Les questions couramment recherchées sur le datajournalisme couvrent un large spectre de sujets, allant des aspects techniques aux considérations éthiques et méthodologiques. On peut les classer en plusieurs catégories :
👁️Méthodologie et techniques ?
🔬 Comment nettoyer et préparer des données pour le datajournalisme ?
(gestion des données manquantes, outliers, formatage, etc.)
❓ Quels outils et logiciels utiliser pour le datajournalisme ?
(tableurs, bases de données, langages de programmation comme Python ou R, logiciels de visualisation comme Tableau ou Power BI)
🌍 Comment visualiser des données efficacement ?
(choix du type de graphique approprié en fonction des données, création de visualisations claires et compréhensibles)
📚 Comment raconter une histoire avec des données ?
(structuration narrative, identification des points clés, choix du support de publication)
🤩 Comment collecter des données publiques ?
(accès aux API, scraping web, utilisation de bases de données gouvernementales)
🔍 Comment vérifier la fiabilité des données ?
(sources, méthodologie de collecte, biais potentiels)
❔ Comment réaliser une analyse statistique pour le datajournalisme ?
(corrélation, régression, tests statistiques de base)
❔ Comment créer des cartes interactives ?
(utilisation de bibliothèques JavaScript comme Leaflet ou D3.js)
🤩 Comment travailler avec des grands ensembles de données ?
(techniques de traitement et d'analyse de données massives)
❗Aspects éthiques et sociaux ?
📊 Quelles sont les implications éthiques du datajournalisme ?
(protection de la vie privée, biais algorithmiques, responsabilité et transparence)
💡 Comment éviter les biais dans le datajournalisme ?
(identification et mitigation des biais de sélection, de mesure et d'interprétation)
🔎 Comment garantir la transparence et la reproductibilité des analyses ?
(publication des données et du code source)
📚 Quel est le rôle du datajournalisme dans la société ?
(accountability, participation citoyenne, influence sur le débat public)
🧠 Comment gérer les critiques et les controverses autour d'une enquête datajournalistique ?
🧝Outils et ressources spécifiques ?
💭Tutoriels sur [outil spécifique] pour le datajournalisme. ?
(ex: tutoriel Python pour le datajournalisme, tutoriel Tableau pour la visualisation de données)
❔Bases de données publiques pour le datajournalisme. ?
(ex: données gouvernementales, bases de données internationales)
🧙Exemples de projets de datajournalisme réussis. ?
❔Ressources pour apprendre le datajournalisme. ?
(formations, MOOC, livres)
Ces questions sont souvent formulées en utilisant des mots clés spécifiques comme datajournalisme, visualisation de données, analyse de données, journalisme de données, R, Python, Tableau, Power BI, OpenRefine, etc. La formulation exacte varie en fonction du niveau d'expérience et des besoins spécifiques de la personne qui pose la question.