также искусно овладела компьютерным анализом неофициальных сведений и просочившихся документов, которые использовали, например, в рамках расследований в период войн в Афганистане и Ираке
[25].
Другое знаковое расследование – проект The Wall Street Journal об анализе дискриминации цен[26]. Лидирующие сетевые магазины вроде Staples и Home Depot устанавливали на своих сайтах цены, которые менялись в зависимости от почтового индекса, который посетитель вводил. При помощи компьютерного анализа журналисты выяснили, что индекс, соответствующий условно более обеспеченной локации, приводил к более низким ценам, чем у тех, кто вводил индекс условно менее обеспеченных локаций.
Исследования придают журналистике данных определенную полноту, поскольку репортеры стремятся полагаться на научные методы анализа. Чтобы быть хорошим журналистом, нужно, с одной стороны, понимать, когда следует обращаться к эксперту в той или иной области и, с другой стороны, уметь отличать эксперта от подсадной утки. Дата-журналистам приходится совмещать ряд научных подходов из разных областей. В 2008 г. профессор Технологического института Джорджии Ирфан Эсса организовал первый симпозиум для программистов и журналистов. Это ежегодное событие, где журналисты, исследователи из различных областей компьютерных знаний, коммуникации, статистики, человеко-машинного взаимодействия, визуального дизайна и других делятся своими знаниями и выстраивают междисциплинарный диалог. Николас Диакопулос, профессор Северо-Западного университета, – один из основателей симпозиума и автор знаковых работ об алгоритмах обратного проектирования как способах поддержания подотчетности фигур принятия решений. В своем исследовании «Алгоритмическая ответственность: журналистские расследования вычислительных систем господства» (Algorithmic Accountability: Journalistic Investigation of Computational Power Structures) он описывает некоторые примеры собственных расследований и расследований коллег-журналистов, посвященные анализу алгоритмических «черных ящиков»[27].
Несмотря на тесную связь с вычислительной теорией, журналистика данных считается дисциплиной, относящейся к социальным наукам, потому большинство фундаментальных работ по теме обнаруживается в корпусе социальной литературы. В 2012 г. К. Андерсон опубликовал статью «Навстречу социологии компьютерной и алгоритмической журналистики» (Towards a Sociology of Computational and Algorithmic Journalism), где объединил четыре подхода Шудсона к анализу новостей на основе результатов полевых этнографических исследований, проведенных в 2007–2011 гг.
