Project Seminar

2021/2022

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

5

ECTS credits

Delivered at:

Institute of Media

Course type:

Compulsory course

When:

1 year, 1-4 module

Instructors

Berezhnaya, Tina

Давлетшина Лейсан Анваровна

Сергачева Ольга Николаевна

Khismatulin, Artur

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 модуль
  0.24 * 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 модуль
  0.108 * 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