세상을 바꾸는 데이터저널리즘 with 뉴스타파
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| Publication Date | 2022/06/29 |
| Pages/Weight/Size | 188*257*30mm |
| ISBN | 9791197412349 |
| Categories | 사회 정치 > 언론학/미디어론 |
Description
좋은 데이터저널리즘은 세상을 바꾼다.
- 고위 공직자들은 어느 지역에 주택을 갖고 있고, 가액은 얼마나 될까? 주택 이외 부동산은 어느 지역에 보유하고 있을까? 부동산 이외에는 어떤 재산을 얼마나 갖고 있을까?
- 정치인들은 정치후원금을 누구에게 얼마나 받아서, 어디에 어떻게 사용했을까? 내가 사는 지역구 의원은? 대선후보나 시장후보는?
- 내가 다니는 대학교의 총장은 학생들이 낸 학비에서 나오는 업무추진비를 어디에 얼마나 사용했을까? 혹시 골프장 이용이나 호텔
회원권 구입에 사용하지는 않았을까?
- 가짜 국제학술지나 학술단체에 참여한 한국인 연구자나 교수는 누구이고 얼마나 될까? 어느 대학 교수가 가장 많이 갔을까? 고등학생은 없을까? 대학 입학용 스펙을 만들기 위해 약탈적 학술지를 이용한 장관후보자 자녀는 얼마나 될까?
위 질문에 해답을 찾을 가장 강력한 수단은 뭘까요? 바로 데이터저널리즘이다. 데이터저널리즘으로 할 수 있는 일은 무궁무진하다. 이 책에서는 우리를 둘러싼 환경을 제대로 파악하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 집중해서 다룬다. 『세상을 바꾸는 데이터저널리즘 with 뉴스타파』와 함께 우리 사회를 이롭게 하는 데이터의 세계에 빠져보시기 바란다
- 고위 공직자들은 어느 지역에 주택을 갖고 있고, 가액은 얼마나 될까? 주택 이외 부동산은 어느 지역에 보유하고 있을까? 부동산 이외에는 어떤 재산을 얼마나 갖고 있을까?
- 정치인들은 정치후원금을 누구에게 얼마나 받아서, 어디에 어떻게 사용했을까? 내가 사는 지역구 의원은? 대선후보나 시장후보는?
- 내가 다니는 대학교의 총장은 학생들이 낸 학비에서 나오는 업무추진비를 어디에 얼마나 사용했을까? 혹시 골프장 이용이나 호텔
회원권 구입에 사용하지는 않았을까?
- 가짜 국제학술지나 학술단체에 참여한 한국인 연구자나 교수는 누구이고 얼마나 될까? 어느 대학 교수가 가장 많이 갔을까? 고등학생은 없을까? 대학 입학용 스펙을 만들기 위해 약탈적 학술지를 이용한 장관후보자 자녀는 얼마나 될까?
위 질문에 해답을 찾을 가장 강력한 수단은 뭘까요? 바로 데이터저널리즘이다. 데이터저널리즘으로 할 수 있는 일은 무궁무진하다. 이 책에서는 우리를 둘러싼 환경을 제대로 파악하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 집중해서 다룬다. 『세상을 바꾸는 데이터저널리즘 with 뉴스타파』와 함께 우리 사회를 이롭게 하는 데이터의 세계에 빠져보시기 바란다
Contents
01 데이터저널리즘이란 무엇인가
● 데이터와 저널리즘이 만났을 때
● 데이터저널리즘은 언제 생겼을까
● 데이터저널리즘의 특징 몇 가지
● 데이터저널리즘은 [ ]다
● 데이터로 더 좋은 저널리즘을
● You need Python
02 탐사보도를 위한 리서치
● 인터넷 정보와 검색
● 더 정확하게 검색하기
● 구글 책 미리보기
● 네이버 뉴스 라이브러리
● 고위공직자 재산 검증하기
● 전문 사이트 활용 보도사례
● 뉴스타파 데이터포털 활용하기
03 탐사보도를 위한 정보공개청구
● 정보공개청구란 무엇인가
● 정보공개청구 개념 잡기
● 실전 정보공개청구
● 정보공개청구 처리 절차
● 정보공개법을 알아보자
● 정보공개 팁! 직접 보고 따라하기
● 정보공개청구를 활용한 탐사보도 사례
04 데이터 수집
● IMPORTXML
● 크롬 개발자 도구 XHR
● 데이터 수집 시 주의할 것들
● 파이썬으로 웹 자료 수집하기
05 데이터 정제
● 데이터저널리즘과 데이터 정제
● 스프레드시트로 데이터 정제하기
● 오픈리파인로 데이터 정제하기
● 파이썬으로 데이터 정제하기
06 데이터 분석
● 데이터저널리즘 작업 과정
● 데이터에서 기삿감 찾기
● 데이터리터러시
● 스프레드시트로 데이터 분석하기
● 파이썬으로 데이터 분석하기 07 데이터 시각화란 무엇인가?
● 데이터 시각화란?
● 데이터저널리즘에서 시각화 사례 분석
● 데이터 시각화 요소 이해하기
● 데이터 시각화 Do & Don’t
08 데이터 시각화 실습
● 간단하게 만들기
● 스프레드시트로 데이터 시각화하기
● 막대차트 그리기
● 구글 지도로 데이터 시각화하기
● 매핑 시각화 제작하기
● 데이터와 저널리즘이 만났을 때
● 데이터저널리즘은 언제 생겼을까
● 데이터저널리즘의 특징 몇 가지
● 데이터저널리즘은 [ ]다
● 데이터로 더 좋은 저널리즘을
● You need Python
02 탐사보도를 위한 리서치
● 인터넷 정보와 검색
● 더 정확하게 검색하기
● 구글 책 미리보기
● 네이버 뉴스 라이브러리
● 고위공직자 재산 검증하기
● 전문 사이트 활용 보도사례
● 뉴스타파 데이터포털 활용하기
03 탐사보도를 위한 정보공개청구
● 정보공개청구란 무엇인가
● 정보공개청구 개념 잡기
● 실전 정보공개청구
● 정보공개청구 처리 절차
● 정보공개법을 알아보자
● 정보공개 팁! 직접 보고 따라하기
● 정보공개청구를 활용한 탐사보도 사례
04 데이터 수집
● IMPORTXML
● 크롬 개발자 도구 XHR
● 데이터 수집 시 주의할 것들
● 파이썬으로 웹 자료 수집하기
05 데이터 정제
● 데이터저널리즘과 데이터 정제
● 스프레드시트로 데이터 정제하기
● 오픈리파인로 데이터 정제하기
● 파이썬으로 데이터 정제하기
06 데이터 분석
● 데이터저널리즘 작업 과정
● 데이터에서 기삿감 찾기
● 데이터리터러시
● 스프레드시트로 데이터 분석하기
● 파이썬으로 데이터 분석하기 07 데이터 시각화란 무엇인가?
● 데이터 시각화란?
● 데이터저널리즘에서 시각화 사례 분석
● 데이터 시각화 요소 이해하기
● 데이터 시각화 Do & Don’t
08 데이터 시각화 실습
● 간단하게 만들기
● 스프레드시트로 데이터 시각화하기
● 막대차트 그리기
● 구글 지도로 데이터 시각화하기
● 매핑 시각화 제작하기