Data-Journalism : théorie et pratique

Parcours

Sommaire

  1. Data-journalism : WTF?

    1. Trois métiers, une discipline
    2. Le rôle des designeurs
    3. Le rôle des développeurs
    4. Le rôle des journalistes
    5. Tous sont autonomes
  2. Les données sont partout

    1. Open Data
    2. Quel cadre juridique ?
    3. EtaLab ouvre les données publiques
    4. Les entreprises s'ouvrent aussi
  3. Outils et méthodes

    1. Crowsourcing
    2. Visualisation de données
    3. Raconter des histoires

1. Data-Journalism : WTF?

Trois métiers, une discipline

Par data-journalism on parle plus d'une discipline que d'un métier.

Un data-journalist ce n'est pas quelqu'un qui sait tout faire !


Cette discipline suppose la combinaison de 3 compétences :

Le rôle des designeurs

Leur rôle est assez proche d'un travail de design classique.

Ils peuvent toutefois s'appuyer sur des compétences singulières.

Pour le Data-Journalism, les designeurs s'intéressent :


En France, WeDoData se spécialise dans le design d'information.

Le rôle des développeurs

Parmis les développeurs comme dans tous les métiers de l'informatique, il y a des spécialistes.

Ce sont principalement les développeurs web et les experts en bases de données qui sont solicités en data-journalism.


Là encore, on retrouve des compétences précises comme :

Le rôle des journalistes

Leur rôle est probablement le plus hybride.


Parmis les compétences qu'ils doivent rassembler, ils puisent chez les designeurs et les développeurs :


D'autres compétences leur sont plus propres :

Tous sont autonomes

L'exemple de WeDoData sur le web et sur le print est intéressant...

Il démontre que journalistes et designeurs peuvent faire du design d'information sans développeur.


Cette année le concours de DataViz orgnisé par Google est remporté par MediaArena...

Ce projet n'est l'oeuvre que de développeurs et designeurs, sans aucun journaliste.


LeMonde.fr et OWNI.fr publient régulièrement sur leur site des graphiques intéractifs ou des cartes réalisés uniquement par des journalistes.

2. Les données sont partout

Open Data

L'Open Data part d'un constat simple :

Les données publiques sont publiques.


Publique ne signifie pas pour autant que données sont accéssibles.

L'enjeu de l'Open Data c'est justement de les rendre accéssibles.


Hélas, l'Open Data se heurte à des obstacles de taille.

Quel cadre juridique ?

Pour encadrer l'Open Data, il existe des licences.

À l'international, les données libérées sont généralement placées sous licences Creative Commons.
En France, le Ministère de la Justice a égualement créé la LIP en 2010.


Si ces licences sont nouvelles, l'Open Data elle, ne date pas d'hier.

En France, la loi n° 78-753 du 17 juillet 1978 "reconnaît à toute personne le droit d'obtenir communication des documents détenus par une administration, quels que soient leur forme ou leur support" (Ex. Alerte Politique pour les résultats des élections nationales).


Si votre demande de document est refusée, vous possédez des voies de recours.

La CADA ou Commission d'Accès aux Documents Administratifs a pour mission de rendre un avis en cas de refus, avant toute action devant les tribunaux.

EtaLab ouvre les données publiques

Depuis plusieurs années les gouvernements ont compris les avantages de l'Open Data.

Les États-Unis et le Royaume-Uni sont en bonne voie et de très nombreuses autres administrations suivent la tendance.


En France, EtaLab est chargé de l'ouverture des données publiques.

Sous l'autorité du Premier Ministre, EtaLab particpe à la publication des données sur data.gouv.fr.


Malheureusement, l'initiative est encore jeune et les données sont souvent trop brutes pour faire l'objet d'un traitement efficace.

Les entreprises s'ouvrent aussi

L'ouverture des données n'est pas seulement d'intérêt publique :

Elle est aussi économiquement très attractive.


De nombreuses entreprises sont à la recherche de produit scalable.

Pour créer de la Scalabilité, les plateformes innovantes se basent sur des API jusque dans leurs fondements.


Pour ces raisons Facebook, Twitter ou encore Google intensifient l'ouverture de leurs données.

En permettant à des services de ce greffer aux leurs, ces entreprises créaient un potentiel d'innovation à l'infini.


Le Data-journalist s'intérèsse aussi à l'exploitation de ces données.

3. Outils et méthodes

Crowdsourcing

Le Crowdsourcing c'est un petit peu comme la crême anglaise...

Tout le monde sait la faire mais peu la réussissent.


La recette est pourtant simple :

Sans développeur, il possible d'organiser un Crowdsourcing à grande échelle.

Parmis les nombreux outils proposés par Google, Google Docs vous permet de receuillir des contributions très facilement.

Visualisation de données

Une fois les données structurées, décortiquées et interprétées on peut les mettre en forme.

Cette mise en forme est l'un des fers de lance du Data-journalism.


On les place souvent au coeur des travaux de Data-journalism.

Les dataviz relatent de véritables angles journalistiques.


Pour les designeurs, les développeurs et les journalistes les outils sont nombreux :

Le risque c'est aussi de créer de la complexité.

Ce qu'il ne faut pas faire :

Raconter des histoires

Le code peut raconter plus d'histoires qu'un simple article.

Une image vaut mieux qu'un long discours ...mais soyez critique !

  • Est-ce qu'il y a une vraie info ?
  • Comme toutes les sources, les données ne sont pas neutres.
  • Il y a-t-il un point de vue contradictoire ?

Pierre Romera • @pirhoo/

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