Томск, Россия
Статья посвящена семиотическому анализу дата-трекеров о пандемии COVID-19 – материалов, в которых дата-журналисты представляли актуальную и динамическую информацию о заболеваемости и смертности от коронавируса. Источники информации – данные официальных органов и общественных институтов (Росстат, Роспотребнадзор, Министерство здравоохранения и социальных служб США, Центр по контролю и профилактике заболеваний США, Австралийское бюро статистики, общественный проект CovidLive, Университет Джона Хопкинса и др.), а также собственные расчеты журналистов. Цель – выявить суггестивность материалов дата-журналистов, основанных на статистических данных, и дополнительные смыслы, формируемые авторами материалов при предоставлении читателю информации. Выяснено, что, несмотря на фактологическую основу, в вербальном тексте использовались метафоры и лексические единицы, несущие негативную эмоциональную окраску. Установлено, что в интерактивной дата-визуализации содержались графические метафоры, цветом выделялись определенные графические элементы. В основе дата-визуализации, которая является ключевым элементом дата-трекера, лежит продолженное сообщение, не имеющее окончания во времени, развитие которого непредсказуемо для авторов, так как зависит от поступающих данных. С течением времени сообщение меняется в зависимости от того, какие данные поступают. Однако авторы дата-трекеров акцентировали внимание читателя на определенных показателях и переносили фактологическую информацию в аксиологическое поле.
дата-журналистика, COVID-19, дата-трекер, дата-визуализация, продолженное сообщение, суггестия, семиотика
1. Бондарчик В. В. Журналистика данных в период пандемии COVID-19. Журналiстыка – 2021: стан, праблемы i перспектывы: 23 Міжнарод. навук.-практ. канф. (Мінск, 11 ноября 2021 г.) Мн.: БДУ, 2021. С. 13–16. https://elibrary.ru/lrireg
2. Ван Ф. Стратегии визуальной риторики в сфере журналистики данных (на примере инфографики «РИА Новости» о COVID-19). Научные исследования и разработки. Современная коммуникативстика. 2023. Т. 12. № 3. С. 81–88. https://doi.org/10.12737/2587-9103-2023-12-3-81-88
3. Лакофф Дж., Джонсон М. Метафоры, которыми мы живем. М.: УРСС, 2004. 256 с. https://elibrary.ru/qraadx
4. Неренц Д. В. Роль «журналистики данных» во время кризиса (на примере дата-проектов о COVID 19). Региональная журналистика в новой коммуникационной среде: уроки пандемии COVID-19: Всерос. науч.-практ. конф. с Междунар. уч. (Екатеринбург, 19–20 апреля 2021 г.) Екатеринбург: УрФУ, 2021. С. 81–84. https://elibrary.ru/uhciuc
5. Сенинг М. А. Пандемия COVID-19 в российской дата-журналистике. Вопросы журналистики. 2023. № 14. С. 89–112. https://elibrary.ru/zivssn
6. Чернявская В. Е. Текст в медиальном пространстве. М.: УРСС, 2013. 232 c. https://elibrary.ru/rwlpqd
7. Bertin J. Semiology of graphics. Redlands: Esri Press, 1983, 439.
8. Bisiani S., Abellan A., Arias Robles F., García-Avilés J. A. The data journalism workforce: Demographics, skills, work practices, and challenges in the aftermath of the COVID-19 pandemic. Journalism Practice, 2025, 19(3): 502–522. https://doi.org/10.1080/17512786.2023.2191866
9. Cairo A. The functional art: An introduction to information graphics and visualization. Berkeley: New Riders, 2012, 384.
10. Cyrek B., Peltonen J. A comprehensive review of recent advances in research on COVID in communication studies. Discover Public Health, 2024, 21(1). https://doi.org/10.1186/s12982-024-00154-5
11. Desai A., Nouvellet P., Bhatia S., Cori A., Lassman B. Data journalism and the COVID-19 pandemic: Opportunities and challenges. The Lancet Digital Health, 2021, 3(10). https://doi.org/10.1016/S2589-7500(21)00178-3
12. Elliot A. J., Maier M. A. Color psychology: Effects of perceiving color on psychological functioning in humans. Annual Review of Psychology, 2014, 65: 95–120. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010213-115035
13. Fang H., Xin Sh., Pang H., Xu F., Gui Yu., Sun Ya., Yang N. Evaluating the effectiveness and efficiency of risk communication for maps depicting the hazard of COVID-19. Transactions in GIS, 2022, 26(3): 1158 1181. https://doi.org/10.1111/tgis.12814
14. Halpern D., Lin Q., Wang R., Yang S., Goldstein S., Kolak M. Dimensions of uncertainty: A spatiotemporal review of five COVID-19 datasets. Cartography and Geographic Information Science, 2021, 51(2): 20– 221. https://doi.org/10.1080/15230406.2021.1975311
15. Hennecke A. Multimodale Texte und ihre Bedeutung für die Übersetzungspraxis. trans-kom, 2015, 8(1): 202–232.
16. Iliinsky N., Steele J. Designing data visualizations. Sebastopol: O’Reilly Media, 2011, 110.
17. Witzenberger B., Pfeffer J. Unleashing data journalism’s potential: COVID-19 as catalyst for newsroom transformation. arXiv, 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.14816 Kennedy H., Hill R. L. The feeling of numbers: Emotions in everyday engagements with data and their visualization. Sociology, 2018, 52(4): 830–848. https://doi.org/10.1177/0038038516674675
18. Pentzold С., Fechner D. J., Zuber C. "Flatten the curve": Data-driven projections and the journalistic brokering of knowledge during the COVID-19 crisis, digital journalism. Digital Journalism, 2021, 9(9): 1367–1390. https://doi.org/10.1080/21670811.2021.1950018
