Haberin ana unsurlarına ulaşma yollarına ilişkin geleneksel gazetecilik yöntemleri, mesleğin geleceğini şekillendiren ve her geçen gün var olana bir yenisi daha eklenen dijital olanaklarla birlikte büyük bir dönüşüme uğruyor. Bu dönüşüm, haber odalarının bilgiye ulaşma ve bilgiyi işleme süreçlerini yeniden düşünmeye ihtiyacı olduğu anlamını taşıyor. Bu süreçlerin yeni nesil veri toplama ve işleme yöntemlerine adaptasyonunu kavramak bu ihtiyaçların başında geliyor.
Haber odalarının hızlı, etkili ve veri odaklı haberler sunma becerisini artırmak için kullanılan yeni nesil veri toplama ve işleme yöntemlerinden birisi veri kazıma. Veri kazıma yoluyla web sayfalarından, sosyal medya platformlarından ve diğer dijital ortamlardan çeşitli algoritmalar ve yazılımlar aracılığıyla veri toplanabiliyor. Bu da gazetecilerin haber odalarında bilgiye erişme ve bilgiyi işleme mücadelesini yeni standartlara uygun olarak sürdürmelerine yardımcı oluyor. Bu yöntem, internet üzerindeki çeşitli platformlardan veri toplama, büyük veri analizi yapma, veri görselleştirme gibi işlemleri içeriyor.
Bu yazıda veri kazımanın habercilikteki rolüne odaklanacak ve gazetecilerin veri kazımanın avantajlarından nasıl yararlanabileceklerini inceleyeceğiz. Ayrıca veri kazımada kullanılabilecek araçları sıralayıp tanıyacağız.
Veri kazıma, haber anlatılarına nasıl katkı verebilir?
Veri kazımada genellikle programlama dilleri, veri kazıma (web scraping) araçları veya özel veri kazıma yazılımları kullanılır. Bu yöntemle, belirlenen kaynaklardaki belirli veri parçaları otomatik olarak alınır, düzenlenir ve işlenir. Örneğin; bir haber sitesinden başlık, tarih ve içerik gibi bilgilerin veya bir e-ticaret sitesinden ürün fiyatlarının toplanması ya da sosyal medya platformlarındaki kullanıcı yorumlarının analiz edilmesi gibi uygulamalar veri kazıma yoluyla gerçekleştirilebilir.
Haber toplama ve raporlama süreci, gazetecilerin güvenilir ve doğru bilgilere erişmesini gerektirir. Ancak geleneksel yöntemlerle bilgilerin toplanması ve analiz edilmesi zaman alabilirken veri kazıma teknikleri sayesinde gazeteciler hızlı ve etkili bir şekilde veriye erişme imkânı bulabilir.
Haber Kaynaklarının Genişletilmesi: Veri kazıma, gazetecilere sınırlı erişime sahip oldukları kaynakların yanı sıra internet üzerindeki çeşitli kaynaklardan veri toplama ve analiz etme imkânı sağlar. Ayrıca kamuoyuna açık olmayan bilgilere erişimi kolaylaştırır. Gazeteciler, veri kazıma yöntemlerini kullanarak kamu veri tabanlarından, hükümet raporlarından, sosyal medya platformlarından ve diğer çevrimiçi kaynaklardan veri toplayabilirler. Bu sayede gazeteciler, aynı emeği vererek daha detaylı ve daha güncel haberler yapabilirler. Örneğin; bir gazeteci, hükümetin açıkladığı bir raporu veya sosyal medyada paylaşılan bir fotoğrafı veri kazıma teknikleriyle analiz ederek kendi yaptığı haberi doğrulayabilir veya yanıltıcı bilgileri ortaya çıkarabilir.
Doğrulama ve Gerçek Zamanlı Bilgi: Veri kazıma araçları, sosyal medya platformlarındaki verileri izleyerek gerçek zamanlı bilgi akışını takip edebilir. Böylece gazeteciler olayları daha güncel bir şekilde aktarabilir. Bu yönüyle veri kazıma, özellikle olağanüstü durumlarda ya da son dakika gelişmelerinde güvenilir ve güncel bilgiye erişim açısından tercih edilebilir. Örneğin; bir doğal afet durumunda gazeteciler, veri kazıma araçlarını kullanarak sosyal medyadaki paylaşımları analiz edebilir ve acil yardım ihtiyacı olan bölgeleri tespit edebilir. Bu da gazetecilerin hızlı ve güncel bilgi sağlama konusunda büyük avantajlar elde etmelerini sağlar.
Veri Odaklı Raporlama: Veri kazıma, gazetecilerin büyük miktarda veriyi daha çabuk analiz etmelerine olanak tanıdığı için gazeteciler haberini yaptıkları konuda daha fazla veriyle desteklenen daha derin araştırmaları ortaya koyabilir. Örneğin; bir gazeteci, veri kazıma araçlarını kullanarak daha fazla ekonomik veriyi analiz edebilir ve bu bilgileri okuyuculara sunabilir. Bu da okuyucuların daha iyi bilgilendirilmesini sağlar ve karar vermelerine yardımcı olur.
Hız ve Verimli Zaman Kullanımı: Veri kazıma ayrıca veriye ulaşım sürecini hızlandırdığı için gazeteciler bu verilere ulaşmak için harcayacakları zamanı verileri analiz etmeye ve haberleştirmeye ayırabilir. Ayrıca bu zamanı veriyi görselleştirmeye aktarıp bunları okur için daha anlaşılır hâle getirebilirler.
Herhangi bir veri işleme sürecinde olduğu gibi veri kazımayla elde edilen veriler de doğruluk kontrolüne muhtaç. Kaynak doğrulama, verilerin tutarlılığını ve içeriğini kontrol etme, bağımsız doğrulama, uzman görüşüne başvurma gibi kontrol yöntemlerinin veri kazıma kullanılırken de geçerli olduğu unutulmamalı. Bununla birlikte yine her zaman geçerli olan gizlilik ve kişisel verilerin korunması, veri doğruluğu, telif hakkı, veri mahremiyeti, veri güvenliği gibi etik ilkeler bu yöntem kullanılırken de korunmalı.
Veri kazıma araçları nelerdir?
Veri kazımanın ne olduğuna dair yaptığımız tartışmanın ardından bu yöntemi kullanmak için hangi araçlardan yararlanabileceğimize bakacağız. Bunun için öne çıkan üç aracı inceleyelim.
Web Scraper
Web Scraper, web sitelerinden veri kazımak için kullanılan bir tarayıcı uzantısıdır. Basit bir kullanıcı arayüzüne sahip olan uygulama, kullanıcıların web sayfalarını seçmelerine, veri alanlarını tanımlamalarına ve ardından veriyi CSV veya Excel gibi formatlarda kaydetmelerine olanak tanır. Web Scraper, hızlı bir şekilde veri kazımak için kullanışlı bir araç olsa da daha karmaşık veriler için yeterli olmayacaktır.
Bu uzantı sade arayüzü sayesinde veri kazıma sürecini kolaylaştırsa da veri seçeneklerinin sınırlı olması sebebiyle büyük veri kaynaklarını işlemeye elverişli değil.
Octoparse
Octoparse, kullanıcı dostu bir veri kazıma yazılımıdır. Tarayıcı tabanlı bir arayüze sahiptir ve çoğu internet sitesinden veri kazımak için kullanılabilir. Octoparse ayrıca veri kazıma projelerini otomatikleştirmek için yapay zekâ destekli gelişmiş özelliklere sahip. Kullanıcılar özel veri kazıma taslakları oluşturabilir, veri dönüşümü yapabilir ve veriyi farklı formatlarda kaydedebilir. Octoparse, daha karmaşık veri kazıma projeleri için Web Scraper’a kıyasla daha fazla esneklik sunar.
Görsel açıdan yönlendirici arayüzü veri kazıma işlemlerini kolaylaştırabilen yazılım, veri kazıma işlemlerini otomatikleştirme seçeneğiyle kullanıcılara olanaklar sağlıyor. Octoparse ayrıca bilgisayar tabanlı kullanım ve bulut tabanlı kullanım seçenekleri sunuyor. Buna karşın ücretsiz kullanımın kısıtlı olması ve büyük veri kaynaklarıyla çalışırken yaşanan sorunlar Octoparse’a eksi puan yazıyor.
Anaconda
Anaconda, Python tabanlı açık kaynaklı bir veri bilimi platformudur. Önceki iki aracın aksine Anaconda, veri kazıma amacıyla oluşturulmuş bir platform olmasa da veri kazıma için son derece elverişlidir. Anaconda kullanıcıların veri toplama, veri analizi ve makine öğrenimi gibi veri odaklı görevleri gerçekleştirmelerine olanak tanıyor.
Geniş kütüphanesiyle önceki iki uygulamadan daha geniş bir veri tabanını kullanıcıya sunan Anaconda, programlama yoluyla özelleştirilebilen bir ortamı sağlıyor. Çeşitli araçlar sunan uygulama aynı zamanda büyük veri kaynaklarıyla çalışmak için ideal. Buna karşın önceki yazılımlara göre daha karmaşık, görsel olmayan bir arayüze sahip olan uygulamayı kullanmak özellikle deneyimsiz kullanıcılar için çok kolay değil.
Bu yazı NewsLabTurkey ve Bilgi Üniversitesi İletişim Fakültesi işbirliği ile Dr. Sarphan Uzunoğlu’nun gözetiminde yürütülen CLAB projesi kapsamında yayınlanmıştır. Yazı oluşturulurken poe.com AI kullanılmış, ardından da NewsLabTurkey editörlerince düzenlemeden geçirilmiştir. Yazıdaki görseller ise DALL-E 3 kullanılarak oluşturulmuştur.
