Esta resposta vale US$ 1 milhão, mesma quantia que o estatístico Nate Silver recebeu como proposta para abandonar o The New York Times e trabalhar com jornalismo de dados na ESPN, em 2013. Se você é daqueles que escolheu ciências sociais para fugir dos números, as previsões não são boas. Segundo o Sindicato dos Jornalistas Profissionais de Minas Gerais, só em 2015 o número de jornalistas demitidos nas redações, sem contar o interior do estado, já ultrapassava 50. As revistas Encontro, Viver Brasil, além da VejaBH, que deixa de circular. Enquanto isso, uma notícia fresca trazida pela professora-doutora Lorena Tárcia, que chegou recentemente do Simpósio Internacional de Jornalismo Online, em Austin, dá conta de que os jornais norte-americanos já contratam engenheiros e estatísticos a rodo para trabalhar com dados dentro das redações. E contratar pessoal não está na pauta de nenhuma empresa jornalística, concordam?
Atualmente, participo do Núcleo de Pesquisa em Conexões Intermidiáticas (Nuccon) vinculado ao Centro de Convergência de Novas Mídias (CCNM) de Departamento de Comunicação Social da UFMG. As pesquisas do núcleo são comandadas pelos professores Carlos D’Andréa e Joana Ziller. O tema do semestre não poderia ser outro: big data. Além dos textos disponibilizados pelo grupo, estou terminando de ler o livro sensacional “Big data – La revolución de los datos masivos”, de Viktor Mayer, professor de Oxford e Kenneth Cukier, editor de dados da revista The Economist. Vejo com ótimos olhos os dados em rota de colisão com o bom e aguerrido jornalismo. Mas afinal, por que estudar e se preocupar tanto com o big data? Vejamos.
O Google processa, diariamente, 20 petabytes de dados, o que equivale a todos os textos da Biblioteca do Congresso dos EUA (todos dos dias!). Segundo Mayer e Cukier (2013), cada habitante do planeta transporta uma carga informativa que equivale a 320 vezes a quantidade de informação que estava armazenada na grande biblioteca da Alexandria, no século III a.C. Mas o que se faz com um volume tão grande de informação assim? E por que o jornalismo deveria se interessar por eles? Como podemos aplicar no cotidiano das redações?
Diante de tantas perguntas, convido o leitor a uma reflexão. Vivíamos, até o século passado, a escassez de informação. Fontes e notícias chegavam até nós pelo garimpo fino e detalhado de jornalistas, que selecionavam as melhores histórias. A divulgação dos fatos tinha, de nós, audiência e passividade. Uma interação tímida e limitada, que criava distância entre quem narrava o mundo e quem consumia a informação.
Hoje vivemos a abundância de informação. É arriscado afirmar que uma notícia é exclusiva, ainda mais com algo em torno de 230 milhões de telefones celulares nos bolsos dos brasileiros, prontos para tirar fotos e compartilhar em tempo real. Nenhum veículo de comunicação pode se considerar porta-voz exclusivo de uma notícia. Nenhum outro meio tem a agilidade dos meios digitais.
Notícias são espalhadas em rede deixando rastros (dados) valiosos. Divulgar informação sem se atentar para o interesse da audiência, seus gostos, trajetos e comportamento em rede, é fechar os olhos para o mundo. Estamos diante do conceito de “datafication”. Todas as informações estão sendo armazenadas e estratificadas. É possível conhecer o comportamento das pessoas minimamente, além de dados sobre a cidade, saúde e transporte em tempo real. Estamos em plena caça ao tesouro. Para os autores Mayer e Cukier (2013), os dados massivos alteram a natureza dos negócios, dos mercados e da sociedade. A informação era uma commoditie. Hoje, o dado tem esse papel.
Aplicações no jornalismo: pergunte ao dado
Um grupo de pesquisa do Massachusetts Institute of Technology (MIT), liderado por César Hidalgo, em visita à Belo Horizonte em 2014, mostrou o poder dos dados para gerar informação. O estudo desenvolvido utilizou dados de uma pequena cidade dos Estados Unidos na qual todas as árvores foram mapeadas. A partir desse ponto, foi possível gerar um mapa com informações ricas e detalhadas. O pesquisador ensina: “pergunte ao dado e ele responde”. As árvores foram categorizadas em três níveis: verde, amarelo e vermelho, de acordo com sua condição de saúde. Assim, foi possível extrair perguntas do tipo: “por que somente aquela determinada avenida tem árvores saudáveis?” ou “por que só existe um exemplar daquela espécie na cidade?”. Diversas informações foram ganhando relevância e gerando, assim, notícias atraentes. A mais interessante delas foi a observações sobre a quantidade de árvores nos bairros residenciais. Os pesquisadores então chegam à seguinte pesquisa: Os moradores de locais muito arborizados são mais felizes? Foram a campo perguntar e o resultado mostrou que sim. Vejam alguns exemplos que podem gerar informação. Dados trabalhados e analisados podem gerar audiência, engajamento e o principal – informação relevante que pouca gente tem.
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