Veri Okuryazarlığı Yöntemleri

Bu derste veri okuryazarlığı yöntemlerini öğreneceksiniz. Temel istatistik (temel ölçümler), Google e-tablo ile veri analizi, pivot tablo ile filtreleme ve R programlama dili gibi gazetecilerin verileri çalışmalarında kullanmalarına olanak tanıyacak bazı uygulamalara dair temel bilgileri sizlerle paylaşacağım.

Veri okuryazarlığı verilerin okunabilmesi, analiz edilmesi ve etkin şekilde kullanılması anlamına geliyor. Veri ile söyleşen, veriden bilgi çıkaran, verinin iyi mi kötü mü/tutarlı mı değil mi olduğunu anlayan ve anladığını kullanabilen kişiye “veri okuryazarı” deniyor. Bilgiye, veriye farklı yollardan nasıl ulaşılacağını bilmek, veriye soru sorabilmek ve yanıt alabilmek, veriyi doğrulayabilmek, temel istatistiksel analizleri veri ile yapabilmek, veride spesifik çıktılar bulabilmek (bir hikâye, görselleştirme gibi) veri okuryazarlığından geçiyor. Bu becerilerini geliştirmeleri halinde gazeteciler verilerle zorlanmandan çalışabiliyor ve böylece veriyi hedefleri için kullanabileceği bir güce dönüştürmeyi başarabiliyorlar.

Veri gazeteciliği açısından veriyi okumak ve yazmak gazetecilere (örneğin toplumsal sorunlara çözüm ararken) kendi içeriklerini oluşturabilmelerinde ve bilgiye kolay ulaşabilmelerinde yardımcı olur.

 

1.1) Gazeteciler için Temel İstatistik (Temel Ölçümler)

Veriyi özetlemek için merkezi, farklılaşmayı ve dağılımı ölçmek önemlidir. Veri üzerinde sadece frekans dağılımlarına ve grafiklere bakmayız, genel durumu yansıtacak ölçülere de gereksinim duyarız. Bu ölçüler verileri toplandığı haliyle değerlendirmenin ötesinde, üzerlerinde yapılacak karşılaştırmalara, genellemelere ve yorumlara imkân tanır. Temel ölçümlerin nasıl hesaplandığını aşağıdaki slaytlarda ayrıntılı bir biçimde görmeniz mümkün.

 

1.2) Gazeteciler için Veri Analizi ve Araçları

Veri analizi ham verinin toplanıp, temizlenip, doğrulanıp, görselleştirilip, yeni öngörülerin ortaya konulması sürecidir. Veri analizi sorunları detaylı biçimde görmenin yolunu açar, karar alma süreçlerini etkiler ve normal şartlarda çıplak gözle görülemeyecek açıları tespit edip ortaya çıkarma olanağı sunar. Veri ile sık çalışan gazeteciler veri analiz yaparken yaygın olarak google e-tablolar, excel, python, r gibi araçları/programları kullanırlar.

 

a) Google e-tablo ile veri analizi

Yüzde değişimi, veriyi sınıflandırma ve ayırma, veri filtreleme, toplama, ortalama, sıralama, minimum, maksimum, koşullu biçimlendirme, devrik yapıştır fonksiyonları başta olmak üzere çok sayıda işlem yapmanıza olanak sağlar. Bu işlemlere dair daha ayrıntılı bilgileri aşağıdaki slaytlardan edinebilirsiniz.

 

a.b) Pivot ile veri filtreleme

Özet tablolar, büyük veri setlerinin daraltılmasını sağlayarak büyük miktardaki verileri analiz etmenizi ve veri noktaları arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmanızı sağlar. Böylece e-tablodaki tüm bilgileri anlamak daha kolay hale gelir. Özet tabloların oluşturulmasına ilişkin daha ayrıntılı bilgi için aşağıdaki slaytları inceleyebilirsiniz.

 

b) R programlama dili ile veri gazeteciliği

R programlama dili istatistikçiler, veri bilimcileri ve veri analistleri tarafından yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. İstatistiksel hesaplama, verileri temizleme, veri analizi, görselleştirme gibi veriler üzerinde çok sayıda işlem yapılmasını sağlar. Son yıllarda da veri gazeteciler tarafından kullanımı yaygınlaşmaktadır. Aşağıdaki slaytlarda R programlama diline kısa bir girişe ve R ile bazı temel işlemlerin nasıl yapılacağına dair bilgiye yer veriliyor. Bütün matematiksel işlemleri R ile yapmak mümkün.