Un análisis exhaustivo de la importancia de la programación en el periodismo de datos moderno

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.31921/doxacom.2878

Palabras clave:

data journalism, programming, coding, Rython, R, Case study methodology

Resumen

En los últimos 20 años, se ha experimentado un desarrollo significativo en el campo del periodismo de datos, que es una especialización basada en la búsqueda de noticias en los datos. Hoy en día, existe una tendencia en el periodismo de datos a emplear técnicas de programación (normalmente Python o R). Esta tendencia proviene principalmente de importantes organizaciones periodísticas que participan en proyectos de periodismo de los macrodatos o big data basados en el análisis de datos. El objetivo principal de este estudio es examinar la importancia de la programación en el periodismo de datos actual. Se emplea una metodología mixta, que incluye una revisión bibliográfica y un análisis de estudios de caso. Los hallazgos indican que, si bien la codificación no es necesaria en el periodismo de datos, puede considerarse una necesidad cuando se utiliza para proyectos complejos que incluyen grandes conjuntos de datos y tipos específicos de visualización. El estudio también analiza enfoques híbridos y herramientas específicas que tienen como objetivo cerrar la brecha entre los enfoques basados en herramientas y los basados en código en la práctica del periodismo de datos. Los resultados indican que la programación debería considerarse una habilidad complementaria que los periodistas de datos deberían considerar.

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Biografía del autor/a

  • Andreas Veglis, Universidad Aristóteles de Tesal´ónica

    Andreas Veglis es profesor de tecnología de los medios de comunicación y director del Laboratorio de Informática de los Medios de Comunicación de la Facultad de Periodismo y Comunicación de Masas de la Universidad Aristóteles de Tesalónica. Ha sido y sigue siendo editor, miembro de consejos científicos y revisor en diversas revistas académicas. El profesor Veglis cuenta con más de 200 artículos revisados por pares sobre tecnología de los medios de comunicación y periodismo; en concreto, es autor o coautor de 12 libros y 44 capítulos de libros, ha publicado más de 115 artículos en revistas científicas y ha presentado 154 ponencias en conferencias internacionales y nacionales y ha participado en 50 proyectos de investigación nacionales e internacionales. Sus intereses de investigación incluyen la tecnología de la información en el periodismo, los nuevos medios, el periodismo algorítmico, la IA en el periodismo, la seguridad digital, el periodismo de datos, el big data y la verificación de contenidos.

Referencias

Angelou, I., Kansaras, V., Kourkouridis, D., & Veglis, A. (2020). Social media followership as a predictor of news website traffic. Journalism Practice, 14(6), 730-748.

Appelgren, E., & Nygren, G. (2014). Data journalism in Sweden: Introducing new methods and genres of journalism into ‘old’ organizations. Digital Journalism, 2(3), 394–405.

Ausserhofer, J., Gutounig, R., Oppermann, M., Matiasek, S., & Goldgruber, E. (2020). The datafication of data journalism scholarship: Focal points, methods, and research propositions for the investigation of data-intensive newswork. Journalism, 21(7), 950-973.

Balaji, N., Pai, B. K., Bhat, B., & Praveen, B. (2021, February). Data visualization in splunk and Tableau: a case study demonstration. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1767, No. 1, p. 012008). IOP Publishing.

Batt, S., Grealis, T., Harmon, O., & Tomolonis, P. (2020). Learning Tableau: A data visualization tool. The Journal of Economic Education, 51(3-4), 317-328.

Bauzon, J., Murphy, C., & Wahi-Gururaj, S. (2021). Using macros in microsoft excel to facilitate cleaning of research data. Journal of Community Hospital Internal Medicine Perspectives, 11(5), 653-657.

Baxter, P., & Jack, S. (2008). Qualitative case study methodology: Study design and implementation for novice researchers. The Qualitative Report, 13(4), 544-559.

Borges-Rey, E. (2016). Unravelling data journalism: A study of data journalism practice in British newsrooms. Digital Journalism, 4(3), 336-352.

Bounegru, L., Gray, J., Venturini, T., & Mauri, M. (2018). A field guide to'Fake News' and other information disorders. A Field Guide to" Fake News" and Other Information Disorders: A Collection of Recipes for Those Who Love to Cook with Digital Methods, Public Data Lab, Amsterdam (2018).

Bradshaw, P. (2018). The Data Journalism Handbook: Towards a Critical Data Practice. Amsterdam University Press.

Burke, J. (2023). Why and how to use Google Colab. TechTarget Available at https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tutorial/Why-and-how-to-use-Google-Colab

Coddington, M. (2015). Clarifying Journalism’s Quantitative Turn: A typology for evaluating data journalism, computational journalism, and computer-assisted reporting. Digital Journalism, 3(3), 331–348.

Colman, F., Bühlmann, V., O’Donnell, A., & van der Tuin, I. (2018). Ethics of coding: A report on the algorithmic condition. Available at https://ualresearchonline.arts.ac.uk/ id/eprint/14236/1/Ethics_of_Coding_A_Report_on_the_Algorit.pdf

Crawley, M. J. (2012). The R book. John Wiley & Sons.

Cruz, J. (n.d.). Why journalists need data and coding skills more than ever. International Journalists’ Network. Available at https://ijnet.org/en/story/why-journalists-need-data-and-coding-skills-more-ever

Fink, K., & Anderson, C. W. (2015). Data Journalism in the United States: Beyond the "usual suspects". Journalism Studies, 16(4), 467-481.

Gray, J., Bounegru, L., & Chambers, L. (2012). The Data Journalism Handbook. O'Reilly Media.

Guerrero, H., Guerrero, R., & Rauscher. (2019). Excel data analysis. Springer International Publishing.

Hamilton, J. T. (2016). Democracy’s Detectives: The Economics of Investigative Journalism. Harvard University Press.

Hannaford, L. (2015). Computational journalism in the UK newsroom. Journalism education, 4(1), 7-21.

Heravi, B. R. (2018). Data journalism in 2017: A summary of results from the global data journalism survey. In Transforming Digital Worlds: 13th International Conference, iConference 2018, Sheffield, UK, March 25-28, 2018, Proceedings 13 (pp. 107-113). Springer International Publishing.

Heravi, B. R., & Lorenz, M. (2020). Data journalism practices globally: Skills, education, opportunities, and values. Journalism and media, 1(1), 26-40.

Kinnestand, S. (2023). Introducing Python in Excel: The Best of Both Worlds for Data Analysis and Visualization, Microsoft 365 Blog. Available at https://rb.gy/nshr7e.

Knight, M. (2015). Data Journalism in the UK: a preliminary analysis of form and content. Journal of Media Practice, 16:1, pp. 55-72.

Kratochwill, T. R., Hitchcock, J. H., Horner, R. H., Levin, J. R., Odom, S. L., Rindskopf, D. M., & Shadish, W. R. (2013). Single-case intervention research design standards. Remedial and Special Education, 34(1), 26-38.

Lewis, S. C., & Westlund, O. (2015). Big Data and Journalism: Epistemology, expertise, economics, and ethics. Digital Journalism, 3(3), 447–466.

Loth, A. (2019). Visual analytics with Tableau. John Wiley & Sons.

Lutz, M. (2001). Programming python. O'Reilly Media, Inc.

Mayer-Schönberger, V., & Cukier, K. (2013). Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think. Houghton Mifflin Harcourt.

Parasie, S., & Dagiral, E. (2013). Data-driven journalism and the public good: "Computer-assisted-reporters" and "programmer-journalists" in Chicago. New Media & Society, 15(6), 853-871.

Porlezza, C. (2023). The datafication of digital journalism: A history of everlasting challenges between ethical issues and regulation. Journalism, 25(5), 1167-1185.

Protopsaltis, A., Sarigiannidis, P., Margounakis, D., & Lytos, A. (2020, August). Data visualization in internet of things: tools, methodologies, and challenges. In Proceedings of the 15th international conference on availability, reliability and security (pp. 1-11).

Ruppert, E., Isin, E., & Bigo, D. (2017). Data politics. Big data & society, 4(2), DOI: 10.1177/2053951717717749.

Setiyanto, S., & Setiawan, I. (2022). Data science with excel. International Journal of Computer and Information System (IJCIS), 3(3), 104-110.

Siapera, E., & Veglis, A. (Eds.). (2012). The handbook of global online journalism. John Wiley & Sons.

Simon, B. (2021). Coding With Data in the Newsroom, in Bounegru, L., & Gray, J. (eds). The Data Journalism Handbook: Towards a Critical Data Practice (p. 124-127). Amsterdam University Press.

Tellis, W. (1997). Application of a case study methodology. The qualitative report, 3(3), 1-19.

Tock, K. (2019). Google CoLaboratory as a platform for Python coding with students. RTSRE Proceedings, 2(1).

Veglis, A., & Bratsas, C. P. (2021). Data Journalism: Definition, Skills, Difficulties, and Perspectives. In Encyclopedia of Information Science and Technology, Fifth Edition (pp. 1140-1151). IGI Global.

Veglis, A., & Bratsas, C. (2017a). Journalists in the age of Data Journalism: The case of Greece. Journal of Applied Journalism & Media Studies, 6(2), 225-244.

Veglis, A., & Bratsas, C. (2017b). Towards a taxonomy of data journalism. Journal of Media Critiques, 3(11), 109-121.

Yin, R. K. (2014). Case study research: Design and methods (5th ed.). Sage publications.

Young, M. L., Hermida, A., & Fulda, J. (2018). What makes for great data journalism? A content analysis of data journalism awards finalists 2012–2015. Journalism practice, 12(1), 115-135.

Young, M. L., & Hermida, A. (2015). From Mr. and Mrs. Outlier to Central Tendencies: Computational journalism and crime reporting at the Los Angeles Times. Digital Journalism, 3(3), 381-397.

Publicado

10-03-2026

Número

Sección

Miscelánea de artículos y ensayos científicos

Cómo citar

Veglis, A. (2026). Un análisis exhaustivo de la importancia de la programación en el periodismo de datos moderno. Doxa Comunicación. Revista Interdisciplinar De Estudios De Comunicación Y Ciencias Sociales, 43. https://doi.org/10.31921/doxacom.2878
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