‘As histórias não vêm dos dados, mas sim das pessoas’, diz repórter de economia do NYT

Em artigo para o New York Times, Ben Casselman, repórter de economia do jornal, defende que, no jornalismo de dados, as pessoas são mais importantes do que a tecnologia.

O jornalista utiliza uma linguagem de programação estatística chamada “R”, que o auxilia a lidar com conjuntos de milhares de dados e elabora gráficos e relatórios de maneira extremamente prática. Mas, segundo ele, a peça tecnológica mais importante de seu trabalho é o seu telefone fixo, que possibilita o contato com as fontes. Para ele, é a partir das entrevistas que se obtêm as melhores histórias.

“As melhores histórias quase sempre surgem do diálogo com as pessoas, sejam elas especialistas ou apenas cidadãos comuns afetados pelos problemas sobre os quais escrevemos. São eles que colocam as questões que os dados podem ajudar a responder ou que ajudam a explicar as tendências que os dados revelam ou que podem demonstrar nuances que os dados encobrem.”

O jornalista exemplifica uma matéria que fez no ano passado sobre investidores que compram casas unifamiliares, que são os imóveis equipados para abrigar apenas uma família. Ele teve acesso a milhões de transações imobiliárias que mostravam como os investidores passaram a dominar o mercado deste tipo de moradia. “Mas o que realmente deu vida à história foi quando examinamos uma casa que mudou de mãos várias vezes e conversamos com todas as pessoas que a tocaram: o investidor, a família que a comprou, o potencial comprador que continuava perdendo para os investidores etc.”

Segundo Casselman, há uma visão de que o jornalismo de dados é restrito a análise de planilhas. Ele não nega que é uma parte fundamental do trabalho, mas reforça que “no mundo real” a história não aparece de forma mágica, apenas pela mera observação.

O repórter não vê como obrigatório que todos dominem a linguagem de codificação por completo, apesar de ser uma ferramenta útil em seu trabalho. Mas acha importante que haja um domínio básico para auxiliar os profissionais a entender quando um argumento faz sentido e quando é suspeito o suficiente para que seja necessário investigar mais profundamente. “Acho que você deve conseguir fazer um cálculo de alteração percentual sem precisar pedir ajuda ao Google.”