Con la aparición del Periodismo de Datos, las redes de noticias han intercambiado sus antiguos implementos de apuntes por Smartphones, y el procesamiento de datos ha asumido una mayor prominencia en comparación con la Recopilación de Datos.

Puede que la palabra “datos” en el término “periodismo de datos” sea redundante. Después de todo, la creación de noticias de cualquier tipo, incluso del tipo pegajoso e impulsado por la propaganda, siempre se ha basado en los datos. 

Hasta hace poco tiempo periodistas, reporteros y equipos de recopilación de datos se apresuraban a obtener ‘información’ que luego pudiera procesarse antes de ser presentada a las masas. Sin embargo, este enfoque tenía un problema obvio: las disparidades entre los nuevos desarrollos de la vida real y los informes de noticias publicados en los periódicos o incluso en los medios electrónicos serían enormes.

El periodismo de datos, la creación de noticias impulsada por una recopilación y visualización de datos más rápidas, cuyos rastros se presenciaron por primera vez en la década de los ’50 en los EE. UU,, utiliza herramientas digitales que simplifica la recopilación de datos. 

El periodismo de datos implica un uso intensivo de la probabilidad y la contracción de números. Mientras que el Big Data promete hacer que las noticias sean aún más rápidas y poseer mayor profundidad que nunca. Si lo que quieres es Hacer Noticia, haz click aquí

El papel de las redes sociales en muchos de los acontecimientos históricos de este siglo es innegable, y las redes de noticias necesitan encontrar nuevas formas y recursos para aprovechar el poder basado en macrodatos de los sitios de redes sociales, así como de los foros públicos.  

Las aplicaciones impulsadas por Inteligencia Artificial (IA) que aprovechan el Big Data en los medios de comunicación pueden escanear a través de millones de publicaciones y foros en redes sociales.

Aspectos como la negatividad -o positividad- en las oraciones utilizadas, la elección de las palabras, la longitud y legibilidad de las publicaciones y las características de las imágenes u otros medios dentro de las publicaciones se evalúan para determinar el estado de ánimo del público en una región determinada.

Para que el periodismo de datos sea imparcial y centrista, las publicaciones y redes de noticias pueden utilizar el aprendizaje automático y la IA para la curación y publicación de contenidos.

El aprendizaje automático, como saben, implica el reconocimiento de patrones de tendencias únicas e indiscernibles dentro de grandes cantidades de datos. Esto permite a las aplicaciones basadas en la IA diferenciar claramente entre la información fáctica y los datos fabricados.

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