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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  GNM

Jornalismo de Dados e Visualização de Informação (1 º Sem 2019/2020)

Código: 02208
Acrónimo: 02208
Nível: 2º Ciclo
Estruturante: Não
Língua(s) de Ensino: Português
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
1 6.0 0.0 h/sem 20.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 10.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 31.0 h/sem 119.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2018/2019
Pré-requisitos
Objectivos São objetivo da unidade curricular proporcionar uma visão geral do que é o Jornalismo de Dados, das políticas de abertura de dados que são cruciais para este tipo de jornalismo, do papel que as tecnologias de informação e comunicação têm nesta área e dos desafios que traz aos jornalistas enquanto profissionais e também ao sector dos media.
Programa 1.Caracterização do jornalismo de dados
1.1Definições
1.2Diferenciação dos outros «tipos» de jornalismo
1.3O que traz de novo o jornalismo de dados
1.4A evolução do jornalismo de dados
2.Políticas de abertura de dados e novas tecnologias
2.1Principais eixos das políticas de abertura de dados
2.2Políticas europeias e nacionais de abertura de dados
2.3O contributo das tecnologias de informação e comunicação
3.Desafios do jornalismo de dados na sociedade actual
3.1Novos perfis e competências para o jornalista
3.2Que modelos de sustentabilidade para o jornalismo de dados
4.Jornalismo de dados é antes de mais jornalismo
4.1Deontologia
4.2 Reflexão sobre o papel do jornalismo no mundo do «Big Data»
5.Extrair dados
5.1Encontrar as fontes certas
5.2Ferramentas de extração de dados
6.Analisar dados
6.1Técnicas de análise de dados
6.2Ferramentas para análise dados
7.Visualizar dados
7.1Técnicas de visualização
7.2Ferramentas para visualização de dados
Processo de avaliação 2 momentos:
1)No período letivo:assiduidade e pontualidade igual ou superior a 80% e participação oral-10%
2)Trabalho escrito individual.O tempo para o trabalho é contabilizado em cerca de 20h de pesquisa em biblioteca ou trabalho de campo.A versão final representa 70%.A originalidade e a inovação da investigação na redação do artigo contribuirá com 20%
Aprovados os alunos com notas superiores a 9,5 val nas 2 avaliações (admitidas 2 faltas)
Alternativa: submeter-se a exame final escrito-100%
Processo de ensino-aprendizagem Na UC existem 2 tipos de aulas:
Teórico-práticas: Apresentação dos conceitos, perspetivas teóricas de forma expositiva alternada com exercícios/experiencia simulada em subgrupos.
Práticas Laboratoriais: pequenos grupos acompanham o percurso dos alunos e promovem a consolidação dos conhecimentos.
Observações
Bibliografia básica Vários - «The data journalism handbook»;
Thereaux, Olivier «How open data is redefining the roles of the journalist, audience and publisher»;
Aitamurto, Tanja; Sirkkunen, Esa; Lehtonen, Pauliina - «Trends In Data Journalism»;
Yiu, Chris  - «The big data opportunity»;
Dai, Ming; Herzog, David; Fleming, Ken - «U.S. Newspaper Reporters? Perceptions and Use of Government Data»;
Coleman, Stephen; Blumler, Jay G. - «The Internet and Democratic Citizenship: Theory, Practice and Policy»;
McChesney, Robert W., «Rich Media Poor Democracy».
Bibliografia complementar