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Rosa Maria Di Natale

Il Giornalismo dei dati: esempi, errori e storie

Torino, 5 aprile 2014

Cos’è il datajournalism e come può nascere un team

L’esperienza e gli strumentidi DataJcrew.it

http://blog.parsely.com/post/901/data-journalists-and-learning-to-code-for-the-newsroom/?utm_content=bufferbd476&utm_source=buffer&utm_medium=twitter&utm_campaign=Buffer

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“Il data journalism, (giornalismo basato sui dati) è un approccio a cavallo tra ricerca e inchiesta giornalistica che fa un uso intensivo di database, mappe digitali e software per analizzare, raccontare e visualizzare un fenomeno o una notizia, spesso producendo dei mashup di elementi diversi. La digitalizzazione dei dati e lo sviluppo di Internet sono considerate un'opportunità senza precedenti per l'innovazione del giornalismo che negli ultimi anni ha già prodotto diversi premi Pulitzer e sta facendo emergere nuove figure di giornalisti-programmatori”. (cit.Fondazione ahref)

Cos’è il Data journalism

“The precision journalist does not hire a pollster to create a

news event; the journalist becomes the pollster” (P.

Meyer)

+ La rivolta di Detroit

Nel 1968 uno staff di giornalisti del Detroit Free Press, tra cui

figurava Philip Meyer, inviato dal Knight Newspapers per

collaborare alla copertura dell’evento, si aggiudica il premio

Pulitzer in Giornalismo Locale e di Ultim’ora realizzando

un’inchiesta sulla rivolta della 12th Street avvenuta a Detroit, nel

Michigan, nel 1967.

(…) Molti attribuirono la causa dello scoppio

della rivolta razziale alle persone più frustrate e

senza speranze. Un’altra teoria sosteneva che

una parte considerevole della popolazione

afroamericana di Detroit consisteva di migranti

dal sud rurale, ragion per cui alle difficoltà di

socializzazione negli ambienti urbani del nord

seguirono i disordini. Contro queste e altre

teorie, il giornale decise di confrontare i rivoltosi

con sondaggi a un campione di famiglie nella

zona della rivolta. Dalle ricerche emerse che gli

individui che avevano frequentato l’università, il

18 per cento, avevano le stesse probabilità di

partecipare ai disordini rispetto a chi non aveva

completato nemmeno la scuola secondaria e che

chi era stato cresciuto nel nord della città, il 25

per cento dei rivoltosi, aveva addirittura

maggiori probabilità di sommossa rispetto ai

vicini del sud, che rappresentavano solamente

l’8 per cento dei rivoltosi. L’istruzione e lo status

economico non erano predittivi del

comportamento rivoltoso.

(M.Cavanna : “Un giornalismo di precisione: storia ed evoluzione del

datajournalism internazionale” tesi di laurea)

+Data vs Narrazione (Meyer)

Storie più profonde e accurate con i dati. Il valore aggiunto è l’obiettività inconfutabile I fatti esistono già. Come uno scienziato, il giornalista crea le notizie attraverso una ricostruzione documentata grazie ai dati  La completezza dell’informazione non dipende dalla quantità di fatti raccolti in essa, ma dalla loro selezione obiettiva ed empirica

Ma dopo qualche anno, Meyer corregge un po’ il tiro…Il dato da solo non può essere considerato infallibile

 La soluzione migliore: un unico genere giornalistico “evidence based narrative”. Una narrazione dei fatti basata su prove verificabili (cit. Meyer)

+Modelli di Data journalism

Mirko Lorenz: Workflow

un flusso di lavoro dove i dati rappresentano la base per la ricerca, la visualizzazione e la narrazione della storia.

Questa non è il prodotto del giornalismo, ma il processo stesso.

Paul Bradshaw: piramide rovesciata

Dal processo di realizzazione di un articolo attraverso un diagramma a piramide rovesciata; al diagramma a piramide regolare, le sei modalità di comunicazione proprie del data-driven journalism.

+Il profilo del data journalist

È ancora difficile riunire in un’unica figura professionale tutte le abilità e le attitudini necessarie al Data Journalism.Non si può però prescindere dalla conoscenza delle attuali pratiche nel campo del #ddj e della visualizzazione interattiva dei dati. Ecco le priorità:

Ricercare dati: Python per raccogliere automaticamente i dati

Interrogare, pulire i dati: Elementi di statistica e fogli di calcolo, Excel, my sql, Open Refine

Visualizzazione dati: Storicamente abilità di designer e programmatori, oggi conoscenza dei principali tools

+Come costruire un team di #Dataj

+I tre profili base del Data team

1. Un giornalista specializzato in grado di analizzare i dati nascosti nella Rete per scoprire i risultati più interessanti e giornalisticamente rilevanti. Sa utilizzare i fogli di calcolo e i software di mappatura.

2. Un programmatore in grado di comprendere quali siano il modo e la forma migliore per presentare i dati all’utente finale. Possiede le competenze pratiche per la creazione di programmi con il quale l’utente interagisce indirettamente, oltre che una profonda conoscenza dei linguaggi di formattazione più comuni come HTML, CSS e JavaScript.

3. Lo specialista della visualizzazione dati: evoluzione del grafico professionista, è uno specialista nel presentare i dati in maniera interessante e accessibile. La grafica deve essere interattiva; deve possedere le nozioni dei principali linguaggi di programmazione. (cit. Gordon)

+2/ Come costruire un team di #Dataj

@mirkolorenz

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Il giornalista: Senza domande il giornalismo dei dati non vi risponderà , “vi ritroverete solo con una versione più colorata di quanto l’ufficio statistica abbia già pubblicato lo scorso anno” Il giornalista deve essere il buon regista del processo e deve saper “vedere” cosa ci vuole per ottenere un buon progetto di datajournalism Il giornalista deve “saper andare passo dopo passo” e mantenere il filo di continuità anche una volta completato un progetto, poiché “quello che hai fatto su un argomento potrebbe essere molto utile per un altro”. (M.Lorenz)

Journalist= director

+Developer= workflow support

(…) Developers in data-driven journalism do not write complete applications nor do they maintain them, at least for the majority of projects. Instead, the goal is to tame the data- (Lorenz)

Lo sviluppatore doma i dati, raccoglie le informazioni, pulisce il dato lo combina e lo trasforma in pezzi utilizzabili

Lo sviluppatore nel #ddj dovrebbe trovare la voglia di raccontare una storia, anche se spesso “gli sviluppatori non pensano così. Si preoccupano per il codice , per le caratteristiche , per la manutenzione e vogliono evitare sorprese…”. Invece un progetto giornalistico, di qualunque tipo, è destinato a variare man mano che cresce. (cit.Lorenz)

+Designer= visual quality

Visualizzatore: l’ultima magia. Colori, schemi, dovrebbero essere convincenti, chiari e fruibili. Più facile a dirsi che a farsi. (cit.Lorenz)

+Journalism ++, un modelloData driven stories: Paris, Amsterdam, Cologne, Berlin, Porto, Stockolm

+Il team di DataJcrew.it

Rosa Maria Di NataleIsabella CalabrettaMartina CavannaNelly GennusoDaniele PalumboSerena Tudisco

Lucia Schirru-Vispo srl

Cos'è:  un datablog collettivo nato nel luglio 2012,  un osservatorio  indipendente sul giornalismo di precisione e sugli Open data nel mondo, ma anche un laboratorio sperimentale in Rete.

Chi siamo: una giornalista professionista e cinque tra laureandi e laureati in Scienze della comunicazione, dislocati tra Catania, Ragusa e Londra. Da qualche mese con noi c’è anche Lucia Schirru, ricercatrice di Statistica economica, presidente Cda spinoff universitarioVispo srl.

Cosa facciamo: Scoviamo  le inchieste basate sui numeri (meglio ancora se dai contenuti civici), e segnaliamo eventi, tools, tutorial, ragionamenti, studi, in attesa che i Data diventino sempre più Open in tutta Italia. Ci autofinanziamo e ci autopromoviamo sui social.

Dove lavoriamo: Nessuna sede fisica, nessuna scrivania, nessun supporto cartaceo. Data Journalism Crew esiste grazie alla Rete ed ai suoi strumenti gratuiti e di libera comunicazione. Basta un hangout dal portatile o una chat dallo smartphone, e il nostro lavoro di squadra è subito on line.

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Excel  (corsi, tutorial)

Google Fusion TablesGoogle Maps

DatawrapperTableau public

PiktochartInfo.gramVisual.ly

Strumenti base e training

http://datadrivenjournalism.net/resources/using_excel_to_do_precision_journalism

http://www.datajournalism.it/tableau-public-parte-1-le-basi/

https://www.youtube.com/watch?v=pBuTziFly2o

http://datajcrew.sudmediatika.it/?p=4765

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Link

blog.parsely.comahref.eu.itmirkolorenz.comonlinejournalismblog.comJplusplus.orgDatadrivenjournalism.netDatajcrew.itDatajournalism.ittheguardian.com/news/datablog

Altre fonti: (Martina Cavanna : “Un giornalismo di precisione: storia ed evoluzione del datajournalism internazionale” tesi di laurea, Università di Catania, Scienze per la comunicazione internazionale)

Rosa Maria Di Natale

@rosamdinatale

www.rosamariadinatale.itwww.datajcrew.it

Thank you!