‘Je krijgt ongehinderd de ruimte om superveel te leren.’

Karlijn Saris vertelt over haar traineeship Jong Talent bij De Groene Amsterdammer.

Karlijn Saris (25) begon in september 2020 met steun van het Fonds BJP 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 happening was, 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.