Corsi

Ateneo

DATA JOURNALISM

Docente Andrea Nelson Mauro

Descrizione

Programma del corso a.a. 2022-23

Obiettivi del corso

Fornire ai partecipanti nozioni teoriche e competenze pratiche nell’ambito della realizzazione di prodotti data-driven quali articoli, inchieste, comunicati stampa incentrati prioritariamente sull’analisi quali-informazioni statistiche, da realizzare attraverso un processo di valorizzazione delle fonti informative disponibili (offline e online, a livello nazionale ed internazionale).

Contenuti

Il corso si sviluppa su più moduli formativi, ciascuno dei quali avrà contenuti che spaziano tra nozioni di statistica descrittiva, informatica, giornalismo, utilizzo software di visualizzazione grafica.

Programma

DESCRIZIONE DEI MODULI FORMATIVI

Contesto

Cosa si intende per data journalism o, più in generale, per prodotti data driven; Quali sono le principali esperienze in Italia e all’estero; quali sono le competenze richieste e le prospettive professionali; presentazione Case-History su singole inchieste/report realizzati negli ultimi anni

TROVARE

- Partire da una buona domanda di ricerca - Cominciare a lavorare sui dati avendo ben chiaro preliminarmente qual è il nostro obiettivo. Anche se la base dati sulla quale lavorare è già a nostra disposizione. Esempi specifici.

- Elenco di possibili fonti - Costruire un elenco di possibilifonti sulle quali cercare i dati che ci interessano.

- I tipi di dati utilizzabili - Dati strutturati e dati non strutturati: qual è la differenza, e perché il nostro obiettivi è sempre riuscire ad ottenere dati strutturati. Il concetto (semplice) di dati machine readable.

ANALIZZARE

- Dati strutturati - Scaricare una tabella e comprenderne la formattazione. Una tabella può contenere vari tipi di dati: quali possono essere e perché è importante una formattazione accurata.

- Dati non strutturati - Fare Scraping e strutturare i dati. Cos’è lo Scraping e a cosa serve. Un esempio pratico per passare da dati non strutturati a dati strutturati.

- Pulire i dati - I nostri dati solo puliti? Una checklist di controlli fondamentali che ci permettono di fidarci dei nostri dati.

- Analizzare i dati - Filtrare, Ordinare, Raggruppare: le analisi preliminari sui dati sono spesse quelle più utili. Come si fanno e perché possono esserci utili.

COMUNICARE

- Visualizzare i dati - Concetti chiave e tool più diffusi. Quando usare un tipo di visualizzazione e perché. Le modalità di visualizzazione più diffuse e i tool principali attraverso il catalogo di ricerca della Dataninja School.

- Usare un tool di visualizzazione - Visualizziamo i dati raccolti con un tool e creiamo il nostro primo grafico.

- Raccontare e disseminare - Qual è il modo migliore per raccontare e disseminare in maniera efficace il contenuto che abbiamo prodotto.
 

Modalità di verifica dell'apprendimento

- 1/3 della valutazione proviene dalla partecipazione attiva e pertinente durante la lezione e dall'interazione con il docente e con i colleghi durante la trattazione degli argomenti e lo svolgimento di esercitazioni ad essi inerenti
- 1/3 della valutazione proviene da una prova finale scritta, che sarà realizzata passo passo durante le lezioni al fine di creare un output comunicativo basato sui dati (analisi, visualizzazione, storytelling).
- 1/3 della valutazione proviene dalla presentazione della prova finale scritta, che avverrà durante l'ultimo giorno di lezione. Tramite tale presentazione gli studenti avranno modo anche di valorizzare le competenze di public speaking acquisite in precedenza all'interno del proprio piano didattico. 


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