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6 formas de comunicar jornalismo de dados (a Pirâmide Invertida do Jornalismo de Dados – parte 2)

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etapas de comunicação (visualizar, narrar, humanizar, personalizar, sonorizar/materializar, utilizar).

A pirâmide invertida do jornalismo de dados mapeia o processo de utilização de dados na reportagem, desde a geração de ideias, passando pela limpeza, contextualização e combinação, até à comunicação. A fase final — a comunicação — apresenta uma série de opções: desde a visualização e sonificação até à personalização e ferramentas. Mas quais são as melhores práticas para cada uma?

(Também disponível em inglês, alemão e espanhol, russo e ucraniano).

1. Visualização

A visualização é normalmente a forma mais rápida de comunicar os resultados do jornalismo de dados: ferramentas gratuitas como Datawrapper e Flourish muitas vezes exigem apenas que você carregue os seus dados e escolha entre várias opções de visualização.

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A pirâmide invertida do jornalismo de dados: Do conjunto de dados à história

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Diagrama mostrando a pirâmide invertida do jornalismo de dados com duas pirâmides conectadas: uma preta com as etapas de produção (conceber, compilar, limpar, contextualizar, combinar) ligada por "questionar" a uma verde com as etapas de comunicação (visualizar, narrar, humanizar, personalizar, sonorizar/materializar, utilizar).

Os projetos de jornalismo de dados envolvem várias etapas, cada uma apresentando seus próprios desafios. Para ajudar a compreendê-las, criei o que chamei de ‘Pirâmide Invertida do Jornalismo de Dados’. Ela delineia as etapas que precisam ser consideradas à medida que a matéria avança desde a conceção inicial até a comunicação dos resultados, e como elas se relacionam entre si. Abaixo, explico cada etapa, identifico questões a considerar conforme o projeto avança e ofereço conselhos e dicas sobre como enfrentá-las.

(Também disponível em Inglês, Alemão, Espanhol, Finlandês, Russo e Ucraniano.)

Etapa 1: Conceber

O primeiro desafio que um jornalista enfrenta é conceber uma ideia viável para uma matéria baseada em dados.

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Parallel prompting: another way to avoiding deskilling with AI

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Train tracks
Photo by Markus Winkler

Too often discussion around using AI is “either/or” — an assumption that you either use AI for a task, or do it yourself. But there’s another option: do both.

“Parallel prompting“* is the term I use for this: while you perform a task manually, you also get the AI to perform the same task algorithmically.

For example, you might brainstorm ideas for a story while asking ChatGPT to do the same. Or you might look for potential leads in a company report — and upload it to NotebookLM to perform the same task. You might draft an FOI request but get Claude to draft one too, or get Copilot to rewrite the intro to a story while you attempt the same thing.

Then you compare the results.

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