Le journalisme de données...

par où commencer?

Stéphane Fréchette | @sfrechette | stephanefrechette@ukubu.com


l'ère de l'information... passé


l'ère de l'information... maintenant

Jouralisme de données

Une spécialité du journalisme qui reflète le rôle accru des données numérique utilisé dans la production et la distribution de l'information à l'ère numérique.

Analyse de données

Méthodes qui aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.


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“Data journalism is obtaining, reporting on, curating and publishing data in the public interest.”
- Jonathan Stray, professional journalist and a computer scientist

“Data driven journalism is a workflow that consists of the following elements: digging deep into data by scraping, cleansing and structuring it, filtering by mining for specific information, visualizing it and making a story.”
- Mirko Lorenz, information architect and multimedia journalist

Important

Vous n'avez pas besoin d'être un développeur ou programmeur pour devenir un journaliste de données.

ddj
Journalisme guidée par les données = Processus

Les étapes du processus

  1. Trouver les données
  2. Nettoyer les données
  3. Visualiser les données
  4. Publier l'histoire et distribuer les données

Trouver les données

Données ouvertes | Open Data



Demande d'accès à l'information (bon courage!)

Crowdsourcing (production participative)

Si les données sont dans une page Web?

Outils d'extraction "Web scraping"

Nettoyer les données

Habituellement les données ne sont pas dans un format qui est facile à visualiser. Plusieurs ensembles de données doivent être nettoyés, structuré et transformé

Outils de nettoyage des données

Visualiser les données

Quand utiliser la visualisation de données?


Pour montrer les changements au fil du temps


Pour comparer les valeurs


Pour afficher les connexions


Pour tracer les flux


Pour afficher la hiérarchie


Pour parcourir de grandes bases de données


Pour imaginer de différent résultats

Quand ne pas utiliser la visualisation de données

  • Histoire peut être mieux exprimer avec des mots
  • Manque de points de données, de comparatif
  • Peu de variabilité, pas de tendance claire ou concluante
  • Quand une carte n'est pas une carte
  • Ne pas oublier les tableaux

Outils de visualisation des données

Publier et distribuer les données

Mesurer l'impact des histoires de données

Ressources

[ A lire absolument ]

http://jplusplus.github.io/guide-du-datajournalisme
http://datajournalismhandbook.org

Ressources

[ Liens à parcourir ]