データジャーナリズム：數(shù)字とマルチメディアを通じてストーリーを発表

データジャーナリズムは、數(shù)字の単純な物語を超越しています。多様なデータソースを使用して、説得力のあるストーリーを作成することです。これには、數(shù)値データだけでなく、事実情報（歴史的、伝記、地理的）およびさまざまなマルチメディア要素（インタビュー、寫真エッセイ、ビデオ映像）も含まれます。 この記事では、データジャーナリズムの幅広さと、革新的なコンテンツのアイデアをどのように引き起こすことができるかを探ります。

キーポイント：

データジャーナリズムは、數(shù)字と多様なデータ型を使用して、魅力的な物語を作成します。 オープンデータソースは非常に貴重です。
適切なデータを識別することが最重要です。これには、コンテンツの目標を定義し、関連するニュースを監(jiān)視し、信頼できるデータソースを見つけることが含まれます。オープンデータカタログは優(yōu)れた出発點です
• 生データを説得力のある物語に変換するには、外れ値を識別し、単一のデータセットから多様なコンテンツを作成し、聲を使用して感情的な深さを追加する必要があります。
効果的なデータの視覚化により、エンゲージメントが向上します。 さまざまな視覚化タイプが存在します（時系列、統(tǒng)計分布、マップ、階層、ネットワーク）、それぞれ異なるデータとストーリーテリングのニーズに適しています。
• ニューヨークタイムズ、ガーディアンインタラクティブ、データジャーナリズムハンドブックなど、多くの感動的なデータジャーナリズムリソースが存在します。
• データの発見：

データを探す前に、コンテンツのニーズを定義します?，F(xiàn)在のトレンド（ファッションウィーク、映畫プレミア）をカバーしていますか、それとも常緑コンテンツ（犬の品種、レシピ）を作成していますか？ 常緑コンテンツデータはオンラインで容易に入手できますが、タイムリーなコンテンツには現(xiàn)在のイベントと迅速な対応を認識する必要があります。 多くの場合、政府の情報源からのオープンデータは、豊富な無料データを提供します。データカタログは役立つリソースであり、さまざまな國からのオープンデータを提供しています。 たとえば、クイーンズランド州の口頭健康待機リストまたはワシントンD.C.、犯罪統(tǒng)計にアクセスできます。

オープンマインドでオープンデータカタログを探索します。予期しないデータは、一意のコンテンツアングルにつながる可能性があります。たとえば、米國の社會保障データセットを分析すると、映畫や有名人に觸発された赤ちゃんの名前が明らかになり、これを映畫のリリースやスポーツイベントと相関させます。 Google Books ngram Viewerは、時間の経過とともに単語の頻度を視覚化し、トレンドを明らかにします。 たとえば、映畫のリリースと一致するリングのLord of the Ringsの使用のピークを示しています。

タイムリーなコンテンツについては、Wikipediaの記事トラフィック統(tǒng)計とGoogleのトレンドがトレンドのトピックと検索パターンを明らかにします。 特に、Googleのトレンドは、検索ピークをニュースイベントに結(jié)び付け、都市レベルの洞察を提供します。 これにより、視聴者の関心を予測し、コンテンツのリリースタイミングを最適化するのに役立ちます。

データを使用したスト??ーリーテリング：

データジャーナリズムは、すべてのジャーナリズムと同様に、「誰、何、いつ、どこで」と答えます。 「なぜ」には、より深い分析が必要であり、多くの場合、より多くのテキストの説明が必要です。

説得力のある物語を作成するには、特定の質(zhì)問を特定してください。外れ値 - ダタポイントは、標準とは大幅に異なりますが、エラーを常にダブルチェックしますが、特に洞察力があります。

単一のデータセットでは、複數(shù)のコンテンツピースを生成できます。幅広い概要ストーリーは、特定の視聴者または地理的分野をターゲットにした、より集中した作品によって補完できます。 たとえば、ファッションウィークのデータは、マップ、カラートレンドの比較、または作成者の伝記として視覚化できます。

証言データデータ。 ボストンマラソンの例は、個人アカウントがデータ駆動型ストーリーをより関連性の高いものにする方法を示しています。

データの視覚化：

メッセージを効果的に伝える最も単純な視覚化を選択します。 複雑な相互作用よりもストーリーに優(yōu)先順位を付けます

視覚化タイプは、データに基づいて異なります

時系列：

インデックスチャート、積み重ねられたグラフ

統(tǒng)計分布：

散布図、ヒストグラム
• マップ：
チョロプレスマップ、heatmaps
• 階層：
Treemaps、樹狀図
• ネットワーク：
ネットワークグラフ
• 見せたいものを検討してください：比較、関係、分布、または構(gòu)成。 Andrew Abelaのチャート提案ツールは、この選択を支援できます。
多數(shù)のJavaScriptライブラリとサービスがデータの視覚化を促進します。 Datawrapper、Tableau Public、Infogr.am、およびストーリーマップは、ユーザーフレンドリーなオプションを提供します。
• 感動的なリソース：

The New York Times：そのデータの視覚化とインタラクティブな機能で知られています。

The Guardian Interactive：Texas Tribune：

lanación（argentina）and le monde（france）：

新聞が専用のデータ視覚化セクションを備えています。
• さらなる調(diào)査：
• この記事は、コンテンツのアイデアの生成に焦點を當てています。 データジャーナリズムをより深く掘り下げるには、を探ります
  • データ駆動型ジャーナリズム：リソースとMOOCコース（アーカイブ）を提供します。
  • データジャーナリズムハンドブック：無料のオープンソースリソース。
  • データの學校：データの処理とプレゼンテーションに関するツールと記事を提供します。
  多様なデータソースを活用し、予期しない相関を調(diào)査し、視覚化技術(shù)をマスターし、他の人からインスピレーションを引き出すことにより、データジャーナリズムの力を解き放ち、インパクトのある魅力的なコンテンツを作成できます。 この記事はフランス語でも入手できます。
  よくある質(zhì)問（FAQ）：

  （これらは元のテキストで回答され、冗長性を避けるためにここで書き直されていません。元の回答は包括的でよく書かれています。）

以上がデータジャーナリズムを使用してコンテンツのアイデアを生成しますの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。