Il documento tratta del data journalism, descrivendo le fasi fondamentali: trovare, sistemare, comprendere e rappresentare i dati. Presenta diverse fonti statistiche, tra cui quelle ufficiali, open data e big data, nonché strumenti operativi per la raccolta, il trattamento e la rappresentazione dei dati. Gli obiettivi del data journalism includono raccontare storie basate su dati concreti e facilitare la comprensione dei dati stessi da parte del lettore.

1. DATA
JOURNALISM
FONTI E TOOLS

2. LE FASI DEL
DATAJOURNALISM
1- trovare e prendere i dati
2- sistemare i dati
3- comprendere i dati
4- rappresentare i dati e scrivere l'articolo

3. GLI OBIETTIVI DEL
DATAJOURNLISM
● raccontare una storia interessante basata su
dati di fatto
● approfondire determinati argomenti in
maniera innovativa
● aiutare il lettore alla comprensione dei dati e
delle visualizzazioni

4. FONTI STATISTICHE
● fonti statistiche ufficiali (ISTAT, SISTAN,
Eurostat)
● fonti amministrative
● Open Data
● big data
● altre fonti

5. FONTI STATISTICHE
UFFICIALI
● I.Stat
● Rapporto annuale ISTAT
● Demo ISTAT
● Database Eurostat

6. FONTI AMMINISTRATIVE
● son dati con scopi di archiviazione ma non
con finalità statistiche
● spesso incoerenti e incompleti
● manca un formato standard
● richiedono un grande sforzo nella verifica
della qualità

7. OPEN DATA
LICENZE FILES IN
APERTE FORMATI
STANDARD
RIUTILIZZO E REDISTRIBUZIONE

8. OPEN DATA
● Dati.gov.it
● Dati.salute.gov.it
● World Bank

9. BIG DATA
● elevatissima varietà dei formati
● necessità di particolari strumenti per
l'estrazione e la sistemazione dei dati
● grandi potenzialità ma anche difficile
interpretazione

10. BIG DATA
● Google trends
● Google public data explorer
● Wikipedia
● Social networks

11. STRUMENTI OPERATIVI
RACCOLTA
TRATTAMENTO ED
ELABORAZIONE
RAPPRESENTAZIONE

12. STRUMENTI OPERATIVI
DESKTOP PROPRIETARI
vs vs
ONLINE OPEN SOURCE

13. RACCOLTA
● Download
● Copia/Incolla
● ScraperWiki
● Questionari Online

14. TRATTAMENTO ED
ELABORAZIONE
● Fogli di calcolo (Excel, Openoffice, Libreoffice,
Google Docs)
● Google Refine (sistema i dataset disordinati)
● ETL (sistema automatizzato che estrae trasforma e
carica i dati)
● R (potente software statistico open source)

15. RAPPRESENTAZIONE
● Fogli di calcolo (Excel, Openoffice, Libreoffice,
Google Docs)
● Google fusion tables
● Tableau
● Manyeyes
● Openheatmap e Quantum Gis (mappe)
● Librerie (linguaggi informatici)
● Tools di grafica (infografiche)

16. RIFERIMENTI
● The Data Journalism Handbook (Gray,
Bounegru, Chambers)
● The Open Data Handbook (OKFN)
● Visualize this (Yau)

17. CONTATTI
Andrea Zedda
a.zedda@kodesolutions.net
http://kode-solutions.net
http://sardiniaopendata.org