Presentation of the website projetjourdain.org, that hosts the database of the jourdain project.

1. La base de données
du journalisme de données
Le site projetjourdain.org
mercredi 16 octobre 13

2. Prologue
mercredi 16 octobre 13

3. Une optique communicationelle
Social
Technique
Sémiotique
« les sciences de l’information et de la communication n’étudient jamais la
communication et l’information en elles-mêmes ou pour elles-mêmes,
c’est-à-dire comme des êtres abstraits (elles seraient alors une idéologie),
mais bien en tant qu’elles sont matérialisées, institutionnalisées et
opérationalisées dans la société. » — Jean Davallon
mercredi 16 octobre 13

4. Une double articulation
Analyser le journalisme de données avec et par
les outils du journalisme de données :
mercredi 16 octobre 13

5. Une double articulation
Analyser le journalisme de données avec et par
les outils du journalisme de données :
• Le journalisme de données comme
phénomène : l’émergence d’une nouvelle
conception de la profession journalistique ?
mercredi 16 octobre 13

6. Une double articulation
Analyser le journalisme de données avec et par
les outils du journalisme de données :
• Le journalisme de données comme
phénomène : l’émergence d’une nouvelle
conception de la profession journalistique ?
• Le journalisme de données comme
processus : un système inédit de production
de l’information journalistique ?
mercredi 16 octobre 13

7. Structure de la
représentation
I. Le théâtre
II. Les coulisses
III. La mise en scène
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8. Le Théâtre
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9. Data ♥ Journalism
A Love Story
Cours van Negotie, publié à
Amsterdam depuis 1609
mercredi 16 octobre 13
Exemple d’une feuille d’avis
publiée en 1757

10. Data ♥ Journalism
A Love Story
La presse occidentale succombe
à une fièvre statistique (tipsterism) à partir de 1830.
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11. Data ♥ Journalism
A Love Story
Le Computer Assisted Reporting apparaît
dès le début des années 1950 aux États-Unis.
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12. Des apports inédits
L’extension de la frontière professionnelle
C’est important que nous soyons assis dans la salle de
rédaction. Le contenu de notre travail dépend habituellement de
conversations en face-à-face avec les reporters. — Brian
Boyer, The Data Journalism Handbook
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13. Des apports inédits
Une démocratisation des outils
Les journalistes peuvent aisément accéder à des outils
jusqu’alors réservés aux professionnels : bases de données
relationnelles, langages d’analyse statistique…
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14. Des apports inédits
Un nouveau regard critique
J’ai pris conscience, avec mes modestes moyens, de ce que les chercheurs
en sciences sociales savent depuis fort longtemps : il n’y a pas plus de fait
brut que de données brutes. — Simon Chignard
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15. Les Coulisses
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16. Construire la donnée
≠
Une donnée « brute » ?
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Une donnée « construite »

17. Rechercher les données
La phase la plus journalistique :
Recherche
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18. Rechercher les données
La phase la plus journalistique :
• Utilisation des procédés classiques du
journalisme d’investigation
Recherche
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19. Rechercher les données
La phase la plus journalistique :
• Utilisation des procédés classiques du
journalisme d’investigation
• Recours au croisement des sources
existantes.
Recherche
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20. En quête d’un critère…
À ce jour, il n’existe aucun diplôme de datajournaliste.
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21. Recourir à des détours
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22. Le Data Journalism Handbook
Publié en 2012, The Data Journalism Handbook constitue
la principale référence sur le data journalisme.
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23. Le Data Journalism Handbook
Publié en 2012, The Data Journalism Handbook constitue
la principale référence sur le data journalisme.
mercredi 16 octobre 13

24. Le Data Journalism Handbook
Publié en 2012, The Data Journalism Handbook constitue
la principale référence sur le data journalisme.
mercredi 16 octobre 13

25. Le Data Journalism Handbook
Publié en 2012, The Data Journalism Handbook constitue
la principale référence sur le data journalisme.
mercredi 16 octobre 13

26. Recueillir des données
Trois types de recueil :
Recueil
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27. Recueillir des données
Trois types de recueil :
• Réutilisation de jeux de données déjà
formatés.
Recueil
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28. Recueillir des données
Trois types de recueil :
• Réutilisation de jeux de données déjà
formatés.
• Recueil manuel.
Recueil
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29. Recueillir des données
Trois types de recueil :
• Réutilisation de jeux de données déjà
formatés.
• Recueil manuel.
• Recueil automatisé (ou scraping)
Recueil
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30. Le scraping
Exploiter l’architecture des pages web
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31. Utiliser un code d’extraction
Exemple de la bibliothèque BeautifulSoup de Python
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32. Le résultat final
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33. Classer les données
Phase très complexe :
Classement
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34. Classer les données
Phase très complexe :
• Définition d’un système de rangement
adapté.
Classement
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35. Classer les données
Phase très complexe :
• Définition d’un système de rangement
adapté.
• Prise en compte des relations
élaborées entre les différents
items
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Classement

36. Des relations élaborées
Le datajournalisme constitue un objet d’étude complexe :
•Une organisation peut employer plusieurs
datajournalistes
•Un datajournaliste peut être (ou avoir été)
employé par plusieurs institutions.
Many-to-many relationships
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37. Une architecture
en trois dimensions
x
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38. Une architecture
en trois dimensions
x
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39. Une architecture
en trois dimensions
x
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40. Une architecture
en trois dimensions
y
x
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41. Une architecture
en trois dimensions
y
x
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42. Une architecture
en trois dimensions
y
x
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43. Une architecture
en trois dimensions
y
x
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z

44. Lier les bases
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45. Lier les bases
Table
Noms
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Table
Organisations

46. Analyser la donnée
Un tout autre regard : la pensée statistique
Analyse
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47. Analyser la donnée
Un tout autre regard : la pensée statistique
• Transformation des données en
connaissances.
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Analyse

48. Analyser la donnée
Un tout autre regard : la pensée statistique
• Transformation des données en
connaissances.
• Croisement d’outils
mathématiques et de
préceptes méthodologique.
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Analyse

49. Visualiser
À quoi sert une visualisation ?
mercredi 16 octobre 13
Visualiser

50. Visualiser
À quoi sert une visualisation ?
• Création d’une représentation simple
et circulante des résultats obtenus.
mercredi 16 octobre 13
Visualiser

51. Visualiser
À quoi sert une visualisation ?
• Création d’une représentation simple
et circulante des résultats obtenus.
• Percevoir des liaisons et
relations passées inaperçues. La
visualisation a une portée
maïeutique.
mercredi 16 octobre 13
Visualiser

52. Simplicité
Les outils
D3.JS
Flexibilité
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53. Une polyphonie énonciative
Données
(format JSON)
Bibliothèque
Infovis
Formatage CSS
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Configuration
infovis
Formatage HTML

54. Un exemple
Les datajournalistes français
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55. Publier
Les problématiques de la publication
mercredi 16 octobre 13
Publier

56. Publier
Les problématiques de la publication
• Réinscription des résultats dans une
nouvelle structure informationnelle
mercredi 16 octobre 13
Publier

57. Publier
Les problématiques de la publication
• Réinscription des résultats dans une
nouvelle structure informationnelle
• Retranscription vers un
format lisible pour le site.
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Publier

58. La Scène
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59. Un projet de recherche
mercredi 16 octobre 13

60. Un projet de recherche
mercredi 16 octobre 13

61. Un projet de recherche
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62. Des jeux de données
mercredi 16 octobre 13

63. Des jeux de données
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64. Des jeux de données
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65. Des analyses composites
Croiser du texte, des jeux de données…
mercredi 16 octobre 13

66. Des analyses composites
…des cartes…
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67. Des analyses composites
et des schémas.
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68. Épilogue
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