2012年6月28日木曜日

データジャーナリズムアワードでみる世界のデータジャーナリズム最新動向

先月末(5月31日)、秀逸なデータジャーナリズム・プロジェクト(データを駆使した調査報道)に贈られる「データジャーナリズムアワード」の受賞プロジェクトが決定しました。データジャーナリズム版ピューリッツアー賞(言い過ぎ?)的な位置付けであるにも関わらず、国内ではあまりフォローされていないようですので、以下、少しまとめておきます。

今回が初開催となるデータジャーナリズムアワードは、この分野に力を注ぐGoogleが公式スポンサーとなり、CNNやBBC、ル・モンドなど世界各地の報道機関に所属する上級編集者らで構成される世界的な編集者ネットワーク「Global Editors Network(GEN)」が主催し、世界各地で実施されているデータジャーナリズム・プロジェクトが一堂に会す、ということで、データジャーナリズムの最新動向を押さえるうえで個人的に注目していました。余談ですが、編集者ネットワークGENにはブログ 世界を変える個人メディア』や『あなたがメディア! ソーシャル新時代の情報術』の著者、ダン・ギルモア氏も参加されています。


データジャーナリズムアワードの目的はサイトに英文で記載されていますが、抄訳すると以下のようになります。

  • 最も優れた取り組みにスポットを当て、データジャーナリズムのレベル向上に貢献する
  • ジャーナリストを刺激する
  • 編集者やメディアの経営者にデータジャーナリズムの価値を知ってもらう
  • ジャーナリスト、開発者、デザイナーなど、データジャーナリズムに関わる人たちの連携を促進する

審査委員にはNewYorkTimesやトムソン・ロイターの編集者、Googleのエンジニアなど、10名のデータジャーナリズムのスペシャリストが名を連ね、そしてそのトップに立つのがProPublicaのPaul Steiger氏です。

データジャーナリズムアワードには3つのカテゴリー「データ駆動調査報道」「データ可視化/ストーリーテリング」「データ駆動アプリケーション」と、2つのレンジ(対象範囲)「国家・国際部門」「地域部門」を掛け合わせた全6部門が設定され、各部門ごとに受賞プロジェクトが決められます。

  • DATA-DRIVEN INVESTIGATIONS National/international
    データ駆動調査報道の国家・国際部門。 社会問題をあぶり出す、あるいは社会が特定の問題に対する結論を出すために、データを分析・調査して新たな事実を見つけ出した、優れたデータ駆動型の調査報道に贈られる。
  • DATA-DRIVEN INVESTIGATIONS Local/regional
    データ駆動調査報道の地域部門。
  • DATA VISUALISATION AND STORYTELLING National/international
    データ可視化/ストーリーテリングの国家・国際部門。社会が特定の問題に対する結論を出すために、
    データをグラフや地図などの形態で可視化し、それを活用することで読者の理解を深めた、優れたプロジェクトに贈られる。
  • DATA VISUALISATION AND STORYTELLING Local/regional
    データ可視化/ストーリーテリングの地域部門。
  • DATA-DRIVEN APPLICATIONS National/international
    データ駆動アプリケーションの国家・国際部門。公共的に重要なデータを、読者にとって分かり易くかつシンプル、そして再利用を考慮した形式で提供している、優れたプロジェクトに贈られる。 
  • DATA-DRIVEN APPLICATIONS Local/regional
    データ駆動アプリケーションの地域部門。

本筋である「データ駆動調査報道」の他に、データジャーナリズム最大の強みである「データの可視化/ストーリーテリング」や「データ駆動アプリケーション」が設定されているのが特徴的で、データジャーナリズムでは調査力や文章力とは別に、テクノロジーに対するある程度深い理解が求められることがわかります。

また、選考基準を読んでいると、単にデータを可視化しただけの独りよがりのプロジェクトはNGで、「読者にとって分かり易いか」「読者が洞察を得る手助けができたか」など、読者目線も大きなポイントとなっています。



さて、データジャーナリズムアワードは今回が初開催だったにも関わらず、アメリカ、イギリス、フランス、ドイツ、ロシア、メキシコ、フィリピン、ケニヤ、ウガンダなど世界各国の報道機関や、フリーランスのジャーナリストから300を超えるデータジャーナリズム・プロジェクトがエントリーされました(残念ながら日本からのエントリーは無かったようです)。このうち58のプロジェクトが最終選考に残り、今年4月の国際ジャーナリズムフェスティバル期間中に開催された最終プレゼンを経て、各部門の最優秀プロジェクト(6プロジェクト)と3つの佳作プロジェクトを含む計9プロジェクトが、栄えある第一回データジャーナリズムアワードを受賞しました。

受賞プロジェクトの成果物は可視化されているものが多いため、言語の壁があるとは言え、どれも見応えがあります。これらの中で気になったのは米シアトルタイムス(The Seattle Times)が、データを収集・分析・可視化することで特定の医薬品(メタドン:Methadone)による被害を明らかにした「Methadone and the Politics of Pain」。2012年のピューリッツアー賞も受賞したこの調査報道は、最終的には政治を動かしたこともあり、データジャーナリズムの可能性を大いに感じさせてくれました。

また、スイスのPolinetz AGによる、法案の可決・否決状況など政治の動きを可視化する取り組み「Transparent Politics」にも注目したいところ。ジャーナリズムの重要な役割ともなっている「政治監視」の強化にもつながるのではないでしょうか。Googleもアメリカ大統領選の動向を可視化するサービス「Google Politics & Elections」をリリースするなど、この分野でのデータジャーナリズムはまだまだ広がることが予想されます。日本での取り組みも期待したいですね。

なお、ここでは触れなかった7つのプロジェクトを含め、全ての受賞プロジェクトをNAVERまとめにまとめておきましたが、早稲田大学ジャーナリズムコース准教授・田中幹人さんによる一連の関連ツイートが参考になります。


データジャーナリズムアワードの最終プレゼンも行われた国際ジャーナリズムフェスティバルに参加された朝日新聞・平和博さんによる、データジャーナリズムに関する一連の記事も理解を助けてくれると思います。


「データ可視化/ストーリテリング 国家・国際部門」で受賞したガーディアンが、自社のサイトに総評(英語)を掲載しています。


ちなみにガーディアンによるデータジャーナリズムに対する取り組みは非常に進んでおり、一見の価値があります。機会があればまとめてみますね。

2012年5月13日日曜日

LIVEonWIRE_JOURNALをリニューアルしました

今年2月29日の深夜にリリースしたLIVEonWIRE_JOURNALのサイト、それ以降あまり手を加えることができなかったのですが、連休中に少し時間がで作れたこともあり、少しリニューアルしました。


リニューアルのポイントは以下3点。

  1. ジャーナリストページのリニューアル
  2. 記事間リンクを設置
  3. ジャーナリストの顔写真の出現頻度の向上

LIVEonWIRE_JOURNALは「ジャーナリストとともに学び、社会に関わるためのニュースメディア」として、読者のみなさまには、記事をお読みいただくだけでなく、その記事を寄稿したジャーナリストのこと、そしてそのジャーナリストの取材テーマのことをもっとよく知ってもらえるようなサイトを目指しており、今回のリニューアルはその第一歩となります。

ジャーナリストページは「1.ジャーナリストページのリニューアル」により、情報はまだまだ足りていませんが、これまでよりは見易く、また、ジャーナリスト個人を応援しやすくなったと(おそらく)思います。

今後、各ジャーナリストが追いかけている取材テーマや、ジャーナリストが主催しているイベント、ジャーナリストが参加しているプロジェクトに関する情報などを追加し、読者が各ジャーナリストのことをもっと良く知ることができるようなページにしていきたいと考えています。

なお、現時点でLIVEonWIRE_JOURNALにご参加いただいているジャーナリストは4名います。LIVEonWIRE_JOURNALにもし気に入った記事がありましたら、その記事を寄稿したジャーナリストをぜひ応援してください!


もしお時間があれば、新設した運営スタッフのページもぜひご一読を:-) デザインも少しリフレッシュしています。

2012年5月1日火曜日

日本人の死因を可視化する【追記あり】

2010年、119万7012人の日本人が亡くなりましたが、その死因について調査した結果が、3月1日、「都道府県別にみた死亡の状況 -平成22年都道府県別年齢調整死亡率-」として厚生労働省(厚労省)より発表されました。前回前々回の記事でこの統計データをGoogle Public Data Explorerに導入しましたが、ここではそれを元に実際に日本人の死因を可視化してみたいと思います。

まず「死因別の死者数」を棒グラフで見てみましょう。

日本人の死因の上位3つは悪性新生物(がん)、心疾患、脳血管疾患の いわゆる三大成人病であることがわかります。 これらの合計は死因全体のおよそ55パーセントを占めています。


三大成人病については「男女別、三大成人病の粗死亡率(そしぼうりつ)の推移」を、折れ線グラフで見ることができます(粗死亡率:人口10万人あたりの死亡者数を表す数値)。これを見ると男女ともに、悪性新生物は右肩上がりに増え続けている一方、脳血管疾患による死者数は1965年をピークに、わずかながら減少傾向となっています。なお、脳血管疾患による死者数が1995年に一時急上昇しているのは、「脳血管疾患」の適用規則が変更になったためのようです。



ここで一旦冒頭の棒グラフにもどり、三大成人病以外の死因についても見てみましょう。三大成人病以外の死因には「肺炎」「老衰」「不慮の事故」「自殺」「腎不全」「肝疾患」「慢性閉塞性肺疾患」「大動脈瘤及び解離」そして「糖尿病」の9つがありますが、棒グラフから各死因のボリュームを把握することができます。


三大成人病以外の9つの死因のうち、ここでは病気以外の「自殺」「不慮の事故」「老衰」について少し詳細に見てみましょう。厚労省の統計データには「男女別、死因別、都道府県別の粗死亡率」も含まれていますので、これをバブルチャートで可視化してみます。

ちなみに、前々回の記事でご紹介した朝日新聞デジタルとMSN産経ニュースの記事で利用されていたのは「男女別、都道府県別の年齢調整死亡率で、これをバブルチャートで可視化すると以下のようになります(年齢調整死亡率:粗死亡率を年齢調整した数値)。縦軸は男性の年齢調整死亡率、横軸は女性の年齢調整死亡率となっています。



男女ともに青森県が突出して高く、東北地方だけで見ても、青森県、岩手県、秋田県の北部3県は比較的高いことがわかります。一方、長野県は男女とも突出して低いですね。ここから、青森県では天寿を全うする人の割合が低く、長野県では天寿を全うする割合が高い、とも言えます。

さて、話を元にもどしましょう。まずは2010年、自殺の粗死亡率を都道府県で比較してみます(病気以外の死因については年齢調整しないほうが実態を把握しやすいと判断しました)。縦軸は男性の自殺の粗死亡率、横軸は女性の自殺の粗死亡率、泡の色は男性の年齢調整死亡率(全死因)、泡の大きさは女性の年齢調整死亡率(全死因)を、それぞれ表します。


秋田県、岩手県で男女ともに高い一方、三重県の男女、福井県の女性、徳島県の男性は低いことがわかります。こうした事実は「どうすれば自殺を減らすことができるのか」を考えるうえで利用できないものでしょうか。

続いて不慮の事故について見てみましょう。縦軸を男性の不慮の事故の粗死亡率に、横軸を女性の不慮の事故の粗死亡率に、それぞれ変えただけとしています。



ここで少し気になったのが、都市部における不慮の事故の粗死亡率が低いことです。沖縄県は人口が少なく、交通量・交通機関も少ないことから低いのは頷けるのですが、なぜ都市部は平均的に低いのでしょうか。「都市部では緊急医療体制が比較的整備されている」という仮説も成り立つかもしれません。

さて、最後に最も平穏な死に方である老衰を見てみましょう。これは高ければ高いほど、長寿を全うした人の数が多い、ということになります。



男女ともに島根県が抜けています。島根県で老衰が多い理由を調べることで、長寿の秘訣が見えてくる…かもしれません。

以上、簡単ではありますが日本人の死因を可視化してみました(このポストに不備があればご指摘ください)。ここで利用したデータ、及びGoogle Public Data Explorerにアップしたデータセットを公開しておきますので、より深い、独自の分析をぜひ試されてみてください。


[追記] 2012/05/02

なぜ沖縄県では老衰が少ないのだろう、という感想をいくつかいただきましたので、追加調査を実施してみました。私が考えた仮説は、沖縄県の死者数がそもそも少ないのではないか、というもの。そこで都道府県別の全死因の粗死亡率(棒の高さ)と年齢調整死亡率(棒の色、色が青に近いほど低く、赤に近いほど高い)を棒グラフで比較してみました。


沖縄県は、年齢調整死亡率は平均的(早死にでもなく長寿でもない)である一方、粗死亡率はかなり低い(死者数が少ない)ことがわかります。つまり、上述したように「沖縄県の死者数はそもそも少ない」ために老衰による死者数も少なかったと解釈できます。

なお、沖縄県では「慢性閉塞性肺疾患」「肝疾患」そして「大動脈瘤及び解離」による死亡率(年齢調整死亡率)がかなり高いようです。