Especialización en Periodismo Deportivo Especializado

Módulo 1. El lenguaje deportivo

1.1. El lenguaje del deporte, ámbito universal y de ampliación del idioma

1.1.1. Lenguaje deportivo y lengua común
1.1.2. El lenguaje deportivo en otros periodismos (política, economía)

1.2. Voces extranjeras del deporte

1.2.1. Etimología, usos y abusos

1.3. Laboratorio de creación de palabras

1.3.1. Los neologismos deportivos

1.4. Información y entretenimiento con las palabras
1.5. Terreno abonado para las metáforas

1.5.1. A caballo entre el periodismo y la literatura

1.6. Un amplio margen de mejora: impropiedades léxicas habituales y otros errores evitables

1.6.1. Confusión semántica de palabras
1.6.2. Clichés y lugares comunes
1.6.3. Coloquialismos y vulgarismos

1.7. Lenguaje y violencia en los espectáculos deportivos
1.8. Lenguaje inclusivo
1.9. El uso responsable de las palabras: los libros de estilo
1.10. El uso responsables de las palabras: los diccionarios de uso y terminológicos

1.10.1. Otras herramientas y recursos para seguir aprendiendo

Módulo 2. El periodismo deportivo online/digital

2.1. Panorama de los medios de comunicación online

2.1.1. Métodos y técnicas

2.1.1.1. Tecnología aplicada al periodismo deportivo
2.1.1.2. La app y la versión móvil

2.1.2. Los últimos avances tecnológicos
2.1.3. La implantación de los esports

2.2. Las redes sociales como herramienta periodística

2.2.1. Herramientas de control en el uso de redes sociales
2.2.2. Análisis estratégico de las redes sociales
2.2.3. Marketing digital en redes
2.2.4. Emprender (marca personal) y gestionar (reputación en redes). Nuestra identidad digital
2.2.5. Las redes sociales más utilizadas

2.2.5.1. Twitter
2.2.5.2. Facebook
2.2.5.3. Instagram
2.2.5.4. YouTube
2.2.5.5. Otras herramientas: Snapchat, Periscope, etc.

2.2.6. Derechos de las imágenes en la red
2.2.7. El mundo de los blogs deportivos

2.3. Estructura de la web deportiva

2.3.1. Organización de espacios
2.3.2. Redacción de piezas informativas
2.3.3. Los peligros de la inmediatez

2.4. Analítica, evolución y métricas

2.4.1. Evolución de los sistemas de medición de audiencias

2.4.1.1. Métodos pasivos (Web Centric)

2.4.1.1.1. Los logfiles
2.4.1.1.2. Los tags o etiquetas

2.4.1.2. Métodos activos (User Centric)
2.4.1.3. Sistemas de medición híbridos

2.4.1.3.1. ComScore
2.4.1.3.2. Nielsen

2.4.2. Los adservers

2.4.2.1. Evolución

2.4.2.1.1. Unchin, MeasureMap, Doubleclick, Google Analytics

2.4.3. La publicidad programática y sus riesgos

2.4.3.1. Actores implicados en el proceso: Ad Exchanges, DSP (Demand Side Plataform), Data Partners, SSP (Supply Side Platform)

2.5. El comportamiento de la audiencia en el negocio digital

2.5.1. Posicionamiento SEO Y SEM

2.5.1.1. Ventajas y diferencias entre SEO Y SEM
2.5.1.2. Cinco técnicas avanzadas de SEO

2.5.2. Los leads

2.5.2.1 Los registros
2.5.2.2 MQL (Marketing Qualified Lead)
2.5.2.3 SQL (Sales Qualified Lead)
2.5.2.4 CPC, CTR, CPA, CPM y CPL

2.5.3. Identificación de comunidades

2.5.3.1. Descubrir sus necesidades
2.5.3.2. El Engagement con los usuarios
2.5.3.3. Perfiles de los usuarios activos

2.5.4. Monitorización de usuarios en redes sociales

2.5.4.1. Los distintos tipos de audiencia en redes sociales
2.5.4.2. Monitorizar como consumen los contenidos
2.5.4.3. Interacción con los usuarios

2.5.5. Los chatbots

2.6. Estrategias publicitarias en medios digitales

2.6.1. Crear un ecosistema digital
2.6.2. Proyectos de Imbound Marketing
2.6.3. Las newsletter
2.6.4. El Community Manager en los medios deportivos

2.7. La importancia del vídeo

2.7.1. Retransmisiones en vivo
2.7.2. Canales de YouTube

2.8. Periodismo deportivo en prensa escrita

2.8.1. Los periódicos deportivos impresos
2.8.2. De tirada nacional

2.8.2.1. Las ediciones regionales. Cuadernillos

2.8.3. La prensa más cercana. Deportivos locales
2.8.4. Diseño y maquetación de publicaciones deportivas

2.8.4.1. La infografía y el grafismo

2.8.5. Periódicos deportivo online

2.8.5.1. Plataformas digitales. Orbyt, kiosko, etc.

2.8.6. El deporte en medios generalistas

2.8.6.1. La prensa general y la prensa deportiva
2.8.6.2. Suplementos especiales
2.8.6.3. Páginas especializadas y publirreportajes

2.8.7. Revistas especializadas
2.8.8. La prensa deportiva internacional
2.8.9. Ventas de la prensa deportiva

2.9. Periodismo narrativo

2.9.1. Crónicas, reportajes, entrevistas, perfiles, artículos o columnas de opinión, editoriales

2.9.1.1. Evolución y estilo de las crónicas

2.9.2. Información y opinión

2.9.2.1. Las firmas

2.10. La crisis del siglo XXI. El dificultoso tránsito a lo digital

2.10.1. El dificultoso tránsito a lo digital

Módulo 3. Periodismo de datos y de investigación

3.1. El periodismo de datos

3.1.1. La documentación periodística
3.1.2. La infografía
3.1.3. El Fact Cheking
3.1.4. La representación gráfica
3.1.5. La importancia actual del periodismo de datos

3.1.5.1. Hitos de la materia en los últimos años

3.2. La estadística

3.2.1. Concepto y usos
3.2.2. Objetivos de la estadística
3.2.3. Tipos de estadística
3.2.4. Aplicación al periodismo

3.2.4.1. Aplicación al periodismo deportivo

3.3. Análisis inteligente de datos

3.3.1. Clasificación inteligente de datos
3.3.2. Minería de datos

3.4. Formato de periodismo de datos

3.4.1. Internet, prensa, Tv, radio
3.4.2. Principales herramientas para cada medio.
3.4.3. ¿Cómo elaborar un reportaje de datos para web y papel?

3.5. Introducción al Big Data

3.5.1. Definición

3.5.1.1. Las V’s del Big Data
3.5.1.2. El análisis predictivo
3.5.1.3. Moneyball
3.5.1.4. Big Data en el deporte

3.6. Herramientas de análisis e interpretación de datos

3.6.1. Excel
3.6.2. Sap Predictive Analytics
3.6.3. Sas Analytics
3.6.4. Qlik View
3.6.5. Tableau Public
3.6.6. Penatho
3.6.7. Klipfolio
3.6.8. Sisense
3.6.9. Cyfe
3.6.10. Power BI

3.7. Inteligecia artificial

3.7.1. La importancia de la inteligencia artificial
3.7.2. La inteligencia artificial en el deporte
3.7.3. La inteligencia artificial en el Periodismo Deportivo

3.8. Machine Learning

3.8.1. Machine Learning en el deporte
3.8.2. Machine Learning en el periodismo
3.8.3. Artificial Neuronal Networks
3.8.4. Deep Learning
3.8.5. Glosario de términos relacionados