Big Data, Código Computacional e Arquivos de Notícias Televisivas: implicações dos avanços nos métodos de investigação audiovisual para a qualidade do jornalismo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brasil, Antonio
Data de Publicação: 2016
Outros Autores: Pavlik, John V.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Parágrafo
Texto Completo: https://revistaseletronicas.fiamfaam.br/index.php/recicofi/article/view/480
Resumo: Organizações produtoras de notícias ao redor do mundo estão entrando na era do Big Data, dos algoritmos e dos códigos computacionais. Isso é mais do que uma reestruturação técnica das redações e dos métodos de reportagem. Essa confluência está inaugurando uma nova geração de métodos de pesquisa visual que traz implicações para valores e princípios, éticas e práticas que definem o jornalismo e seu papel na sociedade. Neste cenário de conexão e evolução da mídia digital, a televisão continua a ser fonte preeminente de informação para a maioria das pessoas. Filmes e vídeos de notícias televisivas, incluindo notícias em vídeo gravadas por cidadãos, estão entre os mais pervasivos e fundamentais registros da vida humana. Eles se apresentam como uma fonte primária, documentando eventos históricos específicos e cotidianos. Apesar do valor histórico, materiais noticiosos estão entre os mais ameaçados de extinção, são altamente subestimados e menos procurados em coleções de imagens em movimento. Arquivos de notícias têm sido fontes difíceis e caras de informações essenciais e de conhecimento para pesquisadores, historiadores ou mesmo para os próprios jornalistas. Além das questões financeiras e de direitos autorais, as ferramentas de pesquisa mais eficientes ainda estão em evolução e o acesso direto a grandes coleções online ainda é difícil e raro. Este artigo discute, portanto, o atual estado do jornalismo de dados e o potencial do código computacional para permitir que jornalistas investiguem grandes bases audiovisuais de dados pertencentes a arquivos televisivos noticiosos em diferentes países.
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