チラシでたどる震災１０００日 http://www.asahi.com/shinsai_fukkou/otsuchiad/ 新聞社がデータジャーナリズムに取り組んだ時に起きたこと 朝日新聞 デジタル編集部 奥山晶二郎 

それまでに取り組んでいたこと • ソーシャルリスニング 「チラシでたどる震災１０００日」の前には、ソーシャ ルリスニングに取り組んでいました。 「ビリオメディア」という企画では、衆院選や参院選 にからめて、 ツイッター上で関心の高かった政策、候補者のツ イート分析などを記事にしました。 参院選ツイッター分析－ビリオメディア http://ow.ly/BxOwg 2013年7月26日 朝日新聞紙面から 

それまでに取り組んでいたこと • 研究室とのコラボ 東京大学大学院の松尾豊研究室とはツイッター上 の候補者の関係を可視化しました。 参議院選挙立候補者相関図 http://ow.ly/BxOEv 2013年7月3日 朝日新聞紙面から 

チラシでたどる震災１０００日とは • ５５５１枚のチラシの存在 「チラシでたどる震災１０００日」は５５５１枚の新聞 折り込みチラシを分析し、 そこから見えた被災地の日常を伝えました。 パララックスを使った特設サイトを作り、紙面でも伝 えました。 2013年12月4日 朝日新聞紙面から 

チラシでたどる震災１０００日とは • チラシに現れたもう一つの日常 震災から２ヶ月はチラシが途絶えていました。 町外の重機リース会社が出した１枚をきっかけ にチラシが再開。 その後、店舗再開を知らせるチラシが相次ぎま した。 

チラシでたどる震災１０００日とは • 被災地の課題がチラシにも反映 震災前はなかった不動産のチラシが急増したり、 法律相談の案内が増えたり。 チラシには、被災地の抱える課題が現れていま した。 2013年12月4日 朝日新聞紙面から 

「何のために」常に考えた • 記憶の風化 新しい領域に手を広げるからこそ、 何のためにその手段やデータを使うのかを、常 に考えるようにしました。 「チラシでたどる震災１０００日」で意識したのは、 記憶の風化です。 震災関連のニュースが少なくなる一方で、 震災発生から１０００日を迎える被災地の課題 は深刻さを増していました。 結果的に、住宅問題や人手不足など、これまで 報道されてきたことを、 あらためてチラシを通して確認してもらうというコ ンテンツになりました。 2014年3月11日 朝日新聞紙面から 

研究室と一緒に作る • 専門分野は専門家へ 「チラシでたどる震災１０００日」は東京大学大学 院の林香里研究室と、 共同研究という形で取り組みました。 専門家の力を借りることで広がる可能性を発見 することができました。 加えて、新聞社にしかできないことが何かを再 確認することもできました。 新聞社の強みである「課題設定能力」「価値判 断」「発信力」を活かしながら、 それ以外の部分は外部と積極的に連係していく 意義を認識することができました。 2013年12月4日 朝日新聞紙面から 

数字と現場のコラボ • 切り口のヒントは現場に • 数字を食べやすく ５５５１枚のチラシから得られる情報は膨大なも のでした。 そこから何が大事なのか整理するには現場の 記者の情報が必要でした。 役所やボランティア団体などから得られる情報 とチラシのデータを突き合わせることで、 「混乱期」「復旧期」「停滞期」という三つの時期 の視点が生まれました。 現地でしか得られないエピソードと数字を組み 合わせることで、 データを読みやすく、「食べやすく」することがで きました。 2013年12月4日 朝日新聞紙面から 

ぱたぱたと現れるチラシ • ３つの要素を１つの器に 素材を揃えた上で、ウェブならでの見せ方にもこ だわりました。 最初の画面は５５５１枚というチラシの圧倒的な 枚数を伝えるため、 グリット上にチラシを並べマウスオーバーで拡大 する動きをつけました。 本編では、震災１０００日という区切りを意識して、 積み上がるチラシとその時点の日数を表現しま した。 チラシの枚数を起点に、その時にあったエピ ソードを中央に配置し、 対応する町の出来事を左側で年表にしました。 それらの情報をページスクロールさせることで 次々と現れるようにしました。 

わかりやすさとの葛藤 • 融通の効かないデータ 目的をしっかり設定しつつ、先入観には引っ張 られないよう気をつけました。 求人チラシの変化を分析した際には、 現地の人手不足を反映してチラシも増加してい るという仮説を立てました。 被災地では、民宿が予約でいっぱいだったり、 人手不足で工場が閉鎖したり、 様々な話を聞いていたからです。 しかしデータを見る限り、チラシの数は減ってい ました。 チラシを使った求人は効果がなかったからです。 データを出発点にするかぎり、わかりやすくない 結果も受け入れざるを得ませんでした。 

やることはいっぱい • カジュアルにデータジャーナリズム • ソーシャルリスニングとのほどよい距離感 • マッピングの可能性 データジャーナリズムの対象は震災のような大きなテーマだけではありません。 突発の事件事故が起きたら、即日コンテンツ化できるような動きが求められます。 汚職事件で議員が減っていく様子は、単純なgifアニメでも表現することができます。 （例：市議２０人中１５人が逮捕、を見える化してみた：http://ow.ly/BxQa1 ） ソーシャルリスニングではノイズの多さから、データ分析は困難だと思われがちです。 しかし、人の眼と組み合わせることで、ある程度の精度を担保することもできます。 （例：日本戦ツイート分析：http://ow.ly/BxQib ） 地図上にコンテンツを配置することで、新たな視点を提供することもできます。 （例：東京オリンピック1964：http://labo.wtnv.jp/2014/05/olympic1964.html） データジャーナリズムと一口に言っても、様々な舞台があるのです。 

一緒にやりませんか？ データジャーナリズムはデータを組み合わせることで、 新しい視点や発見を発掘していきます。 組み合わせるものはデータに限りません。 新聞社と研究室のように、お互いの長所を活かせる組み合わせは、 もっと積極的に広げていくべきだと思っています。 データを持っているけれど発表の場がない団体。 効果的な見せ方を知っているけど、載せるデータがないチーム。 関心の持つ色々な人たちが一緒に取り組めるのが、 データジャーナリズムの本当の面白さではないでしょうか。 こんなデータ持っている、 こんな見せ方を知っている、 関心のある人がいたら、ぜひ声をかけてください！ 

チラシでたどる震災１０００日 http://www.asahi.com/shinsai_fukkou/otsuchiad/ [email protected] https://twitter.com/o98mas