Como jornalistas independentes podem se destacar de grandes portais e como jornalistas de grandes portais podem se destacar dentro da própria redação?
Dados abertos, fáceis de extrair, e abordagens inexploradas parecem o paraíso para qualquer interessado em estruturar uma pauta a partir da coleta de dados. Bem, o fato é que as eleições são um ambiente favorável para estas ocorrências.
Hoje, o jornalismo com ciência de dados – ou Data Drive Journalism – no Brasil tem vários pontos a melhorar, mesmo em redações de grandes jornais. O G1 durante as eleições de 2014 construiu um blog chamado Eleições em Números para reunir gráficos e análises do período. A página tem vários acertos, mas, vamos ampliar, por exemplo, a comparação de desempenho por porte do município que eles fizeram.
O gráfico é bonito, mas não deixa o dado fácil de entender. Os números que estão em milhões dificultam a comparação entre os dois candidatos, seriam melhor representados por proporções e o número total de votos válidos mantido ao final. As cores também não ajudam. Com o imaginário de que cinza significa neutro, não fica clara a divisão entre maiores e maiores.
Além disso, vale refletir se o dados dessa análise não estariam melhor aproveitados em proporção por coluna. Ou seja, somar os número total de votos válidos e dividir em proporção entre os dois candidatos por cada tipo de município. Então, saberíamos claramente que dentro dos municípios com mais de 500 mil habitantes o candidato Aécio Neves angariou mais eleitores.
O último ponto de atenção sobre este gráfico do G1 é que o dado ficaria mais atraente se estivesse cruzado com o IDH da população.
Mais um exemplo de oportunidade de análise que o blog do G1 deixou passar é o gráfico com as características dos governadores eleitos.
A visualização do dado está bem feita, mas a informação ficaria mais valiosa ao lado do perfil da população brasileira apta a votar. Uma comparação simples entre o perfil médio do eleitor e quem é eleito. Vale lembrar que os dados populacionais são facilmente encontrados no site do IBGE e este dado poderia estar pronto antes das eleições e depois bastava juntar com os do TSE e comparar.
Agora, vamos avançar para as eleições de 2016. O Uol fez uma grande reportagem chamada “Raio-X do 2º turno: estatísticas, números e análises do 2º turno das eleições municipais em todo o país”. Entre bons gráficos, temos um ponto fora da curva:
Fica difícil saber se quem recebeu mais votos foi o PTB ou PSB. Podemos crer que o gráfico de pizza está ordenado em sentido horário do maior para o menor, mas é literalmente mais uma crença do que que algo facilmente possível de provar. Se passamos o mouse em cima de cada fatia podemos ver o número de votos recebidos, mas, como estamos falando de milhões, não ajuda muito.
O jornalista precisa entender que a maior parte dos dados interessantes para a eleição estão disponíveis de forma aberta no site do TSE, IBGE, Ipeadata e outros institutos de pesquisa. Muitos podem ser baixados em CSV, ou seja, um computador médio consegue operar os cruzamentos de dados necessários para gerar interpretações pouco abordadas.
Depois de coletar os dados e feito as intervenções necessárias, é preciso saber disponibilizar a parte relevante da melhor forma para o leitor. Ferramentas open sources como RAWgraphs podem ser ótimas saídas para quem não tem um infografista à disposição.
Por fim, fica claro que existem oportunidades para jornalistas construírem boas narrativas com visualização de dados intuitivas e sem precisarem do apoio de um programador ou estatístico. É preciso saber três coisas: estatística básica, visualização de dados e ter uma boa noção do contexto político para fazer as perguntas certa aos dados.
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