Data Visualization e Data Storytelling - estratégias de persuasão para a comunicação científica
Áreas Científicas |
Classificação |
Área Científica |
CNAEF |
Informação e jornalismo |
Ocorrência: 2022/2023 - SP (de 16-03-2023 a 14-04-2023)
Ciclos de Estudo/Cursos
Sigla |
Nº de Estudantes |
Plano de Estudos |
Anos Curriculares |
Créditos UCN |
Créditos ECTS |
Horas de Contacto |
Horas Totais |
DVDS |
11 |
Plano Oficial em vigor |
1 |
- |
|
16 |
16 |
Língua de trabalho
Português
Objetivos
Dotar os formandos de conhecimento teórico sobre Ciência dos Dados, Visualização de Dados e Persuasão;
Potenciar o conhecimento em ferramentas tecnológicas para a transformação da evidência dos dados em campanhas de comunicação persuasivas.
Resultados de aprendizagem e competências
Este curso pretende discutir a pertinência da Ciência dos Dados e da utilização de ferramentas e técnicas de visualização e storytelling . Os conceitos serão trabalhados na perspetiva do poder persuasivo da representação dos dados para a mudança de comportamento.
No final do curso, o aluno terá conhecimentos teóricos e experiência prática no desenvolvimento de visualizações e narrativas de dados para cenários distintos, podendo projetar soluções para cenários do mundo real.
Modo de trabalho
Presencial
Programa
1. Introdução à Ciência dos Dados
1.1. O impacto da Ciência dos Dados na Literacia Científica, Literacia Numérica e Literacia em Saúde.
2. Ferramentas de disseminação de evidência:
2.1. Data e Big Data Visualization - métodos e tecnologia para a representação visual dos dados;
2.2. Data Storytelling - o desenvolvimento de narrativas informativas;
3. A persuasão na Ciência - história e evolução do conceito.
3.1. Os dados como forma de persuasão na mudança comportamental - três estudos de caso:
3.1.1. Jornalismo;
3.1.2. Saúde Pública;
3.1.3. Atividade empresarial.
4. Os dados no centro das campanhas de comunicação - estratégia e operacionalização.
Bibliografia Obrigatória
Anouncia, S.M., Gohel, H.A., & Vairamuthu, S. ; Data Visualization: Trends and Challenges Toward Multidisciplinary Perception, Springer, 2020
Pandey, A.V., Manivannan, A., Nov, O., Satterthwaite, M., and Bertini, E. ; The Persuasive Power of Data Visualization, in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 20, no. 12, pp. 2211-2220, 2014 (doi: 10.1109/TVCG.2014.2346419)
Dykes, Brent.; Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative and Visuals, Wiley, 2020
Simons, H. W. ; Persuasion. Understanding, practice, and analysis, New York, NY: Random House, 1986
Métodos de ensino e atividades de aprendizagem
Para além da utilização de métodos expositivos, serão lançados exercícios para resolução de problemas. A aplicação de conhecimentos será feita com base em tarefas de organização, análise e planificação feitas individualmente e em grupo.
Tipo de avaliação
Avaliação distribuída sem exame final
Componentes de Avaliação
Designação |
Peso (%) |
Participação presencial |
100,00 |
Total: |
100,00 |
Componentes de Ocupação
Designação |
Tempo (Horas) |
Frequência das aulas |
16,00 |
Total: |
16,00 |
Obtenção de frequência
75% de presenças.
Fórmula de cálculo da classificação final
Não se aplica.