Step by step, come si costruisce un lavoro basico di #datajournalism

590 views

Published on

Quali sono i primi passi da fare per i primi lavori di data journalism, che domande bisogna farsi prima di interrogare i dati, come usare excel, quali tools tenere sott'occhio.
Presentato in occasione della giornata di lavoro organizzata il 5 aprile 2014 da Ona Italia a Torino (Talent Garden): Il Giornalismo dei dati, esempi, errori e storie.

Published in: Data & Analytics
0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
590
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
16
Actions
Shares
0
Downloads
10
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Step by step, come si costruisce un lavoro basico di #datajournalism

  1. 1. + Step by step come si costruisce un lavoro basico di Datajournalism Rosa Maria Di Natale Il Giornalismo dei dati: esempi, errori e storie Torino, 5 aprile 2014
  2. 2. + Intérrogati prima di interrogare i dati/1  Scegliere un tema noto ma con un taglio giornalistico diverso?  Scegliere un tema inedito?  Preferire un tema civico o più generico?  Quanto si conosce l’argomento prescelto?
  3. 3. + Intérrogati prima di interrogare i dati/2 I data che si valuteranno sono inediti oppure estratti da fonti note e periodicamente aggiornate? (es: ISTAT) Sono in possesso di enti pubblici o di enti non governativi? (scatta il diritto di accesso all’informazione, ma forse incontreremo delle resistenze) I cittadini sono in grado di fornirli direttamente? (assoc, movim. ecc) Sono dei dati da setacciare in Rete attraverso lo scraping? e… CHE TEMPO abbiamo a disposizione per la consegna del nostro lavoro? www.dirittodisapere.it
  4. 4. + Uno strumento per ogni dato
  5. 5. + Case history: indagine DataJcrew.it sui rifiuti  VANTAGGI:  Tema semplice dai contenuti noti. Ottimo per fare una prima prova di #DataJ  Tema spendibile: interessa al lettore medio e coinvolge economia e valore ambientale  SVANTAGGI  Non ci si misura con dati inediti ( a meno che non li si voglia incrociare con altri), rischia di essere banale  I data sono noti e alla portata di tutti: c’è il rischio che altri lo abbiano già trattato
  6. 6. + Dove trovare i dati
  7. 7. + Gli indicatori forniscono un primo identikit
  8. 8. + L’indice dei dati
  9. 9. + Conosciamo davvero il contesto?
  10. 10. + Quanto ci aiuta una legenda?
  11. 11. + Altre fonti da interrogare… Capire come funziona FSE
  12. 12. Le regioni obiettivo
  13. 13. Con Excel riusciamo ad ottenere un dataset pulito di variazioni percentuali di rifiuti urbani medi prodotti dai cittadini, regione per regione, e le variazioni percentuali di rifiuti conferiti in discarica. Gli anni per il confronto sono compresi tra il 2008 e il 2012. La scelta del 2008 non è casuale ed è frutto dello studio del fenomeno: primo anno dell’ultimo ciclo di programmazione comunitaria. Una volta calcolata la variazione scatta l’osservazione della tabella e la ricerca della notizia.
  14. 14. + La notizia
  15. 15. + Il grafico con Fusion
  16. 16. La mappa con Fusion
  17. 17. + LINK Manuale Dirittodisapere.it http://www.dirittodisapere.it/wp- content/uploads/2013/02/LEGALLEAKSaprile13.pdf Lavoro data rifiuti DataJcrew http://datajcrew.sudmediatika.it/?p=4057 Flow chart di Bradshaw http://onlinejournalismblog.com/2011/09/06/gathering-data-a-flow-chart-for- data-journalists/ Google fusion tables: come usarlo http://it.wikihow.com/Creare-una-Google-Map-Utilizzando-Dati-in-Excel-e- Fusion-Tables
  18. 18. Rosa Maria Di Natale @rosamdinatale www.rosamariadinatale.it www.datajcrew.it Thank you!

×