sábado, 30 de agosto de 2014

Periodismo de datos (MOOC)

Periodismo de datos (MOOC)

Disponible en la plataforma Canvas, este curso se titula Hacer periodismo con datos: primeros pasos, habilidades y herramientas y hace parte de la iniciativa European Journalism Center. Su objetivo es proporcionar conceptos, técnicas y competencias para trabajar eficazmente con datos y producir historias cautivadoras.

Presentación


El curso se divide en cinco módulos, cada uno con una duración de una semana, y alrededor de una hora de contenido vídeo. Cada vídeo está seguido por un breve cuestionario y una sección de puntos de discusión, o sea una breve lista de preguntas a responder en el foro. A veces requieren un poco de investigación, lo que ayuda para profundizar un poco más el tema que la simple comprobación de conocimientos o de comprensión del questionario, ya que debemos pensar en eso y encontrar una respuesta que no hubiese explícitamente mostrada previamente. También tienen la ventaja de provocar una discusión entre los participantes y de mostrar otros puntos de vista. Los antecedentes de los participantes son muy variados, dado que este curso no tiene ningún requisito previo, y aunque la mayoría de los participantes son periodistas, la visión de cada persona arroja una nueva luz sobre el tema.

El curso se imparte en inglés, y los vídeos se pueden ser subtitulados en castellano, inglés, francés, japonés y coreano.

El cuestionario para el examen final, con sus 22 preguntas, da lugar a un Certificado de Aprovechamiento de la EJC cuando la puntuación es de 70% o más. Las preguntas propuestas después de cada vídeo están aquí solamente para validar la comprensión de su contenido.

Para dar una idea, había 23 715 participantes inscritos en este curso entre el 19 de mayo y el 31 de julio de 2014.

Contenido


Los cinco módulos se presentan por profesionales reconocidos:
  • El periodismo de datos en sala de redacción: lo que es el periodismo de datos, dentro de un equipo de datos, cómo obtener una historia, y el análisis de la rentabilidad del periodismo de datos. Es presentado por Simon Rogers, editor de datos, twitter y antiguo editor del Datablog recompensado del periódico The Guardian.
  • Encontrar datos para apoyar las historias: establecimiento de agencias de noticias de datos, estrategias avanzadas de búsqueda, introducción al scraping, leyes sobre los datos y fuentes de datos. Este módulo es presentado por Paul Bradshaw, responsable del Master of Arts de periodismo digital en la universidad de Birmingham, y profesor visitante en la Escuela de Periodismo de la universidad de la City de Londres.
  • Encontrar ideas de historia analizando datos: matemáticas y estadística en sala de redacción, ordenar y filtrar los datos en una hoja de cálculo, creación de nuevas variables con funciones, resumen de datos utilizando tablas dinámicas. Este módulo es presentado por Steve Doig, titular de la cátedra Knight de periodismo de la Escuela de Periodismo Walter Cronkite, titular de la cátedra Comunicación de masas de la Universidad Estadual de Arizona, y ganador del Premio Pulitzer. Explica matemáticas simples como los cambios en porcentajes y las tasas, la media, la mediana, la moda, los valores atípicos, la distribución normal, la amplitud, los cuartiles y la desviación típica, todas las matemáticas relevantes para hacer contar una historia a las cifras, después pasa a la creación de variable y a las funciones en las hojas de cálculo hasta las tablas dinámicas.
  • Negociar con datos desordenados: corregir un formateado inadecuado, faltas de ortografía, valores inválidos y duplicados, técnicas avanzadas de limpieza. Este módulo es presentado por Nicolas Kayser-Bril, co-fundador de la start-up de periodismo de datos Journalism++.
  • Contar historias con visualización: los principios de la visualización de datos, elegir las mejores formas gráficas, el arte de la perspectiva, práctica con Adobe Illustrator. Este módulo es presentado por Alberto Cairo, Profesor de Práctica Profesional en la universidad de Miami.

Notas y comentarios


  • Hay una gran cantidad de datos flotando a nuestro alrededor en la web, una gran parte de ellos liberados por iniciativas gubernamentales de liberación de datos como datos.gob.es en España, otros por otros medios (WikiLeaks, OpenCorporate), y otros por leyes de libertad de información. Pero esta enorme cantidad de datos tiene que ser interpretada y presentada de tal manera que pueda ser entendida y servir a un propósito. Aquí es donde el periodismo de datos es importante, ya que extrae un sentido a partir de estos datos y permite contar historias con estes. El periodismo de datos abarca un conjunto diverso de conocimientos: combina el periodismo, el diseño y la programación (algunos van más allá, llamándolo periodismo javascript, lo que reduce su alcance a su aspecto técnico).
  • La herramienta de scraping de Google en formato de hoja de cálculo disponible en Google Drive nos ayuda a extraer los datos de una página web sin los conocimientos técnicos para la programación de un scraper.
  • Encontrar una historia y visualizarla son las dos caras de la misma moneda cuando hablamos de periodismo de datos, exactamente como encontrar una historia y contarla con texto y imágenes en el periodismo clásico. El único riesgo del periodismo de datos es poner la visualización antes la historia, lo que viene a mostrar bellos objetos interactivos sin utilidad.
  • La página de datos del Texas Tribune muestra visualizaciones de datos públicos. Esta sección del sitio cuenta por 45% hasta 55% del tráfico total del sitio web. Este ejemplo es muy interesante: muestra que proporcionar a sus visitantes datos visuales que hablan a ellos, incluso si están disponibles de forma gratuita en otros lugares, trae un verdadero valor añadido. Los consultan, los usan y los comparten, lo que cumple con sus objetivos periodísticos de información pública (de una forma atractiva), y con los objetivos de su sitio de adquirir tráfico por la palanca de las redes sociales.
  • Los cuestionarios sobre las hojas de cálculo de Steve Doig ofrecen preguntas muy prácticas, ya que debemos usar nuestro propio software de hoja de cálculo para responder (por ejemplo OpenOffice Calc), en un enfoque de aprendizaje por la práctica.
  • Alberto Cairo, además de ser el autor de The Functional Art: An introduction to information graphics and visualization, publica un blog muy informativo sobre la visualización de datos.
  • Algunos sitios web de visualización y de infografías para dar ideas: FlowingData, Information aesthetics, Cool Infographics.
  • Muchas visualizaciones son hermosas, e incluso funcionales, pero no particularmente iluminadoras. Deben ayudar a los usuarios entender mejor los datos. Los datos deben ser puestos en contexto para contar una historia, para revelar algo. Al final, las visualizaciones también deberían ser instructivas, deberían cambiar el punto de vista de los usuarios en los hechos que representan.
  • En una visualización interactiva, no sólo es apropiado representar los datos más de una vez, pero incluso necesario la mayoría del tiempo. Tenemos que dar a los usuarios oportunidades para responder a preguntas diferentes y proporcionar diferentes vistas sobre los datos.
  • El insight es el descubrimiento de verdades no triviales, complejas, profundas, inesperadas o pertinentes sobre el conjunto de datos.
  • Una capa de anotaciones, proporcionando información sobre el conjunto de datos, poniendo datos en contexto y destacando los puntos relevantes, ayuda a los usuarios a entrar en la visualización.
  • La iluminación es el siguiente paso: el sentido de cambiar profundamente la mente de los lectores para el mejor.

Lectura sugerida


The Data Journalism Handbook

The Data Journalism Handbook, por Jonathan Gray, Lucy Chambers y Liliana Bounegru (2012)


Data journalism (MOOC) (en inglés)
Journalisme de données (MOOC) (en francés)
Jornalismo de dados (MOOC) (en portugués)

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