Duplas sertanejas vêm e vão, mas seus integrantes continuam por aí, se juntando em novos pares e criando novos sucessos. Você já percebeu que Tião do Carro, por exemplo, já fez dupla com Odilon, Santarém, Pagodinho, Jackson Antunes e Mulatinho? E que Carreirinho já gravou músicas com Carreiro, Tião Carreiro, Zita Carreiro, Zé do Carro, Zé Carreiro, Zé Matão e Sulino?

Para expor essa relação interessantíssima, fiz um navegador das parcerias musicais sertanejas e da MPB, que pode ser acessado aqui. Peguei todo o acervo da Rádio Cultura AM, que tem mais de 12 mil músicas brasileiras e separei todos os intérpretes que continham ” e ” no nome. Vieram todas as duplas sertanejas, mas também alguns intrusos como “Chico Science” e “Nação Zumbi”. Acabou ficando engraçado e deixei os metidos por ali também.

Pra quem não sabe, tive acesso a esses dados porque agora trabalho no Radar Cultura. Aí fica fácil fazer essas brincadeiras.

Atualização: Mal coloquei no ar e já recebi um monte de reclamações. Vamos a elas:

“sim, mas cadê bruno e marrone? zezé di camargo?” “milionário e josé rico só permutam entre eles, e eles já fizeram dupla com vários outros”

Tá faltando coisa, eu sei. Mas se não tem ali é porque não tem no acervo da Cultura AM. Se você quiser que eles coloquem na programação é só entrar lá no Radar Cultura e pedir.

Atualização 2: Agora o post também tem uma versão “oficial” no blog do Radar. Melhorei bastante coisa no navegador de lá, vale a pena dar uma olhada.

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O pessoal de uma pós-graduação da Cesusc me pediu e fiz uma apresentação rápida pra eles remotamente. Falei pelo Skype e pela webcam vi a sala onde foram exibidos os slides abaixo.

Eles discutiam o texto na internet e como a pirâmide invertida se encaixava nessa história toda. Eu aproveitei pra bater novamente na tecla do jornalista-programador

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Não me perguntem o porquê do nome, mas o fato é que julio é esse mapa em Flash que conversa com Javascript. Ainda está em desenvolvimento, mas já uso pra alguns projetos e resolvi liberar todo o código no Google Code pra quem quiser usar.
Também tem uma página de exemplos aqui que é um manual de instruções.
Para ter uma idéia de como o mapa funciona, dê uma clicada pelos estados para experimentar o zoom:

Uma das aplicações do julio pode ser a exibição de gradações de cores no mapa de acordo com alguns valores. Peguei o preço médio do litro de gasolina em cada estado aqui e passei pra variáveis dentro do Javascript. E com isso basta um link para alterar tudo no julio: Clique aqui para ver no mapa. Passe o mouse sobre os estados para ver os valores. Quanto mais escuro, maior o preço da gasolina.
Não esqueça, dá pra brincar bastante com o mapa na página de exemplos.

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Meme mais nerd da história. Não resisti e fiz a lista no computador do trabalho…

history|awk '{a[$2]++} END{for(i in a){printf “%5d\t%s\n”,a[i],i}}’|sort -rn|head
119 ls
109 cd
108 svn
23 python
19 mv
17 ./projecao.py
11 ./manage.py
10 ssh
10 rm
9 sudo

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Mandei essa mensagem por email pra um monte de gente, não custa deixar por aqui pra quem se interessar…

Convido todos a participar:
http://groups.google.com/group/dados-publicos

A idéia principal é trocar experiências sobre técnicas de coleta, processamento e visualização de informações no Brasil.
O termo ‘dados públicos’ é usado aqui de uma maneira bem flexível, abrangendo dados disponíveis na rede em geral.

Veja o theinfo.org para uma iniciativa internacional desse tipo.
COLETA:
Scrapers, robôs de varredura, crawlers, dumps, shapefiles, arquivos xls, csv, txt, pdf(!) .
Ferramentas existentes, troca de scripts, liberação de iniciativas particulares em código aberto

PROCESSAMENTO:
Geoprocessamento, cruzamento, limpeza dos dados, scripts, etc.

VISUALIZAÇÃO:
Gráficos, mapas, tabelas, qual a melhor forma de mostrar tudo isso?

Questões relacionadas

• Repositório colaborativo de dados públicos brasileiros. É viável? E uma API de acesso a este repositório?
• A transparência/cobrança política pela web passa pelo acesso e cruzamento de dados públicos.
• Mobilização social para a abertura a desenvolvedores (APIs e web services) e simplificação da consulta a dados públicos que - por lei - devem estar disponíveis.

Pergunte, sugira e colabore. Qualquer um pode participar.

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Durante toda a semana estou no Campus Party escrevendo pro blog do RadarCultura. Apareçam por lá.

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Muita gente já comentou o lançamento do EveryBlock, um site sensacional feito em Django por um dos criadores do próprio Django. Mas uma coisa que ainda não vi ninguém comentar e que achei interessante foi a ausência do Google Maps nele.

Tenho pensado em trocar o Google Maps por algo mais leve há algum tempo, e com o EveryBlock vi que existe um concorrente a altura, o OpenLayers. Não sei detalhes de como o Holovaty implementou, mas cada imagem que compõe o mapa é servida por um arquivo Python (tilecache.py).

Esse fato é significativo porque demonstra que o Google Maps não é mais unanimidade para a construção de mash-ups geográficos, moda iniciada pelo próprio Holovaty usando Gmaps em 2004 com o chicagocrime.org.

Outra surpresa interessante é que o EveryBlock usa jQuery. Como eu também tenho me dedicado a Django e a jQuery é bom saber que os dois frameworks andam conversando bem por aí.

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Quem busca filmes na internet encontra com facilidade os lançamentos para baixar com Bit Torrent. Mas quem está atrás de um clássico preto-e-branco vai penar pra encontrar alguma coisa. O Claudio deixou um comentário perguntando exatamente isso. Como fazer pra encontrar e baixar um filme antigo?

“Você teria um site onde poderia achar um filme que passou alguns anos atrás tinha o autor principal com o nome de Daniel Boner ou Buner, passava na época do Zorro, preciso urgente deste site ou o local mais certo em que possa baixar. ” Claudio

Não sei se acertei o filme que ele quer encontrar (me corrija nos comentários se dei uma bola fora). Mas por um longo processo de dedução e conjecturas adivinhativas acabei  chegando à conclusão de que ele estava atrás do filme “Daniel Boone”, de 1936. Teve uma série de mesmo nome, outra versão pra TV em 1981, mas essa de 1936 me pareceu ser a melhor pedida.

O grande depósito sem fim de tudo que já existiu na Internet - e fora dela
Nem muita gente sabe, mas  o Internet Archive é uma coisa de louco. Tem o wayback machine, onde dá pra ver versões antigas de tudo quanto é site - 85 bilhões de páginas. Além disso também tem uma quantidade imensa de áudio e vídeo livremente disponível. Segundo eles, o depósito armazena 120 mil filmes, áudio de 45 mil shows ao vivo, 230 mil gravações em áudio de outros tipos e 320 mil textos. Como só podem colocar trabalhos de domínio público, isso significa que grande parte dos filmes hospedados ali ou são independentes ou então bem antigos.

De qualquer forma, achei no Internet Archive o Daniel Boone de 1936 pra baixar. Espero que seja mesmo esse o filme que o nosso amigo tá correndo atrás.

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O G1 publicou matéria sobre esse assunto e deixou uma bola quicando: no meio do texto o link para um arquivo do excel com todos os cruzamentos nos quais a polícia busca ter atenção especial, os tais “mais perigosos”.

Resolvi então fazer o óbvio, colocar os pontos no mapa para ver como ficaria.

1. Não tem como achar esquina?
O Google maps dá resultado para a procura por cruzamento de ruas nos Estados Unidos, mas não no Brasil. Espero que surja logo um suporte a esse recurso, ou então teremos que recorrer a gambiarras no futuro.

2. Nem foi tão trabalhoso assim
Como não dava pra automatizar, botei a mão na massa. Em pouco mais de uma hora inseri manualmente todos os pontos num mapa do Google Maps. Sei que é trabalho burro, mas para o meu objetivo serve. Taí o resultado:
Leia o resto do texto »

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O jQuery muita gente já conhece. É uma biblioteca javascript, similar ao Prototype e ao mooTools, que tenho usado bastante.

O Flot é um plugin pro jQuery que facilita a criação de gráficos (veja vários exemplos mais legais que o meu na página do projeto). O interessante é que ele usa o canvas, um “novo” elemento HTML que é vetorial - uma área onde o Flash reinava absoluto até pouco tempo. Pra variar, o Internet Explorer não entende direito canvas, por isso tem uma gambiarra no código que - dizem eles - faz funcionar também no IE (Eu não descobri como fazer isso ainda…).

Peguei uns dados de uma matéria do G1 e formatei num gráfico com Flot pra testar como funciona. Dá pra perceber que ainda é versão 0.1, mas promete. Mesmo assim, foi fácil e rápido fazer este exemplo aqui.

Atualização: Foi só eu terminar de escrever que descobri que o Google lançou uma API para a produção de gráficos.  Parece bem completa, tem recurso que não acaba mais.  Testarei em breve.

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Todo blog que se preze tem listas de 10 mais, seja de que tópico for. Então resolvi postar algumas relacionadas com jornalismo de base de dados ou que nome tenha o “data journalism” que falam por aí. Reproduzo livremente e com licenças tradutórias do artigo original de Rich Gordon para o Readership Institute, que achei bem interessante.

A primeira lista é baseada em conclusões do grupo jornalístico Gannett Co. que implementou o information center, um tipo de central de coleta de dados:

Porque os dados devem ser a força motriz do jornalismo

• Dados não perdem a validade
  Depois de 24 horas o valor deles para o usuário não diminui.
• Dados podem ser pessoais
  A proximidade com o leitor se torna muito maior e mais fácil de ser atingida.
• Dados são melhor distribuídos em um meio sem limitações de espaço
  As melhores bases de dados são grandes demais para serem impressas na íntegra. A web além disso ainda tem a vantagem de possibilitar buscas, reordenação e todo tipo de filtragem.
• Dados se aproveitam das maneiras que as pessoas usam a web
  É um meio que se presta mais ao comportamento ativo, de pesquisar e interagir, do que passivo, de ler e assistir.
• Dados, depois de coletados, podem ser utilizados no meio impresso
  Depois de coletar, armazenar e permitir o acesso aos dados, é fácil utilizá-los em outros meios.

O jornal The Indianapolis Star, do grupo Gannet, é um dos que melhor aplica os itens acima, segundo o autor. E baseado na experiência deles surgiu a lista a seguir, que mostra…

As lições aprendidas pelo Star

• Tenha um plano
  Antes de montar a Central de Dados, pessoas-chave da redação criaram uma lista de assuntos que poderiam render bons dados e que seriam úteis para os leitores. Essa lista guiou todo o desenvolvimento das aplicações.
• Envolva especialistas em Reportagem Assistida por Computador (RAC)
  Repórteres e editores que já utilizam RAC têm o maior conhecimento de onde fuçar para encontrar dados importantes, que dados estão disponíveis e como lidar com buracos e inconsistências nas bases de dados.
• Monte uma equipe
  São necessárias as habilidades jornalísticas e analíticas de um especialista em RAC , o entendimento de pesquisa de bibliotecários de notícias, habilidades de desenvolvimento e HTML de programadores e o bom gosto visual e habilidade multimídia do departamento de arte. Embora seja difícil, é possível encontrar quem consiga acumular duas ou mais destas funções.
• Aumente a importância do “arquivo” de notícias
  Com a digitalização, jornais têm abandonado a clipagem manual e catalogação diária do jornal. Mas para que a central de dados funcione a contento, é importante que a área de armazenamento e pesquisa também esteja funcionando bem.
• Encontre ferramentas que tornem a publicação fácil
  Existem soluções de código aberto excelentes para esse tipo de central de dados. Django, um framework escrito na linguagem de programação Python, é o destaque. Nasceu das necessidades de um jornal e amadureceu dentro de uma redação, sendo moldado para permitir a produção de aplicações no ritmo da pauleira do fechamento.
• Publique apenas o que tiver valor de notícia
  As bases de dados com maior valor são aquelas apresentadas dentro de um contexto jornalístico claro. Tem que haver relação entre o que é notícia e os dados que são mostrados.

Para encerrar esse post que já está ficando comprido, uma última listinha, desta vez mostrando uma hierarquia dos tipos de projetos possíveis de se executar com uma central de dados na redação. A lista segue em ordem de complexidade:

1. Entrega de dados
   É o modelo mais simples. Você coleta os dados e mostra a tabela para os leitores.
2. Busca de dados
   É o modelo mais comum. Espera-se que o leitor encontre alguma coisa fazendo uma busca num campo de texto e alguns filtros, no caso de buscas avançadas.
3. Exploração de dados
   Aqui começa a ficar mais divertido. É o modelo usado pelo chicagocrime.com chicagocrime.org. Além da busca, tudo é link e pode ser clicado e a cada tela novas opções de navegação são sugeridas, melhorando a experiência do usuário. A apresentação do conteúdo e arquitetura da informação obedecem a critérios jornalísticos.
   
4. Experiências com dados e com narrativas
   É o casamento entre os dados e a notícia, integrando também elementos de redes sociais como comentários e elementos de narrativas multimídia como áudio e vídeo. O importante aqui é que deve existir uma integração de verdade. Não basta jogar um vídeo, uma tabela e umas notícias numa página para dizer que funcionou.
   Dois dos exemplos mais avançados deste modelo saíram do NY Times e do Star Tribune. Vale a pena dar uma olhada.

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Derek Willis escreveu um post bem interessante com o título acima:  Innovation Belongs in the Newsroom.

“News organizations: find your innovators and liberate them inside the newsroom”.

É mais um indício de que os jornais americanos estão acordando pro fato de que jornalistas-programadores, ou News Technologists, ou Data-Delivery Editors são peça chave na evolução do jornalismo na internet.

Quem é jornalista e sabe criar aplicações na web “com as próprias mãos” é artigo de luxo nos EUA. Dá vontade de botar o currículo debaixo do braço e correr pra lá.

Será que os jornais brasileiros vão demorar muito pra também se dar conta disso?

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