O texto como dado: a convergência entre jornalismo e Big Data

• Autor(a) principal: Costa, Guilherme Nóbrega [UNESP]
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/156580; http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/capelo/2018-04-27/000899895.pdf
• topic: Jornalismo; Big data; Comunicação de massa e tecnologia

Os avanços da tecnologia na década atual têm trazido à luz o termo Big Data em várias áreas do conhecimento e do mercado. O termo abrange, basicamente, vários aspectos relacionados a dados que se apresentam em grandes volumes, são gerados de maneira muito rápida, são variados, complexos e estão conectados uns aos outros. O campo do Jornalismo e as empresas de mídia de forma geral, entretanto, ainda não estão suficientemente familiarizadas com as possibilidades geradas pelas análises de Big Data. Para contribuir para a reversão desse quadro, o presente trabalho traz uma pesquisa aplicada na área de análise de Big Data, focando em análise de dados não-estruturados, ou seja, sem formato ou padrões definidos, mais especificamente no formato de texto. Trazendo um exemplo prático, uma introdução ao software Knime e um exemplo de análise utilizando suas funcionalidades foi conduzido e explicado, visando aumentar a proximidade do jornalista ou estudante de jornalismo com esse tipo de ferramenta. As fontes dos dados utilizados consistem em textos de trabalhos de conclusão de curso dos alunos dos cursos de Jornalismo e Relações Públicas da UNESP. A conclusão da análise demonstra que insights úteis podem ser tirados de dados em formato de texto e que jornalistas podem utilizar esse conhecimento para melhorar seu próprio trabalho, atualizar-se perante ao mercado e enriquecer seu valor como profissional