class: center, middle, title-slide .title[ # Aula 6 - Jornalismo de Dados ] .subtitle[ ## Introdução ao Jornalismo ] .author[ ### Leonardo Mancini ] .date[ ### 2025 ] --- # Jornalismo de Dados (JD) - **Jornalismo de Dados (JD)** é uma prática jornalística que utiliza dados quantitativos e metodologia científica como base para a construção de narrativas jornalísticas. - _Data journalism_ ou _Data driven journalism_ - herdeiro da tradição do jornalismo de precisão e do RAC. - Não basta usar dados - os dados precisam contar a história. - Difere pela abordagem rigorosa e pela metodologia (herança das ciências sociais), além da utilização de ferramentas computacionais (_data science_) . --- class: inverse, middle .pull-left[  [G1 - Globo](https://g1.globo.com/sp/sao-paulo/noticia/2022/06/09/4-em-cada-10-abortos-legais-no-brasil-sao-feitos-fora-da-cidade-onde-a-mulher-mora-pacientes-percorreram-mais-de-1-mil-km.ghtml) ] .pull-right[ **Metodologia:** > <i> Quase 40% das mulheres que fizeram um aborto autorizado por lei no Brasil entre janeiro de 2021 e fevereiro deste ano realizaram o procedimento fora do município onde moravam, segundo levantamento feito pelo g1 com dados do Sistema Único de Saúde (SUS) obtidos via Lei de Acesso à Informação (LAI). </i> ] --- class: inverse, middle .pull-left[  [InfoAmazônia](https://infoamazonia.org/2024/06/19/gado-ilegal-dispara-na-terra-indigena-arariboia-em-ano-mais-letal-para-os-guajajara/) ] .pull-right[ **Metodologia:** <small> > <i> A Mongabay viajou para a Arariboia em agosto de 2023, onde testemunhamos a criação de gado dentro da terra indígena. Coletamos as coordenadas geográficas, analisamos imagens de satélite e realizamos análises espaciais para investigar as áreas de pastagem e fazendas e criamos um banco de dados de arrendamentos de terras, denúncias de criação ilegal de gado, extração de madeira e caça ilegais, além das bases de dados assassinatos dos indígenas Guajajara na região. </i> ] --- # Jornalismo de Dados (JD) Resultado de uma mudança de contexto: - **Aumento da quantidade de dados disponíveis**: Big Data, Open Data, Web Scraping, APIs. > <small>“When information was scarce, most of our efforts were devoted to hunting and gathering. Now that information is abundant, processing is more important.” (Philip Meyer) </small> - **Desenvolvimento de ferramentas e técnicas**: Computadores pessoais robustos, R, Python, Tableau, D3.js. - **Demanda por transparência e precisão**: Combate às fake news, maior exigência do público, Governos abertos e LAI. - **Aproximação dos jornalistas com _hackers_ e cientistas de dados**: Jornalistas aprendendo a programar, cientistas de dados trabalhando em redações. ??? Another difference is that in the past investigative reporters would suffer from a poverty of information relating to a question they were trying to answer or an issue that they were trying to address. While this is of course still the case, there is also an overwhelming abundance of information that journalists don’t necessarily know what to do with. They don’t know how to get value out of data. --- # Jornalismo de Dados (JD) Em resumo: - Transforma dados brutos em informações compreensíveis e acessíveis ao público. - Utiliza técnicas de ciência de dados, estatística e visualização para investigar, analisar e apresentar dados. - Aumenta a transparência e a precisão das reportagens, permitindo uma análise mais aprofundada de questões complexas. - Reduz a dependência das fontes oficiais e permite a produção de reportagens independentes e críticas. ??? Menos adivinhação, menos busca por citações; em vez disso, um jornalista pode construir uma posição forte apoiada por dados, o que pode afetar consideravelmente o papel do jornalismo. encontrar notícias únicas (que não sejam de agências), e executar a função fiscalização do poder. Especialmente em tempos de perigo financeiro, essas metas são bastante importantes para os jornais. --- # Fases de Trabalho com JD **Fases Principais** 1. Definição do tema 2. Coleta de dados (governos, organizações, _web scraping_) 3. Limpeza (Tratamento e preparação dos dados) 4. Análise (Ferramentas e técnicas analíticas) 5. Visualização e Publicação (Infográficos, _dashboards_, _storytelling_) --- class: inverse, middle, center # Exercício --- # Calor no Rio de Janeiro 1. Tema: Mudanças na temperatura da Cidade do Rio de Janeiro 1. Coleta de dados: Dados de temperatura do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) - [INMET](https://portal.inmet.gov.br/) 1. Limpeza: Abram o Excel!! 😱 1. Análise e visualização: Gráfico de linha para mostrar a série temporal. .footnote[ Para facilitar, eu baixei os dados e vocês podem [encontrar o arquivo aqui](./dados/temp-rj.csv) ] --- .center[  ]