Strana 20
ukázalo hodnotu mezinárodní spoluprá-
ce itechnologií ve službách žurnalistiky.
Žádné jednotlivé médium by takového
dosahu samo nedosáhlo. Takový typ
investigace stojí na datech, technologi-
ích, spolupráci adůvěře mezi novináři
zmnoha zemí.
Vaše práce propojuje technologie
aredakce. Kde vzniká napětí?
Hlavně tehdy, když lidé nepracují jako
jeden tým. Problém je, pokud redakce
bere technologické profesionály jen
jako servis anezapojuje je do samot-
ného příběhu. Stejně tak nestačí, když
technologové vnímají investigaci jen jako
další technický úkol. Vžurnalistice má
technologie pomáhat vyprávět příběh ve
veřejném zájmu, chránit zdroje, ucho-
vávat důkazy asnižovat rizika. Nejlépe
funguje spolupráce tam, kde novináři
itechnologové od začátku sdílejí kontext,
účel iodpovědnost.
Uvelkých datových projektů může
být snadné uvěřit, že co se objeví
vdatech, musí být pravda. Jak
mohou novináři zabránit tomu, aby
vdatech viděli souvislosti, které
tam ve skutečnosti nejsou?
Data nikdy neříkají celý příběh. Mohou
potvrdit hypotézu nebo ukázat důležitou
stopu, ale sama osobě nestačí kpublika-
ci. Novinář musí dál reportovat, ověřo-
vat informace udalších zdrojů, hledat
kontext amluvit slidmi, kterých se téma
týká. Právě ověřování často ukáže, zda
data skutečně něco potvrzují, nebo zda je
situace složitější. Vžurnalistice může být
ipolopravda klamavá. Proto je potřeba
být opatrný anezaměňovat korelaci,
náhodu nebo pouhou přítomnost vdata-
bázi za odpovědnost či vinu.
Vmédiích se mluví oAI. Debata
se často soustředí na otázku, zda
dokáže psát články. Má ale roli také
vinvestigativě?
AI může pomoci tam, kde by jinak
několik lidí opakovaně dělalo stejnou
práci. Užitečná může být při organizaci
dokumentů, shrnování velkých objemů
informací, hledání vzorců, seskupová-
ní témat, překladech, určování priorit
nebo označování možných souvislostí,
které pak musí ověřit novináři. Musí ale
existovat jasná metodologie, aby bylo
možné procesu důvěřovat, auditovat ho
apřípadně ho zopakovat. Otázka už dnes
nezní jen, kde AI používat, ale také kde
ji používat nechceme. Jednou zoblastí,
kterou podle mě novináři nebudou chtít
zcela delegovat, je samotné vyprávění
příběhu. Podstata novinařiny totiž není
vnástrojích, ale vpohledu, úsudku, stylu
aschopnosti oslovit publikum.
Aučeho byste byl při jejím
využívání naopak nejopatrnější?
AI může být velmi užitečná uúkolů, kde
je správně nastavená, kontrolovaná amá
dávat stabilní, opakovatelné výsledky.
Vdatové analýze nechceme, aby byla
kreativní, ale aby pracovala objektivně,
dohledatelně akonzistentně. Větší opa-
trnost je potřeba tam, kde dostává tvůrčí
volnost— například při návrzích článků,
scénářů nebo obsahu na sociální sítě.
Tehdy roste riziko, že si vymyslí zdroje,
citace nebo souvislosti. Vinvestigativní
žurnalistice by taková chyba mohla
poškodit celý projekt ikonkrétní lidi.
Proto musí AI vždy doprovázet lidská
kontrola, ověřování aredakční odpověd-
nost. Může práci podporovat, ale nesmí
nahradit novinářský úsudek.
Práce suniklými dokumenty
nebo citlivými databázemi dnes
neznamená jen přesnost, ale
iochranu zdrojů, zranitelných lidí
ainformací smožnými právními
či politickými dopady. Změnil se
podle vás způsob, jakým redakce
přemýšlejí odigitální bezpečnosti?
Určitě ano. Redakce si stále víc uvědomu-
jí, že digitální bezpečnost není technický
luxus, ale základní součást investigativní
práce. Při práci scitlivými daty je potře-
ba používat šifrovaná úložiště, bezpečné
komunikační kanály, oddělená zařízení
nebo prostředí izolovaná od internetu.
Zároveň platí, že čím bezpečnější postup
je, tím méně pohodlný obvykle bývá.
Vyžaduje proto disciplínu. Pokud ale
novináři pracují súniky dat, citlivými
zdroji nebo kauzami mocných aktérů,
podobná opatření jsou nezbytná.
Část novinářů tedy pořád nemá
dostatečné bezpečnostní návyky?
Bohužel je to tak. Stále existuje mnoho
novinářů, kteří neznají základy bezpeč-
nosti aochrany soukromí. Azároveň
mohou existovat anonymní nebo zrani-
telné zdroje, které nevědí, na kterého
novináře se obrátit nebo kdo je dostateč-
ně připraven ochránit jejich identitu.
Podíváme-li se na menší redakce,
řada znich nemá vlastní datové
týmy ani rozpočet na složité
technologie. Co by měla redakce
udělat jako první, pokud chce začít
sdatově vedenou investigací?
Nejlepší způsob, jak se učit, je dělat věci
vpraxi, ideálně na skutečných projek-
tech. Menší redakce mohou začít tím,
že budou hledat možnosti, jak se zapojit
do společných projektů nebo mentorin-
gových programů. Takové prostředí jim
umožní pracovat po boku zkušenějších
profesionálů, učit se nástroje, koncepty
ametodologie arovnou je uplatňovat na
konkrétních investigacích.
Takže nejde oto nejdřív se „naučit
používat data“ ateprve potom začít,
ale spíš učit se na konkrétní kauze?
Přesně tak. Když je učení propojené
svlastním projektem, motivace je
mnohem silnější. Nejde oto učit se práci
sdaty abstraktně, ale osvojit si to, co je
potřeba kzodpovězení skutečné novi-
nářské otázky. To může být velmi silný
katalyzátor— začít proveditelnou investi-
gací, přizvat si spojence, učit se vprůbě-
hu práce apostupně budovat kapacity
uvnitř redakce. Zároveň to redakci dá
zkušenost, díky níž lépe pochopí, jaké
zdroje skutečně potřebuje.
Včem konkrétně by technologie
mohly investigativní žurnalistiku
nejvíc proměnit?
Pokud dokážeme téměř vreálném čase
monitorovat velké objemy dat, bude-
me schopni zachytávat možné případy
korupce azneužívání moci už ve chvíli,
kdy se odehrávají, nejen až poté, co se
staly. To by zásadně změnilo povahu
investigativní žurnalistiky. Mohla by být
méně forenzní, tedy méně zaměřená
na rekonstrukci škod, které už nastaly,
avíce profylaktická, schopná varovat,
předcházet ajednat dřív, než se škody
stanou nevratnými.
Nejlepší způsob,
jak se učit, je dělat
věci vpraxi, ideálně
na skutečných
projektech. Menší
redakce mohou začít
tím, že budou hledat
možnosti, jak se
zapojit do společných
projektů.
20 21
Média a trh