К вопросу о медиастартапах. Шведский Newsworthy http://www.newsworthy.se мониторят кучу статистических данных Евросоюза и генерят новостные лиды.

Тоже дата журналистика с элементами робожурналистики, с той лишь разницей что они не текст финальный создают, а значительно облегчают поисковые возможности.

Кстати создать такой сервис в России можно, даже не супер сложно на самом деле, но покупателей на него будет 5-10 изданий, в основном федерального значения и рынок совсем скромный. Так что у нас в можно запускать это скорее как некий in-house проект.

Другой интересный проект - это нидерландский LocalFocus https://www.localfocus.nl/en/ по созданию интерактивной инфографики с данными. Они так и пишут что превращают данные в истории.

#opendata #ddj #datajournalism

Дата журналистам на заметку.

1. Заходите на сайт Газпроммежрегионгаза в раздел "Крупнейшие должники за газ"
http://mrg.gazprom.ru/implementation/spisok-dolzhnikov/

2. Парсите данные любым удобным Вам образом и превращаете в CSV или JSON где у Вас должны быть поля:
- наименование организации должника
- сумма задолженности
- наименование субъекта федерации
- наименование федерального округа в который субъект федерации входит

3. Открываете Википедию (или Wikidata) и скачиваете таблицу с населением страны по субъектам https://ru.wikipedia.org/wiki/Население_субъектов_Российской_Федерации

4. Открываете Википедию (или Wikidata) и скачиваете таблицу ВРП по субъектам https://ru.wikipedia.org/wiki/Список_субъектов_Российской_Федерации_по_валовому_продукту

5. На этих данных считаете рейтинги:
- субъектов по общей задолженности
- субъектов по задолженности на 1 человека
- субъектов по задолженности к ВРП

6. Аналогично для федеральных округов

7. Полученные цифры визуализируете любым удобным Вам образом

8. Вуаля! Отдавайте результат в любое федеральное издание, особенно в те которые сейчас активно чморят власти Московской области.

Потому что кто будет анти-лидером рейтинга я уже вам как бы подсказал.
#datajournalism #ddj #opendata