Tendência conceitual para o jornalismo automatizado

uma análise entre 2018 e 2022

Auteurs-es

DOI :

https://doi.org/10.30962/ecomps.3035

Mots-clés :

Jornalismo Automatizado, Jornalismo Robô, Jornalismo Computacional, Inteligência Artificial, Aprendizagem de máquina

Résumé

Este artigo objetiva identificar as tendências de pesquisa sobre jornalismo automatizado e compreender as definições utilizadas para o termo. Realiza-se a análise bibliométrica e a análise descritiva do termo nos artigos publicados nas bases Scopus e Web of Science entre 2018 e 2022. As tendências são analisadas quantitativamente em 313 artigos com foco nos indicadores: temporalidade; produção por países; áreas do conhecimento; conexões e coocorrência de palavras-chave; principais autores. As definições são avaliadas qualitativamente em 12 artigos a partir dos eixos: nomenclatura; redação de notícias; rotinas produtivas; utilização de dados e utilização de tecnologias comunicativas de IA.

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Bibliographies de l'auteur-e

Maíra Evangelista de Sousa, Universidade da Amazônia, Belém, Pará, Brasil

Doutora em Comunicação e Informação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Professora dos cursos de Comunicação Social e do Programa de Pós-Graduação em Comunicação, Linguagens e Cultura (PPGCLC) da Universidade da Amazônia (UNAMA). Coordenadora do Grupo de Pesquisa Ubiquidade da Comunicação – Ubicom (UNAMA/CNPq). Vice-coordenadora da Rede de Pesquisa Aplicada em Jornalismo e Tecnologias Digitais (JorTec).

Ana Juliana Fontes, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, Santa Catarina, Brasil

Doutoranda do Programa de Pós-Graduação em Engenharia, Mídias e Gestão do Conhecimento (PPGEGC), com bolsa CAPES, e mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Jornalismo (PPGJOR) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Líder da equipe de mídias no Knowledge Synthesis Center da UFSC (Bolsa MCTI, extensão).

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Publié-e

06-08-2024

Comment citer

Sousa, M. E. de, & Fontes, A. J. (2024). Tendência conceitual para o jornalismo automatizado: uma análise entre 2018 e 2022. E-Compós, 27. https://doi.org/10.30962/ecomps.3035

Numéro

Vol. 27 (2024): E-Compós 2024

Rubrique

Artigos Originais

Licence

(c) Tous droits réservés Maíra Evangelista de Sousa, Ana Juliana Fontes 2024

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