Сервис для краудсорсинга от The New York Times, низкая ценность лонгридов и еще 5 материалов о медиа от «Мы и Жо»

Причины расцвета лонгридов, концепция новости как процесса, продолжающегося после публикации, умение журналиста публично признавать свои ошибки, персонализация контента и полезные инструменты для журналистов — в дайджесте от проекта «Мы и Жо. Media and Journalism»

Почему происходит расцвет лонгридов, и нужны ли они читателям

В последние несколько лет мы наблюдаем развитие интернет-журналистики крупного формата. Почему мы так одержимы лонгридами, как будто они являются чем-то более ценным просто из-за своей длины?

Мэтью Ингрэм (Mathew Ingram) в Gigaom приводит примеры стартапов, сосредоточенных на публикации больших текстов, — Latterly, Deca, The Atavist, Longreads, Longform, Narratively, Matter, Byliner. Традиционные и новые СМИ тоже осваивают крупные форматы: создают разделы для лонгридов, готовят спецпроекты с нестандартной версткой.

В определенной степени расцвет этого жанра может объясняться опасением журналистов за судьбу глубокой, качественной журналистики: она находится сегодня под угрозой со стороны одержимости показателями трафика. Но свою роль играет и то, что многие журналисты просто любят писать и верят в высокое качество их текстов.

Ингрэм также видит желание многих журналистов просто продемонстрировать свою активную работу, доказать читателям и редакторам, что все вложенные в подготовку текста усилия были оправданы, — и подтверждают они это путем добавления в статью всех мельчайших деталей телефонных звонков, поездок, интервью вне зависимости от того, насколько они важны для публикации.

Одна из главных проблем современных лонгридов в том, что их авторы часто не понимают или не учитывают пожелания аудитории. В результате лонгриды и интерактивные спецпроекты восхищают журналистов и дизайнеров, но не вызывают значительного интереса у читателей. Ведь они ищут в крупных статьях нечто большее, чем просто мастерское владение автора родным языком.

Урок признания журналистом своей ошибки и ценность статей как процесса, а не товара

Редактор издания io9 продемонстрировала умение открыто признавать даже крупные ошибки. Тем самым она повысила доверие к себе и показала, что написание статьи — это не производство неизменного товара, а процесс, продолжающийся и после публикации.

Большинство журналистов ненавидят делать ошибки, и когда делают большие просчеты, часто стараются их спрятать: размещают уведомления о корректировках там, где их трудно найти, или формулируют их настолько туманно, что допущенная ошибка остается загадкой.

На фоне таких журналистов ярко выделяется редактор io9 Аннали Ньюитц (Annalee Newitz). В недавнем посте она признала, что опубликованная ранее статья фрилансера о жестоком обращении с подопытными животными была необъективной, содержала фактологические ошибки, а сама Ньюитц должна была отредактировать ее более тщательно.

Сразу после публикации этой статьи редакция получила отклик от читателей: они указывали на недостатки статьи, а эксперты даже прислали свои развернутые объяснения ошибок. Как говорит в своем посте Ньюитц, так и должна работать журналистика в эпоху социальных медиа: редактор ошибается, а читатели находят просчеты в течение нескольких минут.

В идеальном случае все необходимые консультации с экспертами должны были проводиться на стадии подготовки статьи. Но улучшение материала уже после публикации также является хорошим примером процесса журналистской работы. Это показывает, что статья — не товар, который производится и отгружается потребителю, а процесс, который продолжается и после публикации.

Результатом честности и открытости журналистов, умеющих признавать даже крупные ошибки, становится повышение доверия читателей к ним.

Новый проект создает контент специально для соцсетей и воплощает концепцию «новости как процесса»

Редактор компании First Look Media Энди Карвин (Andy Carvin) недавно запустил проект Reportedly, команда которого будет заниматься «нативной журналистикой» в соцсетях и создавать новости как процесс, продолжающийся и после публикации.

Большинство изданий воспринимают соцсети как источник информации и каналы распространения контента и стараются привлечь пользователей соцсетей на свои сайты. Reportedly будет публиковать материалы изначально в соцсетях (Карвин называет это «нативной журналистикой») и воспринимать аудиторию не как пассивных читателей, а как партнеров по созданию новостей в режиме реального времени.

Напомним, что у BuzzFeed есть аналогичный проект BuzzFeed Distributed, в рамках которого контент создается специально для Twitter, Facebook, Instagram, Snapchat и других сервисов и приложений. Цель этого проекта не в привлечении пользователей на сайт издания, а в повышении осведомленности о бренде BuzzFeed и знакомстве с потенциальными постоянными читателями издания непосредственно в среде их ежедневного обитания.

Концепция новости-процесса подразумевает, что истина выявляется постепенно при обработке множества источников информации и проверки фактов в реальном времени на глазах у читателей и при их участии.

Многие критикуют такой подход, заявляя о недопустимости для журналистов публиковать утверждения без возможности их доказательства. Но если все участники процесса понимают его суть, то он обретает высокую ценность — подобно процессу исправления ошибок в программном обеспечении с открытым исходным кодом силами всего сообщества.

Трудно сказать, станет ли модель Reportedly успешной, но это очень интересный эксперимент. Мы рекомендуем ознакомиться со сводом ключевых принципов Reportedly.

Крупные СМИ экспериментируют с персонализацией контента и считают, что она не всегда допустима

Издание The Daily Beast экспериментирует c инновационными способами персонализации контента. Аналитик новостной индустрии Кен Доктор (Ken Doctor) изучил принципы работы мобильного приложения The Daily Beast и рассказал о подходах к персонализации в The Guardian, The New York Times и The Economist.

Кен Доктор задается вопросом: что если бы мы могли не просто читать новости, но и анализировать наши предпочтения и оптимизировать потребление новостей подобно тому, как мы управляем с помощью современных технологий нашим питанием и спортивной активностью?

Мобильное приложение The Daily Beast представляет собой минималистичную ленту новостей без привычных элементов навигации. При просмотре ленты читатель может пропускать те материалы, которые его не интересуют, простым нажатием кнопки Skip («Пропустить»). Система анализирует, какие материалы пользователь прочел, какие пропустил, и на основе этих данных предлагает персонализированные рекомендации. Пользователь может просматривать статистику прочитанных и пропущенных им текстов, в том числе в разрезе самых востребованных и наиболее часто игнорируемых тематических рубрик.

Другие крупные издатели считают этот подход к персонализации слишком грубым. Люди могут нажимать кнопку Skip по самым разным причинам, в том числе сиюминутным — по-настоящему тонкая персонализация таким способом достижима, например, в музыкальных сервисах, но не в новостных.

The Guardian видит интерес своих читателей к персонализации контента: к ней стремятся около 20% пользователей мобильных приложений издания. Директор digital-направления The Guardian Таня Кордри (Tanya Cordrey) говорит, что многолетний спор о возможности замены работы журналистов алгоритмами машин продолжится и в 2015 году, но настоящий успех для изданий кроется в предоставлении контроля над контентом самим читателям.

Директор по информационным технологиям The New York Times Марк Фронс (Marc Frons) поддерживает идею пассивной персонализации в форме рекомендательных механизмов. Активная персонализация (изменение порядка разделов и отдельных материалов, фильтрация контента по рубрикам и т.д.) неприемлема для The New York Times: самые лояльные читатели издания ищут в нем профессиональный журналистский отбор самых важных новостей. Поэтому полная персонализация главной страницы The New York Times недопустима, но отдельные инструменты рекомендаций, позволяющие показать читателю пропущенный ценный контент, могут значительно повышать вовлеченность.

Такого мнения придерживается и digital-редактор The Economist Том Стэндедж (Tom Standage): их читатели имеют мало времени и просто хотят, чтобы им рассказали самое важное, даже если не все материалы их интересуют. Поэтому сейчас The Economist не использует механизмы персонализации, но рассматривает возможность внедрения на сайте и в мобильных приложениях рекомендаций на основе поведения пользователя.

Как BBC использует междисциплинарное развитие сотрудников для достижения высоких результатов

BBC стирает границы между онлайновым видео и телевидением. Отдел визуальной журналистики производит контент для обеих платформ, а его руководство стимулирует сотрудников к развитию междисциплинарных способностей.

Отдел визуальной журналистики BBC готовит инфографику и визуализацию данных для телевидения и цифровых каналов распространения. Этот отдел появился два года назад, и сегодня в него входят 10 журналистов, 10 дизайнеров контента для интернета, 10 разработчиков и около 50 дизайнеров для телевидения. Такая структура создает условия для развития междисциплинарных способностей.

Одной из главных задач руководства отдела было объединение производства графики для интернета и телевидения. С этой целью повышается осведомлённость сотрудников о задачах их коллег и развивается тесная совместная работа.

Сотрудникам предоставляется возможность работать над проектами, которые дают им новые знания и навыки, а не только над теми, где задействуется старый опыт. Это развивает способность сотрудников гибко подходить к решению разных задач, понимать как идеи будут воплощаться на разных платформах и внедрять инновации.

Такой междисциплинарный подход помогает получать более высокие результаты работы за меньшее время.

5 инструментов от участников хакатона «Аль-Джазиры», которые сделают работу журналиста проще

Недавно прошел хакатон по инновациям в сфере медиа, организованный телекомпанией «Аль-Джазира». Колумнист Gigaom Мэтью Ингрэм (Mathew Ingram) рассказывает о нескольких наиболее интересных, по его мнению, проектах из числа представленных на мероприятии.

«Аль-Джазира» как относительно новая медийная компания в большей степени склонна к экспериментам, чем компании с историей, насчитывающей несколько десятилетий. Одним из таких экспериментов стал хакатон Canvas, который собрал 90 участников из 37 стран — профессионалов медиа, дизайнеров, разработчиков и других специалистов.

В отличие от многих подобных мероприятий, хакатон «Аль-Джазиры» оказался весьма результативным: на нем были представлены инструменты, способные сделать работу журналиста проще.

Lasertag — плагин для WordPress, предлагающий релевантные ссылки для выделенных в тексте веб-страницы слов.

NewsClip.se — инструмент, который анализирует основные темы из текста и снабжает журналиста дополнительной ценной информацией.

Perspectives — расширение для Google Chrome, которое предлагает материалы по теме анализируемого текста, но с альтернативными точками зрения на проблему.

Soapbox — инструмент, устанавливающий для каждого пользовательского комментария на сайте максимальный размер в 140 символов, как в Twitter.

Safety in Numbers — система, формирующая рейтинг хороших и плохих комментаторов на основе нескольких критериев и позволяющая сайтам обмениваться данными о них друг с другом.

The New York Times открыла всем желающим платформу для краудсорсинговых проектов по работе с контентом

Несколько месяцев назад The New York Times запустила интересный проект Madison (мы уже рассказывали о нем), в рамках которого газета просила читателей идентифицировать рекламные блоки в отсканированных старых номерах издания. Теперь компания решила предоставить доступ к своей платформе краудсорсинга всем желающим и разместила ее открытый исходный код в сервисе Github.

После старта проекта Madison исследовательской команде The New York Times стало очевидно, что краудсорсинговая платформа Hive окажется полезной многим другим издателям.

Платформа была значительно изменена для превращения в самостоятельный продукт с возможностью гибкой адаптации почти к любому краудсорсинговому проекту по работе с аудио, видео, изображениями или текстом. Для развертывания системы необходимо только создать фронтенд и пользовательский интерфейс в соответствии с конкретными задачами.