Journalism and COVID-19 research in Spain: academic impact, methodological approaches and disinformation

ABSTRACT

Introduction: The aim of this research is to analyze how COVID-19 was studied by the academic discipline of journalism, regarding its impact, methodology, thematic and source, and their repercussions on sites. Methodology: A universe of 124 articles is obtained through algorithmic grouping by InCites (journalism micro topic, Spanish affiliation, and COVID-19 keyword). A bibliometric analysis is performed, accompanied by a qualitative content analysis to generate common codes in methodology, themes, and use of sources. Quantitative analysis of co-occurrence and descriptive correlations between the three variables studied and their citations are carried out. Results: Articles on COVID-19 received five times more citations than the rest. The majority of cites (86%) are concentrated in the first-published articles. Classic methodologies were mostly used (49% content analysis, 16% surveys). Bibliographic review (13 cites/article) and advanced automated analysis techniques (10.75 cites/article) are the ones that receive the most citations. The main theme is disinformation (26%, 11,07 cites/article) and the most common source is the press (27%, 6,15 cites/article), although social networks (22%, 9.12 cites/article) and fact-checkers (10%, 8.50 cites/article) generated a greater impact. Discussion and Conclusions: The articles that were published during the first months generated the highest volume of citations. In journalism research, a recurrent use of classic strategies (content analysis, press) was found, although the slightly more novel approaches (advanced automated analysis techniques) are the ones that produced the most citations. Misinformation becomes one of the key issues in journalism studies. Unusual methodologies and themes receive practically no citations.AlternateIntroduction: Se analiza el impacto y el modo en el que la disciplina académica del periodismo investigó sobre el COVID-19 y su repercusión metodológica, temática y de fuentes. Metodología: Se obtiene un universo de 124 artículos mediante agrupación algorítmica por InCites (micro tópico periodismo, afiliación española y palabra clave COVID-19). Se procede a un análisis bibliométrico, acompañado por un análisis de contenido cualitativo para generar códigos comunes en metodología, temática y uso de fuentes. Se realizan análisis cuantitativos de co-ocurrencia y correlaciones descriptivas entre las tres variables estudiadas y sus citas. Resultados: Los artículos sobre COVID-19 recibieron cinco veces más citas que el resto, y la mayoría (86%) se concentran en los primeros artículos. Se emplearon mayormente metodologías clásicas (49% análisis de contenido, 16% encuestas). La revisión bibliográfica (13 citas/ artículo) y las técnicas avanzadas de análisis automático (10,75 citas/artículo) son las que reciben más citas. La temática principal es la desinformación (26%, 11,07 citas/artículo) y la fuente más común la prensa (27%, 6,15 citas/artículo), si bien generan más impacto las redes sociales (22%, 9,12 citas/ artículo) y los fact-checkers (10%, 8,50 citas/artículo). Discusión y Conclusiones: Los artículos que primero se publicaron generaron más citas. Se identificó un uso recurrente de estrategias clásicas (análisis de contenido, prensa) si bien son las aproximaciones ligeramente más novedosas (técnicas avanzadas de análisis automático) las que producen más citas. La desinformación deviene uno de los temas claves. Las metodologías y temáticas poco comunes no reciben prácticamente citaciones.