De lichting van 2020

Via de Regeling Jong Talent kon een tweede lichting van dertien journalisten vanaf september 2020 aan de slag op onderzoeksredacties verspreid over het land. De Jong Talent traineeships bestaan uit twee onderdelen: trainees werken één tot twee jaar op een onderzoeksredactie en nemen daarnaast deel aan de scholingsweken die het Fonds BJP organiseert. Bij deze lichting van de Regeling Jong Talent doen de volgende mediapartijen mee: AT5, De Groene Amsterdammer, De Limburger, De Volkskrant, EenVandaag, Follow the Money, Leidsch Dagblad/Haarlems Dagblad, Noordhollands Dagblad, NRC Handelsblad, Onderzoeksredactie Argos/Medialogica (VPRO/HUMAN), Small Stream Media, Trouw en Vrij Nederland. Lees verder om te zien hoe twee Jong Talent trainees het scholingscomponent van de traineeships hebben ervaren. 

Karlijn Saris

Karlijn Saris (25) begon in september 2020 haar traineeship Jong Talent bij de Groene Amsterdammer. In maart publiceerde ze samen met Coen van de Ven en de Utrecht Dataschool een artikel waaruit bleek dat tien procent van alle tweets gericht aan vrouwelijke politici haat of agressie bevat. Een gegeven waar niet vaak over wordt gepraat, maar dat wel kan zorgen dat jonge vrouwen terugschrikken voor een politieke carrière. Het onderzoek kreeg veel media-aandacht en werd meerdere keren aangehaald in de verkiezingscampagnes van politici.

Hoe bevalt je traineeship bij De Groene?

Goed. Ik krijg alle ruimte van de wereld om aan mijn verhalen te werken. Niemand zit in mijn nek te hijgen over een deadline. Als ik een goed verhaal heb dan mag ik ermee doen wat ik wil, dat is heel erg luxe. De keerzijde is dat je af en toe een beetje kan verdwalen. Corona maakt het wel echt lastig; daardoor krijg je niet echt de flow van de redactie mee.

Had je al journalistieke ervaring?
Ik liep in maart vorig jaar stage bij NRC voor mijn master Journalistiek aan de Rijksuniversiteit Groningen. Toen ben ik als stagiair nog drie maanden blijven hangen op de binnenlandredactie en dat zou aflopen in augustus. En daarna kon ik in een keer door naar De Groene.

Jullie publicatie over seksisme bij vrouwelijke politici maakte veel los. Hoe is jullie onderzoek verlopen?
Het verhaalidee lag al een tijdje bij de hoofdredactie. Het was een beetje wachten op het juiste moment en de verkiezing was een mooie aanleiding.

Het heeft lang geduurd om samen met de Utrecht Dataschool een methode te ontwikkelen om harde data uit meer dan een miljoen tweets te filteren. Het was echt een proces van trial and error. De data-elementen en journalistieke elementen liepen echt naast elkaar. Zij gingen stoeien met algoritmes en Coen en ik zetten de interviews uit om het verhaal eromheen te kunnen bouwen. Alle politici die we hebben benaderd wilden meewerken. We hadden verwacht op weerstand te stuiten, maar juist omdat we echt met data werkten waren ze geïnteresseerd. Dat toonde voor ons extra aan dat het dataonderzoek een grote meerwaarde had.

De tweets van politici die we wilden analyseren hadden we gescraped [een techniek om informatie van webpagina’s te extraheren, red.]. Toen we een model hadden ontwikkeld dat leek te werken, zijn we handmatig gaan labelen. Is het iets aanstootgevends of niet? En zo ja, op welke manier? Is het op etniciteit, op religie, op uiterlijk?

We hebben eerst allemaal honderd tweets gelabeld en zijn daarna samengekomen om te kijken of de resultaten overeenkwamen. En als dat niet zo was veranderden we de labels. Zo gingen we telkens testen totdat we bij een goed labelsysteem uitkwamen, waarbij we in negen van de tien gevallen hetzelfde labeltje aan de tweet hadden toegekend. Toen dat was gelukt, hebben we er ongeveer tienduizend gelabeld zodat de computer er een zelflerend algoritme van kon maken.

Wat was je grootste uitdaging tijdens het onderzoek? Wanneer liep je tegen een muur aan?
Het dataonderzoek is best wel een worsteling geweest. Seksisme is een lastig onderwerp omdat er niet een hele strakke definitie voor is. Om dat met data uit te werken is ingewikkeld. Er is veel discussie geweest over wat wel en niet seksistisch is. Dat vatten mensen zo anders op. Soms is seksisme ook heel impliciet. De computer kon er lange tijd geen chocola van maken. We hebben aan het begin dus veel met de vraag gezeten of de data nauwkeurig genoeg was en we echt deze conclusies mochten trekken. Sowieso is het spannend want je bouwt het hele model in de hoop dat er net voor de deadline goede resultaten uitkomen. Gelukkig was dat zo.

Hoe ging het schrijfproces in zijn werk?
We hebben het echt samen geschreven. Elke dag belden we na een interview wel een uur met elkaar om te sparren. Het project heeft een best wel lang rijpingsproces gehad. Uiteindelijk hebben we een opzetje gemaakt, de paragrafen verdeeld en zijn we allebei gaan schrijven.

En hoe werd jullie onderzoek ontvangen?
We merkten in de aanloop al dat het onderwerp best wel hot and happeningwas, maar ik was alsnog verbaasd over hoe het stuk viel. Het was voor veel mensen uit verschillende hoeken een handvat om te laten zien dat de seksistische opmerkingen, bedreigingen en haat die ze ervaren niet tussen hun oren zit. Politici haalden ons onderzoek zelf aan. Sigrid Kaag is vanaf dat moment haar hele campagne om dit onderwerp heen gaan bouwen. Ze had de volgende dag een speech over vrouwenrechten en ze heeft er ook in een debat naar verwezen. Ook bij Liliane Ploumen kwam ons onderzoek in het debat ter sprake.

Veel praatprogramma’s hebben ons benaderd. Maar ja, dan is het niet zo interessant om een journalist uit te nodigen. Dus dan ging het wel om ons stuk, maar met andere gasten die daar iets over vertelden. In hoofdredactionele commentaren, in columns, ons onderzoek kwam vaak in een regeltje voorbij. Als het over seksisme ging, dan stond er elke keer ‘volgens het onderzoek van De Groene en Utrecht Dataschool’. Dat vond ik wel heel cool en het bevestigde voor ons ook dat het heel erg nodig was.

Zou je het Jong Talent-programma aan anderen aanraden?
Ja, sowieso. Ik vind het echt een heel fijn gevoel dat je ongehinderd de ruimte krijgt om superveel te leren. Ik heb veel vrijheid in wat en hoeveel ik wil doen en mag ook overal aansluiten. In principe ligt de nadruk op onderzoek, maar als ik een keer een analyse of een reportage wil schrijven kan dat ook. En, even heel kort door de bocht: de financiële zekerheid is echt heel fijn. Zeker als je net bent afgestudeerd als journalist is het echt heel luxe dat je je daar even geen zorgen over hoeft te maken. Wat ik ook heel fijn vind, zijn de trainingen die door het Fonds georganiseerd worden. Een paar dagen alleen maar kennis tot je nemen geeft het gevoel dat je echt nog aan het leren bent.

Pepijn Keppel

Pepijn Keppel, trainee bij onderzoeksplatform Follow the Money, blikt hieronder terug op de training open bronnenonderzoek, gegeven door internetexpert Henk van Ess.




Denk als een document. Alles op een foto vertelt iets over de wereld eromheen. Zoek naar dat wat altijd waar is. Het coronaklasje van 2020-21 werd door Henk van Ess in vier cursusdagen bijgeschoold in open bronnenonderzoek. Digitaal, weliswaar.

Open bronnenonderzoek gebruikte ik voor eerdere onderzoeken. Bijvoorbeeld voor Follow the Money bij een reconstructie over een olieplatform dat een Curaçaos koraalrif vernietigde. Tijdens een storm raakte het platform op drift, waarna het zich moest vastzetten in het rif. Zo’n 2430 m² koraal werd weggeslagen. De economische schade bedroeg ruim 350 duizend euro per jaar.

In retrospect was dat kinderspel.

Van Ess liet ons een foto zien van een man in een helikopter. Er viel in eerste instantie eigenlijk weinig te zien. Geen uitzicht, want veel tegenlicht. Wel een horloge. Maar of die op tijd liep was onduidelijk.

‘Waar en wanneer, op de seconde nauwkeurig, is deze foto gemaakt?’, vroeg de expert in openbaar dataonderzoek.

Er kwam even geen reactie.

‘Hoe lastig denken jullie dat dit is, op een schaal van 1 tot 10.’

Allemaal negens in het tekstvak.

Denk als een document. Alles op een foto vertelt iets over de wereld eromheen. Zoek naar dat wat altijd waar is.

Het horloge vonden we al snel terug. Een radiogestuurd exemplaar met een kast van 42 mm. Aan de hand daarvan konden we achterhalen wat voor telefoon de man in zijn handen had. De introductiedata van het horloge en de telefoon overlapten gedeeltelijk, waardoor bleek in welke maand de foto moest zijn gemaakt.

Aan de binnenzijde van de helikopter stond een logo, dat na omgekeerd beeldzoeken van de NYPD bleek te zijn. Op een andere foto, die de man had geüpload naar Facebook, stond het vrijheidsbeeld – vanuit de lucht gefotografeerd.

In openbare vluchtgegevens vonden we vervolgens de route van een NYPD-helikopter langs het vrijheidsbeeld op de precieze tijd, binnen de gevonden maand. Opgelost.

Het is slechts een van de voorbeelden waarmee Van Ess ons anders leerde kijken naar de wereld. We denken nu als documenten en zoeken naar dat wat altijd waar is. Met die wijsheden trekt het coronaklasje van 20-21 ten strijde. Digitaal, weliswaar.

Monica Lam

Monica Lam is een van de jonge talenten in de lichting 2020. Ze vertelt over haar werk bij Small Stream Media en over de conferentie Dataharvest, die alle trainees dit jaar in het kader van scholingsactiviteiten volgen.





Per 1 september werk ik als onderzoeksjournalist bij Small Stream Media via de Regeling Jong Talent van het Fonds BJP. Bij Small Stream Media richt ik mij op het internationale onderzoeksproject Lost in Europe. Dit internationale collectief van journalisten onderzoekt de verdwijning en uitbuiting van (minderjarige) asielzoekers. Het doel van Lost in Europe is om de omvang van het probleem, het Europese en het lokale, te onderzoeken.

Even iets over mijzelf: ik ben 24 jaar, woon in Den Haag, heb geschiedenis en Midden-Oosten studies gestudeerd aan de Universiteit Leiden, stage gelopen bij het Europees Migratienetwerk (onderdeel van de Europese Commissie en IND), gewerkt als programmamedewerker bij de Lutfia Rabbani Foundation. Ik werk hiernaast als redacteur bij het tijdschrift ZemZem (schrijft over het Midden-Oosten, Noord-Afrika en de islam).

In mijn eerste week bij Small Stream Media kregen alle nieuwe trainees het bericht dat wij via het Fonds BJP online mochten aanschuiven bij Dataharvest. Normaal gesproken wordt deze journalistenconferentie georganiseerd in Mechelen, maar gezien de omstandigheden is er dit jaar een web-versie. Van september tot eind november mogen wij een onbeperkt online programma volgen dat zich richt op datajournalistiek. Voor ons trainees meteen een goed begin van onze carrière als beginnende onderzoeksjournalist. De webinars lopen uiteen van ‘hoe vind je mensen op social media’ naar ‘de beginselen van coderen’ tot ‘het beveiligen van jouw bronnen’.

Met name de webinars over de verschillende hulpmiddelen om mensen online te vinden bleek voor onze groep trainees goed van pas te komen. Op 24 september werd namelijk een online borrel voor de nieuwe jaargang trainees georganiseerd door het Fonds. Hierbij kregen wij de originele opdracht om elkaar voor te stellen. Elke trainee kreeg de naam van een andere trainee met de taak om hen online op te sporen en te introduceren. Zo konden wij meteen onze onderzoeksjournalistieke vaardigheden testen. Een geslaagde opdracht waarbij niemands online achtergelaten sporen bespaard bleven!

Wat mij verrast heeft, is hoe massaal de webinars worden bezocht. Vanuit alle hoeken van Europa schuiven journalisten bij de webinars aan. Ook de sprekers komen uit verschillende landen waardoor je zowel nieuwe journalisten als nieuwe media uit andere landen leert kennen. Ook is het positief dat voor elke vraag de tijd wordt genomen. Via de chatfunctie kunnen de deelnemers hun vragen stellen aan de sprekers. De moderator zorgt er bij elke webinar voor dat geen één vraag onbeantwoord blijft. Op deze manier zijn ook de interacties leerzaam en wordt het publiek uitgenodigd om actief mee te doen.

Ik kijk erg uit naar de rest van de webinars in oktober en november. Ik hoop nieuwe vaardigheden op te doen maar ook voor mij nog onbekende online tools te leren gebruiken. Ik hoop al die kennis ook meteen in mijn werk voor Small Stream Media toe te kunnen passen!