Wizualizacja i prezentacja badań naukowych w mediach DSIM-SM>WizualPrez
1-2: Wprowadzenie do wizualizacji i prezentacji badań naukowych
•Dlaczego wizualizacja danych ma znaczenie? Historia i ewolucja wizualizacji w nauce i mediach.
•Podstawy percepcji wizualnej – jak działa nasz mózg? Zasady Gestalta, iluzje optyczne i neuroestetyka w wizualizacji.
•Typy danych a ich wizualizacja – co najlepiej sprawdza się dla różnych rodzajów badań?
Jak dostosować przekaz do odbiorcy? Naukowcy, dziennikarze, media społecznościowe
3-4: Naukometria, mapowanie nauki i mapy semantyczne
•Co to jest naukometria? Indeksy cytowań, współczynniki wpływu, analiza sieci naukowych.
•Mapowanie nauki – technologie i metody, od tradycyjnych map cytowań po nowoczesne mapy wiedzy.
•Mapy semantyczne – jak automatycznie grupować i wizualizować pojęcia oraz trendy badawcze?
5-6: Storytelling Danych – Jak Opowiadać Historie za Pomocą Wizualizacji?
Oś czasu, storytelling i narracja wizualna
•TimelineJS, Tiki-Toki – interaktywne osie czasu dla badań historycznych
•RAWGraphs – niestandardowe wykresy i eksploracja danych
•Flourish, Shorthand – narzędzia do narracji wizualnej
•Storytelling w nauce – jak przekładać złożone wyniki badań na zrozumiałą narrację?
•Sztuka prostoty – minimalizm i struktura w prezentacji naukowej
7-8: Analiza Danych i wykrywanie błędów
•Statystyki opisowe, analiza dwuzmienna, testowanie hipotez
•Typowe błędy w interpretacji danych w mediach i nauce
9-10: Wizualizacja Metodologii Badań
•Jak przedstawić proces badawczy w formie graficznej?
•Wizualizacja schematów eksperymentalnych, modelowania statystycznego, korelacji
11-12: Manipulacja Danymi i Fake News
•Jak media manipulują wizualizacją danych?
•Etyka wizualizacji – jak unikać nieświadomych błędów?
Wizualizacja w mediach i mediach społecznościowych
•Jak przekształcać badania w treści do social mediów? (LinkedIn, Instagram, TikTok)
•Algorytmy i viralowość – co sprawia, że naukowe treści się rozchodzą?
•Warsztat: Tworzenie grafik i postów popularnonaukowych (np. Canva, Flourish)
13-14: Wizualna Sztuka Prezentacji
Projektowanie atrakcyjnych slajdów
Skuteczne prezentowanie wyników badań.
15: Prezentacja Projektów zaliczeniowych.
Tryb zajęć
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Po ukończeniu kursu student:
- rozumie podstawowe zasady wizualizacji danych oraz ich znaczenie w komunikacji naukowej,
- zna zdolności percepcyjne człowieka, mapowanie kolorów oraz zasady kodowania innych kanałów wizualnych
- potrafi analizować i interpretować wizualizacje danych naukowych, identyfikować błędy i manipulacje wizualne,
- zna metody mapowania nauki, naukometrii oraz techniki wizualizacji metodologii badawczej,
- umie stosować narzędzia do wizualizacji danych, takie jak Datawrapper, Canva, i inne podstawie narzędzia.
- efektywnie komunikuje wyniki badań poprzez infografiki, animacje i prezentacje multimedialne,
- potrafi współpracować w zespole nad opracowaniem i prezentacją projektu badawczego,
- stosuje zasady etyki wizualizacji w publikacji wyników badań.
Kryteria oceniania
Warunki Zaliczenia
- Projekt zaliczeniowy (realizowany w 3-osobowych grupach) na wskazane tematy.
- Aktywność na zajęciach – uczestnictwo w dyskusjach, analiza przypadków, zadania praktyczne.
- Ocena końcowa będzie składać się z oceny projektu oraz aktywności na zajęciach.
Literatura
- Veslava Osińska – "Wizualizacja informacji. Studium informatologiczne"
- Janina Bąk – "Statystycznie rzecz biorąc" (I & II) – analiza błędów w interpretacji statystyk
- Przemysław Biecek - ,,Odkrywać! Ujawniać!Objaśniać! Zbiór esejów o sztuce prezentowania danych. Warszawa 2014
- Alicja Waszkiewicz-Raviv – "Wizualny PR. Siła obrazów w komunikacji organizacji"
- Cole Nussbaumer Knaflic – "Storytelling danych. Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów"
Mirosława Kołowska-Gawiejnowicz, Barbara Kołodziejczak, Idzi Siatkowski, Paweł Topol - ,,Infografiki – nowy trend wizualizacji informacji wspomagający procesy edukacyjne"
Literatura dodatkowa:
- Grzegorz Kończak - "Wizualizacja wyników badań naukowych. Zasady, metody i narzędzia". Katowice 2024
Matteo Zallio - "Democratizing Information Visualization: The Role of Graphic Design in Knowledge Transfer" https://arxiv.org/pdf/2101.09999
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: