La Explotación y el Análisis de Datos en el Periodismo de Investigación

Transcripción

1 La Explotación y el Análisis de Datos en el Periodismo de Investigación Datos básicos de la asignatura Estudio (Grado, postgrado, etc.) Número de créditos Carácter de la asignatura Máster en Periodismo de Investigación, Datos y Visualización ECTS (150 horas) Obligatoria Presentación de la asignatura La explotación, la gestión y el análisis de los datos componen el núcleo central de toda investigación periodística; si cada una de las partes que la componen no se formula y engrana adecuadamente, el resultado final adolecerá de graves carencias. Esta asignatura guía paso a paso al alumno en el camino que debe seguir quien se propone extraer historias periodísticas y hechos noticiosos gracias al trabajo sobre conjuntos de datos «crudos». Partiremos de lo básico: las respuestas a qué es una base de datos, cómo se debe gestionar, cuál es la manera de relacionarla con otras bases de datos y cómo plantearle a los datos las preguntas precisas para encontrar patrones, tendencias, correlaciones y casos atípicos de los que obtener un valor periodístico. También veremos cómo analizar los datos según su naturaleza y según el propósito hacia el que nos dirigimos, cuándo utilizar el análisis estadístico, cuándo el de redes, cuándo el visual y con qué herramientas. En concreto, los programas y herramientas informáticas en las que profundizará la asignatura son la siguientes: Microsoft Excel, Calc y Google Spreadsheets, en lo relativo a gestión y análisis de datos basados en hojas de cálculo; MySQL, como gestor de bases de datos relacionales; Gephi, como herramienta de análisis de redes sociales; CartoDB, Many Eyes y Google Fusion Tables como herramientas de visualización y más extensamente Tableau, enfocada al análisis visual de datos.

2 Al término de esta asignatura, el alumno estará dotado de una batería de recursos y conocimientos que le permitirán abordar cualquier conjunto de datos para llegar a darle sentido periodístico. Plan de estudios PRIMER CUATRIMESTRE SEGUNDO CUATRIMESTRE Asignaturas ECTS Asignaturas ECTS El Periodismo de Investigación. Legalidad y Transparencia Periodismo Visual: Infografía y Visualización de Datos Estadística para el Periodismo de Datos y su Visualización La Búsqueda de Datos en el Periodismo de Investigación: Minería de Datos Narración Digital en Periodismo Optativas La Explotación y el Análisis de Datos para el Periodismo de Investigación Las Fuentes Secundarias de la Información Trabajo de Fin de Máster 12 Total primer cuatrimestre 30 Total segundo cuatrimestre 30 Índice de contenidos Tema 1. Introducción a la explotación y el análisis de datos Cómo hemos llegado hasta aquí? Del CAR (Computer Assisted Reporting) al periodismo de datos actual Definición de explotación de datos: aplicación al periodismo Definición y ejemplos de análisis de datos El análisis visual y estadístico aplicado al periodismo Tema 2. Hojas de cálculo: el ABC de la gestión y el análisis de datos Las hojas de cálculo o el camino hacia la información estructurada Utilidades de las hojas de cálculo en el proceso de investigación periodística Herramientas gratuitas para adentrarse en las hojas de cálculo (Calc, Google Drive Spreadsheets)

3 Tema 3. Gestión y análisis de datos con Excel Introducción a Excel Familiarización con la interfaz del programa y sus posibilidades periodísticas Almacenamiento y gestión de datos: creación de bases de datos con Excel Funciones básicas e intermedias Análisis de datos con Excel: el potencial de las tablas dinámicas Tema 4. Bases de datos relacionales Una perspectiva general de las bases de datos El modelo Entidad-Relación Aplicación práctica del modelo: las bases de datos relacionales Tema 5. Software de Gestión de Bases de Datos (MySQL) Introducción a los Software de Gestión de Bases de Datos MySQL: Instalación MySQL: Configuración y manejo básico Tema. El lenguaje SQL Qué es el lenguaje SQL? Creación y manipulación de tablas Consultas SQL sobre la base de datos Aplicaciones del lenguaje SQL en el mantenimiento de bases de datos Tema 7. Análisis de datos: el método cuantitativo Introducción al periodismo de precisión El método cuantitativo frente al cualitativo Técnicas de recopilación de datos cuantitativos: encuestas y muestreo Nociones básicas de la estadística: terminología, tipos de datos y variables de una investigación Estadística descriptiva con Excel: formulación y representaciones gráficas. Tema 8. Tipos de análisis de datos: el análisis de redes El estudio de las redes sociales como fuente informativa Introducción a la teoría de grafos Redes completas y egocéntricas: sus estructuras y componentes Gephi (1): El análisis visual de los datos Gephi (2): La interpretación de las métricas y resultados

4 Tema 9. Tipos de análisis de datos (2): el análisis visual Ventajas de la representación gráfica de los datos La elección de la representación visual analítica según la naturaleza de los datos Reconocimiento de patrones, relaciones y extremos Uso de herramientas de visualización analítica (Google Fusion Tables, Many Eyes, CartoDB) Tema 10. Análisis y visualización con Tableau Public Por qué usar Tableau Public como herramienta de análisis de datos? Interfaz y funciones básicas Dimensiones y medidas: su representación gráfica La visualización de los resultados Tema 11. Los titulares periodísticos como objetivo La importancia de la hipótesis inicial y la calidad de las preguntas a la base de datos Errores recurrentes en la explotación y el análisis de datos y consejos para remediarlos Las tendencias y lo atípico como foco de noticias Sistema de evaluación POR MATERIA SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MIN PONDERACIÓN MAX Participación del estudiante 0% 40% Realización de trabajos y casos prácticos 0% 40% Test de evaluación 0% 40% Prueba de evaluación final presencial 0% 0%

5 Tiempo de dedicación POR MATERIA (esta materia se compone de cuatro asignaturas): ACTIVIDADES FORMATIVAS HORAS % PRESENCIAL Sesiones presenciales virtuales % Lecciones magistrales 18 0% Talleres prácticos virtuales 37,5 100% Estudio del material básico 133,5 0% Lectura del material complementario 54 0% Trabajos, casos prácticos, test 87 0% Tutorías 48 0% Trabajo colaborativo 21 0% Examen final presencial 100% Total 450 Competencias de la asignatura Competencias básicas CB Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación. CB7 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio. CB8 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios. CB9 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades. CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

6 Competencias generales CG1 Aplicar los conocimientos adquiridos para resolver problemas en diferentes entornos dentro de contextos multidisciplinares relacionados con el periodismo de investigación basado en datos. CG3 Integrar los conocimientos adquiridos y utilizar la terminología adecuada en relación al periodismo de investigación basado en datos. CG4 Actualizar la información y los conocimientos de forma autónoma, para estar al día de las últimas tendencias en el periodismo de investigación basado en datos y su visualización. Competencias Específicas CE1 Seleccionar los datos más relevantes para la investigación en curso dentro de una amplia gama de fuentes de datos adaptadas al periodismo de investigación basado en datos y su visualización. CE5 Visualizar los datos desde una perspectiva periodística usando gráficos y textos. Competencias Transversales CT2 Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje grupal. CT4 Adquirir la capacidad de trabajo independiente, impulsando la organización y favoreciendo el aprendizaje autónomo.