Dokumentacja projektu

Dziennikarstwo danych — Projekt zaliczeniowy

Autorzy

Anna Kowalska

Jan Nowak

Maria Wiśniewska

Piotr Zieliński

Opublikowano

15 maja 2026

1. Temat projektu

Tytuł: Wykluczeni cenowo: Geografia dostępności mieszkań w Wielkiej Brytanii

Uzasadnienie wyboru tematu

Kryzys mieszkaniowy w Wielkiej Brytanii jest jednym z najważniejszych problemów społeczno-ekonomicznych współczesnej Europy. Wybraliśmy ten temat z kilku powodów:

  1. Aktualność — kwestia dostępności mieszkań jest przedmiotem intensywnej debaty publicznej w UK, szczególnie w kontekście rosnących kosztów życia i inflacji.

  2. Wymiar społeczny — problem dotyka milionów ludzi, szczególnie młodych dorosłych, i ma głębokie konsekwencje dla mobilności społecznej, tworzenia rodzin i nierówności majątkowych.

  3. Dostępność danych — Office for National Statistics (ONS) oraz English Housing Survey publikują szczegółowe dane dotyczące cen mieszkań, zarobków i wskaźników własności, co umożliwia pogłębioną analizę.

  4. Potencjał wizualizacyjny — temat pozwala na wykorzystanie różnorodnych form wizualizacji: map, wykresów porównawczych, analiz czasowych.

2. Źródła danych

Wszystkie wykorzystane dane pochodzą z oficjalnych, publicznych źródeł statystycznych:

Źródło Dane Link
ONS Housing Affordability Wskaźniki cen mieszkań do zarobków (1997-2023) ons.gov.uk/housing
English Housing Survey Wskaźniki własności mieszkań wg grup demograficznych gov.uk/english-housing-survey
ONS Annual Survey of Hours and Earnings Mediany wynagrodzeń wg regionów ons.gov.uk/ashe
Valuation Office Agency Statystyki prywatnego rynku najmu gov.uk/private-rental-market

Metoda pozyskania: Dane zostały pobrane bezpośrednio z oficjalnych stron w formacie CSV/Excel, a następnie przetworzone w R.

3. Metody analizy danych

Wskaźniki i miary

  • Affordability ratio — stosunek mediany cen mieszkań do mediany rocznych zarobków w danym regionie/obszarze lokalnym
  • Wskaźnik własności mieszkań — odsetek gospodarstw domowych posiadających własne mieszkanie
  • Obciążenie czynszem — mediana czynszu jako procent mediany dochodu

Techniki analityczne

  1. Analiza porównawcza czasowa — zestawienie wskaźników z lat 1991, 1997, 2007 i 2023 w celu ukazania trendu
  2. Analiza regionalna — porównanie 10 regionów Anglii i Walii
  3. Analiza demograficzna — rozbicie danych wg grup wiekowych i etnicznych
  4. Kalkulacja symulacyjna — obliczenie czasu potrzebnego na zebranie wkładu własnego przy założeniu 15% stopy oszczędności

Ograniczenia metodologiczne

  • Dane dotyczą median, nie średnich — mogą nie oddawać pełnego zróżnicowania
  • Wskaźniki etniczne pochodzą z English Housing Survey, który bazuje na próbie — możliwy jest błąd statystyczny
  • Analiza nie uwzględnia różnic w jakości mieszkań między regionami

4. Narzędzia wizualizacyjne

Narzędzie Zastosowanie
R (tidyverse, ggplot2) Przetwarzanie danych i tworzenie wszystkich wizualizacji
Quarto Integracja kodu, tekstu i wizualizacji w formacie publikacyjnym
showtext Typografia (czcionka Jost)
ggtext Formatowanie tekstu w wykresach (kolorowe legendy inline)

Decyzje projektowe dotyczące wizualizacji

  • Paleta kolorów: niebieski (#2E86AB) dla wartości historycznych/pozytywnych, czerwony (#E94F37) dla wartości współczesnych/negatywnych
  • Typ wykresów: wykresy słupkowe poziome dla łatwości porównania nazw regionów; wykresy „dumbbell” dla pokazania zmian w czasie
  • Przejrzystość: minimalistyczny design, ograniczenie linii siatki, bezpośrednie etykiety wartości

5. Podział zadań w grupie

Osoba Odpowiedzialność
Anna Kowalska Koordynacja projektu, research źródeł, redakcja tekstu narracyjnego
Jan Nowak Pozyskanie i wstępne przetworzenie danych, kontrola jakości danych
Maria Wiśniewska Analiza danych w R, tworzenie wizualizacji, kodowanie w Quarto
Piotr Zieliński Kontekst tematyczny (polityka mieszkaniowa UK), cytaty ekspertów, korekta

Wspólnie: Dyskusja nad narracją, wybór kluczowych danych do prezentacji, przygotowanie prezentacji końcowej.

6. Refleksja krytyczna

Mocne strony projektu

  • Wykorzystanie wyłącznie oficjalnych źródeł statystycznych
  • Wielowymiarowa analiza (region, wiek, etniczność, czas)
  • Spójna narracja łącząca dane z kontekstem społecznym

Ograniczenia i wyzwania

  • Brak dostępu do danych jednostkowych (microdanych) — opieramy się na agregatach
  • Dane dotyczące etniczności mają ograniczoną wielkość próby
  • Nie uwzględniono różnic między miastami a obszarami wiejskimi w ramach regionów

Kwestie etyczne

  • Unikaliśmy generalizacji na podstawie pojedynczych wskaźników
  • Wyraźnie wskazaliśmy ograniczenia metodologiczne
  • Nie manipulowaliśmy skalami osi w celu wyolbrzymienia różnic
  • Dane demograficzne przedstawiono z szacunkiem dla grup mniejszościowych