Hands-on: Coding for Data-Journalism

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Wer sich mit Data Driven Journalism beschäftigt, sieht sich bei der …

Wer sich mit Data Driven Journalism beschäftigt, sieht sich bei der
Recherche und bei der Vermittlung seiner Inhalte oft vor zusätzliche
Herausforderungen gestellt: Was tun, wenn die brisanten Daten zwar
veröffentlicht sind, aber in einer Form vorliegen, die eine
Weiterverarbeitung unmöglich macht? Und, wie kann ich meine Ergebnisse
ohne viel Aufwand ansprechend graphisch online Präsentieren.

In diesem Praxis-Workshop soll es einerseits darum gehen, wie man mit
der einsteigerfreundlichen Programmiersprache “ruby” Skripte zum
“Scrapen” (Einsammeln) von Daten erstellt. Andererseits werden einfach
nutzbare online-Visualisierungstools vorgestellt. Diagramme aus
aufbereiteten Datensätzen lassen sich damit direkt, z.B. ins eigene Blog
einbinden.

mehr:

http://re-publica.de/10/event-list/hands-on-workshop-coding-for-data-journalism/

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  • 1. hands-on workshop: coding for data- journalism einsteigerfreundliche Software-Tools für die Beschaffung und Präsentation relevanter Daten
  • 2. urs@opendata-network.org http://opendata-network.org/
  • 3. upcoming: Open Data Hackday http://opendata.hackday.net/ 17. & 18. April 2010 (morgen! hier!) Open Democracy Camp http://tinyurl.com/opend 8. & 9. Mai - Berlin - (new thinking store?) Daten-Journalismus in der Praxis heute 17h - Blauer Saal - Lorenz Matzat
  • 4. 3 Beispiele: Daten mit ruby aus dem web scrapen Werte mit den Google Chart Tools visualisieren Netzwerke mit Gephi visualisieren
  • 5. • dynamische Skriptsprache • leicht zu erlernen & ausdrucksstark • http://www.ruby-lang.org/ • sudo apt-get install ruby irb ri rdoc rubygems • sudo gem install nokogiri (Scraping-Library)
  • 6. lets roll: Demo
  • 7. tagesschau: Text aus einer HTML-Seite extrahiert 
  • 8. tagesschau_fuer_nerds.rb Demo
  • 9. next step: HTML extrahierter CSV http://de.eurosport.yahoo.com /fussball/bundesliga/ Text Tabelle
  • 10. fussball.rb
  • 11. fussball.rb zeilen = Array = [zeile, zeile, zeile, zeile]
  • 12. Zeile für Zeile
  • 13. fussball.rb
  • 14. Ergebnis HTML extrahierter CSV http://de.eurosport.yahoo.com /fussball/bundesliga/ Text Tabelle
  • 15. Nebeneinkünfte Stufe 1 für 1000 bis 3500 Euro, Stufe 2 für 3500 bis 7000 Euro, Stufe 3 für alles ab 7000 Euro. Die Stufen werden je nach Job monatlich oder jährlich ausgewiesen. Wer unter 1000 Euro im Monat oder 10.000 Euro im Jahr bleibt, muss nichts melden; solche Tätigkeiten werden ohne Stufen-Angabe vermerkt
  • 16. Strategie: 1. Alle Biografie-URLs ermitteln 2. Angaben zu Jobs auslesen 3. Tabelle erstellen
  • 17. 1. Alle Biografie-URLs
  • 18. 2a. Name und Partei auslesen
  • 19. 2b. Nebeneinkünfte auslesen
  • 20. 3. Tabelle erstellen
  • 21. lokale Kopien erstellen mit SiteSucker
  • 22. Nebeneinkünfte Demo
  • 23. Google Chart Tools http://chart.apis.google.com/chart? chs=250x100&chd=t:60,40&cht=p3&chl=Hello|World <img border="1" src="http://chart.apis.google.com/chart?chs=250x100&amp;chd=t: 60,40&amp;cht=p3&amp;chl=Hello|World" alt="Yellow pie chart">
  • 24. Google Chart Tools http://chart.apis.google.com/chart? chs=250x100&chd=t:60,40&cht=p3&chl=Hello|World Bildgröße Werte Chart-Typ Legende
  • 25. Beispiele:
  • 26. Google Visualization API Javascript auf der Seite statt IMG-src-URL
  • 27. Gephi interactive visualization and exploration for graphes
  • 28. Graph-Input-File (zB. gml) Creator "ODN workshop" graph [ node [ id 1 edge label "DoingIt Inc" [ ] source 2 node target 1 [ ] id 2 edge label "Proxy Inc." [ ] source 3 target 1 ]
  • 29. Gephi Demo