Chi ci segue sa bene che ogni tornata elettorale è un’ occasione per trarre bilanci sull’uso di dati e visualizzazioni. Abbiamo inaugurato il Dataninja Magazine a gennaio 2020, partendo subito con un articolo che ha messo a confronto i diversi angoli attraverso cui raccontare i dati delle elezioni regionali in Emilia Romagna. A novembre 2020 siamo poi tornate alla carica, con un’analisi delle strategie di comunicazione visiva dietro le mappe sulle elezioni presidenziali negli Stati Uniti.

Non poteva mancare quindi un nostro contributo su come il data journalism italiano si è occupato delle elezioni comunali 2021.

INDICE

  • Chi ha osato con qualcosa di nuovo
  • Chi avrebbe dovuto seguire un corso Dataninja
  • Chi ha sfruttato l’occasione per affilare gli strumenti del mestiere

Chi ha osato con qualcosa di nuovo: Domani

La copertura fatta da Domani, alla sua prima sfida con i dati elettorali, non ha deluso e anzi è stata tra le più innovative, per esempio grazie alle mappe del data editor Filippo Teoldi che hanno scomposto il voto di ciascuna sezione di censimento sulla base dell’edificato. Una scelta che ricorda la “mappa del voto strada per strada” pubblicata dall’Eco di Bergamo per le elezioni comunali 2019.

Fonte: Elezioni comunali, tutti i dati dettagliati delle singole città • FILIPPO TEOLDI  • Domani (05 ottobre 2021; Aggiornato, 19 ottobre 2021)

PERCHÉ FARE QUESTA SCELTA

In queste mappe di Domani vediamo all’opera una soluzione che funziona molto bene per ovviare al problema delle tradizionali mappe elettorali, generalmente mappe coropletiche con le varie sezioni colorate in base a chi vi ha vinto. Le mappe coropletiche hanno infatti il grosso svantaggio di farci concentrare sul colore delle zone più vaste geograficamente, cosa che può ingannare perché non è detto che siano anche le più popolose. Una mappa che scompone i dati di una sezione di censimento, e colora solo gli edifici al suo interno, invece ci permette di focalizzare l’attenzione sulle persone che votano, piuttosto che sul terreno.

Per capire meglio il concetto, prova a confrontare la mappa sopra degli edifici con la mappa coropletica sottostante, proposta invece da YouTrend, il magazine digitale di Agenzia Quorum che ha coperto in maniera approfondita le elezioni. 

FONTE: Post su Twitter dell’account di YouTrend

A COSA FARE ATTENZIONE NEL FARE QUESTA SCELTA

La scelta di mostrare una mappa con gli edifici, invece di una mappa coropletica, è adatta per un pubblico con un minimo di alfabetizzazione su dati e mappe, ed è bene accompagnarla sempre con del testo che ne faciliti la lettura. A prima vista sennò si potrebbe pensare che Domani abbia visualizzato i dati su come hanno votato le persone che abitano in ogni singolo edificio! Cosa che ovviamente sarebbe impossibile – tali dati non esistono –  ma che una mappa di questo tipo potrebbe invece suggerire, come qualche utente su Twitter ha fatto notare

Chi avrebbe dovuto seguire un corso Dataninja: il Viminale

Non c’è elezione che si rispetti in cui non compaiano WTF Charts (termine che non possiamo tradurre letteralmente per evitare oscenità, ma che indica grafici, per usare un eufemismo, che hanno poco senso).

Questa volta è toccato al Viminale finire nel mirino dei social, con un grafico a colonne impilate di difficile interpretazione.

FONTE: Post su Twitter di Marco Cortella.

Il grafico dovrebbe mostrare la progressione dell’affluenza in vari momenti del turno elettorale, ma è stato scelto un grafico davvero poco adatto allo scopo. Come sa chi segue i nostri corsi di Data Visualization, un grafico a colonne impilate serve a visualizzare le diverse componenti di un tutto, che rappresenta quindi il 100%. Qui le diverse sezioni di ogni colonna, sommate, non danno il 100% dei votanti – cosa che ci si aspetterebbe da questo grafico. Perché non usare un grafico a linee per mostrare la progressione, con una linea per le comunali e una per le regionali? Oppure due small multiples, uno per le regionali e uno per le comunali, ciascuno composto da tre colonne distinte, una per ciascuna delle tre fasce orarie di registrazione dell’affluenza?

Chi ha sfruttato l’occasione per affilare gli strumenti del mestiere:  il Giornale di Brescia

Per non limitarci a osservare da fuori i risultati, ma farci raccontare da un’insider i retroscena e le difficoltà di lavorare con i dati elettorali, abbiamo chiesto aiuto alla giornalista Giovanna Zenti. Giovanna Zenti lavora per il Giornale di Brescia e abbiamo avuto modo di apprezzarla come studentessa durante la prima edizione del Master Dataninja – Diventa Data Leader.

Per lei, che si è occupata in prima persona di molti degli articoli data driven pubblicati sul Giornale di Brescia durante queste elezioni, si è trattato innanzitutto di un lavoro utilissimo per capire come impostare un’elezione da raccontare attraverso i dati – esercizio utile in vista della prossima tornata che riguarderà 150 comuni e non 26: “mi sono segnata per bene tutte le fonti da cui recuperare dati, cosa e come pulirli, che tipo di visualizzazioni usare e come impostarle”, ci ha scritto Zenti. Come tool, al Giornale di Brescia si sono affidati a Flourish, con cui hanno creato delle card filtrabili per mostrare i candidati vincitori in ogni comune, grafici a barre aggiornati in tempo reale per monitorare l’affluenza, e un pittogramma ben riuscito per raccontare come queste elezioni non abbiano migliorato il divario di genere nei consigli comunali, ma anzi.

FONTE: Amministrative nel Bresciano, quante donne sono state elette • Il Giornale di Brescia (10/10/2021)

SFIDE E OPPORTUNITÀ PER IL DATA JOURNALISM LOCALE

Il lavoro del Giornale di Brescia, fatto a livello locale, ha inevitabilmente delle peculiarità rispetto a quello delle grandi testate nazionali e questo si rispecchia nelle scelte delle visualizzazioni. Per esempio, i confronti con le elezioni precedenti sono difficili da fare per i comuni medio-piccoli, che pur rappresentano un quarto del territorio provinciale, ci spiega Giovanna Zenti, perché spesso si ha a che fare con “liste civiche che guardano a destra o a sinistra e il Pd nei comuni sotto i 15mila abitanti non concede il simbolo”. Esistono però anche dei vantaggi nel lavorare a livello locale, in particolare la possibilità di affiancare il flusso di dati che arriva dal Ministero con il lavoro sul territorio dei corrispondenti, che sono in grado di confermare l’elezione di un sindaco prima dell’uscita dei dati ufficiali. “Dobbiamo trovare il modo di sfruttare questa ricchezza analogica senza un eccessivo dispendio di energie”, conclude Giovanna Zenti.

LEZIONI PER IL FUTURO

Se queste elezioni hanno rappresentato una palestra per le prossime e più massicce tornate elettorali, al Giornale di Brescia hanno tirato le somme su cosa sarà importante ricordare nell’impostare il lavoro per il prossimo giro. Gli spunti che ci ha suggerito Giovanna Zenti si possono riassumere in una frase: prendersi per tempo, preparando il più possibile prima della scadenza elettorale.

Questo vuol dire organizzare l’aspetto tecnologico di reperimento dei dati in tempo reale, per esempio con delle API e un portale interno da costruire con il dipartimento IT, per alimentare dati, mappe e grafici che compaiono negli articoli. Prendersi per tempo vuol dire poi anche aver ben presente quali sono i dati con cui si andrà a lavorare: come sono strutturati, che pulizia richiedono e soprattutto studiarne bene la metodologia. Per far capire la complessità di questi dettagli all’apparenza minori, Giovanna ci racconta come:

“Il dataset degli amministratori locali è molto granulare, ma io non ho trovato i metadati e capirne la struttura non è stato così immediato. Esempio: i consiglieri comunali che sono anche assessori compaiono due volte, quindi per avere la composizione del consiglio bisogna stare molto attenti alle cariche (che sono tante, per esempio c’è il consigliere, il consigliere supplente e il consigliere candidato sindaco). Ci ho messo un pomeriggio a trovare le formule più adatte per la pulizia, e alla fine a salvarmi dai guai è stato l’id della carica. Che però ho trovato nell’aggiornamento al 31.12.2020 ma non in quello al 9.9.2021. Quindi ecco, fondamentale studiarsi tutto prima.”

GIovanna Zenti

Infine, dalle sue parole traspare in maniera chiara quello che anche per noi Dataninja è un aspetto imprescindibile per del buon data journalism di qualità: il lavoro di squadra, l’interdisciplinarietà e il saper dialogare con domini di competenza, come quello dell’informatica, che esulano dalla formazione classica di chi fa giornalismo ma di cui di fronte a queste sfide non si può fare a meno.