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#DDJ –
資料新聞學 101
青平台基金會 / 張維志 – 2013/09/15
重點摘要
• 資料新聞學?
• 是什麼,與為什麼
• #DDJ vs 其他形式的新聞報導
• vs 傳統新聞報導 (+ 調查報導)
• vs 電腦輔助報導 (Computer assisted Reporting)
• #DDJ 工作流程 WorkFlow
• 一切都是從資料開始 – 資料搜尋與處理
• 一切也以資料為終點 – 用資料說故事
• #DDJ – 跨出第一步
• 找出議題,找到資料
• 簡單的說出一個故事
青平台
2010.05 – 創立
• 系列講座 : 夜之巴別塔 / 思想之翼 / 哲學星期五 …
• 培力營隊 : 變贏人 / 培力工作坊 / 合作營隊 …
• 在地參訪 : Go Local / LocalFun …
• 行動參與 : 青年行動者聚會
• 開放資料 : 講座,營隊,工作坊….
• OpenData.tw
• Open Campus / Data Journalism – 開放校園與資料新聞學
• LocalWiki – 在地知識庫與開放資料
3
http://www.ystaiwan.org/
青平台
• 開放資料 : 講座,營隊,工作坊….
• OpenData.tw
• Open Campus / Data Journalism – 開放校園與資料新聞學
• LocalWiki – 在地知識庫與開放資料
#DDJ – 資料新聞學
4
資料新聞學 101
是什麼?
與,為什麼?
5
資料新聞學 101
6
http://www.cw.com.tw/PicChannelPage/pic_article_cw52701.jsp
互動圖表/全台「臨時工老師」人數大揭密
資料新聞學 101
7
http://www.cw.com.tw/PicChannelPage/pic_article_cw52502.jsp
全球圖表/台灣人「又愛又怕」創業
資料新聞學 101
8
http://www.coolloud.org.tw/node/73858
風機叢林 運動和政治
苑裡到底發生了什麼事?
資料新聞學 101
9
http://blog.xuite.net/yehjo01/blog/66492530-
%E9%8C%A2%E5%BE%9E%E5%93%AA%E8%A3%A1%E4%
BE%86%3E
錢從哪裡來
資料新聞學 101
上面的範例,似乎要告訴我們一
些事情(故事)?
但是,是什麼故事(新聞)?
10
資料新聞學 101
Data + Journalism
資料 + 新聞(學)?
資料新聞學 101
Data Driven
Journalism
從資料中找出故事,用
資料來說故事 #DDJ
資料新聞學 101
為什麼忽然 (2009)
大家都在談
「資料新聞學」?
13
資料新聞學 101
因為,這是一個
「數位時代」,
「資訊時代」!
14
資料新聞學 101
生活越來越仰賴
資訊的流通與
資料的解讀
15
資料新聞學 101
誰來將資料轉為資訊
將資訊轉為故事
16
資料新聞學 101
但是,如果只是這樣,
那和傳統新聞有什麼差異?
17
資料新聞學 101
vs 傳統媒體
資料與人
主與客的關係
18
資料新聞學 101
vs 電腦輔助報導
資料來源更多
資料產量更大
工具與技術能力更強
19
資料新聞學 101
或許,最大的差異是
我們試著
用資料的「呈現」
來說我們的故事
20
資料新聞學 101
資料的呈現:
• 簡單的試算表格
• 統計圖表
• 其他關係圖表(地圖,樹狀圖..
• 動態呈現
• 資訊圖表
• 互動設計…
21
資料新聞學 101
但是..
資料新聞並不就是一些圖表與視覺化的呈
現,而是關乎如何以最佳方式來說故事。
有的時候那確實會是一種視覺呈現或地圖,
但有時則是新聞故事,而有的時候,光是
數字即已足夠
(Simons ROGERS - Facts are sacred:The power of data)
22
資料新聞學 101
#DDJ 工作流程
Workflow
23
資料新聞學 101
做出一篇報導前…
資料新聞學 101
我們拿到的可能是:
Html / CSV /
SQL / KML…
• 2010.07.25
• 91,731 份文件
• Afghan war diary
• 2010.07.25
• 91,731 份文件
• 2001.01 – 2009.12
http://mirror.wikileaks.info/wiki/Afghan_War
_Diary,_2004-2010/
資料新聞學 101
26
資料新聞學 101
一切都從這開始:
• 我有個問題,想找答案
• 我有組資料集 (dataset) 我
想看看能「挖掘」出什麼
27
資料新聞學 101
28
http://onlinejournalismblog.wordpress.com/2011/07/07/the-
inverted-pyramid-of-data-journalism/
資料新聞學 101
Simon ROGERS
“Before a dataset results in a data
journalism story, there’s a whole process of
sifting and finessing and generally sorting the
data out. The split is roughly 70% tidying up
the data, 30% doing the fun stuff of visualising
and presenting it.”
資料新聞學 101
• 資料匯整
• 資料清理
• 資料解讀
• 資料整合
• 說出故事
資料新聞學 101
資料匯整 – 把資料找出來
• 網路搜尋
• 政府部門與政府資訊公開法
• 開放資料與網路資料庫
• NPO / NGO 與倡議組織
• 鄉民 (SNS) 與駭客
資料新聞學 101
資料清理 – 資料集的格式與內容
• 將資料轉為程式(電腦)可讀可運算格式
• 將資料中遺漏,缺失,重複,錯誤格式等找
出並修復
資料新聞學 101
資料解讀 – 定義出資料的含意與可信度
• 資料存在的原因 – 資料來源
• 資料內容與單位
資料新聞學 101
資料整合 – 整理出一個回答問題的資料集
• 原始資料集的重新排序,切割,合併,簡化
• 與其他資料集的混搭 – Mashup
• 從空間,時間,連結關係上開始
資料新聞學 101
接下來?
問題有得到答案嗎?
需要更多資料?
那就重新再跑一次吧
資料新聞學 101
怎麼好像是在寫論文?!
這是新聞報導…
不是論文寫作…
36
資料新聞學 101
說出你的故事
37
視覺化
敘述
社群網路
人性化
個人化
實用化
資料新聞學 101
從資料中找出故事
用資料說故事
38
http://ansnuclearcafe.org/2011/11/20/79th-carnival-of-nuclear-
bloggers/storyteller/
資料新聞學 101
39
http://www.ted.com/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_yo
u_ve_ever_seen.html
Hans Rosling: The best stats you've ever seen
資料新聞學 101
有時,
簡單的圖表和表格
就夠了…
40
資料新聞學 101
重點是,資料是一切的核心!
而我們要說的是,資料與其他事物比較
下的「關係」
41
資料新聞學 101
• Data visualization – 資料視覺化
• 統計圖表 (量化比較)
• 地圖 (空間關係)
• 時間軸 (時間關係)
• 文字雲
• 樹狀圖,層級表示
• …
42
資料新聞學 101
統計圖表 :
• Many Eyes
• Google Charts
• Tableau Public
• Google Fusion Tables
• High Charts
43
資料新聞學 101
統計圖表 - 變形 :
Bubble Cloud
• Many Eyes
• d3 / Protovis
44
資料新聞學 101
統計圖表 - 變形 :
Tree Map
• Many Eyes
• Google Charts
• d3 / Protovis
45
資料新聞學 101
地圖 dot distribution map :
• GeoCommons
• Google Fusion Table
• Polymaps
• TileMill
• Google Maps API
• d3 / Protovis
46
資料新聞學 101
時間軸 :
• Excel
• Timeline JS
• TimeFlow
47
資料新聞學 101
文字雲 / 標籤雲 :
• Wordle
• Many Eyes
• d3
48
資料新聞學 101
還有很多很多工具
和呈現方法
49
資料新聞學 101
靜態之外還有動態 (News Apps)
50
http://projects.propublica.org/schools/states/ny
The Opportunity Gap
資料新聞學 101
看起來好像很有趣?
那我該如何開始?
51
資料新聞學 101
52
資料新聞學 101
53
http://schoolofdata.org/data-expeditions/guide-for-guides/
資料新聞學 101
54
你該學會的新把戲
1. 基礎技能(Fundamentals)
2. 統計(Statistics)
3. 程式設計(Programming)
4. 機器學習(Machine
Learning)
5. 文字採礦/自然語言處理
(Text Mining / Natural
Language Processing)
6. 資料視覺化(Data
Visualization)
你該學會的新把戲 2
7. 大量資料(Big Data)
8. Data Ingestion
9. Data Wrangling
10. 工具(Toolbox)
11. 其他?
資料新聞學 101
重點其實是
要有一顆好奇的心
55
資料新聞學 101
剩下的… 技術是練出來的
基本工是一定要會的:
Excel / 試算表
56
資料新聞學 101
對資料,統計,程式語言和網路工具…
想辦法多學一點是有幫助的..
57
資料新聞學 101
對資料的感覺,對新聞的敏感度,
也是培養出來的!
資料素養
+
新聞鼻
58
資料新聞學 101
資料新聞學,
是新聞的一種形式
也是我們學習如何「發現」,
「閱讀」,「述說」
世界的一種方法
59
青平台 / 張維志
Contact me :
• http://www.opendata.tw
• http://fb.me/opendata.tw
• http://www.opencampus.tw
• http://fb.me/groups/Open.Campus/
• whisky@ystaiwan.org
• Twitter : @opentaiwan

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