UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
ESCOLA DE COMUNICAÇÃO

 

DISCIPLINA: JORNALISMO DE DADOS - ECL379 (60 horas / 3 créditos)
PROFESSOR: Paulo César Castro
DIAS E HORÁRIO: Quintas-feiras, de 10 às 12h (síncrona)

Ementa
Jornalismo de Precisão, Reportagem Assistida por Computador (RAC) e Jornalismo de dados. Lei de acesso à informação, open government, open data; operações matemáticas e estatísticas; dado, informação, conhecimento, inteligência; dados estruturados e não estruturados: planilhas, bases e bancos de dados, redes sociais, dados públicos, mapas georreferenciados; coleta, limpeza, análise, interpretação e visualização de dados; big data, algoritmos, robôs, linguagens de programação, ciência de dados e inteligência artificial; narrativas guiadas por dados.

Objetivos
Fornecer subsídios teóricos e práticos para a produção de reportagens dirigidas por dados. Para isso, além de aspectos históricos e técnicos sobre bases, estruturas e formatos de dados, a disciplina terá como objetivo tratar das diferentes etapas de produção do jornalismo de dados.

Programa
Unidade I - Do small ao big data
1.1. Digitalização, Sociedade da Informação e produção massiva de dados
1.2. Acesso aberto, dados abertos, open government
1.3. Lei de Acesso à Informação (n. 12.527, de 18 de novembro de 2011)
1.4. Lei Geral de Proteção de Dados (n. 13.709, de 14 de agosto de 2018)

Unidade II - Do dado à informação
2.1. Pirâmide do Conhecimento: dado, informação, conhecimento, sabedoria
2.2. Dados e metadados
2.3. Dados estruturados e não-estruturados
2.4. Estrutura de banco de dados relacional: tabela, campo (coluna), registro (linha), chave primária, tipos de campos, relacionamentos entre tabelas
2.5. Padrões de representação de dados – abertos e proprietários – e codificação de caracteres

Unidade III - Jornalismo de Dados: por onde começar um projeto
3.1. Jornalismo de Precisão
3.1. Formulação da pergunta antes da exploração dos dados
3.2. Exploração prévia dos dados para formular a pergunta

Unidade IV – Coleta
4.1. Métodos, recursos e ferramentas: planilhas, bancos de dados
4.2. Dados não estruturados, raspagem e mineração de dados
4.3. Dados em páginas web: HTML e CSS
4.4. API – Application Programming Interface: acesso direto aos dados

Unidade V – Limpeza e Preparação
5.1. Qualidade e consistência de dados
5.2. Métodos, recursos e ferramentas

Unidade VI – Análise e Processamento
6.1. Métodos, recursos e ferramentas
6.2. Cálculos matemáticos e estatísticos
6.3. Cruzamento de bases de dados

Unidade VII – Visualização
7.1. Métodos, recursos e ferramentas
7.2. Tabelas, gráficos, mapas

Unidade VIII – Complementação
8.1. Entrevistas de fontes oficiais, especializadas e personagens
8.2. Publicação

Bibliografia básica

GRAY, Jonathan; BOUNEGRU, Liliana. Manual de jornalismo de dados: rumo a uma prática crítica de dados. Abraji, Insper, Escola de Dados, Open Knowledge Brasil, Google News Initiative, DataJournalism.com, European Journalism Centre. https://knightcenter.utexas.edu/JC/courses/DATA0819/Port/266002444-Manual-de-Jornalismo-de-Dados-Como-os-jornalistas-podem-usar-dados-para-melhorar-suas-reportagens-Editado-por-Jonathan-Gray-Liliana-Bounegru-e-Lu.pdf
GRAY, Jonathan; BOUNEGRU, Liliana; CHAMBERS, Lucy. Manual de Jornalismo de Dados. São Paulo: ABRAJI, 2016
BARBOSA Susana (org.). Jornalismo digital de terceira geração. Covilhã: Universidade da Beira Interior, 2007. Livros Labcom, 2007. Disponível em: http://www.livroslabcom.ubi.pt/pdfs/20110824-barbosa_suzana_jornalismo_digital_terceira_geracao.pdf
MANCINI, P. Hackear el periodismo: manual de laboratório. Buenos Aires: La Crujiá, 2011.


Bibliografia complementar
ARNT, Héris. Palavras, bytes, linguagens: os caminhos do jornalismo. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2005.
BRADSHAW, Paul. Data journalism heist: how to get in, get the data, and get the story out - and make sure nobody gets hurt. Leanpub, 2013.
BRADSHAW, Paul. Finding stories in spreadsheets: recipes for interviewing data - and getting answers. Leanpub, 2016. E-book disponível em https://leanpub.com/spreadsheetstories
BERRET, Charles; PHILLIPS, Cheryl. Teaching data and computational journalism. New York: Columbia Journalism School; Knight Foundation, 2016. (disponível em https://journalism.columbia.edu/system/files/content/teaching_data_and_computational_journalism.pdf)
DADER, José Luis. Periodismo de precisión: via socioinformática de descubrir noticias. Madrid: Editorial Sintesis, 2002.
DANTAS, Humberto; TOLEDO, José Roberto de; TEIXEIRA, Marco Antonio Carvalho (orgs.). Análise política & jornalismo de dados: ensaios a partir do Basômetro. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2014.
FELLE, Tom; MAIR, John; RADCLIFFE, Damian (eds.). Data journalism: inside the global future. Suffoll: Abramis, 2015.
GRAY, Jonathan; BOUNEGRU, Liliana; CHAMBERS, Lucy (eds.). Manual de jornalismo de dados: como os jornalistas podem usar dados para melhorar suas reportagens. Disponível em: https://knightcenter.utexas.edu/JC/courses/DATA0819/Port/266002444-Manual-de-Jornalismo-de-Dados-Como-os-jornalistas-podem-usar-dados-para-melhorar-suas-reportagens-Editado-por-Jonathan-Gray-Liliana-Bounegru-e-Lu.pdf
LEWIS, Seth C. (ed.). Journalism in an era of big data: cases, concepts, and critiques. Routledge, 2016.
MACHADO, Elias. O jornalismo digital em base de dados. Florianópolis: Calandra, 2006.
MAIR, John; KEEBLE, Richard Lance (eds.). Data journalism paperback: mapping the future. Suffoll: Abramis, 2014.
MAIR, John; KEEBLE, Richard Lance; LUCERO, Megan; MOORE, Martin (eds.). Data journalism: past, present and future. Suffoll: Abramis, 2017.
MEYER, Phillip. Precision journalism: a reporter's introduction to social science methods. 4th. ed. Maryland: Rowan & Littlefield, 2002.
MEYER, Phillip. The new precision journalism. Bloomington: Indiana University Press, 1991.
RIBEIRO, Alexsandro et al. Jornalismo de dados: conceitos, rotas e estrutura produtiva. Curitiba: InterSaberes, 2018.

* Para quem tem conta no Zotero, pode acessar outras indicações bibliográficas em: https://www.zotero.org/groups/1987099/data_journalism_research/items/EJ9NW2JC/library

Forma de avaliação

1. Participação ativa nas aulas

2. Atividades individuais a serem realizadas durante as aulas assíncronas
: Pesquisa de bancos de dados para alimentar, coletivamente, base para futuras consultas
: Exercícios com questões que envolvem coleta, limpeza, análise e visualização de dados
* Os itens 1 e 2, somados juntos, valerão até 2,0 pontos.

3. Trabalho coletivo (com até 4 componentes) que produção de reportagem dirigidas por dados, dividida em três momentos:
a) formulação de questão, coleta, organização/limpeza, análise e visualização de dados;
b) apuração e entrevistas de fontes relacionadas com o tema dos dados;
c) redação da reportagem combinando os itens (a) e (b).
* Vale até 8,0 pontos. Entretanto, não significará automaticamente a mesma nota para todo(a)s do grupo, pois será avaliada a participação equânime do(a)s componentes na execução da atividade.