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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.
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.
Competencias básicas
Competencias generales
Competencias específicas
Competencias transversales
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
La explotación de datos y su aplicación práctica a múltiples sectores
Introducción a los programas científicos usados en el análisis avanzado de datos
El análisis visual y estadístico aplicado al periodismo
Referencias bibliográficas
Tema 2. Cómo abordar los datos: hojas de cálculo y gestión 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 (Open Office Calc, Google Drive Sheets)
Referencias bibliográficas
Tema 3. Gestión y análisis de datos con Excel
Introducción a Excel
Familiarización con la interfaz del programa
Una reflexión sobre las posibilidades periodísticas
Atajos de teclado
Diferencias entre Excel y otros gestores de hojas de cálculo (Access, SQL)
Creación de una base de datos
Funciones básicas
Funciones intermedias
El potencial de las tablas dinámicas
Referencias bibliográficas
Tema 4. Modelado de 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
Referencias bibliográficas
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
Referencias bibliográficas
Tema 6. 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 Eyes
Referencias bibliográficas
Tema 7. Tipos de análisis de datos: el análisis de redes
El estudio de las redes sociales como fuente informativa
Introducción a la teoría de grafos
Niveles de análisis: redes completas y egocéntricas
Gephi (1): el análisis visual de los datos
Gephi (2): la interpretación de las métricas y resultados
Referencias bibliográficas
Tema 8. Tipos de análisis de datos (2): el análisis visual
Ventajas de la representación gráfica de los datos: reconocimiento de patrones, relaciones y extremos
La elección de la representación visual analítica según la naturaleza de los datos
Uso de herramientas de visualización analítica: Google Fusion Tables
Uso de herramientas de visualización analítica (2): CartoDB
Referencias bibliográficas
Tema 9. 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
Referencias bibliográficas
Tema 10. El uso de los datos con fines periodísticos
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
Referencias bibliográficas
Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.
Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:
En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.
Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:
Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:
ACTIVIDADES FORMATIVAS |
HORAS |
Sesiones Presenciales Virtuales | 15,0 |
Lecciones magistrales | 6,0 |
Talleres prácticos virtuales | 12,5 |
Estudio del material básico | 44,5 |
Lectura de material complementario | 18,0 |
Trabajos, casos prácticos, test | 29,0 |
Tutorías | 16,0 |
Trabajo colaborativo | 7,0 |
Examen final presencial | 2,0 |
Total |
150 |
Bibliografía básica
Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.
Además, es imprescindible el manejo de la siguiente bibliografía:
Cairo, A. (2011). El arte funcional. Madrid: Alamut Ediciones (Páginas 23-26, 28 y 40-59)*
* Esta obra está protegida por el derecho de autor y su reproducción y comunicación pública, en la modalidad puesta a disposición, se han realizado con autorización de CEDRO. Queda prohibida su posterior reproducción, distribución, transformación y comunicación pública en cualquier medio y de cualquier forma, con excepción de una única reproducción mediante impresora por cada usuario autorizado.
Bibliografía complementaria
Gray, J., Chambers, L. y Bounegru, L. (2011). Manual de Periodismo de Datos en español. Londres: European Journalism Centre y Open Knowledge Foundation. Recuperado de http://interactivos.lanacion.com.ar/manual-data/
Silberschatz, A., Korth, H. y Sudarshan, S. (2006). Fundamentos de bases de datos. Madrid: Editorial McGraw-Hill.
Elmasri, R. y NAVATHE, S. B. (2007): Fundamentals of database systems. Boston: Pearson Addison Wesley.
Quintana, G., Marqués, M., Aliaga, J. I. y Aramburu, M.J. (2008). Aprende SQL. Castellón de la Plana: Publicaciones de la Universidad Jaume I, Servicio de Comunicación y Publicaciones.
Abraham, A. (2012). Computational social networks. London: Springer.
Knoke, D. y Yang, S. (2008). Social network analysis. California: SAGE.
Cairo, A. (2008). Infografía 2.0. Visualización interactiva de información en prensa. Madrid: Alamut.
Jones, B. (2014). Communicating data with Tableau. Sebastopol, CA: O'Reilly Media.
El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:
0 - 4, 9 |
Suspenso |
(SS) |
5,0 - 6,9 |
Aprobado |
(AP) |
7,0 - 8,9 |
Notable |
(NT) |
9,0 - 10 |
Sobresaliente |
(SB) |
La calificación se compone de dos partes principales:
El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final (6 puntos sobre 10) y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO (es decir, obtener 3 puntos de los 6 totales del examen).
La evaluación continua supone el 40% de la calificación final (es decir, 4 puntos de los 10 máximos). Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.
Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua es de 6 puntos. Así, puedes hacer las que prefieras hasta conseguir un máximo de 4 puntos (que es la calificación máxima que se puede obtener en la evaluación continua). En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.
SISTEMA DE EVALUACIÓN |
PONDERACIÓN |
PONDERACIÓN |
Participación del estudiante |
0 |
40 |
Trabajos y casos prácticos |
0 |
40 |
Test de autoevaluación |
0 |
40 |
Examen final presencial |
60 |
60 |
Montse Hidalgo
Formación académica: Licenciada en Periodismo y diplomada en Comunicación Política por la Universidad de Navarra y Máster en Periodismo de Investigación, Datos y Visualización por la Universidad Rey Juan Carlos y Unidad Editorial.
Experiencia: Actualmente es periodista freelance en diferentes medios de comunicación. Antes ha trabajado como redactora en El Mundo Data, El Diario Vasco y La Opinión de Tenerife.
Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:
Recuerda que en el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.
Ten en cuenta estos consejos…
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