Denominación de la asignatura

La Explotación y el Análisis de Datos para el Periodismo de Investigación
Máster al que pertenece
Periodismo de Investigación, Datos y Visualización
Créditos ECTS
6
Cuatrimestre en el que se imparte
Primer cuatrimestre
Carácter de la asignatura Obligatoria

Presentación

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

Competencias básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el 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.

Competencias generales

  • CG1. Aplicar los conocimientos adquiridos para resolver problemas en diferentes entornos dentro de contextos multidisciplinares relacionados con el periodismo de investigación basado en datos.
  • CG3. Integrar los conocimientos adquiridos y utilizar la terminología adecuada en relación al periodismo de investigación basado en datos.
  • CG4. Actualizar la información y los conocimientos de forma autónoma, para estar al día de las últimas tendencias en el periodismo de investigación basado en datos y su visualización.

Competencias específicas

  • CE1. Seleccionar los datos más relevantes para la investigación en curso dentro de una amplia gama de fuentes de datos adaptadas al periodismo de investigación basado en datos y su visualización.
  • CE2. Analizar y resumir los datos desde una perspectiva científica para su aplicación y uso en el periodismo de investigación.
  • CE3. Explorar y detectar anomalías en los datos obtenidos de diversas fuentes para su utilización en el periodismo de investigación.
  • CE4. Familiarizarse con diversos estándares de datos y utilizar herramientas de conversión entre ellos en el contexto del periodismo de investigación basado en datos y su visualización.
  • CE5. Visualizar los datos desde una perspectiva periodística usando gráficos y textos.

Competencias transversales

  • CT2. Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje grupal.
  • CT3. Aplicar los conocimientos y capacidades aportados por los estudios a casos reales y en un entorno de grupos de trabajo en empresas u organizaciones.
  • CT4. Adquirir la capacidad de trabajo independiente, impulsando la organización y favoreciendo el aprendizaje autónomo.

Contenidos

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
Onodo: el análisis visual de los datos
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, Flourish y RawGit
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
Adaptar los datos a la estructura de Tableau: data interpreter
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

Metodología

Metodología

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:

  • Trabajos y casos prácticos. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, etc.
  • Participación en eventos.Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate, blogs, test.
  • Talleres presenciales virtuales. Actividades prácticas que se realizan en tiempo real e interactuando con otros alumnos, donde se tratarán casos prácticos. Para que el alumno pueda trabajar sobre estos casos aplicando correctamente los programas y herramientas, se trabajará, tanto de forma individual como grupal, siempre bajo la orientación y el apoyo del profesor de la asignatura o de un profesional experto en la materia.

En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.

Descarga el pdf de la programación

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

  • Estudio personal
  • Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
  • Examen final presencial

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 

 

Puedes personalizar tu plan de trabajo seleccionando aquel tipo de actividad formativa que se ajuste mejor a tu perfil. El profesor-tutor te ayudará y aconsejará en el proceso de elaboración de tu plan de trabajo. Y siempre estará disponible para orientarte durante el curso.

Bibliografía

Bibliografía básica

La bibliografía básica es imprescindible para el estudio de la asignatura. Cuando se indica que no está disponible en el aula virtual, tendrás que obtenerla por otros medios: librería UNIR, biblioteca… 

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.

 

evaluación

Evaluación y calificación

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:

calificación

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 15 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
MIN

PONDERACIÓN
MAX

Participación del estudiante

8,3%

8,3%

Trabajos y casos prácticos

30%

30%

Test de autoevaluación

1,7%

1,7%

TOTAL EVALUACIÓN CONTINUA

40%

40%

Examen final presencial

60%

60%

TOTAL EVALUACIÓN FINAL

60%

60%

 

Ten en cuenta…
Si quieres presentarte solo al examen final, tendrás que obtener una calificación de 5 puntos sobre 6 para aprobar la asignatura.

Profesorado

Laura Aragó Navarro

Formación académica: Periodista especializada en datos y visualización en La Vanguardia. Máster en Investigación Datos y Visualización por la Universidad Rey Juan Carlos y Unidad Editorial. Licenciada en Periodismo por la Universidad Autónoma de Barcelona.          

Experiencia: Actualmente trabaja como periodista de datos en el periódico La Vanguardia. Antes ha formado parte de Nación Digital, El Mundo y Ara. 


Orientaciones para el estudio

Orientación para el estudio

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:

  1. Desde el Campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual del Curso de introducción al campus virtual. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en la UNIR y también podrás organizar tu plan de trabajo personal con tu profesor-tutor.
  2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
  3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico y práctico del tema correspondiente a esa semana.
  4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema. Este resumen te ayudará a hacerte una idea del contenido más importante del tema y de cuáles son los aspectos fundamentales en los que te tendrás que fijar al estudiar el material básico. Lee siempre el primer apartado, ¿Cómo estudiar este tema?, porque allí te especificamos qué material tienes que estudiar. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario (Lo + recomendado y + Información).
  5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades y Test). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
  6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (sesiones presenciales virtuales, foros de debate…). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu profesor-tutor te informarán de las novedades de la asignatura.
En el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones: Ideas clave, Lo + recomendado, + Información, Actividades y Test.

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…

  • Sea cual sea tu plan de estudio, accede periódicamente al aula virtual, ya que de esta forma estarás al día de las novedades del curso y en contacto con tu profesor y con tu profesor tutor.
  • Recuerda que no estás solo: consulta todas tus dudas con tu profesor-tutor utilizando el correo electrónico. Si asistes a las sesiones presenciales virtuales también podrás preguntar al profesor sobre el contenido del tema. Además, siempre puedes consultar tus dudas sobre el temario en los foros que encontrarás en cada asignatura (Pregúntale al profesor).
  • ¡Participa! Siempre que te sea posible accede a los foros de debate y asiste a las sesiones presenciales virtuales. El intercambio de opiniones, materiales e ideas nos enriquece a todos.
  • Y ¡recuerda!, estás estudiando con metodología on line: tu esfuerzo y constancia son imprescindibles para conseguir buenos resultados. ¡No dejes todo para el último día!