Журналистика данных и визуализация (проект)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 17:06, 4 сентября 2017; V.klepov (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
Ментор Владимир Клепов
Учебный семестр Осень 2017
Учебный курс 2-й курс
Проект можно развивать на летней практике
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 10



Что это за проект?

Хорошая визуализация находится между статистикой, дизайном и программированием. У визуализации на компьютере есть два важных преимущества перед классическим печатным форматом: она может изменяться со временем, и, что самое классное, с ней можно взаимодействовать. При этом пока никто не знает, как эффективно эти преимущества использовать.

Каждый участник проекта опубликует интерактивную статью, которая помогает читателю разобраться в незнакомой теме. Формат проекта никак не ограничивает предметную область: это может быть политика, экономика, футбол, музыка или что угодно другое. Такой подход — отличная возможность познакомиться с полным жизненным циклом проекта: планированием, дизайном, разработкой. Работа построена итеративно: несколько раз в месяц собираемся, обсуждаем текущие результаты и предлагаем улучшения.

Действовать будем так:

  • Выбираем тему — например, «Недвижимость Краснодара», «Композиторы XX века» или «Геноцид в Руанде».
  • Задаём вопросы и думаем, какие данные помогут ответить на них. Для недвижимости: Сколько стоит жилье в разных частях города? Где находится больше частных домов, а где — многоэтажек? В каких годах застраивались районы? Как меняются цены со временем? Какие районы спальные, а в каких больше коммерческих или промышленных помещений?
  • Находим нужные данные в интернете, собираем и структурируем их. В исследовании по недвижимости подойдут циан или авито.
  • Думаем, какие визуализации понятнее всего представляют данные — для недвижимости пригодятся карта со средними ценами, графики количества предложений по сезонам.
  • Пишем сопроводительный текст, подчеркиваем интересные детали — возможно, строительство стадиона обрушило цены на жилье вокруг? В науках о данных это называется сторителлинг.
  • Дорабатываем юзабилити — визуальные связи между графиками помогли бы.
Rhythm-of-food.png

Интересные тематические исследования:

Обратите внимание, что проект не предполагает сложной статистики — если вам интереснее машин лёрнинг, лучше выбрать что-нибудь другое.

Чему вы научитесь?

  • Проводить собственные исследования и доносить их результаты до других.
  • Визуализировать данные.
  • Разрабатывать интерактивные веб-интерфейсы (очень горячее IT-направление!)
  • Собирать и структурировать любые данные, которые есть в интернете.

Какие начальные требования?

Главное — желание самостоятельно работать и исследовать выбранную тему. Не критично, но здорово иметь хотя бы отдалённое представление или интерес к веб-разработке.

Какие будут использоваться технологии?

Предполагаемый стек:

  • Сбор данных на node.js + cheerio или python + scrapy.
  • Статья верстается стандартным веб-стеком: HTML, CSS, webpack.
  • Визуализации на d3, leaflet, react или всём, что вам понравится.

Темы вводных занятий

  • Есть блок из 4-5 занятий по основам js.
  • Устроим несколько семинаров для знакомства с принципами визуализации по Тафти.

Остальные вопросы будем решать по мере поступления.

Направления развития

Формат проекта — создание готового и достаточно хорошего продукта за ограниченный срок. Дизайн, исследование и код можно улучшать бесконечно, но сложно назвать направления заранее. Было бы здорово придумать и использовать нестандартные типы визуализаций (например, график потоков в https://www.nytimes.com/interactive/2014/08/13/upshot/where-people-in-each-state-were-born.html)

Критерии оценки

Обязательная часть проекта (на 4 балла) — собрать данные и как-то отобразить их на странице. Остаток складывается из:

  • 2 балла: визуализация. Качество визуализации вычисляем, кидаясь друг в друга ссылками на авторитетных специалистов в области.
  • 2 балла: исследование. Интересные и разнообразные вопросы, логичные выводы, уместное использование статистики.
  • 1 балл: текст статьи. Грамотный, читаемый и интересный.
  • 1 балл: интерфейс. Приложение работает, точки на графиках подсвечиваются, и я в роли пользователя не могу его сломать.

Работа построена итеративно (делаем — обсуждаем — улучшаем), так что всех, кто иногда делает что-то по проекту, ждёт приятный сюрприз.

Ориентировочное расписание занятий

Любой день после 19:00