet.
• A hgv.hu-n (5. diagram) a szövegalapú cikkek domináltak (954 cikkből 70,96 százalék), 25,26 százalékuk tartalmazott képet, 2,52 százalékuk átvett diagramot, és 1,26 százalékuk saját diagramot.
• Összesítve (6. diagram) a cikkek 55,82 százaléka tartalmazott csak szöveget, 40,89 százaléka képet is, 2,09 százaléka átvett diagramot, 1,2 százaléka pedig saját diagramot.

A csak szöveget tartalmazó cikkek többsége kis hírről szólt (időjárásról, balesetről, bűncselekményről stb.), ahol nem adódik lehetőség illusztráció elhelyezésére. A képet is tartalmazó cikkek ugyancsak szövegközpontúak voltak, egy-egy kép szakította meg az egybefüggő szövegrészeket. Az átvett diagramok nagyrészt térképek voltak, de előfordultak gazdasági témájú diagramok is (például az árfolyamváltozásról). A saját készítésű diagramok többsége pedig mindenhol ugyanazzal a témával foglalkozott: a koronavírus-járvánnyal. Ez viszont nem jelenti azt, hogy a szövegalapú cikkek ne foglalkoztak volna adatokkal: több olyan rövidebb hír is készült a vizsgált időtartamban, amely valamilyen adatot közölt, mégse készült hozzá magyarázó infografika.

A magyar oldalak mellett megvizsgáltam két neves nemzetközi oldal (thenewyorktimes.com, theguardian.com) háromszor egy napi hírkínálatát is (2011. február 22-én, 2021. július 5-én, 2021. november 15-én, amely napok a magyar híroldalak vizsgálati időtartamának utolsó napjai), ugyanabban a négy kategóriában. A thenewyorktimes.com a második, a theguardian.com az ötödik legolvasottabb angol nyelvű hírportál volt 2020-ban (PressGazette 2021). Az első két helyen a BBC és a CNN híroldalai álltak, ezeknek az oldalaknak viszont nincs visszakereshető archívumuk. A negyedik helyen a dailymail.co.uk állt, amely közéleti- és bulvárhíreket is közöl, kategóriában a magyar Blikkel egyenrangú, így ez sem került bele a vizsgálatba. A két vizsgált oldal eredményei az alábbi diagramokon láthatók (7–8. diagram).

7. diagram. Szöveges és vizuális elemek megoszlása a thenewyorktimes.com híroldalon

8. diagram. Szöveges és vizuális elemek megoszlása a theguardian.com híroldalon

• A thenewyorktimes.com (7. diagram) oldalon a három kiválasztott napon közölt 316 cikk 52,53 százaléka tartalmazott képet is a szöveg mellett. 41,77 százalékuk csak szöveget tartalmazott, 5,7 százalékuk pedig saját diagramot is. Átvett diagram nem volt. Az oldal cikkeinek korlátlan megtekintése előfizetés után lehetséges.
• A theguardian.com (8. diagram) oldalon az Egyesült Királyság oldalát vizsgáltam („UK edition”). Az 503 cikk 63,02 százaléka volt csak szöveg, 22,07 százaléka tartalmazott illusztrációt (képet vagy videót) is, 13,92 százaléka saját diagramot, 0,99 százaléka pedig máshonnan átvett diagramot.

A magyar hírportálok nemzetközi oldalakkal való összehasonlítását érdemes kritikával kezelni, hiszen több tényező is korlátozza egyes nemzetek híroldalainak egymással való összevetését. A szerkesztőségek mérete és összetétele eltérhet a magyar híroldalakétól: a legolvasottabb nemzetközi oldalak több fős adatújságírásra szakosodott stábokkal rendelkeznek, ami a cikkekben megjelenő ábrázolások számát is növeli. A Washington Post 2020-ban 14 új „vizuális újságíróval” bővült (WashPostPR 2020), így az év végére több mint 30 tagja volt ennek a csapatnak (Thewashingtonpost.com 2020). A thenewyorktimes.com vizsgálatának eredménye azt a hamis üzenetet közvetítheti, hogy a napi cikkek csak kis arányban tartalmaznak adatábrázolást is. Az újság szerkesztősége viszont számos nagyméretű, részletgazdag és interaktív adatalapú projektet közöl (2020-ban összesen 131-et, lásd The New York Times 2020), amelyek minden évben elnyerik az adatalapú újságírásért kapható legnevesebb nemzetközi díjakat (Cairo 2017). Ez a véletlen mintavétel módszerével nem mérhető fel. Emellett más, európai, az adott országban legolvasottabb híroldal is kimaradt a tartalomelemzésből (mint a francia Le Monde vagy a spanyol El Mundo), mivel ezek az oldalak sem tartalmaznak teljes körű archívumot, vagy fizetőfal gátolja a hírek megtekintését.

A kutatás adatait összegezve elmondható, hogy ugyan a lehetőség adott az adatábrázolások készítésére, a magyar szerkesztőségek a legtöbb esetben láthatóan nem élnek ezzel a lehetőséggel. Ennek egyik oka, hogy a cikkek jelentős részét a Magyar Távirati Iroda sajtóközleményei tették ki, amelyek csupán elvétve tartalmaznak képeket vagy diagramokat is. Emellett feltételezhető, hogy nem mindegyik vizsgált sajtóorgánumnál alkalmaznak adatábrázolás készítésével is foglalkozó szakembert, ami magyarázatot adhat a saját készítésű diagramok alacsony számára. A vizsgált öt magyar oldalból négynél az adatábrázolásokkal illusztrált cikkek leginkább a koronavírus-járványhoz voltak köthetők. Ez nem meglepő, hiszen a járvány magyar és nemzetközi adatai könnyen elérhetők, szabadon felhasználhatók, kevés munkával készíthető belőlük elemzés. Emellett a vizsgált nemzetközi oldalak napi hírei között is a legtöbb diagram a járványhoz kapcsolódott. Ez természetesen nem baj, hiszen – ahogy Simon Rogers (2013: 17) írja – „egyre elterjedtebb a rövid hírekre reflektáló adatújságírás, amikor a témához kapcsolódó adatbázis gyors összeállítása és elemzése után még addig publikálásra kerül a cikk, amíg a hír érdekes”.³

2.2. Félig strukturált interjúk

A tartalomelemzés eredményei alapján elmondható, hogy az adatalapú vizuális újságírás kevésbé elterjedt sajtóműfaj Magyarországon, a legolvasottak online hírportálokon csak ritkán jelennek meg a cikkekben saját készítésű diagramok, infografikák. Az online híroldalak között gyakrabban jelennek meg vizualitásukban kiforrottabb, esztétikusabb ábrázolások a G7.hu-n, az Átlátszón, az Átlón, a Szabad Európán vagy korábban a VS.hu-n. Ezeknek az oldalaknak a látogatószáma viszont nagyon elmarad a tartalomelemzésben bemutatott hírportálokétól. A vizuális újságírás lemaradásának és elmaradottságának számos feltételezett oka lehet, egyebek között:

• Magyarországon nincs igénye erre a műfajra az olvasónak. Ez következhet abból, hogy (számos nemzetközi példával ellentétben, mint a New York Times vagy a Guardian) a hírlapok, híroldalak nem alakítanak ki az olvasókban egy bizonyos szintű „képi olvasáskészséget”, ami miatt az olvasó nem ismeri és nem is szeretné megismerni az adatokon alapuló hírek vizuális megjelenítését.
• A magyar szerkesztőségekben nincs lehetőség ennek az ágazatnak a kiépítésére. Ez fakadhat a szerkesztőségek méretéből (kicsi vagy közepes, a nemzetközi élmezőny nagyméretű szerkesztőségeivel szemben), vagy az új szakemberek toborzására, a meglévő újságírók továbbképzésére fordítható anyagi erőforrások hiányából.
• Az újságírók hiányzó anyagi támogatás nélkül nem érzik kifizetődőnek a szakma önerőből történő megtanulását. Ezt nehezíti a szakma állandó változása is, hiszen az újabb technikák és a nemzetközi sajtó által diktált trendek hamar elavulttá tehetik a már megszerzett szaktudást. Ettől függetlenül a fejlődés érdekében a legtöbb ezzel foglalkozó újságíró a szabadidejében foglalkozik új készségek megszerzésével.

A fenti felvetések igazolására a félig strukturált interjú módszerét választottam. Ennek oka az adatújságírás felméréséről szóló diskurzusban lévő folytonosság megtartása: azokban a szakcikkekben és tanulmányokban, amelyekben a műfaj lokális helyzetét próbálják a szerzők körvonalazni (lásd Fink & Anderson 2014, Uskali & Kuutti 2015, Cairo 2017, Figl 2017, Porlezza & Splendore 2019), ugyanezt a módszert alkalmazták, feltételezhetően azért, mivel a szakterületről releváns ismereteket csak így, a szakterületben aktívan részt vevő újságírók és adatelemzők véleményének kikérésével lehet a leghatásosabban kinyerni.

Az interjúalanyok kiválasztása során törekedtem a tartalomelemzés során bemutatott hírportálok újságírói közül választani, de a megkeresés nem csak ezeknek a lapoknak az alkalmazottaira korlátozódott.⁴ Az interjúkhoz összesen tizenegy szakmabelivel vettem fel a kapcsolatot, akik közül végül nyolc fővel valósult meg online vagy telefonos módon interjú, 2021. március 1. és 2021. március 12. között:

• Lebhardt Olivér, a VS.hu egykori főszerkesztője (2021. március 1.),
• Bakró-Nagy Ferenc, az Index egykori, a Telex jelenlegi újságírója (2021. március 1.),
• Molnár Dávid, a 24.hu újságírója (2021. március 5.),
• Mikola Bence, a Népszabadság, a Népszabadság Online, a Magyar Nemzet, az Átló és a Nemzeti Sport egykori infografikusa (2021. március 5.),
• Hajdu Miklós, a G7.hu gazdasági újságírója (2021. március 8.),
• Stubnya Bence, a G7.hu gazdasági újságírója (2021. március 8.),
• Németh Dóra, a szabadeuropa.hu infografikusa (2021. március 11.),
• Bátorfy Attila, az Átlátszó és az Átló adatújságírója (2021. március 12.).

A beszélgetések online, videóhívásra alkalmas alkalmazáson keresztül zajlottak. Ez alól kivétel a Molnár Dáviddal készült interjú; vele telefonon sikerült felvenni a kapcsolatot. Az interjúk egy és két óra közötti hosszúságúak voltak.

3. A magyar adatújságírás helyzete: az interjúk bemutatása

3.1. Professzionalizáció

Azokban a külföldi tanulmányokban, ahol interjúkészítés volt az adatfelvétel (egyik) módja, felmerülő szempont volt az adatújságíráshoz szükséges tudás elsajátításának folyamata. Az amerikai felmérésben (Fink & Anderson 2014) és a nem angolszász európai országok helyzetének kutatásában is (Uskali & Kuutti 2015, Figl 2017, Porlezza & Splendore 2019) a válaszadók többsége korábban az újságírástól eltérő szakterületeken dolgozott, nem rendelkezett hivatalos képesítéssel, és az adatújságíráshoz szükséges képességeket munkája során sajátította el. A külföldi mintákhoz hasonlóan interjúalanyaim többségének nem volt előképzettsége, és változatos szakmai háttérrel rendelkezett: Hajdu Miklós statisztikus és szociológus, Németh Dóra formatervező, Bakró-Nagy Ferenc fotográfus, Mikola Bence pedig rajztanár volt, mielőtt adatújságírással kezdett foglalkozni. Elmondásaik alapján a szakmához kapcsolódó összes tudásukat a szakterületen eltöltött éveik során tanulták meg, többnyire try-and-err módszerrel.

Ugyan mindannyian eltérő tanulmányi és érdeklődési háttérrel rendelkeznek, tanulási folyamatuk során nagyon hasonló készségek elsajátításához jutottak el, amelyeket többnyire ingyenes online alkalmazásokon keresztül alkalmaznak. Az általános adatábrázoláshoz a legtöbbjük legelőször az Infogramot vagy a Tableau-t használta, majd idővel álltak át Flourish-ra, a RawGraphs-ra vagy a Datawrapperre. Az Infogramról Flourish-ra való átállás oka egybehangzóan az Infogram funkcióinak limitáltságából fakadt. Szóba került még az egyedi kóddal megírt vizualizáció is (a JavaScript alapú D3.js könyvtár és az R nevű statisztikai szoftver), viszont ezeket vagy az ehhez hasonló megoldásokat időigényes elsajátítani, így kevésbé élnek ilyen eszközökkel hétköznapi munkájuk során. Többen annak a véleményüknek adtak hangot, hogy a jelenlegi keretprogramok egyszerű elsajátítása miatt nincs is sok létjogosultsága az egyedi kód alapú adatábrázolásnak. Mikola Bence szerint „ha valamit Flourish-ban, Tableau-ban meg lehet csinálni, akkor kompromisszumokkal ugyan, de szinte bármit meg lehet csinálni”.

3.2. Nyugati minták adaptálása

A magyar adatújságírás helyzetét nagyban meghatározzák a műfaj nyugati (amerikai, brit) trendjei, amelyek iránymutatóként szolgálnak a hazai szakembereknek. A műfaj amerikai éllovasa, a New York Times számos új módszert fejlesztett ki az elmúlt évtizedben, amelyek más országok kisebb szerkesztőségeiben – így Magyarországon is – megjelenő adatvizualizációs anyagokban a mai napig tetten érhetők. Példaként érdemes megemlíteni a New York Times-nál dolgozó John Branch 2012-es „Snow Fall: The Avalanche at Tunnel Creek” című cikkét, amelynek multimédiás kivitelezése (a videók és interaktív térképek összehangolása az írott szöveggel) technikai újítást jelentett a műfajban a 2010-es évek elején. A cikk 2013-ban Malofiej-díjat, Online Journalism-díjat és Pulitzer-díjat is kapott. Alberto Cairo (2017: 11) szerint az anyag „megmutatta, hogy mit lehet elérni a szövegek, a képek, az animációk, a térképek és a videók összevegyítésével, ami így egy magával ragadó, görgethető és mobilbarát élménnyé állt össze”.⁵ A módszert sokáig csak „snowfalling”-ként emlegették (utalva a módszert meghonosító anyagra, lásd Cairo 2017), manapság pedig – a történet görgetésre történő változása miatt – már „scrollytelling”-nek hívják. „Scrollytelling” módszerű adatalapú cikkekre a mai napig lehet példát találni. Az elmúlt években készült anyagok közül egyebek között érdemes kiemelni a Zeit Online „The Millions Who Left” című, az NDK és az NSZK közötti népességmozgást bemutató cikkét (Bangel et al. 2019), a Sky News „Why 7,000 people die needlessly every day” című cikkét az oltással elkerülhető betegségek áldozatairól (García & Whiteside 2019), a Reuters Graphics „Going Gray” című cikkét az idősödő japán lakosságról (Scarr et al. 2019) vagy az Átló „A járvány egy éve” című, a koronavírus-járvány első évét összesítő interaktív anyagát (Szabó et al. 2021).

Amíg interjúalanyaim többsége a magyar sajtóban mindössze egy-két, az adatújságírást fejlett szinten művelő múltbéli vagy még ma is működő hírportált tudott megnevezni (mint a Népszabadság, az Átlátszó, az Átló vagy a Direkt36), nemzetközi szinten számos közismert híroldalt megemlítettek. Ilyen volt a Reuters, a New York Times és a Washington Post, és előkerült még a Guardian, a Bloomberg, a Financial Times, az Economist, a Wall Street Journal, a FiveThirtyEight és a Mundo neve is.

Ezeket egyfelől inspiráció gyanánt olvassák, hiszen mind a világ élvonalába tartozó lapok, ahonnan számos trend indult már el korábban is – Mikola Bencének a Mundo interaktív anyagai szolgáltak sablonként több korai, sportágakat feldolgozó online háttéranyaghoz a Népszabadságnál; Lebhardt Olivérnek a fent említett New York Times Snow Fall anyaga határozta meg a VS.hu-nál készített anyagok struktúráját a 2010-es évek elején.

Másfelől pedig szembeállítják a neves nemzetközi lapokban készülő sikercikkeket a magyarokkal, és egyhangúan állítják, hogy a magyar adatábrázolás nemzetközi szinten nagyon elmaradt. Hajdu Miklós erről a kettősségről mondja, hogy „vannak egészen elképesztő adatelemző, vizualizációs projektek nemzetközi lapoknál, és fontos ezeket nézni, csak többnyire azon gondolkozunk, hogy tudnánk-e mi is ehhez hasonlót csinálni”. Molnár Dávid is úgy olvassa a külföldi lapokat, hogy közben belátja, sok minden nem ültethető át magyar környezetbe: „Már egyből úgy nézem az anyagokat, hogy mi az, amit itthon is meg lehetne csinálni. Nagyon nehéz újat mutatni, mert kevés adatból nem lehet nagy projekteket csinálni.”

Magyarországon ettől függetlenül megjelennek a nemzetközi tendenciák, bár nem közelítik meg ugyanazt a fejlettségi szintet. Stubnya Bence szerint „az innováció a magyar médiában nagy mértékben a külföldi trendek követéséből áll. Ilyen értelemben az adatvizualizáció teljesen egyértelműen ennek az angolszász trendnek a lekoppintása”.

Ez a fejlettségi elmaradás fakadhat abból is – ahogy Mikola Bence és Bátorfy Attila állította –, hogy az adatújságírásnak is otthont adó online híroldalak felépítése (mint a 2010-es években a Népszabadság oldala vagy 2016-ban az Átlátszó) „nem kedvezett a vizuális elemeket is tartalmazó cikkeknek”. Ez viszont nem szabott gátat a munkának: „Ettől függetlenül akkor is készültek olyan anyagok, amik a maguk nemében itthon kifejezetten frissnek, érdekesnek, egyedinek számítottak.”

A technológiai elmaradottság ellenére látszódik egy lassú fejlődési folyamat, számos interaktív anyag is megjelent az elmúlt évek során. Mikola Bence az interaktivitás első éveiről így számolt be:

A Mundo spanyol lapnál találkoztam először az interaktív anyagokkal, és egész egyszerűen lemásoltuk azt, amit ott láttunk. Majd 2008-ban elkezdtünk intenzíven online-ra termelni az Andrással, és azok kifejezetten olyan anyagok voltak, amiket nem is nagyon tudtunk volna printre átültetni.

Mikola Bence interaktív munkái közül kettő nemzetközi elismerést is kapott: az első a vízilabda szabályait mutatta be, a második pedig a Margit híd felújítását (1. ábra). Mindkét anyag a Malofiej-díjon kapott bronz helyezést. Amíg a vízilabda szabályait bemutató munka a Mundo-ból lemásolt sablonra épült, addig a felújítást ismertető anyag egyedi megoldással készült el.

A nemzetközi trendek hatásáról elmondható, hogy bár az innovatív módszerek hazai adaptálása folyamatos törekvés az adatújságírással foglalkozó szakemberek körében, valódi hazai megvalósítás csak ritkán tud bekövetkezni. A magyar sajtó az elmúlt két évtizedben nem tudta megközelíteni a nemzetközi sajtó által diktált színvonalat és fejlettséget. Ez egyfajta kisebbrendűségi érzést vált ki az újságírókból, viszont egyben motiválja is őket a külföldi trendek bizonyos fokú alkalmazására.

1. ábra. Pillanatkép a Margit híd felújítását bemutató díjnyertes anyagból (Kreativ.hu, 2011)

4. Az adat jelentősége

Mivel az adatújságírás adatok nélkül nem tud megvalósulni, az egyik legnagyobb jelenősége annak van, hogy a feldolgozás alapjául szolgáló adathoz hozzá lehessen férni. Az interneten számos ingyenesen elérhető adatbázis található, amelyek terjedelme és megbízhatósága függhet az adatbázist összesítő és közzétevő szakemberektől. Az ingyenesen elérhető adatbázisok az esetek többségében utómunkát igényelhetnek, amely az adatok hitelességének és megbízhatóságának ellenőrzését, az adatok rendszerezését foglalja magában. A fizetett adatbázisok előnye, hogy univerzális struktúrában teszik azokat közzé, így kevés utómunkát igényelnek és megbízható forrásból származnak, viszont a legtöbb felhasználó számára nem megfizethetők. Az információs korban elkezdődő adatdemokratizációs folyamatok az ingyenes és megbízható adatbázisok egyre szélesebb körű elérhetőségét eredményezték. Bernard Marr (2017) megfogalmazásában:

Az adatok demokratizációjának következtében mindenki szabadon hozzáférhet az adatokhoz, és senki sem áll az adatok újtába. ... A cél, hogy az adatok bárki számára korlátlanul elérhetőek legyenek, hozzáférés vagy a magyarázat korlátozása nélkül.⁶

Mivel az adatot birtokló cégeket az adatok feletti kontroll előnyös pozícióban tudja tartani, feltételezhetően soha nem fogjuk elérni az adatok teljes körű ingyenes elérhetőségét. A fenti kategóriákon felül közérdekű adatigényléssel lehet az ingyenes, de szabadon nem elérhető adatokhoz hozzáférni.

Az adatokra alapuló cikkek elkészülési struktúráját képes befolyásolni az adat. Két lehetséges eset körvonalazódott a beszélgetésekből: az elsőben az adat kiegészítő eleme a már meglévő történetnek, csupán annak alátámasztására használják fel az újságírók. A másik típus ennek az ellenkezője: a történettől látszólag mentes adat „faggatása” után körvonalazódik a történet, amelyből végül elkészülhet a cikk.

Németh Dóra és Bakró-Nagy Ferenc szerint gyakoribb, hogy már meglévő történetet kell adatokkal alátámasztani. Emellett az adatábrázoló alkalmazáson belüli kísérletezés közben is felszínre kerülhet egy érdekes trend, mintázat az adatban. Ezután pedig a cikkben magyarázható meg, hogy a mintázatnak milyen kiváltó okai lehettek.

Hajdu Miklós a 2019-ben készített budapesti lakásárváltozást bemutató térképek (2. ábra) elkészülését egyértelműen a második kategóriába sorolta: a projekt alapját nyújtó KSH-adatbázist azért kezdték el feldolgozni, mert látták, hogy „nagyon rosszul dolgozták fel az adatbázist, nem aknázták ki a benne rejlő lehetőséget, miközben sokkal részletesebben lehetett volna vele foglalkozni”.

2. ábra. Budapesti lakásár-robbanás (Kasnyik és Hajdu 2019; Kipakol.hu 2019.)

Sok esetben amiatt nem kezdődhet el komolyabb munka egy adott témáról, mert nincsen felhasználható, hozzáférhető vagy létező adat, amely szükséges lenne a munkához. Abban az esetben, amikor viszont van adat, az anyagok két kategóriába sorolhatók: ezek a General Data Journalism (GDJ, általános adatújságírás) és az Investigative Data Journalism (IDJ, oknyomozó adatújságírás) kategóriái.

Bakró-Nagy Ferencnek a rövidebb, GDJ típusú adatcikkekről pozitív tapasztalatai voltak. Ez részben a koronavírus-járványhoz köthető nagyméretű, szabadon felhasználható adatbázisoknak is köszönhető, amelyeknél az adatgyűjtési folyamatra nem kell időt szentelni, az adatok egyből felhasználható formában állnak az újságírók rendelkezésére.

Lebhardt Olivér szerint a társadalmi hasznosság mellet az IDJ-anyagok nem önmagukért készülnek el; a cél nem a technológiai tudás demonstrálása, hanem az üzenet, amelyet tartalmaz. Németh Dóra hasonlóan látja; számára a nyugati sajtó túlzott scrollytelling-használata miatt néha háttérbe szorul az üzenet, az anyagok öncélúak, ami gyengítheti a műfaj hitelességét is. Ez azért sem járható út, mert – Stubnya Bence szerint – „ezek presztízs-anyagok, amik megmutatják, hogy a hírportál milyen cikkeket tud írni”.

Lebhardt Olivér szerint manapság már nem látni olyan minőségű, IDJ-típusú multimédiás storytelling anyagot, mint amiket a VS.hu-nál készítettek. Szerinte „az adatalapú sztorikban most inkább az OSINT-technológiák jönnek fel, aminek a csúcsa [az Átlátszó oknyomozó munkái], a Lady MRD és az OE-LEM repülő lekövetése volt”. Németh Dóra úgy látja, hogy a GDJ-típus mára már szerves részét képezi a szerkesztőségeknek, amit az adatelemző eszközök számának megnövekedése és egyszerű használhatósága váltott ki.

5. Problémák

Az elmúlt évtizedek során ugyan bizonyos fokú fejlődés ment végbe a magyar adatújságírás terén, annak kibontakozását számos külső és belső tényező is akadályozza. Ide sorolható az adatbázisok szűkössége, a műfajhoz szükséges alapszintű tudás oktatásának hiánya, a műfaj kettős megítélése a szerkesztőségeken belül, a szakemberek hiánya és a közösségi média negatív hatása a komplex cikkek befogadásában.

5.1. Az adatbázisok szűkössége

Interjúalanyaim azonos álláspontot képviselnek, miszerint Magyarországon gyakori probléma az adatbázisok, adatforrások szűkössége vagy hiánya, ami így gátat szab a projektek, cikkek elkészülésének. Hasonló következtetésre jutott Colin Porlezza és Sergio Splendore (2019) is az olasz adatújságírás helyzetét bemutató tanulmányában: az adatújságírás fejlődését gátló legszűkebb keresztmetszetet a nyilvánosan elérhető adatbázisok száma jelenti.

Bakró-Nagy Ferenc szerint problémát okoz – az adatok hiánya mellett – az adatigénylések „végsőkig kitolt határideje”. Többnyire a téma relevanciáját veszti az adat megérkezésekor, így nem kerül sor annak feldolgozására se. Stubnya Bence szerint a problémát az is fokozza, hogy „egy használhatatlan PDF-ben küldik át az adatot”, de előfordul az is, hogy „az adatért fizetni kell, ami olyan drága, hogy a szerkesztőség nem tudja megvenni”.

A források szűkössége egyfajta témaválasztási tendenciát is kialakított az újságírókban: ha a feldolgozandó téma érdekes is lenne, csak akkor kezdenek el vele mélyrehatóan foglalkozni, ha biztosan tudják, hogy fognak hozzá releváns adatot is találni. Ez a hozzáállás Hajdu Miklós szerint azért alakult ki, mert „a melléfogás már annyira nem fér bele, mert addig sem íródik cikk”.

Magyarországon az adatszolgáltatás rendszertelensége és az adatok hiányossága, hozzáférhetetlensége képes gátolni az adatújságírás kialakulását. A meglévő adatokból viszont számos cikk vagy mélyrehatóbb projekt készülhet el, bár a szerkesztőségek többsége a hétköznapi munkán felül nem tudja megengedni magának a műfaj űzését.

5.2. Oktatási hiányosságok

Magyarországon kevés olyan újságíró van, aki az elérhető adatokat fel tudja dolgozni. Ennek oka lehet, hogy már a közoktatásban sem sajátítják el az alapvető ismereteket. A magyar oktatási rendszer kevés figyelmet és erőforrást fordít arra, hogy a közoktatásban hangsúlyosak lehessenek az effajta szemléletre ösztönző tantárgyak. Bátorfy Attila úgy tartja, hogy a közoktatásban egyre kisebb tere van a vizualitásnak, a médiaoktatás is „kimerül abban, hogy filmet néznek”.

Polyák Gábor és Torbó Annamária (2019) szerint Magyarországon mindössze néhány egyetemen (mint az ELTE, a METU) lehetett adatújságírással találkozni, ott is csupán egy-egy kurzus keretein belül. Az oktatás helyzete azóta valamelyest javult, a MoME-n, az ELTE Társadalomtudományi Karán és a Corvinuson is vannak adatvizualizációs képzések. A digitális ismeretek elsajátíthatók műszaki egyetemeken (például statisztika, informatika szakon), a vizuális megközelítés a művészeti egyetemeken (mint a MOME), de a két eszközkészletet is felhasználó adatújságírás nem kapott teret a médiaszakokon.

5.3. Szerkesztőségi megítélés

A szerkesztőségekben az elmondások alapján a szükséges ismeretek elsajátítására csupán néhol volt szerkesztőségi workshop vagy újságírói továbbképzés, viszont az újságírók többsége önmagában sem tartja az adatábrázolás elsajátítását fontosnak. Emellett a szerkesztőségek sem várják el, hogy mindenki értsen hozzá, hiszen – Molnár Dávid szerint – „mindenkinek megvan a szakterülete, és ha abban jó, akkor nincs a szemére hányva, hogy miért nem tud grafikát csinálni”.

Mikola Bence szerint azért, mert „a szerkesztőségeknek nem egyértelmű, hogy mekkora értéke van az adatvizualizációs megoldásoknak”, nem is fektetnek bele elegendő erőforrást. Ez abban mutatkozik meg, hogy a meglévő adatújságírókat nem képzik tovább, és a csapatot ritkán vagy egyáltalán nem bővítik új szakemberekkel. Németh Dóra elmondása szerint „amíg külföldön többtagú data teamek foglalkoznak ezzel, itthon nincs annyi pénze a szerkesztőségeknek, hogy ilyen csapatokat tudjanak alkalmazni”. Hasonló következtetésre jutottak külföldi tanulmányok szerzői is: a külföldi szerkesztőségekben nyitottság van ennek a műfajnak az elsajátítására, viszont vagy időhiány, vagy a szűkös erőforrások nem teszik lehetővé az újságírók továbbképzését (Appelgren & Nygren 2014, Figl 2017, Veglis & Bratsas 2017).

Bátorfy Attila szerint a magyar sajtó kevésbé vizuális a nemzetközi lapokhoz képest, mert „a magyar egy szövegközpontú nemzet, itthon nincs olyan hagyománya a képiségnek, mint Nyugaton”. Ez meglátszik az újságírói mentalitáson is. Mikola Bence szerint „az újságírók nem ezen szocializálódtak, ennél fogva nem látják a diagramok értékét, és így nem tudatosul bennük, hogy ez egy külön sajtóműfaj”. A szerkesztőségek pedig úgy vélik, a műfaj megléte fontos, viszont érdemes inkább kevésbé bonyolult infografikákat készíteni, amelyeket a hétköznapi olvasók könnyebben be tudnak fogadni. Ez a hozzáállás viszont egyben adatújságírás műfajának lealacsonyítása és az olvasók befogadási képességének lenézése is. Bátorfy szerint „pont azért van felirat, annotáció, cím, hogy az olvasónak minél könnyebb legyen megértenie”.

5.4. A szakemberek hiánya

Magyarországon egyebek között erőforráshiány miatt nincs lehetőség nagy létszámú data teamek létrehozására. Azok a szerkesztőségek, amelyek komolyabban foglalkoznak ezzel a területtel, két-három szakembert viszont tudnak alkalmazni. Nagyobb projekteknél viszont előfordulhat ennél nagyobb együttműködés is. Lebhardt Olivér szerint szükség van több ember közös munkájára, mivel szerinte nehezen kivitelezhető az, hogy valaki minden szükséges tudás birtokában legyen, és egyedül valósítson meg összetett munkákat. A nyugati szerkesztőségekben egy adatvizualizációval foglalkozó nagy csapatban minden munkafolyamatra külön szakembert alkalmaznak. Hajdu Miklós megfogalmazásában:

Például a New York Times választási térképén dolgozik grafikus, informatikus, UI-es, és látszik, hogy van mögötte több száz fejlesztői és grafikusi munkaóra. Ez egész más nagyságrendű erőforrást igényel, mint amit itthon egy szerkesztőség igénybe tudna venni.

5.5. A közösségi média negatív hatása

Gondot okoz a mobiltelefonok és a közösségi oldalak elterjedtsége is. A mobiltelefonok új követelmény elé állították az online híroldalakat, és amíg a szövegalapú cikkeket könnyű a mobil kijelzőjére átültetni, a nagyobb felületet igénylő adatábrázolások, összetettebb anyagok már nem férnek el megfelelően a kisebb kijelzőn.

A telefonok másik hátránya, hogy a hírfogyasztás nagy hányada a közösségi médián keresztül zajlik. Ez több problémát is hordoz magában. Először is – Bakró-Nagy Ferenc szerint – „az olvasók kétharmada a Facebookról jön, és csak a cikkek címét, a leadet olvassák el, legrosszabb esetben pedig csak a képet nézik meg”.

Másodszor: a közösségi médiafelületek algoritmusai az évek során teljesen megváltoztak, ami nem kedvez az olyan anyagok terjedésének, mint a komplex adatalapú cikkek. A nagy energiabefektetés végül nem fog megtérülni az olvasottságot tekintve.

Harmadszor: az emberek a kevés szabad idejük miatt nem fognak hosszú perceket is igénybe vevő adatcikkeket elolvasni. Bátorfy Attila szerint „ahhoz, hogy az ilyen anyagokat értékelni tudja az olvasó, rá kellene szánnia öt-tíz percet, amennyit ma már nem kérhetünk az emberek életéből”.

A probléma tehát összetett: az oktatási rendszer nem adja meg a szükséges alapismereteket se a leendő újságírónak, se az olvasónak. A szakemberhiány miatt kevesen foglalkoznak adatújságírással, a cikkekben megjelenő diagramok száma kevés. Ezáltal az olvasók körében se válik közismertté a műfaj. Mivel a szerkesztőségek – részben a kevés diagram miatt – nem látnak a visszajelzésekben olvasói igényt az adatalapú cikkekre, nem fognak több erőforrást fektetni a fejlesztésbe vagy az új szakemberek alkalmazásába. Az adatok szűkössége pedig mint külső hatás a munka elkezdése előtt képes gátat szabni a kibontakozásnak.

6. Következtetések, fenntartások és összegzés

Interjúalanyaim – néhány kivétellel – mind önerőből szerezték meg tudásukat, hivatalos oktatásban nem részesültek. Ez a tanulási módszer viszont – kezdeti felvetésemmel szemben – nem okozott nekik problémát, a tudás elsajátítását úgy is szükségesnek érezték, hogy azt munkahelyük se támogatta anyagilag. Ettől függetlenül úgy érzik, hogy több tudást lehetne gyorsabban elsajátítani, ha lennének erre szakosodott képzések Magyarországon. Ezek hiánya viszont egyben korlátozza is az ezzel foglalkozó szakemberek számát, mivel nem sokaknak fér bele a szabad idejébe, hogy új tudást sajátítsanak el. A szakemberek egy része emellett nem az újságírás területén helyezkedik el, tudását nem ott kamatoztatja. Ilyenek azok a data scientistek (mint Minkó Mihály, Kovács Ivett vagy Varga Tamás), akik adatelemző cégeknél data visualization expertként foglalkoznak például BI⁷ dashboard-okkal.

Az adatújságírást a szerkesztőségek összességében fontosnak tartják, a hétköznapi cikkekben a diagramok számának növekedését szorgalmazzák, a nagyobb adatalapú projekteket pedig presztízstermékként könyvelik el, ezzel szemben viszont nem tudnak több erőforrást fordítani ennek a fejlesztésre, ami az igények megvalósulásához szükséges lenne. A kisméretű szerkesztőségekben (mint a G7, az Átlátszó vagy a Szabad Európa) a korlátolt anyagi erőforrások nem engedik az új szakemberek felvételét. A közepes méretű szerkesztőségekben (mint az Index, a Telex vagy a 24.hu) nincs szerkesztőségi kezdeményezés továbbképzésre, az újságírók többnyire nem is nyitottak az információábrázolás eszközkészletének elsajátítására. Ez azt eredményezi, hogy a meglévő adatújságíróknak – az előző bekezdésben leírtak alapján – önmagukat kell továbbképezniük.

Az olvasókat érintő felvetés azon része, miszerint a híroldalak nem alakítanak ki az olvasókban bizonyos szintű „képi olvasáskészséget”, nem önkényes döntés, hanem egy összetett probléma látható tünete. Az erőforrás- és szakemberhiány miatt a magyar lapok olvasói – a nemzetközi lapok olvasóihoz képest – kevesebb diagramot is tartalmazó cikkel találkozhatnak. Mivel az olvasói szokásokat a hírportálok meglévő trendjei befolyásolják, egészen addig, amíg nem kezd el nőni a diagramot is tartalmazó cikkek száma, az olvasók feltételezhetően nem lesznek a műfajban jártasabbak vagy arra nyitottabbak.

Ezek mellett fontos probléma a magyar adatközlés korlátozottsága és az ingyenesen felhasználható adatbázisok szűkössége. Mivel az adatújságírás alapját – akár megjelenik az adott cikkben diagram, akár nem – az adatok jelentik, ennek hiánya leszűkíti az újságírók mozgásterét, a feldolgozható témaköröket, és lassítja a műfaj fejlődését is.

Érdemes a módszertan és az eredmények kapcsán néhány limitációt megemlíteni. Először az interjúkról. Összesen tizenegy szakmabelivel történt kapcsolatfelvétel, akikből nyolccal készült interjú. A fennmaradó három újságíróval sikertelen időpont-egyeztetés miatt végül nem került sor interjúra, bár jelentős tudással tudtak volna hozzájárulni a kutatáshoz. Az első Kasnyik Márton volt, a G7.hu alapítója és egykori főszerkesztője. A második Pethő András, a Direkt36 alapító szerkesztője. A harmadik Szémann Tamás, az Index egykori adatújságírója. Rajtuk kívül számos olyan szakmabelivel nem történt meg kapcsolatfelvétel, akinek ugyancsak nagy rálátása lehet az adatújságírás magyar állapotára. Az egyes kérdéskörök részletesebb kidolgozásához tehát szükséges volna további interjúk elkészítése.

A véletlen mintavételből fakadóan érdemes a tartalomelemzés korlátait észben tartani. Feltételezhető, hogy más időtartamok kijelölése eltérő eredményekhez vezethet, bár jelentős különbségek nem valószínűek. A vizsgált időtartamon belül emellett a politikai-közéleti események miatt eltérő számú és összetételű cikkek is előfordulhatnak, így a koronavírus-járvány fontosabb fordulópontjainál vagy a 2021. októberi ellenzéki előválasztás alatt jóval több ábrázolás szerepelhetett volna a mintában. A legpontosabb képet az időtartam vagy a választott hetek számának növelése és az összes rovat összes publikált cikkének elemzése korrigálhatja, viszont a vizsgálat jellege miatt ez arányosan több időt is igényelne. Emellett a vizsgált oldalak száma is bővíthető további hírportálokkal: a jelen vizsgálat során az NMHH szerint hatodik legolvasottabb online magyar híroldalként szereplő 444.hu cikkeinek elemzésére az oldal nehezen kereshető archívuma miatt nem került sor.

A jelen kutatásból látható, hogy Magyarországon több probléma együttesen gátolja az adatújságírás fejlődését. Az okokat nemcsak az olvasói oldalon, hanem a szerkesztőségekben, a magyar oktatási rendszer elmaradottságában, a szövegközpontú, vizuálisan műveletlen magyar hozzáállásban, a magyar adatközlés elmaradottságában és ezek kölcsönhatásában kell keresni. Magyarország mindmáig számos olyan problémát nem tudott orvosolni, amely más európai országokban néhány évvel ezelőtt volt jelen, kisebb mértékben. Ilyen a szakképzetlenség és az erőforráshiány Svédországban (Appelgren & Nygren 2014), az adatbázisok szűkössége Görögországban (Veglis & Bratsas 2017), az adatújságírás hiánya az oktatási rendszerből Ausztriában (Figl 2017) és a szerkesztőségek vonakodó hozzáállása a műfaj fejlesztésével kapcsolatban Olaszországban (Porlezza & Splendore 2019).

Ahhoz, hogy jelentős változás történhessen, mind a magyar adatszolgáltatási rendszerben, mind a magyar szemléletmódban változásnak kell történnie. E területek átalakítása a legjobb esetben hosszú évek kitartó munkájával lehetséges, viszont szükséges az adatújságírás alapszintű elterjedéséhez. Egészen addig, amíg az általános adatújságírás (GDJ) nem épül be a szerkesztőségek alap eszközkészletébe, az összetettebb, nagyobb adatbázisokat feldolgozó oknyomozó adatújságírás (IDJ) sem fog tudni széles körben elterjedni.

Irodalom

Abellán, Andrea (2022): State of Data Journalism Survey 2021: 11 surprising findings, https://datajournalism.com/read/blog/data-journalism-survey-2021.

Appelgren, Ester & Gunnar Nygren (2014): Data Journalism in Sweden. Digital Journalism, vol. 2, no. 3, pp. 394–405, 10.1080/21670811.2014.884344.

Appelgren, Ester & Carl-Gustav Linden (2020): Data Journalism as a Service: Digital Native Data Journalism Expertise and Product Development. Media and Communication, vol. 8, no. 2, pp. 62–72, 10.17645/mac.v8i2.2757.

Bangel, Christian, Paul Blickle, Elena Erdmann, Philip Faigle, Andreas Loos, Julian Stahnke, Julius Tröger & Sascha Venohr (2019): The Millions Who Left, https://www.zeit.de/politik/deutschland/2019-05/east-west-exodus-migration-east-germany-demography?utm_referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F.

Bátorfy, Attila (2020a): The History of Information Graphics in Hungary, https://medium.com/nightingale/the-beginnings-of-information-graphics-in-hungary-49bbf87fdc6f.

Bátorfy, Attila (2020b): Three Sportviz Inventions By a Hungarian Newspaper, https://medium.com/nightingale/three-sportviz-inventions-by-a-hungarian-newspaper-b5c0df489d6c.

Bátorfy, Attila (2021): György Markos and His Pictorial Information Graphics, https://nightingaledvs.com/gyorgy-markos-and-his-pictorial-information-graphics/.

Bátorfy Attila (2022): Az információábrázolások történetének kutatása. Erdélyi Múzeum-Egyesület Kiadó (megjelenés alatt).

Beiler, Markus, Felix Irmer & Adrian Breda (2020): Data Journalism at German Newspapers and Public Broadcasters: A Quantitative Survey of Structures, Contents and Perceptions. Journalism Studies, vol. 21, no. 3, pp. 1–19, 10.1080/1461670X.2020.1772855.

Cairo, Alberto (2017): Nerd Journalism: How Data and Digital Technology Transformed News Graphics, http://openaccess.uoc.edu/webapps/o2/handle/10609/66768.

datajournalism.com (é.n.): The State of Data Journalism 2021, https://datajournalism.com/survey-mission.

Engebretsen, Martin, H. Kennedy & W. Weber (2018). Data visualisation in Scandinavian newsrooms: Emerging trends in journalistic visualisation practices. Nordicom Review, pp. 1–16, 10.2478/nor-2018-0007.

Esteves, Rita Salomé & Marco Neves (2021): Are Charts Going Digital? The Case of Data Visualization on Portuguese Media. In: Tareq Ahram, Redha Taiar, Karine Langlois & Arnaud Choplin (eds.): Human Interaction, Emerging Technologies and Future Applications III. IHIET 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 1253, pp. 404–409. Springer, Cham, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-55307-4_61.

Figl, Bettina (2017): Bigger is not always better: what we can learn about data journalism from small newsrooms, https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2018-01/Research%20Paper%20Figl%20Bettina_1.pdf.

Fink, Katherine & C. W. Anderson (2014): Data Journalism in the United States. Journalism Studies vol. 16, no. 4, pp. 1–15, 10.1080/1461670X.2014.939852.

García, Carmen Aguilar & Philip Whiteside (2019): Why 7,000 people die needlessly every day, https://news.sky.com/story/why-7-000-people-die-needlessly-every-day-11770982.

Kalatzi, Olga, Charalampos Bratsas & Andreas Veglis (2018): The Principles, Features and Techniques of Data Journalism. Studies in Media and Communication, vol. 6, no. 2. pp. 36–44, 10.11114/smc.v6i2.3208.

Karlsen, Joakim & Eirik Stavelin (2014): Computational Journalism in Norwegian Newsrooms. Journalism Practice, vol. 8, no. 1, pp. 34–48, 10.1080/17512786.2013.813190.

Kasnyik Márton & Hajdu Miklós (2019): A budapesti lakásár-robbanás, ahogy még sosem láttad, https://g7.hu/adat/20190312/a-budapesti-lakasar-robbanas-ahogy-meg-sosem-lattad/.

Kipakol.hu (é.n.): Infodesign 01: válogatás a magyarországi információábrázolás közelmúltbeli terméséből, http://kipakol.hu/infodesign01/.

Knight, Megan (2015): Data Journalism in the UK: A preliminary analysis of form and content. Journal of Media Practice, vol. 16, no. 1, pp. 55–72, doi: 10.1080/14682753.2015.1015801.

Kreativ.hu (2011): Díjat nyert a Nol infografikája, http://kreativ.hu/mas_medium/cikk/dijat_nyert_a_nol_infografikaja.

Maeyer, Juliette De, Manon Libert, David Domingo & Francois Heinderyckx (2014): Waiting for Data Journalism. Digital Journalism, vol. 3, no. 3, pp. 432–446, 10.1080/21670811.2014.976415.

Marr, Bernard (2017): What Is Data Democratization? A Super Simple Explanation And The Key Pros And Cons, https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/07/24/what-is-data-democratization-a-super-simple-explanation-and-the-key-pros-and-cons/?sh=e1fe7746013f.

Mong Attila & Vajda Éva (2009): Oknyomozó újságírás: hallgatói kézikönyv. Budapest: Független Médiaközpont.

New York Times (2020): 2020: The Year in Visual Stories and Graphics, https://www.nytimes.com/interactive/2020/12/30/us/2020-year-in-graphics.html.

NMHH (2021a): Internetes közönségmérési adatok (2020. IV. negyedév), https://nmhh.hu/cikk/218350/Internetes_kozonsegmeresi_adatok_2020_IV_negyedev.

NMHH (2021b): Internetes közönségmérési adatok (2021. III. negyedév), https://nmhh.hu/cikk/224565/Internetes_kozonsegmeresi_adatok_2021_III_negyedev.

Polyák Gábor & Torbó Annamária (2019): Az újságírás-oktatás helyzete Magyarországon. Egy összehasonlító kutatás eredményei és tanulságai. Médiakutató, 20. évf. 2. sz. 81–87. o.

Porlezza, Colin & Sergio Splendore (2019): From Open Journalism to Closed Data: Data Journalism in Italy. Digital Journalism, vol. 7, no. 2, pp. 1–23, 10.1080/21670811.2019.1657778.

PressGazette (2021): Top 50 largest news websites in the world: Surge in traffic to Epoch Times and other right-wing sites, https://pressgazette.co.uk/top-50-largest-news-websites-in-the-world-right-wing-outlets-see-biggest-growth/.

Rendgen, Sandra, ed. (2019): History of Information Graphics. Köln: Taschen.

Rodríguez, Julián & Andrew M. Clark (2021): Big Data and Journalism: How American Journalism is Adopting the Use of Big Data: How American Journalism is Adopting the Use of Big Data. Novum Jus, vol. 15, no. 1, pp. 69–89, 10.14718/NovumJus.2021.15.1.4.

Rogers, Simon (2013): Facts are Sacred. The Power of Data. London: Faber and Faber Limited & Guardian Books.

Scarr, Simon, Han Huang & Jin Wu (2019): Going Gray, https://graphics.reuters.com/JAPAN-AGING/010091PB2LH/index.html.

Szabó Krisztián, Bátorfy Attila, Pete Luca & Szabó Hedda (2021): A járvány egy éve, https://atlo.team/ajarvanyegyeve/.

Thewashingtonpost.com (2020): The Washington Post design team jobs, https://www.washingtonpost.com/graphics/2020/national/design-team-expansion-jobs/.

Uskali, Turo & Heikki Kuutti (2015): Models and Streams of Data Journalism. The Journal of Media Innovations, vol. 2, no. 1, pp. 77–88, 10.5617/jmi.v2i1.882.

Veglis, Andreas & Charalampos Bratsas (2017): Reporters in the age of data journalism. Journal of Applied Journalism & Media Studies, vol. 6, no. 2, pp. 225–244, 10.1386/ajms.6.2.225_1.

WashPostPR (2020): The Washington Post to expand graphics and design teams with 14 new positions, https://www.washingtonpost.com/pr/2020/06/26/washington-post-expand-graphics-design-teams-with-14-new-positions/.

Weber, Wibke (2017). Interactive information graphics: a framework for classifying a visual genre. In: Alison Black, Paul Luna, Ole Lund & Sue Walker (eds.): Information Design: Research and Practice, pp. 243–256. New York: Routledge.

Táblázat

Oldal	Dátum	Csak szöveg	Kép vagy videó	Máshonnan átvett adatábrázolás	Saját készítésű adatábrázolás
index.hu	2021. II. 16–22.	454	316	8	8
index.hu	2021. VI. 29–VII. 5.	423	284	17	0
index.hu	2021. XI. 9–15.	573	226	31	3
index.hu	összesen	1450	826	56	11
origo.hu	2021. II. 16–22.	164	487	14	2
origo.hu	2021. VI. 29–VII. 5.	120	418	11	0
origo.hu	2021. XI. 9–15.	134	424	21	0
origo.hu	összesen	418	1329	46	2
24.hu	2021. II. 16–22.	275	73	4	4
24.hu	2021. VI. 29–VII. 5.	290	88	3	7
24.hu	2021. XI. 9–15.	344	82	8	9
24.hu	összesen	909	243	15	20
telex.hu	2021. II. 16–22.	188	138	4	15
telex.hu	2021. VI. 29–VII. 5.	164	67	2	8
telex.hu	2021. XI. 9–15.	206	95	3	18
telex.hu	összesen	558	300	9	41
hvg.hu	2021. II. 16–22.	220	59	7	9
hvg.hu	2021. VI. 29–VII. 5.	211	87	5	1
hvg.hu	2021. XI. 9–15.	246	95	12	2
hvg.hu	összesen	677	241	24	12
hat magyar híroldal összesen	2021. II. 16–22.	1301	1073	37	38
hat magyar híroldal összesen	2021. VI. 29–VII. 5.	1208	944	38	16
hat magyar híroldal összesen	2021. XI. 9–15.	1503	922	75	32
hat magyar híroldal összesen	összesen	4012	2939	150	86
thenewyorktimes.com	2021. II. 16–22.	68	53	0	8
thenewyorktimes.com	2021. VI. 29–VII. 5.	21	51	0	1
thenewyorktimes.com	2021. XI. 9–15.	43	62	0	9
thenewyorktimes.com	összesen	132	166	0	18
theguardian.com	2021. II. 16–22.	114	38	3	26
theguardian.com	2021. VI. 29–VII. 5.	106	31	2	22
theguardian.com	2021. XI. 9–15.	97	42	0	22
theguardian.com	összesen	317	111	5	70

Abstract

Data-driven visual journalism in Hungary

This paper presents the improvements of data-driven visual journalism in Hungary in the past twenty years, comparing it with international trends and tendencies. Data journalism has a three-hundred-years long history in the Anglo-American world. To date, the genre is present in the newsrooms in many countries, including in Hungary, where its practices are lagging behind those of international news sites and papers. To verify the assumption that Hungarian tendencies in data journalism are underdeveloped as opposed to international ones, this paper relies on content analysis and semi-structured interviews. The reasons for underdevelopment lie in the readers’ attitudes, the newsrooms, the Hungarian educational system, the word-centred and visually underdeveloped Hungarian mentality, the unavailability of data and the interaction of all of these aspects. In order to achieve substantial improvement in the genre, fundamental changes must be implemented in both the Hungarian data supply system and the Hungarian mentality in the forthcoming years.

Keywords: chart, data journalism, data visualisation, diagram, infographics, information graphics, news media, visuality

Lábjegyzetek

1

„…[to create] news stories based on large data sets” (saját fordításom: Sz. K.).

2

A szerző és egyik interjúalanya (Bátorfy Attila) az Átlátszó és az Átló munkatársa.

3

„increasingly, there’s a new short-form of data journalism, which is about swiftly finding the key data, analysing it and guiding readers through it while the story is still in the news” (saját fordításom: Sz. K.).

4

A tartalomelemzés első változatában csak a 2021. február 16–22-ei időintervallumot vizsgáltam, amit az interjúalanyok megkeresése követett. A tartalomelemzést később kibővítettem további dátumokkal, amire az interjúk után került sor.

5

„[It demonstrated] what could be achieved by merging text, photo, 3D animations, maps, and video in an immersive, scrollable, and mobile-friendly experience” (saját fordításom: Sz. K.).

6

„Data democratization means that everybody has access to data and there are no gatekeepers that create a bottleneck at the gateway to the data. ... The goal is to have anybody use data at any time to make decisions with no barriers to access or understanding” (saját fordításom: Sz. K.).

7

Business Intelligence.

© Médiakutató Alapítvány 2000–2026.   Impresszum   Etikai szabályok