SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  12
A reportagem com base
na extração, análise e
visualização de dados
ANNA BARBARA MEDEIROS
ORIENTAÇÃO: RITA PAULINO
Problema de pesquisa
A identificação das maneiras pelas
quais os jornalistas podem integrar as
técnicas de extração, análise e
visualização de dados no processo
de investigação jornalística.
Objetivo geral
 Identificar as características mais frequentes e
mais valorizadas no jornalismo de dados, assim
como as técnicas, métodos, ferramentas,
estratégias e habilidades que configuram os
produtos deste tipo de jornalismo, como
fenômeno midiático contemporâneo de
abrangência internacional e transcultural.
Objetivos específicos
 Listar as características encontradas com mais frequência nos
produtos de jornalismo de dados destacados por meio da
vitória no DJA;
 Classificar as características em agrupamentos como
temáticas, locais de origem, idiomas originais, oferta dos dados
digitais, tipos de recursos gráficos, composição das equipes
profissionais e uso de softwares específicos nas produções;
 Mapear a distribuição geográfica das equipes jornalísticas com
bons produtos de jornalismo de dados;
Objetivos específicos
 Produzir um protótipo jornalístico digital baseado em dados e
com apresentação dotada de recursos visuais, reutilizando as
características mais frequentemente encontradas nas
produções vencedoras do DJA.
 Mensurar realisticamente o esforço e as habilidades necessárias
para a execução de um projeto dessa natureza em nosso
contexto empírico.
Metodologia
 Técnica de métodos mistos (quantitativa + qualitativa);
 Alegações de conhecimento baseadas em elementos
pragmáticos;
 Estratégia metodológica aninhada concomitante:
método de menor prioridade (quantitativo) aninhado
em método predominante (qualitativo);
 Cada método aborda um conjunto distinto de
questões e busca informações de níveis diferentes.
Etapas de trabalho
 ANÁLISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS: Leitura das 26 reportagens vencedoras
do DJA, buscando e registrando as características mais frequentes, em
aspectos como temática, idioma original, uso de softwares específicos,
recursos gráficos, formas de publicação dos arquivos e fontes de dados
utilizadas. Também será empregado um software para verificação de
frequência de termos.
 ANÁLISE BIVARIADA: Verificação de associação entre variáveis, de forma a
sugerir hipóteses de causalidade ou concorrência.
 GEOLOCALIZAÇÃO: Levantamento sobre a distribuição dos dados em seu
ambiente de origem.
Etapas de trabalho
 APLICAÇÃO EXPERIMENTAL: Construção de um
protótipo de produto de jornalismo de dados,
priorizando a presença das características
trabalhadas nas etapas anteriores.
 ANÁLISE COMPARATIVA: Dados gerados pelo
experimento são comparados aos dados
oriundos do mercado/DJA.
Objeto empírico / Corpus
 26 reportagens (ou conjuntos de reportagens)
vencedoras do Data Journalism Awards.
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n3V_X
nJg7UlAOf9Y3gT4x_8gy3E8YrJTpqpyVHgB2Eo/edit
?usp=sharing
Linha do Tempo
 2006: Adrian Holovaty questiona a “visão de mundo centrada na
história” e propõe o reagrupamento de alguns tipos de
informações jornalísticas em campos de bases de dados.
 2009: Politifact se torna o primeiro website a receber um Pulitzer.
 2010: Wikileaks.
 2012: Data Journalism Handbook.
 2012: Primeiro Data Journalism Awards.
Conceitos-chave
 Jornalismo guiado por dados (data-driven journalism): “Fluxo de trabalho, onde os
dados são a base para análise, visualização e – o mais importante – narrativa”
(LORENZ, 2010).
 Jornalismo de dados (data journalism): “Narrativa digital que é muito rica em
conteúdo e, quando apresentada no ambiente online, possibilita aos leitores
explorar a história interativamente” (HENNINGER, 2013).
 Paradigma Jornalismo Digital em Base de Dados (JDBD): O modelo que tem as
bases de dados como definidoras da estrutura e da organização, bem como da
composição e da apresentação dos conteúdos de natureza jornalística, de acordo
com funcionalidades e categorias específicas, que também vão permitir a criação,
a manutenção, a atualização, a disponibilização, a publicação e a circulação de
cibermeios dinâmicos em multiplataformas (BARBOSA; TORRES, 2013).
Conceitos-chave
 Reportagem Assistida por Computador /RAC (Computer Assisted Reporting
/ CAR): “Qualquer coisa que use computadores para auxiliar no processo
de obtenção de notícias” (GARRISON, 1998).
 Jornalismo de precisão (Precision journalism): “A aplicação de métodos de
pesquisa das ciências sociais e comportamentais à prática do jornalismo
(MEYER, 1969/1991).
 Internet: “Grande base de dados midiática distribuída” (MANOVICH, 2001).
 Dados: “Sequências de fatos brutos que representam eventos” (LAUDON e
LAUDON, 2007).

Contenu connexe

Similaire à A reportagem com base na extração, análise2

ApresentaçãO Gti (Ellison; Franciel)
ApresentaçãO Gti (Ellison; Franciel)ApresentaçãO Gti (Ellison; Franciel)
ApresentaçãO Gti (Ellison; Franciel)Elliscley
 
Ver
VerVer
Vercsmp
 
Modeloestruturaçaoads
ModeloestruturaçaoadsModeloestruturaçaoads
Modeloestruturaçaoadscsmp
 
A Arquitetura da Informação nas revistas webjornalísticas: TPM e Boa Forma
A Arquitetura da Informação nas revistas webjornalísticas: TPM e Boa FormaA Arquitetura da Informação nas revistas webjornalísticas: TPM e Boa Forma
A Arquitetura da Informação nas revistas webjornalísticas: TPM e Boa FormaMarcel Ayres
 
Aula 2 ferramentas de pesquisa
Aula 2  ferramentas de pesquisaAula 2  ferramentas de pesquisa
Aula 2 ferramentas de pesquisaespoccmidia
 
Comunicação Integrada
Comunicação IntegradaComunicação Integrada
Comunicação IntegradaClaudio Toldo
 
Padronizações Completas de Mensuração em Mídias Sociais
Padronizações Completas de Mensuração em Mídias SociaisPadronizações Completas de Mensuração em Mídias Sociais
Padronizações Completas de Mensuração em Mídias SociaisTarcízio Silva
 
Plano de investigação - Apresentação
Plano de investigação - ApresentaçãoPlano de investigação - Apresentação
Plano de investigação - ApresentaçãoMarduken
 
O que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceito
O que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceitoO que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceito
O que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceitoLuis Borges Gouveia
 
Big Data Analytics e Social Mining - Inteligência Em Uma Montanha de Dados?
Big Data Analytics e Social Mining - Inteligência Em Uma Montanha de Dados?Big Data Analytics e Social Mining - Inteligência Em Uma Montanha de Dados?
Big Data Analytics e Social Mining - Inteligência Em Uma Montanha de Dados?Mauricio Cesar Santos da Purificação
 
Curso jornalismo midias sociais (proposta)
Curso jornalismo midias sociais (proposta)Curso jornalismo midias sociais (proposta)
Curso jornalismo midias sociais (proposta)Ana Brambilla
 
Fontes De Informação Para Negócios
Fontes De Informação Para NegóciosFontes De Informação Para Negócios
Fontes De Informação Para NegóciosLeonardo Moraes
 
Apresentação TCC - Marconi Pacheco 2010
Apresentação TCC - Marconi Pacheco 2010Apresentação TCC - Marconi Pacheco 2010
Apresentação TCC - Marconi Pacheco 2010Marconi Pacheco
 
Defesa de Tese - Luiz Agner (PUC-Rio, 2007)
Defesa de Tese - Luiz Agner (PUC-Rio, 2007)Defesa de Tese - Luiz Agner (PUC-Rio, 2007)
Defesa de Tese - Luiz Agner (PUC-Rio, 2007)Luiz Agner
 
Aula 2 OficinaJOL Facom
Aula 2 OficinaJOL FacomAula 2 OficinaJOL Facom
Aula 2 OficinaJOL Facomafch1973
 
Portais Corporativos - Planejamento e Levantamento de Necessidades
Portais Corporativos - Planejamento e Levantamento de NecessidadesPortais Corporativos - Planejamento e Levantamento de Necessidades
Portais Corporativos - Planejamento e Levantamento de NecessidadesThiago Macedo
 

Similaire à A reportagem com base na extração, análise2 (20)

ApresentaçãO Gti (Ellison; Franciel)
ApresentaçãO Gti (Ellison; Franciel)ApresentaçãO Gti (Ellison; Franciel)
ApresentaçãO Gti (Ellison; Franciel)
 
Ver
VerVer
Ver
 
Modeloestruturaçaoads
ModeloestruturaçaoadsModeloestruturaçaoads
Modeloestruturaçaoads
 
Fontes de pesquisa
Fontes de pesquisaFontes de pesquisa
Fontes de pesquisa
 
A Arquitetura da Informação nas revistas webjornalísticas: TPM e Boa Forma
A Arquitetura da Informação nas revistas webjornalísticas: TPM e Boa FormaA Arquitetura da Informação nas revistas webjornalísticas: TPM e Boa Forma
A Arquitetura da Informação nas revistas webjornalísticas: TPM e Boa Forma
 
Aula 2 ferramentas de pesquisa
Aula 2  ferramentas de pesquisaAula 2  ferramentas de pesquisa
Aula 2 ferramentas de pesquisa
 
Comunicação Integrada
Comunicação IntegradaComunicação Integrada
Comunicação Integrada
 
SAD e OLAP
SAD e OLAPSAD e OLAP
SAD e OLAP
 
Padronizações Completas de Mensuração em Mídias Sociais
Padronizações Completas de Mensuração em Mídias SociaisPadronizações Completas de Mensuração em Mídias Sociais
Padronizações Completas de Mensuração em Mídias Sociais
 
Plano de investigação - Apresentação
Plano de investigação - ApresentaçãoPlano de investigação - Apresentação
Plano de investigação - Apresentação
 
O que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceito
O que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceitoO que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceito
O que é a ciência de dados (data science). Discussão do conceito
 
Projeto ely
Projeto elyProjeto ely
Projeto ely
 
Big Data Analytics e Social Mining - Inteligência Em Uma Montanha de Dados?
Big Data Analytics e Social Mining - Inteligência Em Uma Montanha de Dados?Big Data Analytics e Social Mining - Inteligência Em Uma Montanha de Dados?
Big Data Analytics e Social Mining - Inteligência Em Uma Montanha de Dados?
 
Expertise Social Media Research - out 2013
Expertise   Social Media Research - out 2013Expertise   Social Media Research - out 2013
Expertise Social Media Research - out 2013
 
Curso jornalismo midias sociais (proposta)
Curso jornalismo midias sociais (proposta)Curso jornalismo midias sociais (proposta)
Curso jornalismo midias sociais (proposta)
 
Fontes De Informação Para Negócios
Fontes De Informação Para NegóciosFontes De Informação Para Negócios
Fontes De Informação Para Negócios
 
Apresentação TCC - Marconi Pacheco 2010
Apresentação TCC - Marconi Pacheco 2010Apresentação TCC - Marconi Pacheco 2010
Apresentação TCC - Marconi Pacheco 2010
 
Defesa de Tese - Luiz Agner (PUC-Rio, 2007)
Defesa de Tese - Luiz Agner (PUC-Rio, 2007)Defesa de Tese - Luiz Agner (PUC-Rio, 2007)
Defesa de Tese - Luiz Agner (PUC-Rio, 2007)
 
Aula 2 OficinaJOL Facom
Aula 2 OficinaJOL FacomAula 2 OficinaJOL Facom
Aula 2 OficinaJOL Facom
 
Portais Corporativos - Planejamento e Levantamento de Necessidades
Portais Corporativos - Planejamento e Levantamento de NecessidadesPortais Corporativos - Planejamento e Levantamento de Necessidades
Portais Corporativos - Planejamento e Levantamento de Necessidades
 

A reportagem com base na extração, análise2

  • 1. A reportagem com base na extração, análise e visualização de dados ANNA BARBARA MEDEIROS ORIENTAÇÃO: RITA PAULINO
  • 2. Problema de pesquisa A identificação das maneiras pelas quais os jornalistas podem integrar as técnicas de extração, análise e visualização de dados no processo de investigação jornalística.
  • 3. Objetivo geral  Identificar as características mais frequentes e mais valorizadas no jornalismo de dados, assim como as técnicas, métodos, ferramentas, estratégias e habilidades que configuram os produtos deste tipo de jornalismo, como fenômeno midiático contemporâneo de abrangência internacional e transcultural.
  • 4. Objetivos específicos  Listar as características encontradas com mais frequência nos produtos de jornalismo de dados destacados por meio da vitória no DJA;  Classificar as características em agrupamentos como temáticas, locais de origem, idiomas originais, oferta dos dados digitais, tipos de recursos gráficos, composição das equipes profissionais e uso de softwares específicos nas produções;  Mapear a distribuição geográfica das equipes jornalísticas com bons produtos de jornalismo de dados;
  • 5. Objetivos específicos  Produzir um protótipo jornalístico digital baseado em dados e com apresentação dotada de recursos visuais, reutilizando as características mais frequentemente encontradas nas produções vencedoras do DJA.  Mensurar realisticamente o esforço e as habilidades necessárias para a execução de um projeto dessa natureza em nosso contexto empírico.
  • 6. Metodologia  Técnica de métodos mistos (quantitativa + qualitativa);  Alegações de conhecimento baseadas em elementos pragmáticos;  Estratégia metodológica aninhada concomitante: método de menor prioridade (quantitativo) aninhado em método predominante (qualitativo);  Cada método aborda um conjunto distinto de questões e busca informações de níveis diferentes.
  • 7. Etapas de trabalho  ANÁLISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS: Leitura das 26 reportagens vencedoras do DJA, buscando e registrando as características mais frequentes, em aspectos como temática, idioma original, uso de softwares específicos, recursos gráficos, formas de publicação dos arquivos e fontes de dados utilizadas. Também será empregado um software para verificação de frequência de termos.  ANÁLISE BIVARIADA: Verificação de associação entre variáveis, de forma a sugerir hipóteses de causalidade ou concorrência.  GEOLOCALIZAÇÃO: Levantamento sobre a distribuição dos dados em seu ambiente de origem.
  • 8. Etapas de trabalho  APLICAÇÃO EXPERIMENTAL: Construção de um protótipo de produto de jornalismo de dados, priorizando a presença das características trabalhadas nas etapas anteriores.  ANÁLISE COMPARATIVA: Dados gerados pelo experimento são comparados aos dados oriundos do mercado/DJA.
  • 9. Objeto empírico / Corpus  26 reportagens (ou conjuntos de reportagens) vencedoras do Data Journalism Awards. https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n3V_X nJg7UlAOf9Y3gT4x_8gy3E8YrJTpqpyVHgB2Eo/edit ?usp=sharing
  • 10. Linha do Tempo  2006: Adrian Holovaty questiona a “visão de mundo centrada na história” e propõe o reagrupamento de alguns tipos de informações jornalísticas em campos de bases de dados.  2009: Politifact se torna o primeiro website a receber um Pulitzer.  2010: Wikileaks.  2012: Data Journalism Handbook.  2012: Primeiro Data Journalism Awards.
  • 11. Conceitos-chave  Jornalismo guiado por dados (data-driven journalism): “Fluxo de trabalho, onde os dados são a base para análise, visualização e – o mais importante – narrativa” (LORENZ, 2010).  Jornalismo de dados (data journalism): “Narrativa digital que é muito rica em conteúdo e, quando apresentada no ambiente online, possibilita aos leitores explorar a história interativamente” (HENNINGER, 2013).  Paradigma Jornalismo Digital em Base de Dados (JDBD): O modelo que tem as bases de dados como definidoras da estrutura e da organização, bem como da composição e da apresentação dos conteúdos de natureza jornalística, de acordo com funcionalidades e categorias específicas, que também vão permitir a criação, a manutenção, a atualização, a disponibilização, a publicação e a circulação de cibermeios dinâmicos em multiplataformas (BARBOSA; TORRES, 2013).
  • 12. Conceitos-chave  Reportagem Assistida por Computador /RAC (Computer Assisted Reporting / CAR): “Qualquer coisa que use computadores para auxiliar no processo de obtenção de notícias” (GARRISON, 1998).  Jornalismo de precisão (Precision journalism): “A aplicação de métodos de pesquisa das ciências sociais e comportamentais à prática do jornalismo (MEYER, 1969/1991).  Internet: “Grande base de dados midiática distribuída” (MANOVICH, 2001).  Dados: “Sequências de fatos brutos que representam eventos” (LAUDON e LAUDON, 2007).