ASOCEU FRANCE - Lesson 2 - Data Journalism (Part Two)

1. QU’EST-CE QUE LE DATA JOURNALISM

2. QU’EST-CE QUE LE DATA JOURNALISM
(deuxième partie)

3. QUELQUES EXEMPLES : ENQUÊTES DE DATA JOURNALISM
Les grands investissements publics
●Ils sont souvent réalisés dans les capitales et dans
des petits centres
●Ils concernent des infrastructures conçues et
financées par une ou plusieurs institutions, avec de
longs délais de réalisation
●Ils suivent souvent un processus de
développement complexe et articulé, de la
conception à la réalisation

4. QUELQUES EXEMPLES : ENQUÊTES DE DATA JOURNALISM
Approfondir les projets
● Pourquoi ont-ils été financés ?
● Quels indicateurs ont motivé les investissements ?
● Quels fonds ont été levés et par qui ?
● Comment sont-ils développés par rapport aux délais prévus ?
● Quelles problématiques ont émergé ?
● Quel est leur impact sur le territoire ? Est-il mesurable ?

5. LA CHECKLIST DU DATA JOURNALISM

6. LA CHECKLIST DU DATA JOURNALISM
À la chasse aux données
● Quelles données seraient
les plus utiles à votre recherche ?
● Existe-t-il des entités publiques qui
mettent les données en ligne à la
disposition de tous (OpenData) ?
● Existe-t-il des archives thématiques
officielles ?

7. LA CHECKLIST DU DATA JOURNALISM
Le format des données
● Les données que vous avez trouvées sont-
elles structurées ? Pouvez-vous les ouvrir
avec un tableur ?
● Devez-vous créer le tableau en partant des
données présentées dans d’autres formats
(PDF, HTML) ?

8. LA CHECKLIST DU DATA JOURNALISM
Nettoyage des données
● Les données que vous avez trouvées sont-elles bien
formatées ?
● Contrôlez les données : sont-elles homogènes ou
écrites d’une manière différente ?
● Les données sont-elles réparties d’une façon
cohérente dans les colonnes ou sont-elles
désordonnées ?
● Existe-t-il des cellules blanches ou vides ? Pourquoi ?

9. LA CHECKLIST DU DATA JOURNALISM
Analyser les données
● Triez les données de la plus grande à la plus petite valeur
(cela revient à créer un classement)
● Filtrez les données pour vous concentrer uniquement sur
celles qui vous intéressent (territoire ? type ?)
● Regroupez les données avec un tableau croisé dynamique
pour les mesurer d’un point de vue quantitatif

10. LA CHECKLIST DU DATA JOURNALISM
Enrichir les données
● Avez-vous des adresses ? Cherchez les coordonnées
géographiques pour créer une carte
● Vous souhaitez comparer plusieurs territoires ? Créez
un indicateur statistique pour les classer et
comprendre leur impact sur les phénomènes
● Existe-t-il une liste des Communes dans vos données ?
Ajoutez la colonne « Province » pour les enrichir

11. LA CHECKLIST DU DATA JOURNALISM
Visualiser
● Vous souhaitez faire un classement ? Le graphique
à barres est le plus adapté
● Les données peuvent-elles être additionnées entre elles ?
Si oui, il convient d’utiliser un camembert
● Vous souhaitez montrer l’évolution d'un phénomène dans le
temps ? Le meilleur choix est le graphique linéaire
● Vous avez des données géographiques ? Créez une carte

12. LA CHECKLIST DU DATA JOURNALISM
Approfondir
● Dans quel contexte s’inscrivent ces données ? Y a-t-il des
événements particuliers qui nous permettent de mieux les
comprendre ou avec lesquels elles sont en désaccord ?
● Y a-t-il d’autres données ou informations que vous pouvez
chercher pour enrichir votre recherche ?
● Y a-t-il une corrélation entre différentes données ?

13. LA CHECKLIST DU DATA JOURNALISM
Storytelling
● Dans le récit, il est important
d’être précis, de citer les sources
et d’expliquer la méthodologie
de recherche
● Ajouter un soupçon de créativité à
la narration peut la rendre accrocheuse
● Bien identifier les destinataires du récit et le langage le plus approprié,
notamment en fonction des médias sur lesquels il sera diffusé

14. GUIDE RAPIDE :
LES ÉTAPES NÉCESSAIRES
POUR DÉVELOPPER LE PROJET

15. GUIDE RAPIDE : LES ÉTAPES NÉCESSAIRES POUR DÉVELOPPER LE PROJET
Quel est le phénomène à
analyser ? Quel projet ?
1
Collecter les données : quelles
données peuvent être utiles ?
Où pouvons-nous les trouver ?
Les données collectées sont-elles
structurées ? Doivent-elles être à
nouveau nettoyées ? Que
racontent-elles ?
3
Visualisons les données pour
mieux les comprendre, cela peut
s’avérer utile en phase d’analyse.
4
Vérifions de nouvelles données
et informations : faut-il les
agréger avec d’autres données ?
Quelles sont les réponses des
données ? C’est le point de
départ de notre histoire :
racontons-la !
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16. QU’EST-CE QUE LE DATA JOURNALISM

17. Le projet est financé par
Avec la collaboration de
La traduction en français est financé par