Estudantes aprendem técnicas de investigação de informações no Datathon Eleições 2024

A Associação Brasileira de Jornalismo Investigativo (Abraji) e a ESPM-SP promoveram no sábado, 20.abr.2024, o Datathon Eleições 2024. A atividade foi voltada para estudantes de Jornalismo e de Ciência de Dados e Negócios da ESPM-SP para estimular o uso e a análise de dados eleitorais abertos e o controle social pela imprensa.

No total, 22 estudantes puderam analisar informações das eleições de 2020, o último pleito municipal do Brasil, com análise dos dados de candidatos, doações, bens de campanha e gastos. Estes milhões de dados estão disponíveis no portal de dados abertos do TSE (Tribunal Superior Eleitoral).

Divididos em grupos, os estudantes tiveram a monitoria de Bárbara Libório, professora da ESPM e jornalista de dados; Jorge Surian, professor da ESPM especializado em ciência de dados; Ana Carolina Moreno, jornalista de dados sênior da TV Globo e diretora da Abraji; e Reinaldo Chaves, coordenador de projetos da Abraji. Foram feitas tarefas como análise dos dicionários de dados, limpeza dos dados e discussões sobre os pontos de interesse público das informações eleitorais.

Ao final, foram mostradas apresentações sobre questões de gênero nas eleições 2020 (divisão de número de candidatos e gastos de campanha, por exemplo), tipos de doações eleitorais e divisão de gastos eleitorais entre partidos e candidatos em diferentes regiões.

A intenção é que os estudantes possam usar estas mesmas metodologias no segundo semestre com os dados das Eleições 2024, quando o TSE começar a divulgar as informações deste ano. O evento também foi uma preparação para o 19º Congresso Internacional de Jornalismo Investigativo, que será realizado de 11 a 14 de julho de 2024, em parceria com a ESPM-SP, no qual diversos painéis e treinamentos vão abordar possibilidades de investigação e acompanhamento das Eleições 2024.

Veja neste link os slides do evento com os links dados e um notebook no Github da Abraji com um exemplo do tratamento dos dados das eleições em Python.