Магистратура
2021/2022
Проектный семинар
Статус:
Курс обязательный (Журналистика данных)
Направление:
42.04.02. Журналистика
Кто читает:
Институт медиа
Где читается:
Факультет креативных индустрий
Когда читается:
1-й курс, 1-4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Бережная Тина Сергеевна,
Давлетшина Лейсан Анваровна,
Сергачева Ольга Николаевна,
Хисматулин Артур Наилевич
Прогр. обучения:
Журналистика данных
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
160
Программа дисциплины
Аннотация
Практики цифровой верификации и статистические методы сбора, обработки и анализа информации являются составляющей проектного семинара первого года обучения магистратуры «Журналистика данных» и позволяют студентам расширить арсенал умений и навыков, необходимых современному дата-журналисту в цифровых медиа.
Цель освоения дисциплины
- Знакомство с принципами и инструментами forensic journalism.
- Освоение навыков доказательного цифрового расследования в журналистике, поиска первоисточников.
- Освоение принципов и логических моделей цифровой валидации и верификации.
- Выработка навыка использования онлайн-инструментов цифровой валидации и верификации.
- Знакомство студентов с основными статистическими методами сбора, обработки и анализа информации.
- Формирование у студентов научного представления о статистических методах исследования с применением IBM SPSS Statistics.
- Формирование навыков работы с данными и приобретения опыта группового взаимодействия в командных проектах дата-журналистики
- Формирование знаний и практических навыков в области информационной безопасности для осуществления профессиональной деятельности дата-журналиста
Планируемые результаты обучения
- Владеет инструментами для организации личной ИБ
- Владеет навыками ввода данных из различных источников
- Владеет навыками выявления fake news
- Владеет навыками сбора информации
- Владеет основными понятия ИБ, терминами и определениями
- Глубокое понимание структуры индустрии цифровых новостей и новостных медиа, влияния особенностей психологии на производство и восприятие контента.
- Знает корреляционные и регрессионные методы статистического анализа, умеет использовать факторный анализ.
- Знает основные категории и понятия статистики, задачи статистики, статистические показатели.
- Знает основные способы сбора, обработки, анализа и представления статистической информации.
- Знает принципы первичной обработки статистических данных, умеет построить и проанализировать статистическую таблицу на основе наблюдений.
- Знает принципы работы IBM SPSS Statistics, умеет настраивать переменные.
- Знает свойства информации в ИБ, охраняемую законодательством РФ информацию
- Знание и практические навыки использования онлайн-инструментов проверки локации, временных маркировок и связанных метаданных.
- Знание практик применения верификации в новостных агентствах, сравнительных характеристик бизнес-моделей, паттернов валидации и верификации, лучших практик в этой сфере.
- Знание этикета и протоколов работы в цифровой журналистике.
- Может проводить базовую статистическую аналитику средствами Microsoft Power Query
- Может рефлексировать трудности, возникшие при работе с данными
- Оценивает достоверность информации
- Понимает особенности работы с данными на разных этапах
- Понимает принципы работы с данными в Microsoft Excel
- Понимание бизнес-моделей публикации видео, понимание взаимосвязи систем валиции и верификации со снижением риска для издателей и повышения целостности источников.
- Практические знания рабочего процесса валидации и верификации, практик применения в ньюсруме.
- Проводит анализ статистических данных с помощью IBM SPSS Statistics (факторный анализ, кластерный анализ, корреляционно-регрессионный анализ).
- Продемонстрировать, как критический подход к нарративу способствует формированию культуры валидации и верификации контента.
- Способен планировать работу с данными, избегая основных ошибок обработки
- Способен реализовать разные этапы работы с данными
- Умеет загружать данные в таблицы Excel
- Умеет конвертировать и очищать данные
- Умеет отобрать необходимые для анализа данные, преобразовать данные, вычислить новые переменные.
- Умеет строить интерактивные аналитические отчёты (дашбоарды) в Power Pivot и Power BI
Содержание учебной дисциплины
- Пост-модернистский медиаландшафт.
- Индустрия фейковых новостей.
- Скрейпы.
- Столпы валидации и верификации.
- Первоисточник.
- Дата и локация.
- Инновации в верификации.
- Статистика как отрасль практической деятельности и общественная наука.
- Понятие о статистическом наблюдении, его содержание и задачи.
- Понятие о статистической таблице.
- Статистические методы изучения взаимосвязи.
- Основные принципы работы в IBM SPSS Statistics.
- Преобразования данных.
- Факторный анализ.
- Инфраструктура и инструменты работы с данными в Microsoft Excel
- Управление данными на стеке Microsoft
- Основы запросов к данным на языке M в Microsoft Power Query
- Интерактивные аналитические отчёты и язык DAX
- Основы информационной безопасности
- Безопасность и приватность при работе в интернет
- Достоверность информации
- Цифровая гигиена и приватность в журналистике
- Этапы работы с данными
- Основные ошибки при работе с данными (кейс-стади)
- Представление результатов проекта анализа данных в виде журналистского текста
Элементы контроля
- Посещение занятий 1 модуля
- Работа на семинарах 1 модуля
- Итоговая работа по темам 1 модуля
- Посещение занятий 2 модуля
- Работа на семинарах 2 модуля
- Домашнее задание 2 модуля
- Контрольная работа по темам 2 модуля
- Тест 1 по блоку "Информационная безопасность"
- Проект 1 по блоку "Информационная безопасность"
- Проект 2 по блоку "Информационная безопасность"
- Тест 2 по блоку "Информационная безопасность"
- Лабораторная работа
- Репетиционная дата-экспедиция
- Командная оценка за итоговую дата-экспедицию
- Средняя оценка взаимного оценивания членами команды друг друга за участие в итоговой экспедиции
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 2 модуль0.24 * Домашнее задание 2 модуля + 0.12 * Работа на семинарах 2 модуля + 0.06 * Посещение занятий 2 модуля + 0.18 * Контрольная работа по темам 2 модуля + 0.2 * Итоговая работа по темам 1 модуля + 0.12 * Работа на семинарах 1 модуля + 0.08 * Посещение занятий 1 модуля
- 2021/2022 учебный год 4 модуль0.108 * Домашнее задание 2 модуля + 0.027 * Итоговая работа по темам 1 модуля + 0.018 * Посещение занятий 2 модуля + 0.09 * Контрольная работа по темам 2 модуля + 0.55 * 2021/2022 учебный год 2 модуль + 0.027 * Посещение занятий 1 модуля + 0.018 * Работа на семинарах 1 модуля + 0.09 * Тест 1 по блоку "Информационная безопасность" + 0.072 * Работа на семинарах 2 модуля
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Бабаш А.В., Баранова Е.К., Мельников Ю.Н. - Информационная безопасность. Практикум (+CD) (для бакалавров) - КноРус - 2016 - ISBN: 978-5-406-04870-2 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/918700
- Мультимедийная журналистика [Электронный ресурс] : учебник для вузов/ под общ. ред. А. Г. Качкаевой, С А. Шомовой; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — 2-е изд. (эл.). — Электрон, текстовые дан. (1 файл pdf: 418 с). — М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2018. — (Учебники Высшей школы экономики). — Систем, требования: Adobe Reader XI либо Adobe Digital Editions 4.5 ; экран 10'. - ISBN 978-5-7598-1663-8- Текст : электронный. - URL: https://new.znanium.com/catalog/product/1018934 - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1018934
- Статистический анализ данных в MS Excel : учеб. пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов. — М. : ИНФРА-М, 2019. — 320 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/2842. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/987337
Рекомендуемая дополнительная литература
- Mailund, T. (2017). Beginning Data Science in R : Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist. New York: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1484645
- Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel / Форман Д.; Пер. с англ. Соколовой А. - М.:Альпина Пабл., 2016. - 461 с.: 84x108 1/16 (Обложка) ISBN 978-5-9614-5032-3 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/551044
- Мхитарян, В. С. Теория вероятностей и математическая статистика [Электронный ресурс] : учеб. пособие / В. С. Мхитарян, Е. В. Астафьева, Ю. Н. Миронкина, Л. И. Трошин; под ред. В. С. Мхитаряна. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Московский финансово-промышленный университет «Синергия», 2013. - (Университетская серия). - ISBN 978-5-4257-0106-0. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/451329