Introduction au data journalisme

lcomu2403  2021-2022  Louvain-la-Neuve

Introduction au data journalisme
3.00 crédits
22.5 h
Q1
Enseignants
Kieffer Suzanne; Lits Grégoire;
Langue
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
Le cours initie les étudiant.e.s en journalisme à la collecte, l’analyse et l’interprétation des données. Il fixe les reprères pour la représentation de données en vue d’une production d’information journalistique. Il aborde l’histoire et les caractéristiques du data journalism. Les étudiant.e.s doivent réaliser des mises en œuvre concrètes en situation de production journalistique.
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1. rechercher, d’acquérir et de valider des données quantitatives portant sur un sujet spécifique
 
2. analyser et d’interpréter les données en vue de communiquer une information journalistique précise
 
3. choisir une représentation de données permettant une présentation et une mise en récit journalistiques pertinentes
 
4. développer une stratégie d’interaction avec le public cible
 
5. évaluer une visualisation en vue de son amélioration.
 
Contenu
  • Acquisition des données
  • Encodage, nettoyage et filtrage des données
  • Analyse des données
  • Représentation des données
  • Interaction avec les données
  • Évaluation et amélioration de la visualisation
Méthodes d'enseignement
L'approche pédagogique est l’enseignement mixte (blended teaching), qui alterne enseignement en classe en face à face et enseignement en ligne à distance via Microsoft Teams. La distribution entre présentiel et distanciel est adaptée en fonction de la situation sanitaire et des conditions de mobilité. Par exemple, en cas de grève (TEC, SNCB), les séances se tiennent à distance. De plus, certaines séances sont remplacées par des activités de travail autonome, réalisées individuellement (ex. suivre des tutoriels en ligne, traiter des données, utiliser le logiciel Tableau).
Les méthodes d’enseignement sont la classe inversée et l’enseignement par projet :
  • Classe inversée : les étudiant·e·s étudient la matière à la maison et rencontrent ensuite leur enseignant·e et leurs pairs dans une salle de classe pour poser des questions et obtenir une aide supplémentaire ou pour travailler en groupe ;
  • Enseignement par projet : les étudiant·e·s développent un projet en combinant apprentissage en ligne et réunions en face à face.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
Contrôle continu sans examen en janvier. L'évaluation comprend deux modes : travaux individuels (60% de la note finale) et tests de connaissance (40% de la note finale).  
Session de septembre : travail individuel sur mesure à remettre le premier jour de la session de septembre.
Autres infos
Toutes les informations utiles relatives à ces modalités et au déroulement des activités (calendrier, consignes détaillées, critères d’évaluation, etc.) sont présentées lors de la première séance et sont disponibles sur Moodle.
Certaines ressources (ex. ressources bibliographiques, diapositives, vidéos explicatives) sont en anglais.
Ressources
en ligne
Moodle (en asynchrone) : diapositives du cours, ressources bibliographiques, calendrier, modèles et grilles critériées, exercices H5P, tests, devoirs, ateliers avec évaluation par les pairs, forum Q&A
Microsoft Teams (en direct) : calendrier, réunions, documents, discussion, notes de cours
Liens web : vidéos explicatives, sites web, logiciels en ligne
Logiciel Tableau (https://www.tableau.com/) : tutoriels en ligne, création d’une licence académique avec son adresse mail UCLouvain.
Bibliographie
Bateman, S., Mandryk, R. L., Gutwin, C., Genest, A., McDine, D., & Brooks, C. (2010, April). Useful junk?: the effects of visual embellishment on comprehension and memorability of charts. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 2573-2582). ACM.
Bertin, J. (1983). Semiology of graphics; diagrams networks maps (No. 04; QA90, B7.).
Cairo, A. (2015). Graphics lies, misleading visuals. In New Challenges for Data Design (pp. 103-116). Springer, London.
Heer, J., Bostock, M., & Ogievetsky, V. (2010). A tour through the visualization zoo. Commun. Acm, 53(6), 59-67.
Fox, W. Statistiques sociales. (1999). Traduction et adaptation de la troisième édition américaine par Louis Imbeau, De Boeck.
Spence, R. (2007). Information Visualization: Design for Interaction.
Tufte, E. (2001). The visual display of quantitative information, 2nd edition. Graphics Press.
Ware, C. (2012). Information Visualization, 3rd Edition, Perception for Design. Morgan Kaufmann.
Faculté ou entité
en charge
COMU


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] en journalisme

Master [60] en information et communication