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Webinario
Introducción al Periodismo
         de Datos

                                 Por Sandra Crucianelli
                Knight International Journalism Fellow
                                          www.icfj.org
                                  scrucianelli@icfj.org
                                        @spcrucianelli
¿Qué hay de nuevo?
Fines del siglo XIX
Periodismo Investigativo
“Todo periodista debería saber la
   importancia del número 384”
PAC: Periodismo Asistido por
                   Computadora
      Introduce el uso de hojas de cálculo, como
       herramienta para procesar datos
II.    Detección y cruce de variables
III.   Cálculo de medidas de tendencia central (media, media
       ponderada, moda)
IV.    Cálculo de medidas de proporción (razón, porcentaje, tasa,
       Índice)
V.     Cálculo de medidas de dispersión (desviación, varianza)
VI.    Conclusiones: Detección de patrones de comportamiento
Hoja de cálculo
¿Periodismo de Datos?
   Casi todo se expresa con números
   En el mundo digital, tenemos capacidad para acceder a grandes
    cantidades de datos (Big Data)

   Nuevas Herramientas de Búsqueda
   Nuevas Herramientas de Extracción
   Nuevas Herramientas de Análisis
   Nuevas Herramientas de Visualización

   Visión Científica: el periodista de datos reporta sus métodos, y
    muestra documentos de modo que otros podrían replicar el
    proceso y llegar a la misma conclusión

   http://www.documentcloud.org/home
Del PAC al PAH
    Periodismo asistido por Hackers
 http://www.meetup.com/HacksHackersBA/

El programador se incorpora al equipo
           periodístico
Dos Pirámides
http://onlinejournalismblog.com/
1) Salarios de 667.000 empleados públicos
2) Crearon una aplicación incorporando un buscador de sueldos por
nombre, oficina gubernamental, año, categoría.
3) Socializaron la información

http://www.texastribune.org/library/data/government-employee-salaries/
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Blogs de Datos
Blog de Datos   Nacion Data
Condiciones de Borde

   Ley de Acceso
   Datos abiertos
   Formatos adecuados
   Herramientas digitales
   Creatividad… y mucho esfuerzo



   Resultado: sociedades mejor informadas
¿Qué es un dato abierto?
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   Opción por defecto
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   El Académico
   Bases de Datos interactivas
   Monitoreo de redes sociales
Ver no es lo mismo que acceder
 ¿Cómo extraer datos cuando no están accesibles?
Scraping de Datos
   Programas informáticos o técnicas de programación
   cuya finalidad es la de extraer datos (“raspar”) para:
2. Obtener datos estructurados (De PDF a Excel)
3. Leer datos de imágenes fotográficas para convertirlos
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Secuencia:
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n Procesar (Google Refine: para limpiar y organizar los
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n Almacenar (Panda Project: repositorio para compartir
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   Relaciones entre variables
   Cualitativas – Cuantitativas
   Jerarquía entre los datos
   Proporciones (3 de cada 10)
   Frecuencias (veces que un mismo dato se
    repite o combinaciones de datos que se
    repiten)
   Datos abstractos      Datos inteligentes
Recuperación de Datos
 Ejercicios:
http://tinyurl.com/ejerciciosDATA
Google Refine
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 Ejemplos Periodismo de Datos:
http://tinyurl.com/ejemplosDataJour
 Datos Oficiales:

http://tinyurl.com/LinksGovAr
 Recursos Extracción de datos:

http://tinyurl.com/ExtraccionData
 Recursos Visualización de Datos:

http://tinyurl.com/LinksDataViz
 Aplicaciones Basadas en Datos

http://tinyurl.com/AplicacionesDatos
Muchas Gracias…


         Sandra Crucianelli
                Junio, 2012
       scrucianelli@icfj.org
             @spcrucianelli
               www.icfj.org

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Webinario sobre Periodismo de Datos

  • 1. Webinario Introducción al Periodismo de Datos Por Sandra Crucianelli Knight International Journalism Fellow www.icfj.org scrucianelli@icfj.org @spcrucianelli
  • 2. ¿Qué hay de nuevo?
  • 3. Fines del siglo XIX Periodismo Investigativo
  • 4. “Todo periodista debería saber la importancia del número 384”
  • 5. PAC: Periodismo Asistido por Computadora  Introduce el uso de hojas de cálculo, como herramienta para procesar datos II. Detección y cruce de variables III. Cálculo de medidas de tendencia central (media, media ponderada, moda) IV. Cálculo de medidas de proporción (razón, porcentaje, tasa, Índice) V. Cálculo de medidas de dispersión (desviación, varianza) VI. Conclusiones: Detección de patrones de comportamiento
  • 7. ¿Periodismo de Datos?  Casi todo se expresa con números  En el mundo digital, tenemos capacidad para acceder a grandes cantidades de datos (Big Data)  Nuevas Herramientas de Búsqueda  Nuevas Herramientas de Extracción  Nuevas Herramientas de Análisis  Nuevas Herramientas de Visualización  Visión Científica: el periodista de datos reporta sus métodos, y muestra documentos de modo que otros podrían replicar el proceso y llegar a la misma conclusión  http://www.documentcloud.org/home
  • 8. Del PAC al PAH Periodismo asistido por Hackers http://www.meetup.com/HacksHackersBA/ El programador se incorpora al equipo periodístico
  • 10. 1) Salarios de 667.000 empleados públicos 2) Crearon una aplicación incorporando un buscador de sueldos por nombre, oficina gubernamental, año, categoría. 3) Socializaron la información http://www.texastribune.org/library/data/government-employee-salaries/
  • 12. Blogs de Datos Blog de Datos Nacion Data
  • 13. Condiciones de Borde  Ley de Acceso  Datos abiertos  Formatos adecuados  Herramientas digitales  Creatividad… y mucho esfuerzo  Resultado: sociedades mejor informadas
  • 14. ¿Qué es un dato abierto?  Formato reutilizable  Word, Excel, CVS  Archivos con opción de descarga  Gráficos con códigos de inserción  Tablas dinámicas  Caso Uruguay: http://www.mef.gub.uy/indicadores.php  Caso España: http://www.datosabiertos.jcyl.es/
  • 15. ¿No si tenemos datos?  Ejercicio: Google  Búsqueda avanzada  Opción por defecto  Por dominio, formatos y/o fechas  Búsquedas geolocalizadas  Lectura de URLs  El Académico  Bases de Datos interactivas  Monitoreo de redes sociales
  • 16. Ver no es lo mismo que acceder ¿Cómo extraer datos cuando no están accesibles?
  • 17. Scraping de Datos Programas informáticos o técnicas de programación cuya finalidad es la de extraer datos (“raspar”) para: 2. Obtener datos estructurados (De PDF a Excel) 3. Leer datos de imágenes fotográficas para convertirlos en textos o tablas (OCR: Reconocimiento Óptico de Caracteres) Secuencia: n Recoger (Ruby: lenguaje de programación) n Procesar (Google Refine: para limpiar y organizar los datos) n Almacenar (Panda Project: repositorio para compartir bases de datos)
  • 18. Minería de Datos: detecta patrones sobre un gran conjunto de datos
  • 19. Proceso  Relaciones entre variables  Cualitativas – Cuantitativas  Jerarquía entre los datos  Proporciones (3 de cada 10)  Frecuencias (veces que un mismo dato se repite o combinaciones de datos que se repiten)  Datos abstractos Datos inteligentes
  • 20. Recuperación de Datos  Ejercicios: http://tinyurl.com/ejerciciosDATA
  • 23. Links por Categoría  Ejemplos Periodismo de Datos: http://tinyurl.com/ejemplosDataJour  Datos Oficiales: http://tinyurl.com/LinksGovAr  Recursos Extracción de datos: http://tinyurl.com/ExtraccionData  Recursos Visualización de Datos: http://tinyurl.com/LinksDataViz  Aplicaciones Basadas en Datos http://tinyurl.com/AplicacionesDatos
  • 24. Muchas Gracias… Sandra Crucianelli Junio, 2012 scrucianelli@icfj.org @spcrucianelli www.icfj.org