К вопросу о медиастартапах. Шведский Newsworthy http://www.newsworthy.se мониторят кучу статистических данных Евросоюза и генерят новостные лиды.
Тоже дата журналистика с элементами робожурналистики, с той лишь разницей что они не текст финальный создают, а значительно облегчают поисковые возможности.
Кстати создать такой сервис в России можно, даже не супер сложно на самом деле, но покупателей на него будет 5-10 изданий, в основном федерального значения и рынок совсем скромный. Так что у нас в можно запускать это скорее как некий in-house проект.
Другой интересный проект - это нидерландский LocalFocus https://www.localfocus.nl/en/ по созданию интерактивной инфографики с данными. Они так и пишут что превращают данные в истории.
#opendata #ddj #datajournalism
Тоже дата журналистика с элементами робожурналистики, с той лишь разницей что они не текст финальный создают, а значительно облегчают поисковые возможности.
Кстати создать такой сервис в России можно, даже не супер сложно на самом деле, но покупателей на него будет 5-10 изданий, в основном федерального значения и рынок совсем скромный. Так что у нас в можно запускать это скорее как некий in-house проект.
Другой интересный проект - это нидерландский LocalFocus https://www.localfocus.nl/en/ по созданию интерактивной инфографики с данными. Они так и пишут что превращают данные в истории.
#opendata #ddj #datajournalism
Newsworthy
Newsworthy | Nyheter från din kommun
Newsworthy gör lokal journalistik för hela Sverige sedan 2017. Vår redaktion förstår, förklarar och granskar samhället med hjälp av data.
Дата журналистам на заметку.
1. Заходите на сайт Газпроммежрегионгаза в раздел "Крупнейшие должники за газ"
http://mrg.gazprom.ru/implementation/spisok-dolzhnikov/
2. Парсите данные любым удобным Вам образом и превращаете в CSV или JSON где у Вас должны быть поля:
- наименование организации должника
- сумма задолженности
- наименование субъекта федерации
- наименование федерального округа в который субъект федерации входит
3. Открываете Википедию (или Wikidata) и скачиваете таблицу с населением страны по субъектам https://ru.wikipedia.org/wiki/Население_субъектов_Российской_Федерации
4. Открываете Википедию (или Wikidata) и скачиваете таблицу ВРП по субъектам https://ru.wikipedia.org/wiki/Список_субъектов_Российской_Федерации_по_валовому_продукту
5. На этих данных считаете рейтинги:
- субъектов по общей задолженности
- субъектов по задолженности на 1 человека
- субъектов по задолженности к ВРП
6. Аналогично для федеральных округов
7. Полученные цифры визуализируете любым удобным Вам образом
8. Вуаля! Отдавайте результат в любое федеральное издание, особенно в те которые сейчас активно чморят власти Московской области.
Потому что кто будет анти-лидером рейтинга я уже вам как бы подсказал.
#datajournalism #ddj #opendata
1. Заходите на сайт Газпроммежрегионгаза в раздел "Крупнейшие должники за газ"
http://mrg.gazprom.ru/implementation/spisok-dolzhnikov/
2. Парсите данные любым удобным Вам образом и превращаете в CSV или JSON где у Вас должны быть поля:
- наименование организации должника
- сумма задолженности
- наименование субъекта федерации
- наименование федерального округа в который субъект федерации входит
3. Открываете Википедию (или Wikidata) и скачиваете таблицу с населением страны по субъектам https://ru.wikipedia.org/wiki/Население_субъектов_Российской_Федерации
4. Открываете Википедию (или Wikidata) и скачиваете таблицу ВРП по субъектам https://ru.wikipedia.org/wiki/Список_субъектов_Российской_Федерации_по_валовому_продукту
5. На этих данных считаете рейтинги:
- субъектов по общей задолженности
- субъектов по задолженности на 1 человека
- субъектов по задолженности к ВРП
6. Аналогично для федеральных округов
7. Полученные цифры визуализируете любым удобным Вам образом
8. Вуаля! Отдавайте результат в любое федеральное издание, особенно в те которые сейчас активно чморят власти Московской области.
Потому что кто будет анти-лидером рейтинга я уже вам как бы подсказал.
#datajournalism #ddj #opendata
Wikipedia
Население субъектов Российской Федерации
статья-список в проекте Викимедиа
New York Times выложили в открытый доступ материалы по обучению журналистов дата-журналистике [1], со всеми материалами и датасетами [2]. Неплохой курс/тренинг, очень практичный, про работу с таблицами, очистку данных, брейншторм на данных и так далее.
Такой гайд был бы хорош и на русском языке. Благо материалов предостаточно.
Ссылки:
[1] https://www.niemanlab.org/2019/06/the-new-york-times-has-a-course-to-teach-its-reporters-data-skills-and-now-theyve-open-sourced-it/
[2] https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1ZS57_40tWuIB7tV4APVMmTZ-5PXDwX9w
#opendata #ddj #data #datajournalism
Такой гайд был бы хорош и на русском языке. Благо материалов предостаточно.
Ссылки:
[1] https://www.niemanlab.org/2019/06/the-new-york-times-has-a-course-to-teach-its-reporters-data-skills-and-now-theyve-open-sourced-it/
[2] https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1ZS57_40tWuIB7tV4APVMmTZ-5PXDwX9w
#opendata #ddj #data #datajournalism
Nieman Lab
The New York Times has a course to teach its reporters data skills, and now they’ve open-sourced it
You can now VLOOKUP the SUMPRODUCT of the Times' training efforts. It's SORT of a TREND; even AVERAGE journalists can CONVERT data skills TO_DOLLARS.
Для тех кому долго самостоятельно искать тот слив из банка на каймановых островах, вот прямая ссылка [1]. Он там под кодом "Sherwood"
Только помните - там 2 терабайта. Для опытного специалиста это несколько часов работы, для неопытного может занять месяцы. Для современного журналиста расследователя это должно быть по силам, а если чувствуете что "сложно это всё", то срочно беритесь за журналистику данных.
Ссылки:
[1] https://ddosecrets.com/data/corporations/
#leaks #data #datajournalism
Только помните - там 2 терабайта. Для опытного специалиста это несколько часов работы, для неопытного может занять месяцы. Для современного журналиста расследователя это должно быть по силам, а если чувствуете что "сложно это всё", то срочно беритесь за журналистику данных.
Ссылки:
[1] https://ddosecrets.com/data/corporations/
#leaks #data #datajournalism