Data journalism

e dintorni

Alessio Cimarelli

alessio@dataninja.it

@jenkin27

La Scienza nella Pratica Giornalistica

Università Sapienza di Roma

6 giugno 2017

Data journalism

Le competenze

Giornalismo
Fiuto per la notizia, attenzione all'interesse pubblico, intuito basato sulla conoscenza del contesto

Sviluppo software / hacking
Capacità di problem solving, competenze digitali, un po' di sano spirito nerd

Data science / statistica
Approccio analitico, competenze matematiche e statistiche, intuito basato sulle scienze quantitative

Design
Sensibilità e intuizione artistiche, conoscenza di teorie e tecniche di architettura dell'informazione e di User Experience

Data journalism

Il calcio d'inizio

Si parte da una domanda di ricerca, una curiosità, una notizia d'attualità e si cercano i dati per approfondire e costruire una narrazione data-driven.

Ci si imbatte in un set di dati o lo si riceve da una qualche fonte, si scava a fondo per scoprire una notizia e poi raccontarla.

Data journalism

Le quattro fasi

Trovare i dati
Motori di ricerca pubblici o deep web? Open data istituzionali o web scrapers?

Analizzare i dati
Normalizzazioni, confronti, filtri, raggruppamenti, aggregazioni, correlazioni, ...

Controllo, verifica e pulizia
I dati da elaborare devono essere leggibili per la macchina, non per gli uomini! E i dataset possono nascondere errori, menzogne...

Raccontarli e visualizzarli
Come rappresentare visivamente e interattivamente numeri e relazioni tra quantità?