Журналістика даних

Мета вивчення дисципліни:
сформувати здатності до пошуку, оброблення та аналізу великих даних з різних джерел, навички використання форм і методів роботи в журналістиці даних, знання сучасних стандартів медіа-аналітики та особливостей роботи з відкритими масивами даних, а також здатність створювати та просувати медійні продукти.
Практичне значення та використання отриманих знань:
знання щодо особливостей поняття «дата-журналістика» (англ. Data Journalism, DJ); «великі дані» (англ. Big Data), «відкриті дані» (англ. Open Data), методики оцінки даних і застосування їх у журналістській діяльності; специфіки організації діяльності журналіста щодо роботі з масивами даних. Уміння застосовувати методи оцінки великих даних в журналістській діяльності; формувати каталоги великих даних; визначати специфіку великих баз даних і можливості їх використання в журналістських текстах. Опанування методами оцінки великих баз даних різних напрямків; специфікою відбору даних для використання в журналістській діяльності; сучасними методами аналізу та візуалізації даних. Знання технологій створення медіапроєктів.

Спрямованість навчальної дисципліни:
навчальну дисципліну рекомендовано для вивчення здобувачам першого (бакалаврського) рівня вищої освіти, які навчаються за освітньою програмою «Журналістика» (2020) спеціальності С7 Журналістика. Дисципліна базується на знаннях, уміннях та навичках, які сформовані у результаті вивчення дисциплін «Соціальна інформатика», «Новітні інформаційно-комунікаційні технології», «Етика медіадіяльності», «Інформаційно-аналітична діяльність у медіасфері», «Теорія і методика журналістської творчості», «Основи мережевих технологій», «Безпека професійної діяльності журналіста», «Жанри медіатекстів».
Тематика та види навчальних занять

Для денної форми здобуття освіти

Лекційні заняття
Лекція 1. «Вступ до журналістики даних».
Лекція 2. «Мова візуалізації. Візуалізація даних у вигляді dashboard та інфографіки».
Лекція 3. «Типи графіків. Як обрати влучний графік для різних історій».
Лекція 4. «Аналіз табличних даних та їхня візуалізація».
Лекція 5. «Мапи знань для журналістських історій».
Лекція 6. «Картографування для журналістики. Медіа-проєкти як форма дата-журналістики».
Лекція 7. «UML для журналістських завдань».
Лекція 8. «Big Data та документні масиви: сутність, джерела, використання. Стандарти медіа-аналітики».
Лекція 9. «Open Data для журналістики».
Лекція 10. «Етика відкритих даних для журналіста».
Лекція 11. «Формати відкритих даних. Міжнародні агрегатори відкритих даних».
Лекція 12. «Аналітика та публікація відкритих даних в журналістських матеріалах».
Лекція 13. «Інструменти та платформи журналістики даних».
Лекція 14. «Як витягати дані з соціальних мереж».
Лекція 15. «Автоматизована журналістика та AI у журналістиці даних».

Лабораторні заняття
Лабораторне заняття №1. «Огляд та аналіз проєктів журналістики даних».
Мета заняття: проаналізувати приклади журналістських проєктів, які використовують дані, та провести їх аналіз для розуміння кращих практик і підходів.
Лабораторне заняття №2. «Створення інфографіки на основі історій та навпаки».
Мета заняття: навчитися перетворювати дані та історії в інфографіку і, навпаки, створювати історії на основі візуалізованих даних.
Лабораторне заняття №3. «Сервіси для візуалізації даних».
Мета заняття: опанувати основними сервісами для створення візуалізацій та навчитися використовувати їх для журналістських проєктів.
Лабораторне заняття №4. «Робота з табличними даними: PivotTable».
Мета заняття: засвоїти базові принципи роботи з табличними даними та опанувати створення зведених таблиць для глибшого аналізу даних для журналістики.
Лабораторне заняття №5. «Мапи знань для журналістики даних».
Мета заняття: дослідити, як знання та інформацію можна структурувати у вигляді мап знань для полегшення аналізу та представлення даних.
Лабораторне заняття №6. «Мініпроєкт журналістської історії на основі онлайн-мапи».
Мета заняття: створити короткий журналістський проєкт, використовуючи онлайн-мапи для візуалізації географічних даних.
Лабораторне заняття №7. «Створення UML на основі журналістських прецедентів».
Мета заняття: навчитися використовувати UML (Unified Modeling Language) для моделювання процесів та структур у журналістиці даних.
Лабораторне заняття №8. «Онлайн-ігри на тему великих даних. Кількісні та якісні методи аналізу масивів даних. Створення наборів відкритих даних».
Мета заняття: проаналізувати основні концепції ігор на основі великих даних з точки зору застосування у журналістиці. Навчитися застосовувати методи аналізу масивів даних.
Лабораторне заняття №9. «Джерела відкритих даних: витягання даних для DJ».
Мета заняття: засвоїти основні джерела відкритих даних та навчитися їх використовувати для журналістики даних.
Лабораторне заняття №10. «Ігри: етика відкритих даних».
Мета заняття: дослідити етичні аспекти роботи з відкритими даними у формі інтерактивних ігор.
Лабораторне заняття №11. «Дія. Реєстри відкритих даних».
Мета заняття: проаналізувати реєстри відкритих даних на платформі «Дія» та навчитися використовувати їх для журналістських цілей.
Лабораторне заняття №12. «Аналітика та публікація відкритих даних в журналістських матеріалах».
Мета заняття: опанувати методами аналізу відкритих даних та їхньої інтеграції в журналістські матеріали.
Лабораторне заняття №13. «Інструменти та платформи журналістики даних».
Мета заняття: опанувати сучасними інструментами та платформами, які використовуються у журналістиці даних.
Лабораторне заняття №14. «Витягання даних з соціальних мереж для DJ».
Мета заняття: опанувати базовими методами збору даних з соціальних мереж для аналізу та створення журналістських матеріалів.
Лабораторне заняття №15. «Автоматизована журналістика та AI у DJ».
Мета заняття: показати можливості використання штучного інтелекту та автоматизованих процесів у журналістиці даних.
Для заочної форми здобуття освіти

Лекційні заняття
Лекція №1. «Журналістика даних: сутність, мова візуалізації».
Лекція №2. «Інструменти журналістики даних».

Лабораторні заняття
Лабораторне заняття №1. «Створення інфографіки на основі історій та навпаки».
Мета заняття: навчитися перетворювати дані та історії в інфографіку і, навпаки, створювати історії на основі візуалізованих даних.

Лабораторне заняття №2. «Інструменти та платформи журналістики даних».
Мета заняття: опанувати сучасні інструменти та платформи, які використовуються у журналістиці даних.

Консультації здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу.
Індивідуальна робота
Не передбачено.
Контрольна робота для здобувачів заочної форми
Завдання для виконання контрольної роботи здобувач отримує на установчій лекції.
Робота містить 5 теоретичних питань та 2 практичних завдання.
Обсяг відповіді на кожне теоретичне питання: не менше, ніж 2 сторінки машинописного тексту. Текст відповіді повинен бути виконаний самостійно, а не скопійованим з навчального посібника.
Практичне завдання №1. Створення інфографіки на основі історій та навпаки.
Практичне завдання №2. Продемонструвати у формі презентації володіння однією програмою / платформою для власного міні проекту з DJ.
Термін надання виконаної контрольної роботи на перевірку – не пізніше, ніж за місяць до початку сесії.

Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання

Поточний контроль полягає у виконанні
1) 15-ти індивідуальних поточних завдань. Індивідуальні поточні завдання виконуються письмово і полягають в розв'язуванні типових задач відповідно до мети та завдань практичних занять. Бездоганне виконання кожного індивідуального поточного завдань оцінюється в 1 бал;
2) 15-ти лабораторних завдань. Лабораторні завдання виконуються на програмному забезпеченні відповідно до мети та завдань лабораторних занять. Бездоганне виконання кожного лабораторного завдання оцінюється в 1 бал;
3) двох модульних контрольних робіт. Модульні контрольні роботи складаються з теоретичної і практичної частин та проводяться у формі комп'ютерного тестування. Бездоганне виконання модульної контрольної роботи № 1 становить 34 бала; модульної контрольної роботи № 2 – 36 балів.
Підсумковий контроль – екзамен. Екзамен усний. Максимальна оцінка, яку може отримати студент – 100 балів. Мінімальна оцінка, яку може отримати студент – 60 балів.

Для заочної форми здобуття освіти

Захист контрольної роботи. Бездоганне виконання контрольної роботи оцінюється у 50 балів. При її захисті студент може отримати до 50 балів.
Підсумковий контроль – екзамен. Екзамен усний. Максимальна оцінка, яку може отримати студент – 100 балів. Мінімальна оцінка, яку може отримати студент – 60 балів.