Presentación

Nuestro diplomado en Big Data y analítica para periodistas reconoce la creciente importancia del fenómeno encarnado por el Big Data en la sociedad contemporánea y, al tiempo, concibe la teoría y la práctica de la ciencia de los datos desde una perspectiva humanística y de las ciencias sociales. Más allá de los extensos conjuntos de datos que pueden ser analizados por los más innovadores algoritmos para revelar modelos, tendencias y asociaciones, vindicamos su importancia creciente en nuestra vida cotidiana y cómo los datos que generamos están transformando los procesos económicos, políticos, culturales y comunicativos, así como están afectando proverbialmente a la propia generación de conocimiento.

Del mismo modo que la digitalización afecta cada vez más a múltiples aspectos de nuestra vida cotidiana, existe una necesidad urgente de realizar una reflexión en torno a los problemas éticos incrementados por la digitalización. En cierto sentido, existe una relación evidente y lógica entre la comprensión de conceptos éticos centrales y el conocimiento de cómo se produce la implementación de ciertas tecnologías.

En el seno de una sociedad hiperconectada, el Big Data registra comportamientos individuales y colectivos con una exactitud y precisión sin antecedentes. La analítica de datos está transformando la ciencia, los negocios y la información en sí, de tal modo que asistimos en tiempo real a una verdadera revolución que determinará nuestro futuro más inmediato en ámbitos tan diversos como la economía, la cultura, la política, la medicina o la comunicación.

Todos los observadores coinciden a la hora de señalar que la abundancia de datos coexiste con una profunda escasez de científicos de datos, una suerte de profesional emergente que combina las habilidades propias del informático, el estadístico y el narrador o storyteller para extraer y seleccionar las pepitas de oro que permanecen ocultas debajo de montañas de datos; se trata del trabajo que The Economist definió en su momento como “el trabajo más sexy del siglo XXI”. La necesidad de manejar y hacer comprensible este ingente flujo de información y explotarlo de manera inteligente y fructífera explica la necesidad y el surgimiento de un nuevo tipo de profesional con competencias digitales que es ampliamente demandado por las empresas. Esta figura del científico de datos es uno de los profesionales más demandados; un informe publicado por McKinsey estimaba que en 2018, solamente en Estados Unidos harían falta unos 190.000 analistas de Big Data y en torno a un millón y medio de gestores capaces de utilizar los resultados de los análisis.

Objetivos Específicos

• Proporcionar una aproximación teórica, crítica y multidisciplinar a los análisis de Big Data.
• Proveer a los estudiantes de conocimiento y comprensión de los efectos del Big Data en la sociedad contemporánea y reflexionar críticamente sobre los riesgos éticos que conlleva.
• Facilitar una instrucción en metodologías y técnicas innovadoras para generar nuevo conocimiento a partir del uso y análisis de Big Data.
• Apropiar la conducta personal y profesional adecuada para afrontar con éxito el contexto de la cultura digital como disciplina emergente.

Beneficios de cursar el programa

• Proporciona a los estudiantes unas capacidades tecnológicas que resultan sumamente atractivas para los empleadores en la actual era digital.
• Contribuirá a fortalecer las capacidades y competencias analíticas de los estudiantes basadas en datos, gracias a la exploración incremental y práctica de las diferentes técnicas, retos y tendencias de la analítica.
• El periodista que conoce la estadística inferencial es capaz de especificar, estimar, evaluar y presentar los resultados de sus análisis de datos de manera sencilla e intuitiva, así como de localizar relaciones de interdependencia entre fenómenos observados y medidos intensiva o extensivamente.
• Provee una serie de seminarios con especialistas en la materia para aprender habilidades colaborativas y aplicaciones en social media, analíticas culturales, plataformas móviles, visualización de datos y ética digital, y buenas prácticas comunicativas.
• Este diplomado se sitúa a la vanguardia de los desarrollos digitales. No en vano, el Big Data está transformando la sociedad, la política, la economía, la cultura y, obviamente, el periodismo y los modos de informar en una era caracterizada por el avance inexorable de las tecnologías, la proliferación de la digitalización y la irrupción de las audiencias activas fundamentalmente a través de los medios sociales.
• Ofrece innovadores métodos de estudio y análisis caracterizados por su interdisciplinariedad y por realizar una reflexión cultural, académica, tecnológica y profesional en torno al denominado periodismo de datos.

Contenido

Módulo 1. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA PARA PERIODISTAS: métodos estadísticos para la ciencia de los datos (bases de datos, gestión de datos, analíticas, algoritmos, ciencia de los datos)

Este módulo presenta las herramientas, técnicas y metodologías básicas de análisis estadístico de la ciencia de los datos. Esto incluye una introducción a conceptos básicos como: teoría de la probabilidad, variables aleatorias, modelos estadísticos, estimación estadística, contraste de hipótesis, bootstrapping, análisis de modelos de series, etc. Se primará la utilización de estudios de casos atinentes al periodismo de datos.

Módulo 2. MINERÍA Y EXTRACCIÓN SIGNIFICATIVA DE DATOS: herramientas de búsqueda, explotación y análisis de datos

Este módulo provee una introducción a conceptos básicos de data mining y el proceso de extracción de conocimiento, introduciendo modelos analíticos y algoritmos para clustering (agrupación), clasificación y descubrimiento de patrones relativos a fuentes de Big Data.

Resulta imprescindible prestar atención a los principales métodos de análisis y de minado de opiniones y evaluaciones personales de usuarios basados en el Big Data generado en la web o en otras posibles fuentes. Se pondrá especial énfasis en el método de minado de texto aplicado a información originada en redes sociales. Por ello, se introducirá a los estudiantes en las teorías, conceptos y métricas del denominado Social Network Analysis, cuyo objetivo primordial consiste en caracterizar la estructura de las redes sociales masivas. En este sentido, uno de los objetivos radica en descubrir cómo las propiedades estructurales de las redes sociales pueden ser analizadas y utilizadas para caracterizar y describir fenómenos sociales que tienen su respectivo correlato en la sociedad.

Módulo 3. PERIODISMO DE DATOS Y STORYTELLING: narrativas digitales surgidas a partir de métodos computacionales (narrativas digitales articuladas en base a datos).

Este módulo aspira a enseñar las múltiples posibilidades existentes para presentar el conocimiento extraído de big data utilizando storytelling de carácter multimedial. Asimismo, analizará de modo pormenorizado algunas de las más significativas experiencias de periodismo y storytelling basadas en información cuantitativa extraída de diversas fuentes de datos (fuentes oficiales, redes sociales, etc.).

Se presentarán los métodos y técnicas básicas para la visualización y presentación de la información obtenida de diferentes fuentes: datos estructurados (relacionales, jerárquicos, árboles), network data (redes sociales), datos temporales, datos espaciales y datos espacio-temporales. Se presentarán métodos y herramientas actuales relacionados con analíticas de visualización de datos.

Módulo 4. ÉTICA Y BIG DATA (legislación, principios éticos y responsabilidad de los periodistas en la obtención, tratamiento y presentación de contenidos digitales)

En este último módulo se apuntan los principios éticos que deben regir el trabajo del periodista de datos. El papel deontológico del profesional de la información debe ser reivindicado en este nuevo contexto informativo en el que se hace imprescindible respetar los valores clásicos del periodismo como la verificación de contenidos e informaciones en un escenario caracterizado por la sobreabundancia comunicativa, las fakes news y las filtraciones interesadas y sedicentes.

Este módulo se caracterizará por la presentación de preocupaciones éticas desde diferentes ángulos, discutiendo problemas de privacidad relacionados con data mining y otros aspectos relacionados con la tecnología de la información desde una aproximación holística. Así, se situará el foco en problemas de privacidad en la era digital y de obtención y explotación (minería) de datos. Se discutirán temas como: políticas gubernamentales en torno a los riesgos del Big Data, los motores de búsqueda “inteligentes”, las implicaciones de la internet de las cosas, la inteligencia artificial en el periodismo, la transparencia de los algoritmos utilizados en la recolección de la información, el tratamiento de grandes volúmenes de datos, la compartición de datos personales, formas de obtención de datos (por ejemplo, reconocimiento facial, GPS, etc.),  o el apoyo automatizado a la toma de decisiones, entre otros.

Metodología

El formato de este diplomado aspira a combinar armónicamente la teoría y la práctica con ejercicios que permitan y faciliten el aprendizaje de competencias para su ulterior aplicación en entornos reales. Así, los módulos estarán sustancialmente compuestos de sesiones teórico-prácticas en las que se alternarán la exposición de contenidos con el análisis de casos de éxito paradigmáticos.

La metodología será dinámica y participativa, mediante la articulación de procesos de aprendizaje significativo que faciliten la adquisición de conocimientos y el desarrollo de competencias clave para el futuro (inmediato) digital, a través de:

• - Conferencias magistrales.
• - Análisis de casos reales de éxito.
• - Laboratorios y talleres prácticos.
• - Discusiones intergrupales guiadas.
• - Elaboración de ensayos.

Tanto los contenidos de los módulos como su estructura estarán articulados y orbitarán en torno a la ELABORACIÓN DE UN PROYECTO TRANSVERSAL E INTEGRADOR particular de cada alumno que deberá diseñar, ejecutar y presentar al final del diplomado.