Guía docente de Storytelling y Gestión Avanzada de Datos (MB2/56/1/15)

Curso 2022/2023
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 08/06/2022

Máster

Máster Universitario en Nuevos Medios Interactivos y Periodismo Multimedia

Módulo

Módulo 3: Nuevas Perspectivas en Comunicación Multimedia e Interactiva

Rama

Ciencias Sociales y Jurídicas

Centro Responsable del título

International School for Postgraduate Studies

Semestre

Segundo

Créditos

3

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • Víctor Federico Herrero Solana

Tutorías

Víctor Federico Herrero Solana

Email
Anual
  • Martes 10:00 a 11:00 (Despacho G)
  • Martes 13:00 a 14:00 (Despacho G)
  • Miercoles 11:00 a 14:00 (Despacho G)
  • Miércoles 11:00 a 14:00 (Despacho G)
  • Jueves 13:00 a 14:00 (Despacho G)

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

  • Periodismo guiado por datos (data-driven journalism).
  • Periodismo de visualización de datos (data viz journalism).
  • Visualización narrativa (narrative visualization) y storytelling con visualización de datos (storytelling with data visualization).
  • Estudio de casos de referencia: The New York Times, The Guardian Datablog, Zeit Online, OpenSpending, Gapminder, Google Public Data Explorer, Wikileaks, entre otros.
  • Datos abiertos, datos públicos y datos gubernamentales (open goverment data): los ladrillos de una historia.
  • Herramientas y metodologías de extracción de datos.
  • Contando historias con datos. Nuevas aproximaciones de storytelling.
  • Usando visualizaciones para el descubrimiento y hallazgo.
  • Analizando datos para encontrar historias atractivas.
  • Distribución de datos: estudio de los modos en que las audiencias leen e interpretan las historias visuales. Software y lenguajes para la visualización social e interactiva.

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Ninguno

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Los alumnos conocerán, a través de diversos ejemplos en línea, las posibilidades de la visualización de datos como una potente herramienta narrativa para el storytelling.
  • Los alumnos serań capaces de disenã r y construir sus propias visualizaciones, haciendo uso de la amplia gama de herramientas disponibles,
  • Los alumnos adquirirań una familiaridad y entrenamiento en la explotación de las fuentes de datos basadas en las estrategias de Open Access y Open Data Goverment, desarrollando así una deontología necesaria en el ámbito de la información y la comunicación social como bien público.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

  1. Introducción al dataviz a través de los treemps
  2. Portales integrales para el dataviz: Gapminder
  3. Datos de la ciencia + visualización: SCImago y Tableau
  4. Datasets
  5. Data viz journalism
  6. Práctica final

Práctico

  1. Práctica tema 1
  2. Práctica tema 2
  3. Práctica tema 3
  4. Práctica tema 4
  5. Práctica tema 5
  6. Práctica final

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Edward Segel and Jeffrey Heer. Narrative Visualization: Telling Stories with Data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics archive. Volume 16 Issue 6, November 2010. Pages 1139-1148. http://dx.doi.org/10.1109/TVCG.2010.179
  • Hadley Wickham. Tidy Data. Journal of Statistical Software 59(10), august 2014.
  • Jonathan Gray, Liliana Bounegru, and Lucy Chambers. The Data Journalism Handbook. O’Reilly, 2012.

Bibliografía complementaria

  • Alex Howard. Data for the Public Good: how data can help citizens and goverments. O’Reilly, 2012.
  • Mike Dewar. Getting Started with D3. O’Reilly, 2012.
  • Nancy Duarte. Resonate: present visual stories that transform audiences. Wiley, 2010.
  • Open Knowledge Foundation. Beyond Access: Open Government Data & the Right to (Re)use Public Information. Access !Nfo, 2011.
  • O’Reilly Media. Big Data Now: current perspectives from O’Reilly Radar. O’Reilly, 2012. Nathan Yau. Data points: visualization that means something. Wiley, 2013.
  • Paul Bradshaw. Scraping for Journalists. How to grab data from hundreds of sources, put it in a form you can interrogate - and still hit deadlines. Leanpub, 2013.
  • Q. Ethan McCallum. Bad Data Handbook. O’Reilly, 2013.
  • Scott Murray. Interactive Data Visualization for the Web. O’Reilly, 2013.

Enlaces recomendados

Metodología docente

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

  • Realización de las cinco prácticas propuestas (30%)
  • Realización de la práctica final (50%)
  • Participación en la plataforma Prado (20%)

Evaluación Extraordinaria

  • Realización solo de la práctica final (100%)

Evaluación única final

  • Realización solo de la práctica final (100%)

Información adicional

Información sobre el Plagio (artículo 15 de la Normativa de Evaluación y de Calificación de los
Estudiantes de la Universidad de Granada).

1. La Universidad de Granada fomentará el respeto a la propiedad intelectual y transmitirá a los
estudiantes que el plagio es una práctica contraria a los principios que rigen la formación
universitaria. Para ello procederá a reconocer la autoría de los trabajos y su protección de acuerdo
con la propiedad intelectual según establezca la legislación vigente.

2. El plagio, entendido como la presentación de un trabajo u obra hecho por otra persona como
propio o la copia de textos sin citar su procedencia y dándolos como de elaboración propia,
conllevará automáticamente la calificación numérica de cero en la asignatura en la que se hubiera
detectado, independientemente del resto de las calificaciones que el estudiante hubiera obtenido.
Esta consecuencia debe entenderse sin perjuicio de las responsabilidades disciplinarias en las que
pudieran incurrir los estudiantes que plagien.

3. Los trabajos y materiales entregados por parte de los estudiantes tendrán que ir firmados con
una declaración explícita en la que se asume la originalidad del trabajo, entendida en el sentido
de que no ha utilizado fuentes sin citarlas debidamente.