Esta práctica estaba dividida en dos partes diferentes:
En primer lugar, debíamos realizar un comentario (practica-1-tresca.md) sobre un artículo del blog de Tresca Project, un proyecto de ámbito europeo cuyo objetivo es el de generar confianza en la ciencia a través de la innovación en las prácticas comunicativas de investigadores y periodistas.
El segundo comentario (practica-1-libre.md) era de elección libre, y consistía en un análisis de un artículo que incluyera algún ejemplo de aplicación de periodismo de datos. Para ello escogí un artículo del medio eldiario.es que analizaba gráficos erróneos emitidos en televisión. Para el análisis me centré concretamente en el caso de un gráfico manipulado y emitido en el canal 24Horas, de RTVE.
Para la segunda práctica debíamos tomar como base del análisis algún trabajo de periodismo de datos, visualización de datos o infografías. A partir de ahí, había que realizar una historia basada en esa pieza.
En mi caso, quise analizar el tema de las especies en peligro de extinción. Para ello utilicé un ejemplo de visualización de datos extraído de dos lugares distintos: un primer gráfico sacado de Statista que hablaba de la evolución de la desaparición de especies según la clase de animal y una infografía tomada del diario británico The Guardian que recoge estimaciones del número restante de algunas de estas especies amenazadas.
La Práctica 3 tenía varias partes. La primera de ellas la he hecho primero a través de una cuenta creada en Jupyterhub, donde, a lo largo de las clases, hemos ido aprendiendo a utilizar herramientas de visualización de datos, librerías y funciones.
Hemos realizado tres archivos titulados: "Probando con R" (en el que utilizamos la herramienta R, un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico, utilizado en periodismo y visualización de datos), "Uso de la API del Covid19 con Pandas" (donde empleamos API para manejar datos del Covid19 según países) y "Práctica 3: Mapa de accidentes de tráfico en Zaragoza" (en la que usamos API, pandas y folium).
La tercera práctica, por tanto, consistía en reunir todo lo que hemos realizado en los cuadernos y completarlos con comentarios propios que expliquen qué hemos hecho, paso a paso, de modo que entendamos qué hemos hecho y qué nos falta por entender. Luego había que descargarlo en dos formatos distintos (“html” y “ipynb”) y con ella hemos seguido completando nuestro repositorio de Github.
Para esta cuarta práctica, me he valido de los datos en abierto de la página web del Ayuntamiento de Alcobendas para hacer un notebook de Pyhton en el que se analizan y visualizan los datos. Me he centrado en un aspecto relacionado con la toma de medidas para la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos. Más concretamente, la instalación de una red de wifi pública.
Esta red de acceso inalámbrico se compone de 200 puntos de acceso repartidos por toda la ciudad. Por tanto, mi práctica consistía en ubicar en el mapa dichos puntos (algunos de ellos) y diferenciarlos según si se trataba de puntos en el exterior o en interior. Para ello, en el mapa se distinguen gracias al uso de los colores (verde para exterior y rojo para interior). Un mapa así, ejemplo de visualización de datos, permitiría a los vecinos conocer los puntos de acceso de una forma rápida y sencilla.
A través del siguiente enlace se accede a un archivo .md con la explicación del último trabajo de la asignatura (pasos llevados a cabo), además de la explicación de cómo crear una web a través de la funcionalidad “Pages” de Github:
El siguiente enlace permite acceder al archivo .md que resume el proceso de aprendizaje y los contenidos impartidos a lo largo del cuatrimestre en la asignatura de Periodismo de Datos: