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Home » I dati al servizio del giornalismo investigativo: tre casi di scuola  

I dati al servizio del giornalismo investigativo: tre casi di scuola  

14 Luglio 2025
in #Odg, News dagli Enti
La nuova squadra dell’Ordine della Lombardia


(Fonte: odg.it) Tre inchieste del Financial Times, Bloomberg e Netra News per capire come è possibile usare un dataset per realizzare un’inchiesta

Di Serena Curci 

Questo articolo è parte di  Tabloid Project, il magazine multimediale dell’OgL

Il data journalism è ormai diventato una leva importante del giornalismo investigativo. Lo sanno bene i vincitori delle ultime edizioni dei Sigma Awards, una competizione internazionale che mira a premiare gli esperti dell’informazione in grado di unire il mondo dei dati a quello dell’inchiesta. Sono produzioni giornalistiche provenienti da ogni parte del mondo, dalla Cina agli Stati Uniti, fino al Bangladesh. I numeri, da sempre percepiti come uno strumento ostico e di nicchia, sono diventati, un mezzo fondamentale per fornire ai cittadini i giusti strumenti per osservare in maniera critica e consapevole il mondo. 

Financial Times: l’Islam in Cina 

È stato proprio questo obiettivo a guidare la squadra del Financial Times che ha pubblicato un longform il cui titolo lascia decisamente poco spazio all’interpretazione: How China is tearing down Islam. Secondo il gruppo di giornalisti, infatti, Pechino starebbe letteralmente cancellando l’Islam dallo Stato: una manovra che passerebbe attraverso la demolizione e la modifica delle moschee presenti nel territorio. Una pratica avviata a partire dal 2018 che colpirebbe gli oltre 20 milioni di musulmani che da diverse generazioni vivono nel Paese. 

La moschea Erdaoqiao, Xinjiang
La moschea Erdaoqiao, Xinjiang

La scelta del Financial Times di indagare questo fenomeno sta nel complesso e delicato rapporto che lega le istituzioni cinesi e la popolazione islamica dell’area. Negli ultimi due decenni, infatti, gli uiguri – l’etnia turcofona di religione musulmana che vive nel nord-est della Cina – ha subito vere e proprie detenzioni di massa definite dalle Nazioni Unite “crimini contro l’umanità”. Pechino, però, ha sempre rispedito le accuse al mittente, parlando di politiche necessaria per contrastare il terrorismo. L’era liberale di Deng Xiaoping – periodo risalente agli anni ‘80 in cui la costruzione delle moschee ha raggiunto il suo massimo splendore – sembra ormai un ricordo lontano; l’arrivo di Xi Jinping nel 2013 ha segnato uno spartiacque e un ritorno alla repressione e al controllo della libertà di culto. 

Per giungere a questa conclusione, i giornalisti del Financial Times hanno analizzato l’evoluzione nel corso degli anni di ben 2.312 templi presenti sul suolo cinese; di questi, infatti, il 74,3% ha subito modifiche con l’obiettivo di abbracciare uno stile più conforme a quello desiderato da Pechino. Per poter visualizzare i cambiamenti di queste strutture, il team ha utilizzato alcuni strumenti ben precisi: Baidu Maps, Open Street Maps, Google Maps e Google Earth per le immagini satellitari. Sono, in realtà, semplici applicazioni che permettono la navigazione da remoto e che, molti cittadini, hanno a portata di mano: la corretta informazione, dunque, non sempre richiede costi smodati ma semplicemente calma e pazienza. 

Il prodotto finale del Financial Times è a tutti gli effetti un’indagine visiva in cui il lettore viene coinvolto in prima persona e può osservare le immagini di migliaia di moschee prima e dopo le modifiche, i dati legati al censimento della popolazione – raccolti, trasformati in contenuti visual e resi leggibili per gli utenti – e alcuni documenti esclusivi scansionati e inseriti all’interno dell’inchiesta. Tra questi, il progetto architettonico delle autorità del Sichuan: le istituzioni locali mirano a ricoprire la cupola della moschea di Maoxian Chengguan rendendola a tutti gli effetti una pagoda. L’utente può virtualmente “sfogliare” i documenti e scoprire l’obiettivo di Pechino: avvicinare i musulmani al Partito Comunista cinese. Grazie alla struttura fortemente interattiva del progetto, si ha la possibilità di valutare e studiare in prima persona questi dati, sentendosi coinvolti nel progetto investigativo. 

Il team del Financial Times – composto da 7 giornalisti da Londra, 1 da New York e due da Pechino – ha prodotto un’inchiesta giornalistica realizzabile unicamente attraverso l’analisi e il confronto minuzioso di dati e immagini: in questo caso fotografie e numeri non sono stati unicamente un aiuto per i giornalisti, ma il fulcro dell’indagine. 


Bloomberg: i bias dell’Intelligenza Artificiale

Lo studio capillare dei dati è stato fondamentale anche per Humans are biased. Generative AI is even worse, indagine targata Bloomberg. Leonardo Nicoletti e Dina Bass, con il supporto di oltre otto reporters, hanno studiato i pregiudizi intrinseci nei programmi di intelligenza artificiale. Stable Diffusion – piattaforma in grado di generare immagini a partire da semplici descrizioni di testo – produrrebbe rappresentazioni incredibilmente stereotipate: ad esempio, le donne quasi sempre verrebbero relegate a professioni scarsamente retribuite e gli afroamericani sarebbero dipinti come terroristi o criminali. 

I bias che permeano questi strumenti meritano un’attenta riflessione, dato che ormai l’economia mondiale ruota attorno all’intelligenza artificiale: secondo i dati riportati da Bloomberg, si stima che nel prossimo futuro quasi il 90% dei contenuti pubblicati sul web sarà generato con l’IA ed entro la fine del 2025 il 30% delle campagne di marketing riceverà il massimo supporto da queste tecnologie. Per analizzare i pregiudizi di questa piattaforma, il team di Bloomberg ha generato e analizzato migliaia di immagini a partire da un semplice prompt: il modello di apprendimento doveva riprodurre l’immagine di avvocati, cassieri e criminali. In questo caso gli stereotipi non sono mancati: gli uomini bianchi erano quasi sempre giudici o medici, le donne erano insegnanti o casalinghe, mentre gli uomini afroamericani o ispanici erano spacciatori o carcerati.

I giornalisti hanno utilizzato strumenti di vario tipo: in primo luogo Retina Face per eliminare luci o ombre dai volti creati e rendere l’analisi delle immagini il più trasparente possibile e poi il pacchetto Python “Facer” per effettuare operazioni di riconoscimento facciale. Per valutare l’incarnato dei soggetti in esame, la squadra ha utilizzato un sistema imparziale e oggettivo: la Fitzpatrick Scale, uno schema utilizzato nel mondo della medicina che ha permesso di classificare e integrare ogni sfumatura di incarnato. Proprio come per l’inchiesta del Financial Times, anche Bloomberg sceglie di condividere sul web un’inchiesta dal forte potenziale visivo: i lettori possono osservare loro stessi le immagini prodotte con l’intelligenza artificiale, confrontarle con la Fitzpatrick Scale e trarre le proprie conclusioni. La presenza di numeri e rappresentazioni fisicamente consultabili rende un tema complesso e spesso astratto come l’intelligenza artificiale incredibilmente tangibile e accessibile per gli utenti del web. Bloomberg ha analizzato Stable Diffusion – strumento utilizzato da grandi realtà come Adobe e Canva – non perché questa piattaforma sia particolarmente controversa rispetto ad altre, ma semplicemente perché presenta una versione gratuita molto efficiente e completa. I bias di giganti dell’IA come Midjourney e Dall-E sono ancora tutti da scoprire.

Questo longform fa emergere un aspetto molto preoccupante, ovvero il rapporto disallineato tra reale e virtuale: gli scenari presentati da Stable Diffusion sarebbero ben peggiori rispetto a quelli del mondo offline. Secondo i dati raccolti da Bloomberg, infatti, su questa piattaforma solo il 3% dei giudici è di sesso femminile, mentre solo negli Stati Uniti il 34% delle donne ricopre proprio questa professione. L’intelligenza artificiale è ormai uno strumento pervasivo nella nostra quotidianità e bisogna riflettere su quanto ormai essa possa influenzare la percezione della realtà a noi vicina.

Netra News: le esecuzioni extragiudiziali in Bangladesh

E parlando di diseguaglianze sociali è impossibile non pensare a Body Count, inchiesta realizzata dal team di Netra News, piattaforma indipendente con focus sulla politica e la cultura del Bangladesh. Il gruppo di giornalisti ha studiato l’impennata di esecuzione extragiudiziali in quella che un tempo veniva considerata una democrazia musulmana moderata. La combinazione di analisi dei dati e lavoro sul campo ha permesso di raccontare una realtà drammatica: dal 2009 al 2022 sono stati uccisi almeno 2.597 bengalesi.

Durante l’indagine Netra News ha ricevuto il supporto di due realtà: un gruppo di difensori dei diritti umani del Bangladesh che, nel corso degli anni, ha tenuto traccia dei singoli casi e il team di legali “Capital Punishment Justice”, che questi singoli dati li ha minuziosamente ordinati all’interno di fogli di calcolo. Il prodotto giornalistico, anche in questo caso, si basa su un elemento fortemente impattante per il lettore: l’utilizzo di numeri ordinati mediante grafici accattivanti e interattivi facilmente consultabili e soprattutto comprensibili.

Il primo obiettivo di Netra News è ridare dignità a quelle che sono a tutti gli effetti vittime invisibili: proprio per questa ragione, scorrendo virtualmente le pagine dell’inchiesta il lettore si troverà di fronte una tabella con elencati i nomi delle persone decedute, il luogo in cui sono morte e la data in cui l’omicidio è avvenuto. E il luogo non è affatto un elemento casuale, anzi gioca un ruolo centrale nell’indagine: basti pensare che solo le esecuzioni del 2013 sono avvenute all’interno di territori considerati le roccaforti dell’opposizione politica di quegli anni e il 69% delle vittime apparteneva proprio a correnti politiche in contrasto con le forze in carica.

Queste inchieste raccontano un mondo in continua evoluzione, realtà opache e ingiustizie celate; l’analisi dei dati diventa parte integrante di un giornalismo investigativo 2.0 in cui i numeri non sono più semplici elementi accessori ma grandi protagonisti delle inchieste. 

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