DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Veri Gazeteciliği NMD 411 Güz 02+02+00 Seçmeli 3 5
Akademik Birim: İletişim Fakültesi
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar Yok
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Lisans
Dersin Koordinatörü: - -
Dersin Amacı: Bu dersi alan öğrencilerin:
• Veri gazeteciliğinin temel kavramlarını, prensiplerini, araçlarını ve veri odaklı proje üretiminde dikkat edilmesi gereken araştırma yöntemlerini anlamaları ve uygulamaya geçirmeleri,
• Veri gazeteciliğinin temel aşamaları olan veri bulma, veri toplama, veri temizleme, veriyi analiz etme, veri görselleştirme sürecini pratik ve teorik olarak anlamak ve bilgi edinme hakkını kullanarak açık veri ilişkisini kavramaları ve uygulamaları,
• Gelişen İnternet dünyasında veri gazeteciliğinin üstlendiği güçlü rolü kavrayabilmeleri beklenmektedir.
Dersin İçeriği: Bu ders, dijital çağda bilgisayar destekli haberceilik ve veri tabanlı haberciliğin bir sonucu olarak veri gazeteciliğinin nasıl gelişiyor olduğunu, çevrimiçi açık kaynaklar, araçlar ve teknikler kullanılarak gazeteciliğin geleceğinde bizlerin neler beklediğini aktarmayı amaçlamaktadır. Öğrenciler bu derste temel veri kavramları ve veri araştırma teknikleri ile ilgili temel bilgi sahibi olacak ve ayrıca veri analizi ve yorumlama konusunda uygulamalı araştırma yapma şansı elde edeceklerdir. Ders ayrıca sektörden konuk konuşmacılar, workshoplar ve vaka çalışmaları ile desteklenecektir.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Veri gazeteciliğine, tarihine ve araçlarına ilişkin kavramları analiz edebilmek.
  • 2- Veri okuryazarlığı ve istatistiki bilgi arasındaki ilişkiyi kavrayabilmek.
  • 3- Verinin analiz edilmesi, görselleştirilmesi, veri ile röportaj yapılması ve etkin bir ekip çalışması yürütebilmek.
  • 4- Tasarım temelleri, etkili görsel iletişim ve veri görselleştirme, haritalandırma çalışmaları yapabilmek.
  • 5- Veriye dayalı haberlerin üretim sürecini anlamak ve hayata geçirebilmek
  • 6- Bilgi edinme özgürlüğü talebi ve açık veri ile ilişkisini anlayabilmek ve dijital içeriği doğrulayabilmek.
  • 7- Veri odaklı proje üretiminde kurgulanan yöntemler kapsamında proje üretimini öğrenmek ve hayata geçirebilmek.
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Ders 3 temel modülden oluşmaktadır. Bunlar: 1. Veri Gazetecisi Gibi Düşünmek 2. Veri Analizi ve Yorumlama 3. Veri ile Hikaye Anlatma Değerlendirme üç modülden oluşmaktadır. İlk iki modülün değerlendirmesinde öğrencilerden 2 adet bireysel araştırma yapmaları ve deneyim yazıları sunmaları beklenir (@). Üçüncü modülün değerlendirmesi, bir grup proje ödevinden oluşur (P). Dersin geri kalan ’luk değerlendirme kısmı derse aktif katılım ve sınıf içi tartışmalarda aktif rol alma üzerinden notlandırılmaktadır.


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık
1 Oryantasyon Haftası (hazırlık ve ders planı)
2 Modül (I): Veri Gazetecisi Gibi Düşünmek: Veri toplama ve doğrulama yöntemleri Favori veri kaynağı/kaynakları araştırılması ve sınıfta tartışarak, uygulayarak teknik yönünün incelenmesi.
3 Modül (I): Veri Gazetecisi Gibi Düşünmek: Veri tabanından veri filtreleme becerisi ve önemi Favori veri kaynağı/kaynakları araştırılması ve sınıfta tartışarak, uygulayarak teknik yönünün incelenmesi.
4 Modül (I): Veri Gazetecisi Gibi Düşünmek: Bilgi edinme yanıtlarında paylaşılan veri türü ve dosya tipi (CSV odaklı) Favori veri kaynağı/kaynakları araştırılması ve sınıfta tartışarak, uygulayarak teknik yönünün incelenmesi.
5 Modül (I): Veri Gazetecisi Gibi Düşünmek: Ödüllü veri gazeteciliği projeleri Vaka analizleri üzerine deneyim yazısı
6 Modül (II): Veri Analizi ve Yorumlama: Veri türleri: uluslararası, ulusal, sivil veri Dağınık veri seti paylaşılarak dağınıklık unsurlularının tespitinin sağlanması ve derste birlikte incelenmesi
7 Modül (II): Veri Analizi ve Yorumlama: Etkin veri araştırma yöntemleri Dağınık veri seti paylaşılarak dağınıklık unsurlularının tespitinin sağlanması ve derste birlikte incelenmesi
8 Modül (II): Veri Analizi ve Yorumlama: Dağınık veri temizleme Dağınık veri seti paylaşılarak dağınıklık unsurlularının tespitinin sağlanması ve derste birlikte incelenmesi
9 Modül (II): Veri Analizi ve Yorumlama: Açık veri pratiği: Türkiye Sınıf içi tartışma
10 Workshop: Sosyal Medya ve Kitle Kaynak Sınıf içi tartışma, deneyim yazısı
11 Modül (III): Veri İle Hikaye Anlatma: Veri görselleştirme ile etkin bilgi grafikleri oluşturma teknikleri Sınıfta içi tartışma, grup projeleri hakkında tartışmak ve feedback almak için mentorler ile bir araya gelme
12 Modül (III): Veri İle Hikaye Anlatma: GSI, Flourish, Tableau Public ile haritalandırma Sınıf içi tartışma, diğer gruplar ile akran değerlendirmesi, mentorler ile proje hakkında final değerlendirmesi
13 Modül (III): Veri İle Hikaye Anlatma: Son dakika haberde veri kullanma Grup projelerinin akran ve mentorlere sunulması
14 Tekrar ve Değerlendirme


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

Gazeteciliğin Geleceği:Veri Gazeteciliği-Pınar Dağ https://docs.google.com/document/d/1ueHNSvev8C5FRf9c-wwfoTrdbTLfrRPYakpphCOj2Ig/edit
Tüm Boyutlarıyla İnternet Haberciliği, Pınar Dağ
http://www.verigazeteciligi.com/verigazeteciligi-bolumunun-de-yer-aldigi-tum-boyutlariyla-internet-haberciligi-kitabi-cikti/
Veri Okuryazarlığı Eğitimi, Pınar Dağ
https://veriegitimi.gitbook.io/elkitabi/giris
https://www.youtube.com/channel/UCY0XhHtV3XuCMQdBujZ8FbQ
Temel Veri Gazeteciliği Eğitim Seti
https://veribulteni.voyd.org.tr/temel-veri-gazeteciligi-egitim-seti/
https://veribulteni.voyd.org.tr/e-book/
Data Journalism: Inside the global future
http://www.slideshare.net/mrdamian/data-journalism-inside-the-global-future https://www.amazon.co.uk/d/Books/Data-Journalism-Inside-global-future-Tom-Felle/1845496639
Data Journalism: Mapping the Future http://www.abramis.co.uk/books/bookdetails.php?id=184549616
Scraping for Journalists
https://leanpub.com/scrapingforjournalists
NUMBERS IN THE NEWSROOM: USING MATH AND STATISTICS IN NEWS, SECOND EDITION, E-VERSION
http://store.ire.org/products/numbers-in-the-newsroom-using-math-and-statistics-in-news-second-edition-e-version
Getting Started with Data Journalism /Writing data stories in any size newsroom /by Claire Miller/: https://leanpub.com/datajournalis
Data Journalism HandBook /Edited by Jonathan Gray,Lilliona Bounegry and Lucy Chambers /http://datajournalismhandbook.org
Data Journalism Heist /by Paul Bradshawhttps://leanpub.com/DataJournalismHeist
Finding Stories in Spreadsheets
https://leanpub.com/spreadsheetstories


DİĞER KAYNAKLAR

1.Ders videoları 2.Ders notları 3.İlgili Web sayfası


DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Katılım 12 10
Proje 1 50
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (okuma, bireysel çalışma vb.) 2 40
Total: 15 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati14342
Proje15353
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler21530
Toplam İş Yükü (saat):125


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9 PY10 PY11
OC1                      
OC2                      
OC3                      
OC4                      
OC5                      
OC6                      
OC7