un modelo de programa de entrenamiento en periodismo de datos

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Un Modelo de Programa de Entrenamiento Intensivo en Periodismo de Datos (Caso Argentina) Por Sandra Crucianelli [email protected] Knight Fellowship Program, 2012 Metas del Proceso: Creación de un Data Team Diagnóstico global del escenario Análisis de experiencias previas Identificación de recursos humanos y técnicos en la sala de redacción. Diagnóstico de condiciones de borde necesarias en base a los recursos disponibles Definición de roles dentro del equipo Integración del Data Team a la sala de redacción (digital e impresa) Identificación de desafíos a resolver. Probables soluciones ante distintos escenarios. Training básico teórico común a los miembros del equipo Training personalizado por proyecto periodístico Evaluación del proceso Conclusiones Fase Diagnostica Condición de Borde para los periodistas especialistas en datos Conocimientos básicos sobre el funcionamiento del Estado 1. Estructura Orgánico-Funcional. División de Poderes. Conformación Política y Territorial del Estado. 2. El funcionamiento de la Administración Pública. Jerarquía Jurídica. Principales leyes. Constitución y distintas normativas en vigencia. Leyes de Presupuesto, de Procedimientos Administrativos y de Contratación del Estado 3. Etapas del Proceso Presupuestario. Momentos del Gasto. Partidas Confidenciales. Subsidios, Subvenciones y Condonaciones. Manejo extra

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Diseño de un programa de capacitación intensivo aplicado a Argentina para la conformación de un equipo de datos integrado a la sala de redacción

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Un Modelo de Programa de Entrenamiento Intensivo en Periodismo de Datos (Caso Argentina)

Por Sandra Crucianelli

[email protected]

Knight Fellowship Program, 2012

Metas del Proceso:

Creación de un Data Team

Diagnóstico global del escenario

Análisis de experiencias previas

Identificación de recursos humanos y técnicos en la sala de redacción.

Diagnóstico de condiciones de borde necesarias en base a los recursos

disponibles

Definición de roles dentro del equipo

Integración del Data Team a la sala de redacción (digital e impresa)

Identificación de desafíos a resolver. Probables soluciones ante distintos

escenarios.

Training básico teórico común a los miembros del equipo

Training personalizado por proyecto periodístico

Evaluación del proceso

Conclusiones

Fase Diagnostica

Condición de Borde para los periodistas especialistas en datos

Conocimientos básicos sobre el funcionamiento del Estado

1. Estructura Orgánico-Funcional. División de Poderes. Conformación

Política y Territorial del Estado.

2. El funcionamiento de la Administración Pública. Jerarquía Jurídica.

Principales leyes. Constitución y distintas normativas en vigencia. Leyes de

Presupuesto, de Procedimientos Administrativos y de Contratación del

Estado

3. Etapas del Proceso Presupuestario. Momentos del Gasto. Partidas

Confidenciales. Subsidios, Subvenciones y Condonaciones. Manejo extra

presupuestario del Gasto Público. Control de la financiación externa. El

desvío de fondos públicos.

4. Adquisiciones del Estado. Tipología. Modalidades de contratación pública.

5. Sistema Tributario. Estructura Impositiva. Principales Delitos Tributarios.

Sistema Financiero: Banca Pública. Principales Delitos Financieros.

Lavado de Activos.

6. Boletín Oficial: estructura y características por sección

7. Acceso a la Información. Leyes, decretos y ordenanzas en vigencia

8. Procesos Electorales. Ley Electoral. Financiamiento y Gasto de las

Campañas Políticas. Delitos Electorales. Recursos legales e

impugnaciones.

9. Poder Legislativo. Funciones del Legislador. Emisión de Leyes y Decretos

Legislativos. Promulgación.

10. Poder Judicial. Estructura Jurídica. Elección de magistrados. Selección de

Jueces y personal auxiliar. Transparencia Judicial: presupuesto.

11. Controles del Estado: Organismos competentes. Oficina Anticorrupción.

Auditoría General de la Nación. Sindicatura General de la Nación.

Tribunales de Cuentas. Funciones y atribuciones.

12. Controles Externos. Auditorias sociales. Organizaciones de la Sociedad

Civil involucradas en el proceso. Casos de Estudio: Poder Ciudadano.

Directorio Legislativo. Transparencia Internacional, capitulo local.

13. Transparencia y Gobernabilidad. Componentes de la transparencia. La

captura del Estado. Los costos de la corrupción para la gobernabilidad y el

desarrollo.

14. Gobierno Electrónico. Teorías sobre gobierno electrónico. El contexto

regional: la experiencia latinoamericana. Condiciones del gobierno

electrónico. Actores. Participación ciudadana.

15. El movimiento de Datos Abiertos, Gobiernos Abiertos y su impacto en la

sociedad. Aportes a la Transparencia desde la práctica del Periodismo de

Datos. Ejemplos.

Contenidos Generales

1. Periodismo de Datos. Periodismo de Base de Datos. Definiciones. El

contexto mundial, regional y local. Casos de estudio Diarios:

http://tinyurl.com/ejemplosDataJour

2. Del Periodismo de Investigación, al Periodismo de Precisión, pasando por

el Periodismo Asistido por Computadoras al Periodismo Asistido por

Hackers. Características particulares de cada práctica

3. Bases de Datos. Principales Lenguajes de programación. Estudio de casos.

4. Estructura del proceso periodístico basado en datos.

5. Nuevas herramientas digitales para los procesos de

a) Búsqueda

b) Extracción

c) Depuración

d) Procesamiento

e) Visualización de datos

f)

6. El proceso de documentación periodística digital basada en datos.

Formatos digitales. Buenas Prácticas.

7. Desarrollo de herramientas aplicadas basadas en datos. Casos de estudio:

8. Desarrollo de aplicaciones o herramientas digitales basadas en datos,

como modelo de negocio. Análisis de casos

9. La interactividad dentro del proceso: interacción interna (Data Team) e

interacción Producto-Audiencia : canales de comunicación a través de

productos generados por el Data Team

10. Impacto del Periodismo de Datos en la sociedad. Casos de estudio.

Análisis de replicabilidad.

Fase de entrenamiento

Conocimientos Particulares

Área: Búsqueda y Captura de Datos

1. Introducción a la Internet. Buscadores y meta buscadores. Sistemas de

filtrado. Operadores Boleanos. Búsquedas Avanzadas. Búsquedas por

defecto. Recorte de dominios. Restricción por formato y dominio.

2. Buscadores especializados temáticos

3. Puertas a la Internet invisible. Acceso a la Información en Web 2.0.

Buscadores visuales.

4. Web 3.0 y buscadores semánticos. Componentes de la Web Semántica.

Metalenguajes y estándares de representación. Aprovechamiento de la

Web y concepto de Web inteligente. Buscadores de la Web Semántica.

Usos y aplicaciones en la sala de redacción

5. Datos gubernamentales en línea. Formatos abiertos y cerrados.

6. Nuevos Programas de Gestión: Compras Gubernamentales On Line. Casos

Rosario, Berisso, Bahía Blanca, Mar del Plata, Mendoza, Morón.

7. El Boletín Oficial. Su estructura y parámetros de búsqueda.

8. Uso de Bases de datos nacionales: Poder Ejecutivo, Poder Judicial, Poder

Legislativo

9. Casos de estudio: INDEC, Centro de Información Judicial, Sistema

Argentino de Informática Jurídica, Banco Central, Registro de Audiencias,

INFOLEG, Ministerio de Economía: Presupuesto. Construcciones del

Estado, CAICYT, ANMAT, INTA, CNV, Aduana, Puertos Nacionales,

Búsqueda de Aviones, Barcos, CONICET, CNC, AFSCA, Archivo Histórico

Legislativo, AGN, SIGEN

10. Google Earth en Argentina: Búsqueda de Propiedades. Cómo funcionan en

otros países registros de la propiedad.

11. Entes de control: CNRT, ENRE, ENARGAS, etc.

12. Bases de Datos del Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.

13. Bases de Datos Provinciales. Casos de estudio: Buenos Aires y Córdoba

vs Santa Fe y Mendoza.

14. Monitoreo Web de la información del Estado en páginas Web de la

Administración Pública. Diagnóstico por tipo de datos. Cómo medir el

cuantitativamente el grado de acceso a la información utilizando sitios del

gobierno.

15. Bases de datos internacionales. Registros oficiales en USA y España:

Casos de estudio: exportaciones, migraciones y registros de propiedad.

Sistemas de recuperación electrónica de archivos criminales en USA.

Bases de datos de ONGs: Banco Mundial, UNESCO, OEA, BID, OMS y

otras organizaciones. Uso de Freedom of Information Act (FOIA), SEC,

bases interactivas para el rastreo de laudos internacionales (Caso de

estudio: demanda Azurix Vs. Gobierno Nacional).

16. Investigar empresas y personas en línea.

17. Monitoreo de la información numérica del Estado en páginas Web de la

Administración Pública. Indicadores de calidad funcionales a la

investigación periodística. Cruzamiento de variables

18. Cuantificación del Acceso a la Información Pública. Estudio de campo

basado en la petición formal. Monitoreos cuantitativos usando portales de

E-Gov. Ejercicio de Petición.

19. La organización de las fuentes digitales. Marcadores y Favoritos por

navegador. Marcadores Sociales Uso de Marcadores específicos para

periodistas. Publish2. Webnotes y Evernote.

20. Validación virtual de documentos en la Web.

21. Recursos: www.tinyurl.com/linksgovar

Área: Matemática Analítica

1. Test Diagnóstico

2. Introducción a las Matemáticas para Periodistas. ¿Por qué y para qué? Su

importancia en el periodismo de investigación. Estrategias oficiales y

privadas en el manejo de la información numérica.

3. Operaciones Matemáticas Básicas. Definición de número. Perímetros,

medidas de superficie y volumen. Ejemplos aplicables a la crónica

periodística. Cómo calcular la cantidad de personas presentes en un acto

público o en una manifestación popular. Cómo dar dimensión numérica

correcta a los accidentes o delitos ecológicos: el caso del derrame del

petróleo en el mar. Tablas de densidad. Conversión de medidas de peso

en medidas de volumen para una mejor escala de comparación dentro de

la crónica o el reportaje.

4. Obtención de Datos Numéricos: Definiciones.

5. Medidas de Tendencia Central: Promedio, mediana y moda. Su aplicación

en la crónica periodística. Tantas veces más y tantas veces como. Análisis

de escalas salariales. Medidas de dispersión. Definición de medidas de

cambio. Rango, Varianza, Covarianza y Desviación Estándar ¿Puede la

varianza convertirse en noticia?

6. Medidas de Proporción. Proporción simple. Porcentaje, Índice, Razón,

Tasa. Cálculos. Variación Porcentual. Definiciones y ejemplos.

Comparación de variables entre ciudades y países. Recursos de la Internet

para el reportero.

7. Medidas de Dispersión: Rango. Varianza. Covarianza. Desvío Estándar.

Correlación. Coeficiente de variación.

8. Variables: Cuantitativas discretas. Cuantitativas continuas. Cualitativa

nominal, cualitativa ordinal. Variables aleatorias: discretas y continuas.

Binomial, normal y bidimensional.

9. Proceso y manejo periodístico de variables.

10. Interpolación de datos externos. Cómo analizar los datos censales a partir

de cruzamiento de datos. El cálculo de la caída del salario y la caída del

poder adquisitivo. Cómo se calcula e interpreta correctamente el Índice de

Precios al Consumidor.

11. Integración de conocimientos matemáticos básicos a través de hojas de

cálculo. Análisis informático de estadísticas. Periodismo Asistido por

Computadora (concepto PAC). Funcionalidad de la hoja de cálculo.

Utilidades de Excel. Exportación de tablas en la Web a archivos propios.

Casos de estudio.

12. . 25 números que los periodistas deberían conocer. Estrategias para la

Comprensión de Problemas

13. Test Final

Área Estadística Analítica

1. Introducción a la Estadística para Periodistas. ¿Por qué y para qué? Tipos

de variables: discretas y continuas.

2. Diferencias entre estadística descriptiva y estadística inferencial.

3. Estadística Descriptiva: El caso del censo nacional. Principales Variables.

Métodos empleados. Diagnóstico de uso.

4. Estadísticas gubernamentales. Normas de calidad.

5. Análisis matemático del Presupuesto Público. Concepto de partida y

ejecución. Variables de estudio. Estudio de su Evolución. Análisis

comparativo. Auditoría Contable.

6. Indicadores Económicos. Glosario. Variables de interés periodístico. Índice

de Precios al Consumidor. Caída del Salario. Balanza Comercial. Reportes

Bancarios. La Comisión Nacional de Valores. Interpretación de informes.

7. Estadísticas referidas al control del medio ambiente. Química: Compuestos

químicos más comunes en el abordaje periodístico: metales pesados,

gases, sales, ácidos, bases, hidrocarburos. Medición de la calidad del aire,

suelo y aguas (dulce y de mar). Indicadores de contaminación. Límites

admisibles. Medidas más comunes: microgramo por litro, partes por millón

(química) y UFC/ml (microbiología).

8. Estadística Inferencial: Teoría del muestreo. Modelos matemáticos para la

determinación del tamaño de muestras representativas: Método Aleatorio

simple y aleatorio estratificado. Regla de la Aleatoriedad. Pirámide

poblacional.

9. Teoría de la Probabilidad.

10. Índices de Confianza. Intervalo de Confianza

11. Error muestral

12. Verificación de la correlación entre el tamaño de las muestras de datos y el

error muestral.

13. Trabajo de campo en la recolección de datos. Los demonios de Campbell.

14. Criterios para la evaluación de resultados. El error admitido y su

verificación.

15. Tipos de Sesgos: de muestra, de selección, de sustitución, de respuesta.

Cuestionario: preguntas abiertas y cerradas.

16. Proyección de datos.

17. Datos bajo la lupa: análisis por variable y por resultados. Diferencias entre

análisis matemático y análisis estadístico.

18. La espiral del silencio de Noelle-Neumann

19. Glosario estadístico.

Área Herramientas Digitales

1. Matemática en línea: Conversión de unidades, cálculo matemático y

comparación de variables. Calculadoras online. Medidas de Superficie y

Volumen Más Usadas. Criterios de Redondeo - Medidas de Cambio.

Conversiones Volumen/Tiempo

2. Variables Digitales y uso de conversores para medidas de cambio.

Herramientas Digitales de Estadística Aplicada y Matemática Financiera.

Herramientas de Google para el procesamiento y gestión de datos. Junar.

3. Plataformas de gestión documental. Google Docs hacia Google Drive.

Document Cloud.

4. Sindicación Web y geolocalización.

5. Para reporteros: Introducción a las técnicas del manejo visual de

información. Nuevas capacidades de análisis en la visualización de

información numérica.

6. Generación de Gráficos On Line.

7. Tablas en línea y Diseño de Diagramas.

8. Sistemas de Información Geográfica. Programas de uso común.

9. Alertnet de Reuters. SERVIR. Gapminder. Google Public Data. Google

Finance. Herramientas Colaborativas: wikis de datos

10. Google Maps y Google Earth. GFT

11. Fotos Satelitales: NOA-NASA para Argentina.

12. Mashups. Aplicaciones más usadas en periodismo.

Área Investigación Aplicada basada en Datos

1. Investigación Periodística basada en Datos. Condiciones necesarias para

el diseño del reportaje. Método científico aplicado. Determinación del

Problema, formulación de la hipótesis

2. Diseño de la hoja de ruta

3. La ciencia analítica como herramienta. Divergencias. Modelos

exploratorios, descriptivos, correlacionales y explicativos.

4. Formulación de hipótesis

5. Los datos en documentos: fuentes primarias, secundarias y terciarias.

Gestión de soportes en línea.

6. Trabajo de campo. Su aplicación en la elaboración del reportaje. Estudios

cualitativos y cuantitativos. Diferencias. Basamento filosófico:

Fenomenología y Positivismo. Ventajas y desventajas. Tipología de

entrevistas aplicadas a cada caso. Técnicas de observación. El conteo y la

medición durante la cobertura periodística. Ejercicio práctico.

7. La investigación cualitativa y su transformación hacia la semicuantitativa.

Definición. Modelos: por acción o por participación. Estudios etnográficos.

Técnicas proyectivas. Historias de Vida y Relatos de Vida. Análisis del

discurso. Interpretación vertical y horizontal. Uso de las técnicas

cualitativas durante la campaña electoral.

8. Condiciones de la conclusión.

9. Narrativa hipertextual en Periodismo de Datos. La estructura del reportaje

basado en datos.

10. Ética aplicada. Valores periodísticos. Códigos de ética.

11. Dilemas éticos en la selección de datos crudos, en la selección de

variables y en la selección de datos procesados. Casos de estudio