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Jornalismo de dados
O que é?
Jornalismo produzido com dados
(e no mundo digital tudo é dado, bit, 0 e 1)
"Faro jornalístico" + diferentes possibilidades
de combinar dados + estratégias para
narrar/visualizar uma história
Antepassados
_ Reportagem Assistida por Computador (desde 1950)
Toda e qualquer apuração jornalística que faça uso de informática para
encontrar as informações desejadas.
_ Jornalismo de precisão (1960, 1970)
Uso de técnicas de pesquisa das ciências sociais para a prática de jornalismo
Philip Meyer. É uma maneira de expandir o kit de ferramentas do repórter para
acessar informações pouco acessadas por jornalistas.
Tecnologia digital
_ Populariza e expande a ideia da Reportagem assistida
por computador
_ Tira do "nicho" de reportagens especiais/investigativas;
_ Informação é abundante, o desafio não é tanto achar,
mas processar e relacionar;
Por que fazer?
_ Ganhar tempo;
_ Novas abordagens para contar histórias;
_ Interpretações independentes de informação oficial;
_ Valorizar o jornalismo local;
_ Ver relações de interesse onde antes não se via;
_ Organizar informações dispersas na rede e dar sentido a
elas;
Como?
_ Pauta (não precisa ser fixa);
_ Busca e extração de dados, geralmente de bancos de
dados públicos;
_ Combinação de dados entre si ou com outras fontes
(imagens, vídeos, entrevistas, textos)
_ Edição
_ Apresentação (infográfico, mapa, reportagem, vídeo,
áudio, etc)
Scrapping
"Extrair" informações (geralmente em grande quantidade)
da internet;
Scrapers são programas simples de lidar, o grande desafio
e o exercício constante é encontrar um padrão nos dados
das páginas web - algumas páginas são bem simples,
outras complexas.
Scrapper Wiki
https://scraperwiki.com/
Scrapeando
Scrapeando (2)
Outras ferramentas
_ Mozenda (http://www.mozenda.com/) um software de
interface simples que automatiza boa parte do trabalho
_ Screen Scraper (http://www.screen-scraper.com/), uma
ferramenta mais complexa, que trabalha com diversas
linguagens de programação para extrair dados da Web.
_ Google Refine (http://code.google.com/p/google-refine/)
para manipular dados confusos e transportá-los para
formatos maleáveis.
Fontes de dados públicos
_ IBGE (http://www.ibge.gov.br/)
_ http://dados.gov.br/
_ Transparência Pública (http://www3.transparencia.gov.br/)
_ Transparência RS: http://www.transparencia.rs.gov.br/
_ Transparência no Legislativo: http://www2.al.rs.gov.br/transparenciaalrs/
_ Transparência Porto Alegre: http://transparencia.portoalegre.rs.gov.br/
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Cruzar dados
Tabelas, tabelas, tabelas
_ Google Fusion (https://sites.google.
com/site/fusiontablestalks/)
_ Excel!
Como apresentar?
_ Palavras-chave (http://www.wordle.net/)
_ Mapas
(Google Maps, Open Street Maps, Mapbox, Mapas de Vista, Wikimapia,
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Many Eyes, http://infogr.am/beta/,
http://create.visual.ly/
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_ Grafos
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Exemplo 1
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_ Como extraíram os dados?
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_ Com o que foi cruzado?
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governo,
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Exemplo 2
http://folhaspdados.blogfolha.uol.com.br/2012/10/27/mapa-mostra-
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sendo 35 realizados pelo candidato petista e 24 pelo tucano;
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_ Quais dados/informações obtiveram?
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_Los Angeles Times (http://datadesk.latimes.com/)
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_ ZH Dados (http://zerohora.clicrbs.com.br/rs/pagina/zh-
dados.html)
_ Folha SP Dados (http://folhaspdados.blogfolha.uol.com.
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Jornalismo de dados: técnicas e exemplos

  • 2. O que é? Jornalismo produzido com dados (e no mundo digital tudo é dado, bit, 0 e 1) "Faro jornalístico" + diferentes possibilidades de combinar dados + estratégias para narrar/visualizar uma história
  • 3. Antepassados _ Reportagem Assistida por Computador (desde 1950) Toda e qualquer apuração jornalística que faça uso de informática para encontrar as informações desejadas. _ Jornalismo de precisão (1960, 1970) Uso de técnicas de pesquisa das ciências sociais para a prática de jornalismo Philip Meyer. É uma maneira de expandir o kit de ferramentas do repórter para acessar informações pouco acessadas por jornalistas.
  • 4. Tecnologia digital _ Populariza e expande a ideia da Reportagem assistida por computador _ Tira do "nicho" de reportagens especiais/investigativas; _ Informação é abundante, o desafio não é tanto achar, mas processar e relacionar;
  • 5. Por que fazer? _ Ganhar tempo; _ Novas abordagens para contar histórias; _ Interpretações independentes de informação oficial; _ Valorizar o jornalismo local; _ Ver relações de interesse onde antes não se via; _ Organizar informações dispersas na rede e dar sentido a elas;
  • 6. Como? _ Pauta (não precisa ser fixa); _ Busca e extração de dados, geralmente de bancos de dados públicos; _ Combinação de dados entre si ou com outras fontes (imagens, vídeos, entrevistas, textos) _ Edição _ Apresentação (infográfico, mapa, reportagem, vídeo, áudio, etc)
  • 7. Scrapping "Extrair" informações (geralmente em grande quantidade) da internet; Scrapers são programas simples de lidar, o grande desafio e o exercício constante é encontrar um padrão nos dados das páginas web - algumas páginas são bem simples, outras complexas.
  • 11. Outras ferramentas _ Mozenda (http://www.mozenda.com/) um software de interface simples que automatiza boa parte do trabalho _ Screen Scraper (http://www.screen-scraper.com/), uma ferramenta mais complexa, que trabalha com diversas linguagens de programação para extrair dados da Web. _ Google Refine (http://code.google.com/p/google-refine/) para manipular dados confusos e transportá-los para formatos maleáveis.
  • 12. Fontes de dados públicos _ IBGE (http://www.ibge.gov.br/) _ http://dados.gov.br/ _ Transparência Pública (http://www3.transparencia.gov.br/) _ Transparência RS: http://www.transparencia.rs.gov.br/ _ Transparência no Legislativo: http://www2.al.rs.gov.br/transparenciaalrs/ _ Transparência Porto Alegre: http://transparencia.portoalegre.rs.gov.br/ _ No Reino Unido: http://data.gov.uk/
  • 13. Cruzar dados Tabelas, tabelas, tabelas _ Google Fusion (https://sites.google. com/site/fusiontablestalks/) _ Excel!
  • 14. Como apresentar? _ Palavras-chave (http://www.wordle.net/) _ Mapas (Google Maps, Open Street Maps, Mapbox, Mapas de Vista, Wikimapia, Tilemil) _ Gráficos/diagramas/infográficos Many Eyes, http://infogr.am/beta/, http://create.visual.ly/ http://www.wolframalpha.com/ http://www.humblesoftware.com/envision _ Grafos Análise Estrutural de Redes Sociais (http://www.raquelrecuero. com/arquivos/2013/07/usando-ars-para-midia-social-i.html) Análise de redes sociais (http://interagentes.net/2013/09/01/maismedicos-a-polemica-nas-redes/)
  • 18. Exemplo 1 Os Caminhos da Corrupção (http://www.apublica.org/2012/07/infografico-interativo-os-caminhos-da- corrupcao/) _ Como extraíram os dados? _ Com o que foi cruzado? _ Como apresentaram?
  • 19.
  • 20. Respostas _ Como extraíram os dados? Relatórios CGU, em especial sobre Educação, na Amazônia (disponíveis na rede) _ Com o que foi cruzado? Listas de: irregularidades, cidades, tipos de irregularidades, programas de governo, _ Como apresentaram? Infográfico interativo
  • 21. Exemplo 2 http://folhaspdados.blogfolha.uol.com.br/2012/10/27/mapa-mostra- compromissos-de-campanha-de-serra-e-haddad/ _ Quais dados/informações obtiveram? _ Relacionaram com o quê? _ De que forma apresentaram?
  • 22.
  • 23. Respostas _ Como extraíram os dados? Comunicados enviados à imprensa, 59 compromissos foram registrados, sendo 35 realizados pelo candidato petista e 24 pelo tucano; _ Com o que foi cruzado? Com as regiões onde os candidatos visitarem em SP e com os dois turnos de eleição _ Como apresentaram? Mapa simples (Mapbox)
  • 24. Exemplo 3 O trem do samba http://super.abril.com.br/multimidia/trem-samba _ Quais dados/informações obtiveram? _ Relacionaram com o quê? _ De que forma apresentaram?
  • 25.
  • 26. Mais casos _Los Angeles Times (http://datadesk.latimes.com/) _ The Guardian (http://www.guardian.co.uk/data) _ ZH Dados (http://zerohora.clicrbs.com.br/rs/pagina/zh- dados.html) _ Folha SP Dados (http://folhaspdados.blogfolha.uol.com. br/)