Este artigo é um Preprint
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Unleashing Data Journalism's Potential: COVID-19 as Catalyst for Newsroom Transformation (preprint)
arxiv; 2024.
Preprint
em Inglês
| PREPRINT-ARXIV | ID: ppzbmed-2401.14816v1
ABSTRACT
In the context of journalism, the COVID-19 pandemic brought unprecedented challenges, necessitating rapid adaptations in newsrooms. Data journalism emerged as a pivotal approach for effectively conveying complex information to the public. Here, we show the profound impact of COVID-19 on data journalism, revealing a surge in data-driven publications and heightened collaboration between data and science journalists. Employing a quantitative methodology, including negative binomial regression and Relational hyperevent models (RHEM), on byline data of articles co-authored by data journalists, we comprehensively analyze data journalism outputs, authorship trends, and collaboration networks to address five key research questions. The findings reveal a significant increase in data journalistic pieces during and after the pandemic, in particular with a rise in publications within scientific departments. Collaborative efforts among data and science journalists intensified, evident through increased authorship and co-authorship trends. Prior common authorship experiences somewhat influenced the likelihood of future co-authorships, underscoring the importance of building collaborative communities of practice. These quantitative insights provide an understanding of the transformational role of data journalism during COVID-19, contributing to the growing body of literature in computational communication science and journalism practice.
Texto completo:
Disponível
Coleções:
Preprints
Base de dados:
PREPRINT-ARXIV
Assunto principal:
Modelos Animais de Doenças
/
COVID-19
Idioma:
Inglês
Ano de publicação:
2024
Tipo de documento:
Preprint
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