• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Бакалаврская программа «Медиакоммуникации»

Сторителлинг, основанный на данных

2020/2021
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Кто читает:
Институт медиа
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
2-й курс, 4 модуль

Преподаватель


Дресвянин Андрей Валентинович

Программа дисциплины

Аннотация

Дата-сторителлинг - алгоритм рассказывания историй, которые основаны на результатах анализа данных. Сделать расчеты или исследование — полдела. Важно грамотно и понятно рассказать о своем исследовании. Дата-Сторителлинг предполагает активное использование инструментов визуализации данных. Формат истории может быть разный: интерактивные визуализации, видео, калькуляторы или тесты, интерактивные игры. О теории и практики таких инструментов сторителлинга и пойдет речь в курсе.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Рассказать и показать основные принципы дата-сторителлинга.
  • Дать теоретические основы сторителлинга.
  • Дать понимание работы с инструментами интерактивного дата-сторителлинга.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Понимает, что такое дата-сторителлинг, знает чем он отличается.
  • Знает основы визуального мышления, умеет выбирать тип визуализации.
  • Знает как использовать цвета и шрифты в визуализации.
  • Понимает как создать график с помощью онлайн-инструментов визуализации.
  • Знает виды карт, умеет строить карту точек и карту полигонов.
  • Знает основы работы в программе tableau.
  • Знает, как сделать интерактивный тест и калькулятор.
  • Понимает, как использовать анимацию и видео для рассказывания дата-историй.
  • Знает, как использовать геймификацию в дата-сторителлинге.
  • Понимает, что такое дата-арт, его задачи.
  • Понимает, как собрать проект с графикой и текстом.
  • Защищает итоговый проект.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Что такое дата-сторителлинг, примеры работ.
    Про хорошую историю, данные и форматы публикаций. Как рассказывать о цифрах. Почему важно рассказывать о данных. Этапы работы. Форматы историй.
  • Тема 2.Основы визуализации.
    Алгоритм работы над визуализацией. Как мы смотрим. Гештальт принципы, предвнимательные атрибуты. Как выбрать вид визуализации. Элементы графика. Шрифт и цвет
  • Тема 3. Визуализация данных с помощью графиков.
    Рисуем графики в редакторах Datawrapper и Flourish.
  • Тема 4. Картография.
    Из чего состоят карты. Виды карт. Как сделать карту точек. Как сделать хороплет карту. Анимированные карты.
  • Тема 5. Основы Tableau.
    Знакомство с программой. Основные функции.
  • Тема 6. Тесты, квизы, калькуляторы.
    Зачем нужны тесты, квизы и калькуляторы, примеры работ. Инструменты создания текстов и калькуляторов.
  • Тема 7. Анимация и видео: ютуб, тик-ток, инстаграм.
    Особенности создания анимаций и видео, примера работ. Инструменты и форматы. Создаем видео и анимацию.
  • Тема 8. Игры и геймификация, AR, VR.
    Как используется технологии геймификации в дата-сторителлинге. Примеры работ. Как сделать игру, AR и VR игру.
  • Тема 9. Дата-арт.
    Что такое дата-арт, примеры. Практическая работа над артом.
  • Тема 10. Лонгриды, скроллителлинг и сборка проекта.
    Что такое лонгриды и как они создаются. Как упорядочить контент. Как правильно загружать картинки. Скролителлинг во flourish и в тильде.
  • Тема 11. Защита проектов.
    Студенты представляют свой дата-проект.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Посещаемость
  • неблокирующий Домашнее задание 1
  • неблокирующий Домашнее задание 2
  • неблокирующий Домашнее задание 3
  • неблокирующий Домашнее задание 4
  • неблокирующий Домашнее задание 5
  • неблокирующий Финальный проект
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.1 * Домашнее задание 1 + 0.1 * Домашнее задание 2 + 0.1 * Домашнее задание 3 + 0.1 * Домашнее задание 4 + 0.1 * Домашнее задание 5 + 0.2 * Посещаемость + 0.3 * Финальный проект
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Brent Dykes. (2020). Effective Data Storytelling : How to Drive Change with Data, Narrative and Visuals. Wiley.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Nathalie Henry Riche, Christophe Hurter, Nicholas Diakopoulos, & Sheelagh Carpendale. (2018). Data-Driven Storytelling. A K Peters/CRC Press.