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#DDJ –
資料新聞學 101
OPENCAMPUS / 張維志 – 2013/11/04
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
資料新聞學 101

是什麼?

3

與,為什麼?
資料新聞學 101

http://www.cw.com.tw/PicChannelPage/pic_article_cw52701.jsp

4

互動圖表/全台「臨時工老師」人數大揭密
資料新聞學 101

http://www.cw.com.tw/PicChannelPage/pic_article_cw52502.jsp

5

全球圖表/台灣人「又愛又怕」創業
資料新聞學 101
風機叢林 運動和政治
苑裡到底發生了什麼事?

6

http://www.coolloud.org.tw/node/73858
資料新聞學 101

http://blog.xuite.net/yehjo01/blog/66492530%E9%8C%A2%E5%BE%9E%E5%93%AA%E8%A3%A1%E4%
BE%86%3E

7

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

8

故事(新聞)?
資料新聞學 101

http://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2
013/11/daily-chart
資料新聞學 101

10

C02 排放量
11

資料新聞學 101
12

資料新聞學 101
13

資料新聞學 101
http://opendata.zeit.de/atomreaktoren/#/en/

14

資料新聞學 101
資料新聞學 101
資料新聞學 101

Data + Journalism

資料 + 新聞(學)
資料新聞學 101

故事 / 新聞

17

才是重點
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 (2010)
大家都在談

19

「資料新聞學」?
資料新聞學 101

http://www.theguardian.com/news/datablog/2011/sep/2
6/data-journalism-guardian#_

20

The first Guardian data journalism:
May 5, 1821
資料新聞學 101

極座標圖餅圖

21

1854
資料新聞學 101

2010.07

Wikileaks
91,731 份文件
2001.04 – 2009.12
22

三大新聞媒體
23

資料新聞學 101
http://www.theguardian.com/news/datablog/2010/jul/27/
wikileaks-afghanistan-data-datajournalism#_

24

資料新聞學 101
http://mirror.wikileaks.info/wiki/Afghan_War
_Diary,_2004-2010/

25

資料新聞學 101
26

資料新聞學 101
資料新聞學 101

從此,資料新聞學
成為新聞界新寵

27

And WHY?
28

資料新聞學 101
資料新聞學 101

生活越來越仰賴
資訊的流通與

29

資料的解讀
30

資料新聞學 101
31

資料新聞學 101
資料新聞學 101

誰來將資料轉為資訊

32

將資訊轉為故事
資料新聞學 101

但是,如果只是這樣,
33

那和傳統新聞有什麼差異?
資料新聞學 101
vs 傳統媒體

資料與人

34

主與客的關係
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
35

工具與技術能力更強
資料新聞學 101
或許,最大的差異是

我們有更多方法
用資料的「呈現」

36

來說我們的故事
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,時間軸..
• 動態呈現
• 資訊圖表
37

• 互動設計…
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

38

(Simons ROGERS - Facts are sacred:The power of data)
資料新聞學 101

關於巨量資料

39

Big Data
資料新聞學 101

三個層面:

巨量 – 就是很多很多非常多!
即時性 – 沒完沒了馬上要

40

多樣性 – 影音文字全都來
資料新聞學 101

迷思:
只有碰觸巨量資料才是

41

資料新聞學
資料新聞學 101

42

#DDJ 工作流程
Workflow
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
• 2004.01 – 2009.12

http://mirror.wikileaks.info/wiki/Afghan_War
_Diary,_2004-2010/
45

資料新聞學 101
資料新聞學 101
一切都從這開始:

• 我有個問題,想找答案

46

• 我有組資料集 (dataset) 我
想看看能「挖掘」出什麼
http://onlinejournalismblog.wordpress.com/2011/07/07/theinverted-pyramid-of-data-journalism/

47

資料新聞學 101
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…

55

不是論文寫作…
資料新聞學 101
說出你的故事
視覺化
敘述
社群網路
人性化
個人化

56

實用化
資料新聞學 101

從資料中找出故事

http://ansnuclearcafe.org/2011/11/20/79th-carnival-of-nuclearbloggers/storyteller/

57

用資料說故事
資料新聞學 101

http://www.ted.com/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_yo
u_ve_ever_seen.html

58

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

59

就夠了…
資料新聞學 101

重點是,

資料是一切的核心!

資料與其他事物 (人事
時地物) 比較下的「關係」
60

而我們要說的是,
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
…

61

•
•
•
•
•
•
資料新聞學 101
統計圖表 :
Many Eyes

•

Google Charts

•

Tableau Public

•

Google Fusion Tables

•

High Charts

62

•
資料新聞學 101
統計圖表 - 變形 :
Bubble Cloud
Many Eyes

•

d3 / Protovis

63

•
資料新聞學 101
統計圖表 - 變形 :
Tree Map
Many Eyes

•

Google Charts

•

d3 / Protovis

64

•
資料新聞學 101
地圖 dot distribution map :
GeoCommons

•

Google Fusion Table

•

Polymaps

•

TileMill

•

Google Maps API

•

d3 / Protovis

65

•
資料新聞學 101
時間軸 :
Excel

•

Timeline JS

•

TimeFlow

66

•
資料新聞學 101
文字雲 / 標籤雲 :
Wordle

•

Many Eyes

•

d3

67

•
資料新聞學 101
還有很多很多工具

68

和呈現方法
資料新聞學 101
靜態之外還有動態 (News Apps)

http://projects.propublica.org/schools/states/ny

69

The Opportunity Gap
70

資料新聞學 101

http://www.nytimes.com/interactive/2010/11/13/weekinr
eview/deficits-graphic.html?_r=0
資料新聞學 101

看起來好像很有趣

71

那我該如何開始
72

資料新聞學 101
http://schoolofdata.org/data-expeditions/guide-for-guides/

73

資料新聞學 101
資料新聞學 101
你該學會的新把戲

你該學會的新把戲 2

基礎技能(Fundamentals)
統計(Statistics)
程式設計(Programming)
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Learning)
5. 文字探勘/自然語言處理
(Text Mining / Natural
Language Processing)
6. 資料視覺化(Data
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7.
8.
9.
10.
11.

大量資料(Big Data)
Data Ingestion
Data Wrangling
工具(Toolbox)
其他?

74

1.
2.
3.
4.
資料新聞學 101

重點其實是

75

要有一顆好奇的心
76

資料新聞學 101
資料新聞學 101

對拿到的資料都

77

保持質疑的態度
78

資料新聞學 101
資料新聞學 101

如科學家一般的嚴謹
correlation

vs
79

causation
資料新聞學 101

最後,決定一切的

80

是你的創意
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:

81

Excel / 試算表
資料新聞學 101
對資料,統計,程式語言和網路工具…

82

想辦法多學一點是有幫助的..
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
+

83

新聞鼻
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」

84

世界的一種方法
OPENCAMPUS / 張維志
Contact me :
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• http://fb.me/groups/Open.Campus/
• whisky@opendata.tw
• Twitter : @silmaris

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2013.11.04 Data Journalism Introduction

Hinweis der Redaktion

  1. 政府為了履行「課稅減課」的承諾、減少正職教師上課時數,近2年在國中小校園內,代理、代課老師似乎變得更多。目前,每6個國中小老師,就有1個是代理代課的「校園臨時工」。根據教育部規定,代理、代課老師在各縣市的比例不得超過5%,但實際情況真如此?究竟全台灣臨時工老師的人數變化如何?各縣市國中小有多比例的臨時工老師?快跟著互動圖表,挖掘這項比12年國教更緊急的議題。
  2. 和全球24個國家相比,台灣人有多愛創業?由美國巴布森學院(Babson College)與英國倫敦商學院(London Business School)發起的「全球創業觀察(Global Entrepreneurship Monitor, GEM)」,專門調查全球59個經濟體中,18到64歲的人口對創業的態度、活動和成長期待。台灣由於高達75%的創業屬於創新導向,在GEM調查中,與日本、韓國、香港、美國等24國同列為的創新驅動經濟體。究竟和全球24個創新驅動經濟體相比,台灣人有想創業?創業失敗的風險多高?我們該如何面對?
  3. 紅色的點表示目前隨時可以動工的6支風機,淺綠色的區域,是參考環說書的空照圖和Google地圖大致描繪出的聚落分佈,透過這個圖,我們可以理解,為什麼25、26兩支會成為第一波攻防的衝突點,以及英華威為什麼不能接受把現在可以動工的6支移到居民妥協的區域,因為在這一塊區域里,即便6支風機可以放得下,但是整個計畫的14支就很困難,而且據聞,英華威還打算再提計畫,把苑裡的風機增加到21座,如果接受居民指定的區域,那等於是把他們未來在苑裡的(過度)發展給堵死了。而對居民來說,雖然25、26連帶24的失守,使得「一支不讓」的防線被攻破,但是實際上將要深入聚落的18-1、22、23更加是「必爭之地」,這3支守不住,跟著就是更接近聚落的8支,以及英華威後續的計畫。
  4. 圖三則以80年的平均薪資為基礎,檢視這20多年來實質薪資的成長狀況,結果顯示,從80年到101年,我們的實質薪資成長了21.42%,但在民國87年之後實質薪資的成長就已經停滯。換句話說,從80年到87年,實質薪資成長了20.90%,但從87年到101年,實質薪資只成長了0.43%,這代表台灣這14年來幾乎是完全停滯,沒有進步。
  5. 故事其實根本沒說出來過!
  6. 第一個重點 – 資料新聞,依然是新聞!
  7. a list of schools in Manchester and Salford, with how many pupils attended each one and average annual spending. http://www.theguardian.com/news/datablog/2011/sep/26/data-journalism-guardian#_
  8. 南丁格爾最有名的貢獻是在克里米亞戰爭期間。1854年10月21日,她和38名女性志願者護士的工作人員,前往英國主要軍營的所在地,奧斯曼帝國的克里米亞半島。南丁格爾和她的護士在1854年11月抵達。她們發現醫護人員過度勞累,傷兵未得到適當照顧,政府官員態度冷漠。藥品供應不足,衛生被忽視,大規模感染是常見的,其中許多是致命的感染。並且沒有設備,為病人準備食物。http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%97%E7%BE%85%E5%80%AB%E6%96%AF%C2%B7%E5%8D%97%E4%B8%81%E6%A0%BC%E7%88%BE
  9. http://mirror.wikileaks.info/wiki/Afghan_War_Diary,_2004-2010/
  10. http://mirror.wikileaks.info/wiki/Afghan_War_Diary,_2004-2010/
  11. http://mirror.wikileaks.info/wiki/Afghan_War_Diary,_2004-2010/
  12. http://mirror.wikileaks.info/wiki/Afghan_War_Diary,_2004-2010/
  13. 因為,這是一個「數位時代」,「資訊時代」!
  14. CAR was first used in 1952 by CBS to predict the result of the presidential election.
  15. 瑞典學者
  16. http://www.nytimes.com/interactive/2010/11/13/weekinreview/deficits-graphic.html?_r=0
  17. 相互關係 因果關係Social sciencebecause it tries to answer the questions “what is the story” and “whyit is a story”. Then the additional matter is “how data can contribute to explain and describe the story”.