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.

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. +
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. + 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. +
Uno strumento per ogni dato

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. +
Dove trovare i dati

7. + Gli indicatori forniscono un primo identikit

8. + L’indice dei dati

10. +
Conosciamo davvero il contesto?

11. +
Quanto ci aiuta una legenda?

12. +
Altre fonti da interrogare…
Capire
come
funziona
FSE

13. Le regioni obiettivo

16. 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.

17. +
La notizia

18. +
Il grafico con Fusion

19. La mappa con Fusion

22. +
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

23. Rosa Maria Di Natale
@rosamdinatale
www.rosamariadinatale.it
www.datajcrew.it
Thank you!