DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U+L (saat/hafta) | Türü (Z / S) | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Gazeteciliği | NM 421 | Bahar | 03+00+00 | Zorunlu | 3 | 6 |
| Akademik Birim: | Yeni Medya Bölümü |
| Öğrenim Türü: | Örgün eğitim |
| Ön Koşullar | Yok |
| Öğrenim Dili: | İngilizce |
| Dersin Düzeyi: | Lisans |
| Dersin Koordinatörü: | Levent SOYSAL |
| Dersin Amacı: | Bu dersi alan öğrencilerden: Veri gazeteciliğine dair eleştirel bir bakış açısı geliştirmeleri, Veri toplama ve temizlemeye dair temel bilgileri öğrenmeleri, Veri analizi ve yorumlaması ile ilgili becerilerini geliştirmeleri, Görselleştirme yöntemlerini öğrenmeleri beklenmektedir. |
| Dersin İçeriği: | Veri Gazeteciliği dersinin amacı bu alanın temel aşamaları olan veri bulma, veri toplama, veri temizleme, veri analiz etme, veri görselleştirme sürecini pratik ve teorik olarak anlamak ve bilgi edinme hakkını kullanarak açık veri ilişkisini kavramak. Gelişen İnternet dünyasında veri gazeteciliğinin; bilgisayar destekli habercilik ve veri tabanlı haberciliğin bir sonucu olarak nasıl gelişiyor olduğu, gazeteciliğin geleceği olarak haber merkezlerinde haberin daha etkin aktarılmasında nasıl güçlü bir rol üstlendiğini gelişen çevrim içi açık kaynaklar, araçlar ve tekniklerle öğretmek. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | Haftalık ders öncesi çevrim içi okuma, araçların çalışılması, grup ve solo proje üretimli ödevler /testler. |
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri Gazeteciliğinin Tanımı/Tarihi - Nereden Geldiği Dağınık Verinin Tanımı, Verinin Doğruluğu Veri Formatlarını Tanıma ve Anlama | Kitabın İlgili Bölümlerinin Paylaşılması Dağınık Verinin Örnek Paylaşımı http://datajournalismhandbook.org/ http://www.verigazeteciligi.com/veri-formatlari/ |
| 2 | Veri Nasıl Bulunur Veri ile Hikaye Bulma - Nasıl Yapılır Veri Temizleme - Veri Nasıl Anlamlandırılır | Örnek Proje İnceleme ve İlgili Aracın Tanıtımı/Kullanımı http://opendata-tools.org/en/ |
| 3 | Veri Kazıma - Bir veri kaynağı olarak İnternet sitelerinden veri kazıma | Çevrimdışı/içi araçların bilgisayarlara indirilmesi http://knightlab.northwestern.edu/2014/03/20/five-data-scraping-tools-for-would-be-data-journalists/ |
| 4 | Veri Görselleştirme Araçlarına Giriş (Açık Kaynak) Veri Görselleştirme: Hangi Konu/Proje ile Hangi Grafik/Araç Uygun | Araçların önceden tanıtımı, sınıf içi dinamik doğru konuya doğru araç seçme çalışmasının yapılması http://www.creativebloq.com/design-tools/data-visualization-712402 |
| 5 | Temel İstatistik ve Excel'de Çalışma Pratikleri | Excel kullanarak veri haberciliğini anlama ve temel istatistik kavramlarının anlaşılması ve yüzdelik değerlerini anlama. http://journalistsresource.org/tip-sheets/research/statistics-for-journalists |
| 6 | Bilgi Edinme Hakkı Talebi, Dijital İçerik Doğrulama | Ders öncesi seçilen bir konu ile resmi olarak başvurunun yapılması http://opendatahandbook.org/ |
| 7 | Açık Veri ver Etik | Dünya Projeleri- Ödül Almış Projeleri İnceleme ve Konuk Ağırlama ve İçeriğin Doğrulama Kitabının Belirtilen Bölümünün Okunması |
| 8 | Kaynaklar ve Teknikler | Kaynak kitapların paylaşımı ve veri bulma pratiği yapılarak gelinmiş olması |
| 9 | Sosyal Medya Veri Analizi /Kullanımı | İşlenmemiş sosyal medyada büyüyen kitle kaynağın/verinin nasıl analiz edildiğinin örnek projelerinin incelenmesi / bir ödevde kullanılması |
| 10 | Açık Verinin Makine Okunabilirliği | Bir açık veri örneği bulma ve neden açık olduğunu saptayarak gelme |
| 11 | Veri Araştırma, Teknikleri | Ders öncesi veri formatlarına göre araştırma pratiği yapma |
| 12 | Grup Proje Ödev | Derslikte Proje Çalışması |
| 13 | Solo Proje | Derslikte Proje Çalışması |
| 14 | Solo Proje | Derslikte Proje Çalışması |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
| -Veri Gazeteciliği El Kitabı Jonathan Gray,Lilliona Bounegry and Lucy Chambers , 2012 -Veri Gazeteciliğine Başlama ,Claire Miller ,2013 -Veri Gazeteciliği Soygunu Paul Bradshaw ,2013 |
DİĞER KAYNAKLAR
| Ders notları Konuk kişi/gazeteci Katılımı www.verigazeteciligi.com çeviri kaynakları Veri Gazeteciliği Kitapları Etiket , Platform Takibi ( #ddj , #vg ) |
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
|---|---|---|
| Katılım | 1 | 20 |
| Uygulama | 1 | 10 |
| Proje | 1 | 20 |
| Ödev | 1 | 10 |
| Final Sınavı | 1 | 40 |
| Total: | 5 | 100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama | 1 | 20 | 20 |
| Proje | 1 | 30 | 30 |
| Ödev | 1 | 23 | 23 |
| Final Sınavı | 1 | 35 | 35 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 150 | ||
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 |
| OC1 | 2 | 2 | |||||||
| OC2 | 2 | 2 | |||||||
| OC3 | 3 | 2 | 1 | ||||||
| OC4 | 2 | 2 | |||||||
| OC5 | 3 | ||||||||
| OC6 | 3 | ||||||||
| OC7 | 2 | 2 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek