Guía docente de Storytelling y Gestión Avanzada de Datos (MB2/56/1/15)

Curso 2025/2026
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 06/06/2025

Máster

Máster Universitario en Nuevos Medios Interactivos y Periodismo Multimedia

Módulo

Módulo 3: Nuevas Perspectivas en Comunicación Multimedia e Interactiva

Rama

Ciencias Sociales y Jurídicas

Centro Responsable del título

Escuela Internacional de Posgrado

Semestre

Créditos

3

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • Víctor Federico Herrero Solana

Horario de Tutorías

Víctor Federico Herrero Solana

Email
No hay tutorías asignadas para el curso académico.

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

  • Periodismo guiado por datos (data-driven journalism).
  • Periodismo de visualización de datos (data viz journalism).
  • Visualización narrativa (narrative visualization) y storytelling con visualización de datos (storytelling with data visualization).
  • Estudio de casos de referencia: The New York Times, The Guardian Datablog, Zeit Online, OpenSpending, Gapminder, Google Public Data Explorer, Wikileaks, entre otros.
  • Datos abiertos, datos públicos y datos gubernamentales (open goverment data): los ladrillos de una historia.
  • Herramientas y metodologías de extracción de datos.
  • Contando historias con datos. Nuevas aproximaciones de storytelling.
  • Usando visualizaciones para el descubrimiento y hallazgo.
  • Analizando datos para encontrar historias atractivas.
  • Distribución de datos: estudio de los modos en que las audiencias leen e interpretan las historias visuales. Software y lenguajes para la visualización social e interactiva.

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales

  • CG01. Exponer de forma adecuada los resultados de una investigación de manera oral o por medios audiovisuales o informáticos conforme a los principios disciplinares básicos de las ciencias de la comunicación.  
  • CG02. Apreciar el papel, trascendencia, proyección y consecuencias en los terrenos individual, social, cultural y político de la comunicación no sólo como práctica profesional, sino como dimensión transversal propia de las sociedades contemporáneas. 
  • CG03. Ser capaz de analizar la comunicación social desde el respeto solidario por las diferentes pueblos de la sociedad contemporánea.  
  • CG05. Ser capaz de asumir el liderazgo en proyectos que requieran recursos humanos, gestionándolos eficientemente, asumiendo los principios de la responsabilidad social. 
  • CG06. Demostrar la conducta ética y la adecuación deontológica que debe presidir el quehacer de las personas dedicadas a la información y a la comunicación con arreglo al compromiso cívico derivado de la comunicación social como bien público. 

Competencias Específicas

  • CE19. Conocer los fundamentos de la visualización de datos así como de las técnicas de la infografía aplicadas al periodismo multimedia y los medios visuales interactivos.  
  • CE20. Conocer, analizar y explotar las fuentes de datos basadas en las estrategias de Open Access y Open Data Goverment.  

Competencias Transversales

  • CT02. Usar adecuadamente las herramientas tecnológicas implicadas en las diferentes fases del proceso audiovisual para la creación y producción de imágenes y discursos audiovisuales de calidad.  
  • CT06. Conocer las grandes corrientes culturales en relación con los valores individuales y colectivos y el respeto por los derechos humanos. 
  • CT07. Reconocer los principales cambios que la institucionalización de Internet como medio masivo de comunicación conlleva para el periodismo multimedia y la comunicación audiovisual en medios interactivos.  
  • CT08. Hacer un uso adecuado de plataformas tecnológicas existentes para la gestión, el almacenamiento y la distribución de contenidos comunicativos entre diferentes medios digitales. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Los alumnos conocerán, a través de diversos ejemplos en línea, las posibilidades de la visualización de datos como una potente herramienta narrativa para el storytelling.
  • Los alumnos serań capaces de disenã r y construir sus propias visualizaciones, haciendo uso de la amplia gama de herramientas disponibles,
  • Los alumnos adquirirań una familiaridad y entrenamiento en la explotación de las fuentes de datos basadas en las estrategias de Open Access y Open Data Goverment, desarrollando así una deontología necesaria en el ámbito de la información y la comunicación social como bien público.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

  1. Introducción al dataviz a través de los treemps
  2. Narrativas con datos: Gapminder
  3. Dashboards con datos: Tableau
  4. Datos y machine learning: Graphext
  5. Portales de datos

Práctico

  1. Práctica tema 1
  2. Práctica tema 2
  3. Práctica tema 3
  4. Práctica tema 4
  5. Práctica tema 5

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Berengueres J; Sandell M; Fenwick A. Data visualization & storytelling. SNASK, 2019.
  • Edward S; Heer J. Narrative Visualization: Telling Stories with Data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics archive. Volume 16 Issue 6, November 2010. Pages 1139-1148. http://dx.doi.org/10.1109/TVCG.2010.179
  • Hadley W. Tidy Data. Journal of Statistical Software 59(10), august 2014.
  • Herrero-Solana V; Hassan-Montero Y. Metodologías para el desarrollo de interfaces visuales de recuperación de información: análisis y comparación. Information Research: an internacional electronic journal (Sheffield), 11(3) paper 258, April 2006

Bibliografía complementaria

  • Howard A. Data for the Public Good: how data can help citizens and goverments. O’Reilly, 2012.
  • López-Lozano A; Herrero-Solana V; Sánchez-Mesa Martínez D. Interactive Documentary and Data Visualization: New Approaches to Telling Stories with Data. VISUAL REVIEW. International Visual Culture Review Revista Internacional De Cultura Visual, 16(1), 59–86, 2024.
  • Dewar M. Getting Started with D3. O’Reilly, 2012.
  • Duarte N. Resonate: present visual stories that transform audiences. Wiley, 2010.
  • Open Knowledge Foundation. Beyond Access: Open Government Data & the Right to (Re)use Public Information. Access !Nfo, 2011.
  • O’Reilly Media. Big Data Now: current perspectives from O’Reilly Radar. O’Reilly, 2012. Nathan Yau. Data points: visualization that means something. Wiley, 2013.
  • Bradshaw P. Scraping for Journalists. How to grab data from hundreds of sources, put it in a form you can interrogate - and still hit deadlines. Leanpub, 2013.
  • McCallum E. Bad Data Handbook. O’Reilly, 2013.
  • Scott Murray S. Interactive Data Visualization for the Web. O’Reilly, 2013.

Enlaces recomendados

Metodología docente

  • MD01 Lección magistral/expositiva 
  • MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
  • MD04 Prácticas de laboratorio o clínicas 
  • MD07 Análisis de fuentes y documentos 
  • MD09 Realización de trabajos de escritura de guiones, fotografía, montaje individuales 
  • MD14 Seguimiento y tutorización de ejercicios y foros online (plataforma Prado2) 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

  • Valoración de trabajos prácticos: MIN 70%,
  • Aportaciones del alumno en sesiones de discusión y actitud del alumno en las diferentes actividades desarrolladas: MAX 30%

Evaluación Extraordinaria

  • Realización de trabajos prácticos (100%)

Evaluación única final

  • Realización de trabajos prácticos (100%)

Información adicional

Información sobre el Plagio (artículo 15 de la Normativa de Evaluación y de Calificación de los
Estudiantes de la Universidad de Granada).

1. La Universidad de Granada fomentará el respeto a la propiedad intelectual y transmitirá a los
estudiantes que el plagio es una práctica contraria a los principios que rigen la formación
universitaria. Para ello procederá a reconocer la autoría de los trabajos y su protección de acuerdo
con la propiedad intelectual según establezca la legislación vigente.

2. El plagio, entendido como la presentación de un trabajo u obra hecho por otra persona como
propio o la copia de textos sin citar su procedencia y dándolos como de elaboración propia,
conllevará automáticamente la calificación numérica de cero en la asignatura en la que se hubiera
detectado, independientemente del resto de las calificaciones que el estudiante hubiera obtenido.
Esta consecuencia debe entenderse sin perjuicio de las responsabilidades disciplinarias en las que
pudieran incurrir los estudiantes que plagien.

3. Los trabajos y materiales entregados por parte de los estudiantes tendrán que ir firmados con
una declaración explícita en la que se asume la originalidad del trabajo, entendida en el sentido
de que no ha utilizado fuentes sin citarlas debidamente.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).