Il documento esplora il giornalismo basato sui dati, sottolineando l'importanza di competenze multidisciplinari e l'uso di strumenti tecnologici per raccogliere e analizzare dati significativi. Viene evidenziato il valore della verifica dei dati e la necessità di raccontare storie attraverso numeri e visualizzazioni, con un'attenzione particolare alla deontologia professionale. Infine, il testo discute la rapida evoluzione delle tecnologie e degli strumenti utilizzati nel data journalism, sottolineando che è fondamentale adattarsi e rimanere aggiornati.

1. Raccontare storie guidati da numeri, tabelle e infografiche
Andrea Nelson Mauro
@nelsonmau
www.dataninja.it
Corso di Data Driven Journalism
Scuola di Giornalismo Radiotelevisivo di Perugia
, 7 giugno 2014

2. Il sito di Dataninja con i nostri progetti principali

5. Informazioni, slides, esperimenti, tutorial e tool per i data journalist

6. Una storia che viene da lontano
Il primo uso del computer a fini giornalistici risale al 1952 negli USA: nasce
il C.A.R. ( Computer Assisted Reporting
).
Nel 1967 Philip Meyer consacra questa pratica con un’inchiesta di
successo ( 1968: A Newspaper's Role Between the Riots
).
Nel 1973 Meyer stesso fonda il , coniugando
tecnologia e metodo scientifico ( Giornalismo e metodo scientifico
).

7. Il vecchio e caro giornalismo, ma con numeri e tabelle
Quest'anno hanno partecipato 520 progetti, ridotti a 75 dopo la prima
selezione (tre italiani): i vincitori finali saranno solo 8.

8. Ingredienti:
disponibilità di dati quantitativi (numeri o roba misurabile)
possibilità di processarli e analizzarli (viva i calcolatori)
metodo scientifico (mica per altro, è che funziona)
onestà intellettuale (anche nota come deontologia professionale)
fiuto per la notizia
competenze narrative (non solo l'italiano, ma anche forme e colori)
Da giornalisti, dobbiamo sempre raccontare storie...
... ormai sempre più basate su dati digitali!

9. Richiede competenze multi-disciplinari e quindi team di professionisti:
giornalista
data scientist / statistico
sviluppatore
designer / grafico
Porta facilmente a prodotti giornalistici di lunga vita o a temi su cui
tornare a più riprese.
Ci sono ampie libertà di riutilizzo e riciclo.
Il rilascio dei dati permette di costruire comunità attorno ad essi: non solo
giornalismo informativo, quindi, ma anche di servizio.

10. Richiede molta accortezza nell'uso degli strumenti statistici.
Si rischiano prodotti giornalistici “belli”, ma fini a se stessi.
Spesso è necessario imparare a usare software con curve di
apprendimento abbastanza ripide.
Gli strumenti e le piattaforme cambiano molto velocemente e bisogna
rimanere aggiornati.
Spesso si usano servizi di terze parti di cui non si ha il controllo.
Tutti quelli del giornalismo...

11. Non c'è limite ai temi che si possono affrontare: sociale, politico,
scientifico, economico, sportivo, persino gossip...
La ricerca con metodo è un approccio tipico del giornalismo d'inchiesta,
ma si sposa bene anche con quello di cronaca, il reportage, persino
l'intervista...
Il racconto e la visualizzazione dei dati si esprimono al meglio su web, ma
possono essere molto efficaci anche sulla carta, nel foto e video
giornalismo, in tv e alla radio...

12. La teoria delle quattro fasi
Mi imbatto in un insieme di dati e sento il profumo di una possibile
notizia: li raccolgo, li analizzo, faccio delle ipotesi, le verifico...
.
Trovare
Pulire
Analizzare
Raccontare

13. Dove cercare e come capire di aver trovato
Tipo di dati:
non strutturati;
strutturati (con metadati).
Titolarità e diritti di riutilizzo:
open data ( opendefinition.org
);
copyright;
privacy, diritto all'oblio, segreto statistico, ...
Accesso ai dati:
Codice dell'Amministrazione Digitale, principio dell'Open Data by
Default (2013):
http://goo.gl/zmjbY7
FOIA? Non ancora...
http://goo.gl/T8LHXK

14. Dove cercare e come capire di aver trovato
Formato dei dati digitali:
pdf,
pagine web in html,
csv,
fogli di calcolo (xls, xlsx, ods),
database,
end-point interrogabili.
Per essere utili devono essere : non dobbiamo leggerli
noi, ma farli leggere alle macchine!
L'arte dello scraping: DataMiner & Co.

15. Verificare, individuare errori, correggere
Premesse sbagliate portano (quasi) sempre a conclusioni sbagliate, anche
se il ragionamento è corretto.
Pure se affidabile, anche la fonte può sbagliare. Così come può barare,
truccare, mentire, nascondere, omettere, ecc.
Da controllare sempre prima di tutto:
coerenza interna,
completezza,
verosimiglianza.
Non buttar via mai niente e tenere traccia di quello che si fa...

16. Verificare, individuare errori, correggere
Strumenti dei fogli di calcolo:
filtri e funzioni di ordinamento;
formattazione condizionale;
definizione esplicita dei tipi (stringa, numero, data, ...);
semplici grafici.
Uno strumento ad hoc: Open Refine ( openrefine.org).

17. Interrogare i dati e andare oltre i numeri
Ingredienti:
fiuto (e occhio);
esperienza;
propensione al dubbio q.b.;
un pizzico di statistica e matematica.
Preparazioni di base:
normalizzazione;
variazione;
distribuzione;
correlazione;
filtro, ordinamento, aggregazione.

18. Alcuni spunti e tracce di lavoro
Dati sulla disoccupazione o sui costi dei servizi: quelli della
tua città/regione sono più alti o più bassi rispetto ad altri territori?
- Le fonti ufficiali tendono a concentrarsi su dati del quarto
trimestre. Il contesto e la prospettiva cambiano osservando dati che
mostrano lo sviluppo di un fenomeno negli ultimi 5 o 10 anni.
- Un'istituzione annuncia milioni di euro di investimenti per le
scuole. Ma hai fatto qualche conto? Quanti studenti potranno
beneficiarne, su quale periodo di tempo? Ricalcolare il valore pro capite di
programmi di investimento spesso può chiarire il reale significato.
- Prova ad eseguire semplici controlli di
somme e totali. Verifica le modalità con le quali i dati sono stati raccolti e
con quali ipotesi o modelli. Qual è il tasso di disoccupazione nel tuo
paese? Controllalo e confrontalo con altri paesi o modelli alternativi.

19. Principali strumenti visualizzazione:
grafici base (linee, barre, torte):
http://datawrapper.it
grafici gerarchici:
http://raw.densitydesign.org/
mappe geografiche:
http://cartodb.com
grafi (detti anche reti):
http://gephi.org
timeline:
http://timeline.knightlab.com/
Ma on line ci sono tantissimi altri strumenti: l'importante è avere chiaro il
proprio obiettivo e non avere paura di sperimentare!

20. Spesso visualizzare i dati può aiutarci a "scoprire" delle notizie
Quanto è grande la differenza del tasso di disoccupazione tra due o più
territori? Com'è cambiato un fenomeno nel tempo?
Visualizzare questi dati può aiutarci a comprendere in maniera più
immediata un fenomeno e fare prendere al nostro lavoro giornalistico
un'altra direzione: torniamo indietro, cerchiamo altri dati, li mettiamo a
confronto.

21. Raccontare i dati con grafici e parole
Occhiello
Titolo
Sommario
Attacco
Notizia
Corpo
Chiusa
Tutto come al solito, però questa volta abbiamo dati e numeri.
Li possiamo raccontare a parole oppure visualizzarli...

22. Alcune considerazioni al riguardo
I nostri dati sono l' della storia o sono
? (Ad esempio: stiamo facendo
una ricerca su un territorio disagiato, e tra le varie informazioni
raccogliamo e visualizziamo anche dati sulla disoccupazione, sugli
investimenti, etc.)
rispetto alla nostra storia? Sono utili o servono
per farci inserire un grafico interattivo e dare più "movimento" alla
pagina?

23. Ma anche no...
La distinzione tra e non ha
senso di esistere... ma è servita a delineare un e a
definire una comunità di professionisti, ora riconosciuta.
Gli strumenti, le tecniche e le metodologie del giornalismo sono ormai
in ogni redazione che si ponga l'obiettivo di affrontare il
racconto della nostra realtà usando tutti i dati e le informazioni oggi
disponibili.
Sicuramente l'analisi dati e la di notizie richiedono un'approccio
metodologico lontano dal giornalismo d'opinione (non a caso il data
journalism è un termine anglosassone).

24. Detto anche giornalismo di precisione, quantitativo, esplicativo, ...

25. Andrea Nelson Mauro / "nelsonmau"
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