sábado, 30 de agosto de 2014

Jornalismo de dados (MOOC)

Jornalismo de dados (MOOC)

Disponível na plataforma Canvas, este curso é intitulado Fazer jornalismo com dados: primeiros passos, competências e ferramentas e faz parte da iniciativa European Journalism Center. O propósito dele é fornecer conceitos, técnicas e competências para trabalhar de forma eficaz com dados e produzir histórias cativantes.

Apresentação


O curso é dividido em cinco módulos, cada um com uma duração de uma semana, e cerca de uma hora de conteúdo vídeo. Cada vídeo é seguida por um breve questionário e por uma seção de pontos de conversa, uma lista curta de perguntas às quais responder no fórum. Podem exigir às vezes um pouco de pesquisa, e ajudam nesto a cavar o tema mais fundo do que a simples verificação de conhecimento ou de compreensão do questionário, uma vez que temos de pensar e encontrar uma resposta que não tivesse sido previamente mostrada de forma explícita. Também têm a vantagem de provocar uma discussão entre os participantes e de mostrar outros pontos de vista. A bagagem dos participantes é bastante variada, este curso não tendo pré-requisitos, e mesmo se a maioria dos participantes são jornalistas, a visão de cada pessoa lança uma nova luz sobre o assunto.

O curso é ministrado em inglês, os vídeos podem ser legendados em inglês, francês, espanhol, japonês e coreano.

O questionário para o exame final, com 22 perguntas, dá lugar a um Certificado de Sucesso da EJC quando a pontuação for 70% ou mais. As perguntas formuladas após cada vídeo estão lá apenas para validar a compreensão do conteúdo dele.

Para dar uma idéia, houve 23 715 participantes inscritos neste curso entre o 19 de maio e o 31 de julho de 2014, e 1 250 deles tem obtido um Certificado de Sucesso.

Conteúdo


Os cinco módulos são apresentados por profissionais reconhecidos:
  • O jornalismo de dados na sala de redação: o que é o jornalismo de dados, dentro de uma equipa de dados, como conseguir uma história, e análise de rentabilidade do jornalismo de dados. É apresentado por Simon Rogers, editor de dados, twitter e ex-editor chefe do Datablog recompensado do jornal The Guardian.
  • Encontrar dados para apoiar histórias: estabelecimento de agências de notícias de dados, estratégias de busca avançada, introdução ao scraping, leis sobre dados e fontes de dados. Este módulo é apresentado por Paul Bradshaw, responsável do Master of Arts de jornalismo em linha na universidade de Birmingham, e professor visitante na Escola de Jornalismo da universidade da City de Londres.
  • Encontrar idéias de história pela análise de dados: matemática e estatística na sala de redação, seleção e filtro de dados numa folha de cálculo, criação de novas variáveis com funções, resumo de dados usando tabelas cruzadas. Este módulo é apresentado por Steve Doig, titular da cátedra Knight de jornalismo na Escola de Jornalismo Walter Cronkite, da cátedra Comunicação de Massa da Universidade Estadual do Arizona, e Prémio Pulitzer. Ele explica matemática simples como variações em percentagem e as taxas, a média, a mediana, a moda, os valores atípicos, a distribuição normal, a amplitude, os quartis e o desvio padrão, todas as matemáticas relevantes para fazer contar uma história pelos números, em seguida, fala da criação de variável das funções nas folha de cálculo e das tabelas cruzadas.
  • Negociar com dados sujos: correção de uma formatação inadequada, erros ortográficos, valores inválidos e duplicatas, técnicas de limpeza avançadas. Este módulo é apresentado por Nicolas Kayser-Bril, co-fundador e responsável do start-up de jornalismo de dados Journalism++.
  • Contar histórias com visualização: os princípios da visualização de dados, escolher as melhores formas gráficas, o arte da apercepção, prática com Adobe Illustrator. Este módulo é apresentado por Alberto Cairo, professor de prática profissional na universidade de Miami.

Notas e comentários


  • Há uma grande quantidade de dados flutuando ao nosso redor na rede, uma grande parte deles liberados por iniciativas governamentais de libertação de dados como o dados.gov.br no Brasil, outros por outros meios (WikiLeaks, OpenCorporate), e ainda outros por leis de liberdade de informação. Mas essa enorme quantidade de dados precisa de ser interpretada e apresentada de tal forma que possa ser compreendida e servir um propósito. É onde o jornalismo de dados é importante, desde que extrai um sentido destes dados e permite tirar histórias deles. O jornalismo de dados engloba um conjunto diversificado de conhecimentos: combina o jornalismo, o design e a programação (alguns vão mais longe, chamando-o jornalismo javascript, reduzindo desse modo o âmbito dele ao seu aspecto técnico).
  • A ferramenta de scraping de Google sob forma de planilha acessível no Google Drive ajuda-nos a extrair dados de uma página web sem nenhum conhecimento técnico necessário à programação de um scraper (se os dados serem apresentados em listas ou tabelas).
  • Encontrar uma história e visualiza-lá são os dois lados da mesma moeda quando falamos em jornalismo de dados, exatamente como encontrar uma história e conta-lá com texto e imagens no jornalismo clássico. O único risco de jornalismo de dados é o de pôr a visualização antes a história, o mesmo é mostrar belos objetos interativos sem utilidade.
  • A página de dados do Texas Tribune mostra visualizações de dados públicos. Esta seção do site conta por 45% até 55% do tráfego total do site. Este exemplo é muito interessante: mostra que fornecer seus visitantes com dados visuais que falam a eles, até mesmo sejam disponível gratuitamente noutro lugar, traz um verdadeiro valor acrescentado. Eles consultam-nos, usam-nos e compartilham-nos, o que satisfaz com os seus objetivos jornalísticos de informação ao público (de uma forma atraente), e os objetivos do seu site de adquirir tráfego com a alavanca das redes sociais.
  • Os questionários sobre as planilhas de Steve Doig oferecem questões muito práticas, pois temos que usar o nosso próprio software de planilha para responder (por exemplo OpenOffice Calc), numa abordagem de aprendizagem pela prática.
  • O Alberto Cairo, para além de ser o autor do The Functional Art: An introduction to information graphics and visualization, publica um blog muito informativo sobre a visualização de dados.
  • Alguns sites de visualização e gráficos para encontrar idéias: FlowingData, Information aesthetics, Cool Infographics.
  • Muitas visualizações são lindas, e ainda funcionais, mas não particularmente esclarecedoras. Devem ajudar os usuários para compreender melhor os dados. Os dados devem ser contextualizados para contar uma história, para revelar algo. Ao fim e ao cabo, as visualizações deveriam também ser informativas, deveriam alterar o ponto de vista dos utilizadores sobre os factos que representam.
  • Numa visualização interativa, não é apenas apropriado representar os dados mais do que uma vez, mas a maior parte do tempo é mesmo necessário. Precisamos dar aos usuários oportunidades para responder a perguntas diferentes e fornecê-los diferentes vistas do dados.
  • O insight é a descoberta de verdades não-triviais, complexas, profundas, inesperadas ou relevantes sobre o conjunto de dados.
  • Uma camada de anotação, fornecendo antevisões sobre o conjunto de dados, pondo os dados em contexto e destacando os pontos relevantes, ajuda os usuários a entrar na visualização.
  • A iluminação é o passo seguinte: o sentido de mudar profundamente a mente dos leitores para o melhor.

Leitura sugerida


The Data Journalism Handbook

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


Data journalism (MOOC) (em inglês)
Journalisme de données (MOOC) (em francês)
Periodismo de datos (MOOC) (em espanhol)

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