Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information

Código :

02204

Acrónimo :

02204

Ciclo :

2.º ciclo

Língua(s) de Ensino :

Português (pt)

Língua(s) amigável(eis) :

Carga Horária / Course Load

Semestre :

Créditos ECTS :

6.0

Aula Teórica (T) :

0.0h/sem

Aula Teórico-Prática (TP) :

20.0h/sem

Aula Prática e Laboratorial (PL) :

0.0h/sem

Trabalho de Campo (TC) :

10.0h/sem

Seminario (S) :

0.0h/sem

Estágio (E) :

0.0h/sem

Orientação Tutorial (OT) :

1.0h/sem

Outras (O) :

0.0h/sem

Horas de Contacto :

31.0h/sem

Trabalho Autónomo :

119.0

Horas de Trabalho Total :

150.0h/sem

Área científica / Scientific area

Ciências da Comunicação

Departamento / Department

Departamento de Sociologia

Ano letivo / Execution Year

2026/2027

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Objetivos Gerais / Objectives

Capacitar os estudantes a utilizar métricas de performance e dados de audiência para informar e otimizar decisões editoriais em contextos mediáticos digitais, promovendo uma transição de abordagens intuitivas para modelos baseados em evidências. Fomentar competências analíticas que integrem ferramentas digitais na gestão de conteúdos, alinhando-se às demandas de sustentabilidade económica dos media.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes

Ao concluir a UC, os estudantes serão capazes de: OA1: Identificar e interpretar métricas chave de audiência (KPIs como pageviews, unique visitors, bounce rate, tempo de leitura e taxa de retenção). OA2: Segmentar audiências demográficas, comportamentais e geográficas usando ferramentas de analytics. OA3: Aplicar modelos preditivos e dashboards para priorizar temas editoriais e otimizar distribuição de conteúdos. OA4: Avaliar o impacto ético e estratégico de decisões baseadas em dados, incluindo riscos de bolhas informativas. OA5: Desenvolver relatórios executivos com visualizações de dados para equipas editoriais.

Conteúdos Programáticos / Syllabus

CP1: Fundamentos de Métricas Digitais a) Conceitos básicos de KPIs editoriais (alcance, engagement, conversão); b) Diferenças entre métricas de volume (pageviews) e qualidade (tempo de leitura); c) Introdução a ferramentas gratuitas (Google Analytics 4, Chartbeat). CP2: Análise de Audiências a) Segmentação demográfica, comportamental e geográfica; b) Heatmaps, funis de conversão e padrões de navegação; c) Estudos de caso de media portugueses CP3: Ferramentas e Análise Avançada a) Integração de GA4, SimilarWeb; b) Criação de dashboards; c) Machine learning básico para previsão de tráfego (regressão linear). CP4: Decisão Editorial Data-Driven a) Modelos de priorização de conteúdos (A/B testing, scores de relevância); b) Personalização algorítmica e recomendações; c) Ética em dados (GDPR, bias algorítmico, bolhas informativas). CP5: Estudos de Caso e Simulações a) Análise de datasets reais; b) Simulações de redações digitais; c) Tendências futuras (IA generativa em edição).

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular unit's content dovetails with the specified learning outcomes

Os conteúdos programáticos (CP) estão associados aos objetivos de aprendizagem (OA) da seguinte forma: OA1 (identificar KPIs como pageviews, bounce rate) associa-se ao CP1 (fundamentos de métricas: KPIs básicos, volume vs. qualidade), fornecendo base conceptual para interpretação inicial. OA2 (segmentar audiências demográficas/comportamentais) liga-se ao CP2 (análise de audiências: segmentação, heatmaps, funis), operacionalizando ferramentas práticas.OA3 (aplicar modelos preditivos/dashboards para priorizar conteúdos) corresponde aos CP3 (ferramentas avançadas: GA4, dashboards, ML básico) e CP4a (A/B testing), progredindo do técnico ao estratégico. OA4 (avaliar impactos éticos como bias/bolhas) alinha com CP4b-c (personalização, ética/GDPR), equilibrando técnica e reflexão crítica. OA5 (desenvolver relatórios executivos) culmina no CP5 (estudos de caso, simulações), integrando transversalmente todos os OA em outputs profissionais.

Avaliação / Assessment

Esta UC semestral alinha-se ao Modelo Pedagógico do Iscte, centrado em aprendizagem ativa, baseada em projetos, organizando-se em 12 semanas. As metodologias mobilizadas incluem aulas teórico-práticas ), com exposição dialogada de conceitos (CP1-2) seguida de labs hands-on com datasets reais (ex.: GA4 demo), fomentando interação e aplicação imediata; projetos em grupo, através de simulações de redações digitais (CP5) com tutoria individualizada para dashboards e relatórios; e trabalho autónomo, compreendendo leituras obrigatórias (Reuters Reports), exercícios de segmentação (OA2), fichas de análise de métricas (OA1) e preparação de relatórios executivos (OA5), registados no portfolio Moodle.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes

As metodologias articulam-se explicitamente com os OA, garantindo progressão do conhecimento teórico à aplicação profissional: Esta UC requer conceitos teóricos fundamentais para compreender métricas e audiências (OA1-OA2), pelo que as aulas teórico-práticas permitem abranger todos os OA, combinando exposição (CP1) com experimentação prática (ex.: heatmaps em CP2), o que implica trabalho autónomo para consolidação via exercícios de KPIs. As aulas teórico-práticas e projetos em grupo permitem a experimentação prática e aplicação de ferramentas avançadas (OA3), como dashboards em Tableau, implicando trabalho autónomo em datasets reais para previsão de tráfego (CP3), alinhando ao Modelo do Iscte de aprendizagem por projetos. Para avaliação ética (OA4), os projetos em grupo mobilizam discussões reflexivas em simulações (CP4), complementadas por leituras autónomas sobre GDPR/bias, fomentando análise crítica. Finalmente, o trabalho autónomo e projetos culminam em relatórios executivos (OA5), integrando visualizações de CP5, com feedback iterativo que assegura outputs profissionais.

Observações / Observations

Bibliografia Principal / Main Bibliography

"Meyer, P. (2019). The Vanishing Newspaper: Saving Journalism in the Information Age (2ª ed.). University of Missouri Press. Zamith, R. (2018). ""Quantified Audiences in News Production: A synthesis and research agenda"". Digital Journalism, 6(4), 418-435. OberCom (2021). Os números que guiam o jornalismo: O lugar dos dados e das métricas nas redações. Obercom.pt. Cairo, A. (2016). The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization. New Riders. Vieira, L. S. (2018). Métricas editoriais no jornalismo online: Ética e cultura profissional. Tese de Doutoramento, UFSC. (Ética em decisões baseadas em audiências ativas)."

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

Data da última atualização / Last Update Date

2026-05-05