Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


Технологии Big Data в интернет-изданиях США (Московский государственный лингвистический университет)

Работа №159138

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

журналистика

Объем работы74
Год сдачи2024
Стоимость1800 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
35
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Работа сделана на примере CNN, The Washington Post, The Guardian US.
Есть приложения.

Введение 3
Глава 1. Специфика работы с «большими данными» в современных СМИ 9
1.1.Журналистика данных как медиатренд 9
1.2.Инструменты журналистского анализа данных 19
1.3. Работа с «большими данными» в зарубежных медиа 29
Глава 2. Опыт использования журналистики данных в прессе США 36
2.1. Анализ использования технологий Big Data в CNN 36
2.2. Анализ использования технологий Big Data в The Washington Post 43
2.3. Анализ использования технологий Big Data в The Guardian US 49
Заключение 58
Список использованной литературы 62
Приложение 71

Актуальность исследования. Технологии Big Data в интернет-изданиях США являются актуальной темой для выпускного квалификационного исследования, так как они позволяют существенно улучшить качество информационных материалов и повысить их достоверность. Большие объемы данных, которые собираются и анализируются в реальном времени, позволяют журналистам получать более точную информацию о происходящих событиях и быстро реагировать на изменения в ситуации. Big Data дает возможность изданиям более эффективно управлять контентом, предоставляя читателям наиболее релевантную информацию. Благодаря этой технологии издания могут лучше понимать свою аудиторию и предлагать более персонализированный контент.
Использование технологий журналистики данных позволяет создавать уникальные проекты, которые могут привлекать внимание широкой аудитории и повышать рейтинг изданий. На примере интернет-изданий CNN, The Washington Post, The Guardian US можно изучить лучшие практики использования технологий Big Data в журналистике и в дальнейшем определить их потенциал для развития данного направления в России.
Объектом исследования являются технологии Big Data в современной прессе.
Предмет исследования – использование технологий Big Data в изданиях CNN, The Washington Post, The Guardian US.
Цель исследования – изучить и описать опыт работы с технологиями журналистики данных в современных изданиях США.
Задачи исследования:
1. Изучить понятие «журналистика данных» и подходы к его определению.
2. Рассмотреть арсенал инструментов журналистского анализа данных.
3. Описать как технологии Big Data применяются в работе зарубежных СМИ и выявить критерии анализа использования журналистики данных в СМИ.
4. Провести анализ использования технологий Big Data в CNN.
5. Провести анализ использования технологий Big Data в The Washington Post.
6. Провести анализ использования технологий Big Data в The Guardian US.
Степень изученности проблемы.
Во время работы над темой исследования, нам удалось выяснить, что журналистика данных – популярная тема среди научного круга как зарубежных, так и отечественных авторов.
Среди зарубежных ученых следует выделить такого исследователя как Адриана Головатый (Adrian Holovaty), который считается родоначальником термина «журналистика данных» . В 2005 году он запустил проект chicagocrimes.org, где использовал специальную программу, которая анализировала информацию, опубликованную на сайте Департамента полиции Чикаго. Этот проект стал первым примером журналистики данных и привлек внимание к новому направлению в журналистике. Однако уже ранее были известные исследователи, которые занимались анализом данных в журналистике. Например, Филип Мейер (Philip Meyer), автор книги Precision Journalism, ставшей классикой в области журналистики данных. Он проводил исследования с помощью статистических методов и анализа данных, чтобы выявить закономерности в общественной жизни.
Заметным исследователем в области журналистики данных является Нэйт Сильвер (Nate Silver) , основатель сайта FiveThirtyEight, который специализируется на анализе данных и прогнозировании результатов выборов.
Среди других известных исследователей, внесших вклад в развитие журналистики данных, можно отметить Альберто Каиро (Alberto Cairo) , профессора визуальной журналистики в Майами и автора книги The Functional Art, которая рассказывает о том, как создавать информационные графики, и Дэвида Маккэндлесса (David McCandless) , автора книги Information is Beautiful и основателя сайта Information is Beautiful, который собирает и визуализирует данные. Все они внесли значительный вклад в развитие журналистики данных и продолжают работать в этой области, создавая новые проекты и методы анализа информации.
Среди отечественных исследователей рассматриваемому явлению уделяли внимание Барабаш В.В., Водопетов С.В., Булгарова Б.А., Бегтин И., Бережная В.С., Бочаров М.П., Гусева, А.А., Игнатова А.М., Михнев И.П., Неренц Д.В., Нестеренков С.Н., Панюкова, С.А., Семилет Т.А., Тарасов Д.М., Хохлова Н.В., Чернухин А.Э., Шилина М. Г., которые изучали актуальность функционала и интеграции даты-журналистики в средства массовой информации. Доктор наук Бочаров М.П. посвящал работы изучения взаимодействия журналистики данных и PR-технологий. В работах Деминой И.Н. и Свитич Л.Г. изучаются изменения, происходящие в журналистской профессии в связи с медиаконвергенцией и персонализацией СМИ. Митрович С. анализирует тенденции и перспективы рынка больших данных в России, а Нестеренков С. и его коллеги исследуют применение больших данных в электронном образовании. В работе Симаковой С.И. рассматривается дата-журналистика как один из медиатрендов. Эти работы показывают, что проблемы журналистики и массовых коммуникаций являются актуальными и требуют дальнейшего изучения и развития.
Методологические основы исследования. В процессе исследования данной проблемы были применены следующие методы: поиск, классификация, конструирование понятий, а также методы научного анализа: анализ публикаций, сравнительный анализ, синтез, анализ контента.
Теоретическую основу исследования составляют работы, которые условно можно разделить на следующие группы:
• труды специалистов в области журналистики данных (Барабаш В.В., Водопетов С.В., Булгарова Б.А., Бегтин И., Бережная В.С., Бочаров М.П., Гусева, А.А., Игнатова А.М., Митрович С., Михнев И.П., Неренц Д.В., Нестеренков С.Н., Панюкова, С.А., Семилет Т.А., Симакова С.И., Тарасов Д.М., Хохлова Н.В., Чернухин А.Э., Шилина М. Г., Anderson C.W., Appelgren E., Nygren G., Ausserhofer J., Gutounig R., Oppermann M., Matiasek S., Goldgruber E.);
• работы, посвященные современному состоянию прессы (Демина И.Н., Колесниченко А.В., Качкаева А.Г., Шомова С.А., Олешко В.Ф., Олешко Е.В., Свитич Л. Г.).
Эмпирической базой исследования стали публикации изданий CNN, The Washington Post, The Guardian US за период с 01.01.2023 по 01.12.2023.
Основная гипотеза исследования – технологии журналистики данных являются важной частью контента рассмотренных зарубежных медиа.
Положения, выносимые на защиту:
1. В научных материалах существует несколько подходов к трактовке термина «журналистика данных». Однако наиболее удачное определение представляет собой объяснения термина, как формата анализа данных, позволяющего проводить критическое исследование событий и явлений в обществе, которые могли остаться незамеченными в огромных массивах информации о современной реальности.
2. Журналистика данных – относительно новое направление, но стремительно развивающееся в зарубежных СМИ. Она позволяет раскрывать преступления, находить недостатки в системах и выявлять важные тенденции. Проекты, основанные на использовании больших данных, демонстрируют, как анализ информации может приводить к важным открытиям и новым исследованиям.
3. Подход к работе журналиста в сфере журналистики данных имеет некоторые отличия от работы своих коллег из других отраслей.
4. Методы журналистики данных имеют свои положительные и отрицательные моменты. Среди положительных – возможность быстро находить и анализировать новую информацию, расширять источники информации, проводить собственные исследования и получать достоверную информацию. В числе отрицательных ¬– фейки и недостоверная информация в интернете и вопросы приватности пользователей.
5. В российских и зарубежных средствах массовой информации находят отражение такие важнейшие характеристики журналистики данных, как:
а) визуализация полученных результатов;
б) использование качественных источников информации (официальные источники и базы данных);
в) акцент на количественном анализе – на цифрах и фактах;
г) освещение глобальных вопросов современности;
д) интерактив – возможность читателю самостоятельно взаимодействовать с визуальными элементами материалов;
е) командная работа над публикацией.
Научная новизна исследования заключается в том, что тема, выбранная для исследования, ранее не была изучена в достаточных масштабах. В работе впервые проводится комплексный анализ отечественной и зарубежной научной литературы о журналистике данных, а также систематизация и анализ материалов СМИ английском языках, посвященных дата-журналистике.
Исследование предполагает анализ использования технологий Big Data в крупнейших интернет-изданиях США, таких как CNN, The Washington Post и The Guardian US. В рамках исследования будет проведен анализ методов сбора, хранения, обработки и анализа данных в этих изданиях, а также изучены специфические подходы к использованию Big Data для создания контента, персонализации информации. Результаты исследования могут пролить свет на эффективность использования Big Data в журналистике, выявить особенности работы крупных медиакомпаний с инструментами Big Data.
Научно-практическая значимость результатов исследования заключается в возможности анализа особенностей использования технологий журналистики данных в СМИ и оценке современного состояния отрасли.
Структура работы представлена введением, двумя разделами, заключением, списком источников и литературы.  


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

Журналистика данных является важным и перспективным направлением в медиаиндустрии. Она позволяет использовать открытые данные для создания материалов, анализировать их и представлять в доступной форме для читателей, обеспечивая достоверность и объективность информации. Это направление становится все более популярным и перспективным для развития СМИ как в России, так и за рубежом.
Этот формат анализа данных помогает журналистам получать и представлять общественности важную информацию о современной реальности, используя различные формы подачи. Среди выделенных в исследовании преимуществ журналистики данных – возможность быстрого поиска и анализа новой информации, расширение источников информации, проведение собственных исследований и получение достоверной информации. Среди недостатков – фейки и недостоверная информация в интернете и нарушение приватности пользователей. В некоторых случаях среди недостатков журналистики данных выделяют отсутствие необходимых компетенций у журналистов для работы с большими данными.
Большие данные, подходящие для работы с ними журналистов, могут храниться в базах данных, социальных медиа, видеозаписях, фотоизображениях и научных исследованиях. Журналисты проходят этапы поиска, обработки и визуализации информации. Для поиска данных используются поисковые сервисы, неофициальные порталы больших данных, порталы отзывов и экспертные группы. Обработка данных включает исправление ошибок и приведение данных к единому формату. Визуализация данных помогает сделать материал максимально объективным.
Также мы выяснили, что подача журналистского материала с обработкой больших данных может осуществляться в разных форматах: аналитические материалы, расследования, репортажи, лонгриды и мультимедийные иллюстрации.
В практической части выпускной квалификационной работы были проанализированы публикации журналистики данных из трех крупнейших и авторитетных СМИ США: CNN, The Washington Post и Guardian US. Каждое из изданий имеет свои сильные и слабые стороны в использовании журналистики данных. CNN активно использует визуализацию данных, The Washington Post делает упор на написание объёмных аналитических статей и расследований, а The Guardian US специализируется на социальных и экологических вопросах. Наиболее передовым изданием в этой сфере можно назвать The Washington Post, а CNN находит баланс между доступностью и качеством. В целом, все три издания играют важную роль в журналистике данных и продолжают расширять границы того, как данные могут использоваться для информирования и привлечения аудитории.
Таким образом, можно считать, что гипотеза исследования – технологии журналистики данных являются важной частью контента рассмотренных зарубежных медиа – была подтверждена. Анализ публикаций разделов журналистики данных из трех СМИ показал, что все они активно используют журналистику данных и продолжают развивать эту область, повышая качество предоставляемого контента. СМИ делают упор не на количество выпускаемых материалов, а на их качество – на предоставлении аудитории проверенной информации, демонстрацию статистики и точных подсчетов, разработки качественных иллюстраций, упрощающих восприятие информации.
Проведенное исследование соответствует целям и задачам, изложенным во введении данной работы. В результате исследования можно сделать выводы следующего характера.
Использование больших данных становится неотъемлемой частью работы журналистов по всему миру, в особенности авторов крупных авторитетных изданий. С ростом доступности информации и технологического развития журналистам открываются новые возможности для исследования и обработки данных, что позволяет им расширить свои возможности в создании информативных и качественных материалов. Освоение навыков работы с данными становится важным элементом профессионального роста для современных журналистов.
Журналистика данных становится все более доступной для каждого журналиста благодаря развитию технологий и возможности работы с большими объемами информации. Несмотря на то, что для проведения полноценного исследования требуется определенный набор знаний и навыков, сегодня каждый журналист может обладать необходимым инструментарием и набором источников данных для создания качественного контента.
Использование больших данных в новостном и аналитическом контенте помогает привлечь внимание аудитории и повысить уровень вовлеченности читателей, так как цифры и статистика могут быть более убедительными, чем просто словесное описание событий. Вовлеченности аудитории способствует также персонализированный контент, создавать который становится проще благодаря работе с большими данными.
Журналистика данных является мощным инструментом, который обеспечивает высокую точность, достоверность и прозрачность информации. Основанная на фактах и цифрах, она помогает избежать субъективизма и предвзятости, обеспечивая создание объективных и правдивых материалов. Использование технологий Big Data позволяет журналистам проверять информацию и избегать распространения ложной информации. Прозрачность процесса создания материалов на основе открытых данных делает журналистику данных более понятной и доступной для читателей, позволяя им проверить источники информации.
Сейчас проекты с использованием больших данных в основном разрабатываются командами специалистов, которые уделяют особое внимание качеству своей работы. Каждый член команды вносит свой вклад и выполняет свою работу ответственно, что обеспечивает надежность, достоверность и эффективность проектов. Благодаря тщательному подходу каждого участника процесса разработки проектов с использованием больших данных, результаты работы команды обычно отличаются высоким уровнем точности и актуальности.
Высокое качество визуализации в журналистике данных привлекает внимание аудитории и улучшает восприятие представленной информации. Профессиональная визуализация в журналистике данных способна вызвать эмоциональный отклик у аудитории и усилить ее интерес к представленной теме. Зачастую это приводит к более глубокому взаимодействию с материалом, мотивирует обсуждать прочитанную информацию и делиться ей в социальных сетях.
Журналистика данных становится новым шагом в развитии журналистики в цифровую эпоху, повышая валидность и достоверность публикуемой информации и открывая новые возможности для журналистского сообщества. Поскольку журналистика данных продолжает развиваться, она, несомненно, сыграет ключевую роль в формировании будущего журналистики, способствуя созданию более информированного общества.



1. Апухтина Ю. Поликлиническая смерть // Проект. – 2020. – 27 мая. – URL: https://www.proekt.media/research/koronavirus-zarplaty-vrachey (дата обращения: 22.11.2023).
2. Барабаш В.В., Водопетов С.В., Булгарова Б.А. Журналистика данных // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2021. №4. – С. 871-879.
3. Бегтин И. Памятка по журналистике данных / И. Бегтин // Сайт Ивана Бегтина. — URL: http://ivan. begtin.name/2011/05/22/datajournalism/ (дата обращения: 15.11.2023).
4. Бочаров М. П. PR-технологии и журналистика данных (новые формы работы со статистическими источниками информации) // Труд и социальные отношения. 2014. Т. 25, № 4. С. 81-95. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=21482557 (дата обращения: 15.11.2023).
5. Вартанов С.А. Большие данные в онлайн-СМИ: подходы и стратегии использования // Медиаскоп. - 2017. - №4. - С. 14-15.
6. Гусева А. А. «Большие данные»: понятие, источники, возможности // Master’s Journal. – Пермь: Пермский национальный исследовательский политехнический университет. – 2016. – № 1. – С. 320-324.
7. Демина И. Н. Персонализация отечественной теории журналистики и СМИ: по данным рейтинга самых цитируемых российских исследователей // Социально-гуманитарные знания. – 2018. – № 12. – С. 130-140.
8. Игнатова А. М. Открытые данные как новый способ взаимодействия государства и общества // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. -Тамбов: Грамота, 2015. -№ 1 (51). -С. 78-80.
9. Колесниченко А. В. Востребованность жанров журналистских текстов в онлайновых СМИ // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2018. № 1. C. 26-42.
10. Лисицин М.Е. Феномен журналистики данных в зарубежных СМИ (на материале призёров конкурса ''Data Journalism Awards'') // Litera. 2019. №1. С.102-115.
11. Макарова Н.Я. Журналистика данных в системе профессиональных компетенций журналиста // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2020. №4 (38). С.42-44.
12. Маккэндлесс Д. Инфографика. Самые интересные данные в графическом представлении // Манн, Иванов и Фербер, - М. - 2013. - 264 с.
13. Митрович С. Рынок «больших данных» и их инструментов: тенденции и перспективы в России // МИР (Модернизации. Инновации. Развитие). – 2018. – Т. 9. – № 1. – С. 74-85.
14. Михнев И.П Технологии Big Data и их применение в сфере современного высшего образования // Технологии Big Data и их применение в сфере современного высшего образования . - Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2018. - С. 14-18.
15. Мультимедийная журналистика [Текст]: учебник для вузов / под общ. ред. А. Г. Качкаевой, С. А. Шомовой; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2017 – 413 с.
16. Неренц Д.В. Специфика работы с «большими данными» в современных СМИ // Филология: научные исследования. 2021. №4. – С.28-37.
17. Нестеренков С.Н. Применение больших данных в электронном образовании // BIG DATA и анализ высокого уровня. - Минск: BIG DATA и анализ высокого уровня, 2019. - С. 242-245.
18. Панюкова С.А. Роль открытых данных в развитии журналистики данных / С. А. Панюкова // Знак: проблемное поле медиаобразования. – 2015. – № 1(15). – С. 25-33.
19. Свитич Л.Г. Изменение журналистской профессии в процессах медиаконвергенции // Вестник ЧелГУ. 2015. №5 (360). – C.406-414.
20. Семилет Т.А. Дата-анализ в журналистике: суть и значение // Медиаисследования. 2020. № 7. С. 235-242. URL: https:// elibrary.ru/item.asp?id=45628746 (дата обращения: 15.11.2023).
21. Симакова С.И. Дата-журналистика как медиатренд // Вестник ННГУ. 2014. №2-2. C.481-484.
22. СМИ как медиатор коммуникативно-культурной памяти: [монография] / В.Ф. Олешко, Е.В. Олешко; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Уральский федеральный университет.- Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2020.- 470 с.
23. Солдаткин А. На информационном фронте идут тяжелые бои с переменным успехом // Деловой квадрат. 2020. № 10(174). URL: https://www.d-kvadrat.ru/tekhnologii/9394 (дата обращения: 15.11.2023).
24. Тарасов Д. М. Data-журналистика -новый жанр журналистики//Вестник Нижегородского университета. Серия «Журналистика». 2014. № 2. С. 83-85.
25. Харин Ю.С. Теория вероятностей, математическая и прикладная статистика: учебник / Ю. С. Харин, Н. М. Зуев, Е. Е. Жук. – Минск: БГУ, 2011. – 463 с.
26. Хохлова Н.В. Журналистика данных в региональных изданиях: особенности источников открытых данных // Сборник научных трудов. - Саранск: 2022. - С. 469-474.
27. Чернухин А.Э. Генезис и современное развитие журналистики данных и журналистики баз данных // Журналистика ХХI века: исторический опыт и современное развитие: межвузовский сборник научных трудов. – Владикавказ: 2017. – С. 202-205.
28. Шарков Феликс Изосимович, Кашаф Шамиль Равильевич Развитие коммуникационной теории в книгах А. чЧмикова И М. Бочарова // Коммуникология. 2020. №4. – С. 64-79.
29. Шилина М.Г. Data Journalism – дата-журналистика, журналистика метаданных – в структуре ме-диакоммуникации: к вопросу формирования теоретических исследовательских подходов // Медиаскоп. 2013. № 1. – C.10-11.
30. Alaqil F., Lugo-Ocando J. Using Statistics in Business and Financial News in the Arabian Gulf: Between Normative Journalistic Professional Aspirations and ‘Real' Practice // Journalism Practice. – 2021. - 17 (4): р. 775–798.
31. Anderson, C.W. Between the unique and the pattern: Historical tensions in our understanding of quantitative journalism // Digital Journalism. - 2015 - 3(3): р. 349-363.
32. Appelgren E. and Nygren G. Data journalism in Sweden: Introducing new methods and genres of journalism into ‘old' organizations // Digital Journalism. -2014. - 2(3): p. 394-405.
33. Arsenault A. The datafication of media: Big data and the media industries // International Journal of Media & Cultural Politics. - 2017 - 13. pp. 7-24.
34. Ausserhofer J., Gutounig R., Oppermann M., Matiasek S., & Goldgruber E. The Datafication of Data Journalism Scholarship: Focal Points, Methods and Research Propositions for the Investigation of Data-intensive Newswork // Journalism. – 2017 - 21(7), 950–973.
35. Baack S. Datafication and empowerment: How the open data movement re-articulates notions of democracy, participation, and journalism // Big Data & Society. – 2015. - 2 (2). p. 280–282.
36. Bradshaw P., and Rohumaa L. The Online Journalism Handbook: Skills to Survive and Thrive in the Digital Age. - 2nd Edition. - London: Routledge, 2017. - 368 p.
37. Cairo A. The Functional Art: An introduction to information graphics and visualization (Voices That Matter) . - 1st edition. - New Riders, 2012. - 319 p.
38. Daniell P.J., Discussion on the paper by M. S. Bartlett “On the theoretical specification and sampling properties of autocorrelated time-series”. – Suppl. J. R. Stat. Soc. 8(1), 1946. – P. 88–90.
39. Daniell P.J., Discussion on the paper by M. S. Bartlett “On the theoretical specification and sampling properties of autocorrelated time-series”. // Suppl. J. R. Stat. Soc. 8(1) - 1946. P. 88–90.
40. Dauylbay M. Difficulties in the development of data journalism: Kazakhstan experience / M. Dauylbay, L. P. Noda // Herald of journalism. – 2019. – Vol. 51, No. 1. – P. 169-175.
41. Diakopoulos N. Cultivating the Landscape of Innovation in Computational Journalism // Tow-Knight Center for Entrepreneurial Journalism.. - 2012. - С. 1-21.
42. Gray J., Chambers L., Bounegru L. The Data Journalism Handbook. - 2nd Edition. - O'Reilly Media, 2012. - 420 p.
43. Heravi B.R., Lorenz M. Data Journalism Practices Globally: Skills, Education, Opportunities, and Values // Journal. Media. - 2020. - №1. - P. 26-40.
44. Howard A.B. The Art and Science of Data-driven Journalism // Columbia Journalism School. - Tow Center for Digital Journalism, Columbia University. – 2014. - p. 143-114.
45. Learning reconsidered: Education in the digital age Communications, convergence and the curriculum / E. E. Dennis, Ph. Meyer, S. Sh. Sundar, L. Pryor // Journalism and Mass Communication Educator. – 2003. – Vol. 57, No. 4. – P. 292.
46. Lewis S. C., Westlund O. Big Data and Journalism: Epistemology, expertise, economics, and ethics // Digital Journalism. – 2-15. - №3 (3). Р. 110-114.
47. Lorenz M. Data-driven journalism: What is there to learn? // Conference on Innovation Journalism. - 2010. - №7. - p. 1-33.
48. Lycett M. 'Datafication': making sense of (big) data in a complex world // European Journal of Information Systems. 2013. - 22. pp. 381-386.
49. Quarmal S.B. Data Journalism in Combating Misinformation During Bangladesh National Election 2018 // Russian Journal of Media Studies. – 2020. – No. 8. – P. 27-48.
50. Ridgway J., Smith A.: Open data, official statistics and statistics education: threats, and opportunities for collaboration // Proceedings of the Joint IASE-IAOS Satellite Conference. – 2013. – р. 22-24.
51. Stalph F. Classifying Data Journalism. A Content Analysis of Daily Data-Driven Stories // Journalism Practice. - 2017. - №12 (10): р. 1332–1350.
52. Tandoc E.C. Data Journalism in the World of Big Data: A Critical Reflection // Digital Journalism. - 2019. - №7(8). - p. 1010-1024.
53. Toff B. The ‘Nate Silver effect’ on political journalism: Gatecrashers, gatekeepers, and changing newsroom practices around coverage of public opinion polls // Journalism. - 2017. - №20 (7). - p. 873-889.
54. Watson А. Journalism – Statistics & Facts // Statista. Jan 11, 2019. URL: https://www.statista.com/topics/2096/journalism (дата обращения: 15.11.2023).
55. Woldearegay A. G. Burnout in Journalism: Evidence from Regional Television Stations in Ethiopia // Galactica Media: Journal of Media Studies. – 2022. – Vol. 4, No. 1. – P. 35-50.
56. Yarnall L., Johnson J. T., Rinne L., Ranney M. A. How Post-secondary Journalism Educators Teach Advanced CAR Data Analysis Skills in the Digital Age // Journalism & Mass Communication Educator. – 2018. - №63 (2): р. 146–164.

Интернет-ресурсы:
57. «Время МСК» [электронный ресурс] / [сайт]: https://mskvremya.ru – Режим доступа: https://mskvremya.ru/article/2023/1473-kontr-nastup-interaktivnaya-karta-boevyh-deistviy-na-ukraine (дата обращения: 15.12.2023).
58. «Лента.ру» [электронный ресурс] / [сайт]: https://lenta.ru– Режим доступа: https://metro.lenta.ru/ (дата обращения: 15.12.2023).
59. «Первый канал» [электронный ресурс] / [сайт]: https://www.1tv.ru – Режим доступа: https://www.1tv.ru/svadba (дата обращения: 15.12.2023).
60. «РИА Новости» [электронный ресурс] / [сайт]: https://ria.ru – Режим доступа: https://ria.ru/20230131/tank_m1abrams-1848610242.html (дата обращения: 15.12.2023).
61. «РИА Новости» [электронный ресурс] / [сайт]: https://ria.ru – Режим доступа: https://ria.ru/20230831/shkola-1893233945.html (дата обращения: 15.12.2023).
62. Al Jazeera [электронный ресурс] / [сайт]: https://www.aljazeera.com – Режим доступа: https://www.aljazeera.com/news/2021/5/18/mapping-israeli-occupation-gaza-palestine (дата обращения: 15.12.2023).
63. BBC [электронный ресурс] / [сайт]: https://www.bbc.co.uk – Режим доступа: https://www.bbc.co.uk/news/world-15391515 (дата обращения: 15.12.2023).
64. The New York Times [электронный ресурс] / [сайт]: https://www.nytimes.com – Режим доступа: https://www.nytimes.com/interactive/2021/world/covid-cases.html (дата обращения: 15.12.2023).
65. The Washington Post [электронный ресурс] / [сайт]: https://www.washingtonpost.com – Режим доступа: https://www.washingtonpost.com/business/2022/06/29/dept-of-data/ (дата обращения: 06.12.2023).
66. CNN [электронный ресурс] / [сайт]: https://edition.cnn.com/ – Режим доступа: https://edition.cnn.com/interactive/2023/07/politics/trump-indictments-criminal-cases/ (дата обращения: 06.12.2023).
67. CNN [электронный ресурс] / [сайт]: https://edition.cnn.com/ – Режим доступа: https://edition.cnn.com/interactive/2023/08/politics/annotated-trump-indictment-georgia-election-dg/ (дата обращения: 06.12.2023).
68. CNN [электронный ресурс] / [сайт]: https://edition.cnn.com/ – Режим доступа: https://edition.cnn.com/2023/02/02/politics/comparing-classified-documents-biden-trump-pence-dg/index.html (дата обращения: 06.12.2023).
69. CNN [электронный ресурс] / [сайт]: https://edition.cnn.com/ – Режим доступа: https://edition.cnn.com/interactive/2023/08/politics/annotated-trump-indictment-georgia-election-dg/ (дата обращения: 06.12.2023).
70. DataJournalism.com [электронный ресурс] / [сайт]: https://datajournalism.com/ – Режим доступа: https://datajournalism.com/contributors/SimonRogers (дата обращения: 06.12.2023).
71. The Guardian [электронный ресурс] / [сайт]: https://www.theguardian.com/data – Режим доступа: https://www.theguardian.com/news/datablog/2023/jan/10/western-australia-shows-the-harm-poker-machines-are-doing-to-the-rest-of-the-country (дата обращения: 06.12.2023).
72. The Guardian [электронный ресурс] / [сайт]: https://www.theguardian.com/data – Режим доступа: https://www.theguardian.com/world/datablog/ng-interactive/2023/apr/19/food-costs-soar-in-new-zealand-see-how-prices-have-changed-with-this-interactive-chart (дата обращения: 06.12.2023).
73. The Washington Post [электронный ресурс] / [сайт]: https://www.washingtonpost.com – Режим доступа: https://www.washingtonpost.com/business/2022/06/29/dept-of-data/ (дата обращения: 06.12.2023).
74. The Washington Post [электронный ресурс] / [сайт]: https://www.washingtonpost.com – Режим доступа: https://www.washingtonpost.com/business/2023/08/11/doctor-pay-geography/ (дата обращения: 06.12.2023).
75. The Washington Post [электронный ресурс] / [сайт]: https://www.washingtonpost.com – Режим доступа: https://www.washingtonpost.com/business/2023/06/23/landline-telephone-holdouts/ (дата обращения: 06.12.2023).

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.