Modéliser la démarche du data journaliste

Marie Chagnoux, Raphael da Silva, Faten El Outa, Nicolas Labroche, Patrick Marcel, Veronika Peralta

Information : enjeux et nouveaux défis (H2PTM), Oct 2021, Paris, France. pp.154-168

La mise en œuvre effective de la transdisciplinarité reste une gageure dans les projets qui rassemblent des acteurs disciplinaires alors qu’elle est indispensable pour modéliser des problèmes complexes, comme la recherche et le traitement de l’information pour produire des narrations à partir de données. Dans cet article, nous expliquons en quoi cette approche, appliquée au cas du data journalisme, a fait émerger en amont une problématique de recherche et a ébauché en aval une méthodologie et un langage communs, notamment par le recours à des modèles conceptuels. De par ses formalisations graphiques, cet outil, initialement pensé comme une étape pour la conception logicielle, a permis à tous les acteurs du projet de construire et valider le modèle au fur et à mesure.

Marie Chagnoux, Raphael da Silva, Faten El Outa, Nicolas Labroche, Patrick Marcel, et al.. Modéliser la démarche du data journaliste. Information : enjeux et nouveaux défis (H2PTM), Oct 2021, Paris, France. pp.154-168. ⟨hal-03452766⟩ - lien externe

Citations

APA

Chagnoux, M., da Silva, R., El Outa, F., Labroche, N., Marcel, P., & Peralta, V. (2021). Modéliser la démarche du data journaliste. https://hal.science/hal-03452766v1

MLA

Chagnoux, Marie, et al. Modéliser La Démarche Du Data Journaliste. Oct. 2021, https://hal.science/hal-03452766v1.

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Chagnoux, Marie, Raphael da Silva, Faten El Outa, Nicolas Labroche, Patrick Marcel, and Veronika Peralta. 2021. “Modéliser La Démarche Du Data Journaliste.” https://hal.science/hal-03452766v1.

Harvard

Chagnoux, M. et al. (2021) “Modéliser la démarche du data journaliste.” Available at: https://hal.science/hal-03452766v1.

ISO 690

CHAGNOUX, Marie, DA SILVA, Raphael, EL OUTA, Faten, LABROCHE, Nicolas, MARCEL, Patrick and PERALTA, Veronika, 2021. Modéliser la démarche du data journaliste [en ligne]. October 2021. Disponible à l'adresse : https://hal.science/hal-03452766v1

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