Data Processing in Communication

1. Estudio de la teoría y la técnica del big data, de la estadística, del periodismo de datos y nuevas modalidades de aplicación de los datos al trabajo periodístico. Interpretación y tratamiento de los datos en la construcción del relato informativo.
2. Análisis general de la estadística y de sus técnicas como herramientas útiles para mejorar la labor periodística y la divulgación.
3. Análisis del acceso a fuentes de datos y gestión de la información proporcionada. Técnicas de divulgación de la información obtenida a partir del big data y de los macrodatos.
4. Estudio de las fuentes recurrentes y aplicación del periodismo de datos a todos los soportes.
5. Estudio de las nuevas narrativas y productos informativos en el periodismo de datos.
6. Análisis de nuevos perfiles profesionales vinculados al tratamiento de datos.

CONTENIDOS TEÓRICOS

TEMA 1. LOS DATOS HOY
1.1 Concepto
1.2 Antecedentes y evolución
1.3 La “datificación” de la sociedad
1.4 La ciencia de datos
1.5 El big data (concepto, evolución y usos)
1.6 El Open Data (concepto, evolución y usos)

TEMA 2. DATOS Y PERIODISMO
2.1 Los datos como fuente periodística
2.2 Tipos de fuentes de datos
2.3 El periodismo de datos (concepto, evolución, particularidades y transformaciones en las redacciones)
2.4 El proceso de trabajo con los datos (búsqueda y extracción, limpieza, selección y comunicación)
2.5 Ejemplos y experiencias en los medios de comunicación

TEMA 3. EXTRACCIÓN DE LAS HISTORIAS TRAS LOS DATOS
3.1 La estadística en el periodismo (concepto y usos)
3.2 Términos estadísticos y tipos de variables
3.3 Tipos de datos y su representación
3.4 El muestreo: concepto y utilidad en el periodismo

TEMA 4. LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
4.1 Concepto y evolución
4.2 Usos en el periodismo
4.3 Formas gráficas (tipologías, función y capacidad comunicativa)
4.4 Ejemplos y experiencias en el marco del periodismo de datos

TEMA 5. AUTOMATIZACIÓN Y DATOS
5.1 La minería de datos
5.2 Algoritmos e Inteligencia Artificial en el trabajo con los datos
5.3 Protocolos de gestión de datos
5.4 Experiencias en el ámbito del periodismo

TEMA 6. MARCO LEGAL Y ÉTICO EN EL TRABAJO CON LOS DATOS
6.1 Transparencia y acceso a la información
6.2 Los datos abiertos
6.3 Aspectos éticos y legales
6.4 Datos y propiedad intelectual
6.5 Protección de datos y periodismo

TEMA 7. PERIODISTAS Y DATOS
7.1 Perfiles profesionales en el campo del periodismo de datos
7.2 Procedimientos y sistemas de trabajo
7.3 Formación y habilidades necesarias


CONTENIDOS PRÁCTICOS
Serán impartidos y realizados en las sesiones interactivas. El alumnado realizará tareas individuales y en conjunto dirigidas a la práctica de las diferentes etapas del trabajo con los datos (búsqueda, selección y limpieza) y a su comunicación. También se emplearán estas sesiones para el aprendizaje de técnicas y herramientas de utilidad para las diferentes fases del trabajo en el periodismo de datos, así como para la elaboración de productos periodísticos basados en datos.


De forma específica, serán realizadas tareas como las siguientes:
- Revisión y análisis de iniciativas de Open Data
- Elaboración de piezas periodísticas basadas en datos
- Aprendizaje e elaboración de visualizaciones de datos
- Aprendizaje de técnicas y herramientas para la extracción y tratamiento de datos (web scrapping, hojas de cálculo y herramientas de automatización)

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
Arias, D., Sánchez García, P., & Redondo, M. (2018). El perfil del periodista de datos: formación, fuentes y herramientas. Doxa Comunicación, 27, 273-293. https://doi.org/10.31921/doxacom.n27a14
Ausserhofer, J., Gutounig, R., Oppermann, M., Matiasek, S., & Goldgruber, E. (2020). The datafication of data journalism scholarship: Focal points, methods, and research propositions for the investigation of data-intensive newswork. Journalism, 21(7), 950-973. https://doi.org/10.1177/1464884917700667
Bounegru, L., Chambers, L., & Gray, J. (Eds.). (2012). The Data Journalism Handbook 1. European Journalism Centre. https://datajournalism.com/read/handbook/one
Bounegru, L., Chambers, L., & Gray, J. (Eds.). (2021). The Data Journalism Handbook 2. Towards a Critical Data Practice. European Journalism Centre. https://datajournalism.com/read/handbook/two
Cairo, A. (2011). El arte funcional. Alamut.
Cairo, A. (2016). The truthful art. New Riders.
Córdoba-Cabús, A. (2020). Estándares de calidad en el periodismo de datos: fuentes, narrativas y visualizaciones en los Data Journalism Awards 2019. Profesional de la Información, 29(3), 1-11. https://doi.org/10.3145/EPI.2020.MAY.28
Crucianelli, S. (2013). ¿Qué es el periodismo de datos? Cuadernos de Periodistas. http://www.cuadernosdeperiodistas.com/que-es-el-periodismo-de-datos/
Jauset, J. A. (2013). Estadística para periodistas, publicitarios y comunicadores. Editorial UOC.
Mullor, R. (2017). Estadística básica. Publicacions de la Universitat d’Alacant.
Portilla, I. (2004). Estadística descriptiva para comunicadores: aplicaciones a la publicidad y las relaciones públicas. Ediciones Universidad de Navarra.


BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
Alcalde, I. (2015). Visualización de la información: de los datos al conocimiento. Barcelona: UOC.
la Rosa Barrolleta, L. A. (2019). Periodismo de datos: el big data como elemento diferenciador sociocultural e insuficiencia de la Ley de Transparencia en España (Universidad Carlos III de Madrid). Universidad Carlos III de Madrid. Recuperado de http://hdl.handle.net/10016/28671
López-García, X., Toural-Bran, C., & Rodríguez-Vázquez, A. I. (2016). Software, estadística y gestión de bases de datos en el perfil del periodista de datos. Profesional de la Información, 25(2), 286-294. https://doi.org/10.3145/EPI.2016.MAR.16
Ríos Insua, D., & Gómez-Ullate Oteiza, D. (Eds.). (2019). Big data: conceptos, tecnologías y aplicaciones. Madrid: CSIC.
Spiegel, M. R., & Stephens, L. J. (2002). Estadistica. México D.F.: McGraw-Hill.
Terrón Santos, D., & Domínguez Álvarez, J. L. (Eds.). (2019). Nueva regulación de la protección de datos. Y su perspectiva digital. Granada: Comares. Recuperado de http://www.aepda.es/AEPDAPublicaciones-2523-Publicaciones-de-los-miembr…
Thurman, N., Lewis, S. C., & Kunert, J. (Eds.). (2021). Algorithms, Automation, and News. New Directions in the Study of Computation and Journalism. Oxon: Routledge.
Túñez-Lopez, J. M., Toural-Bran, C., & Valdiviezo-Abad, C. (2019). Automatización, bots y algoritmos en la redacción de noticias. Impacto y calidad del periodismo artificial. Revista Latina de Comunicación Social, 74, 1411-1433. https://doi.org/10.4185/RLCS-2019-1391

Todos los recursos relacionados en esta bibliografía están disponibles en abierto en la red o en el servicio de bibliotecas de la Universidad

CON.3 - Conocer los fundamentos de la investigación desde una perspectiva científica o periodística para describir y explicar la realidad.
HAB.1 - Aplicar las técnicas de expresión oral, escrita, audiovisual y multimedia para la elaboración de información periodística.
HAB.3 - Manejar los medios, las tecnologías, las herramientas y las plataformas actuales para el desarrollo de la actividad periodística.
HAB.5 - Transmitir información eficiente a un público tanto especializado como no especializado.
COM.2 - Reunir, gestionar e interpretar información y datos relevantes dentro del ámbito del periodismo para elaborar argumentos sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
COM.3 - Diseñar y desarrollar proyectos periodísticos en distintos medios, soportes y contexto.

Clase magistral: sesión expositiva impartida por el docente.
Presentación en el aula: exposición basada en el estudio de un caso, problema o situación contextualizada.
Estudio de casos: análisis y exposición de medios, productos, estrategias o proyectos de referencia en el contexto de la materia.
Seminario: sesión interactiva y grupal para el trabajo guiada por el docente, especialmente enfocada a la resolución de ejercicios, análisis de textos y casos, así como al diseño de estrategias y proyectos.
Prácticas Aula Informática: sesión interactiva y grupal en un entorno equipado con ordenadores.
Aprendizaje basado en proyectos: programación diseñada a partir de tareas sucesivas en un proceso que concluye con un producto final.

Pruebas de conocimientos: 40%
Actividades de evaluación continua: 10%
Prácticas experimentales: 50%
En la parte práctica es necesario haber entregado todas las prácticas que se realicen.

El sistema de evaluación contempla que es imprescindible tener aprobada la parte teórica y la parte práctica para superar la materia.

Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de las cualificaciones.

De acuerdo con la normativa de permanencia vigente en la USC para los estudiantes de Grado y Máster (art. 5.2.), la mera asistencia, así como la participación en cualquiera de las actividades realizadas en las clases interactivas serán objeto de evaluación y, por consiguiente, la nota final del/la estudiante que los cumplimente en ningún caso será de "No presentado".

En esta materia no se puede eximir la asistencia a las aulas interactivas porque requiere ejercicios individuales y/o en grupo que implican la colaboración entre el alumnado, así como la presencia en el aula del profesorado para comprobar su evolución. Además, es necesaria la utilización de los equipos específicos de la facultad donde se imparten los laboratorios.


SEGUNDA OPORTUNIDAD:
En este caso se evaluará de la misma forma que en la primera. Si la/el alumna/o tiene aprobada una parte (teoría o práctica) de la materia, se le guardará la nota para la segunda oportunidad. En ningún caso se conservará calificación alguna para ningún otro curso académico.

Docencia teórica: 24 horas
Docencia interactiva: 24 horas
Tutorización en grupo reducido: 3 horas
Pruebas de evaluación: 3 horas
Trabajo personal del alumnado: 96 horas

Se recomienda el trabajo continuo a lo largo del itinerario formativo. Los conocimientos adquiridos en las sesiones teóricas tendrán su reflejo en las prácticas, que avanzarán de forma pareja con el objetivo de aplicar lo aprendido.

Se recomienda también el seguimiento de los medios de comunicación y, de forma especial, aquellas iniciativas encuadradas en el campo del periodismo de datos. Identificarlas y profundizar en su conocimiento resultará también vital para tomarlas como modelos a seguir a la hora de entender sus estrategias y de afrontar el trabajo con los datos en el marco de esta materia.

Todas las prácticas serán realizadas en herramientas de acceso abierto o para las cuales el alumnado tendrá acceso a través de su cuenta de correo de la universidad. No obstante, se recomienda el uso del ordenador personal en el aula o, en su defecto, la solicitud de un equipo de préstamo del centro.