Durante décadas, académicos y periodistas han investigado cómo las organizaciones de noticias deciden qué historias cubrir y cómo enmarcarlas. Sin embargo, los factores que dan forma a la agenda informativa son complejos y, a menudo, difíciles de medir.
Ahora, investigadores del MIT y la Universidad de California, Berkeley, han creado un nuevo método que les permite rastrear la influencia de diferentes factores en la agenda informativa a lo largo del tiempo.
El método de los investigadores utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para analizar un gran corpus de artículos de noticias e identificar los temas clave que se tratan.
Luego utilizan un modelo estadístico para determinar cómo estos temas se ven influenciados por diversos factores, como la cantidad de personas afectadas por un evento, la cantidad de dinero involucrada, la ubicación geográfica de un evento y la inclinación política de una organización de noticias.
Los hallazgos de los investigadores muestran que la agenda informativa está influenciada por una compleja combinación de factores. Algunos factores, como el número de personas afectadas por un evento, tienen un impacto relativamente fuerte en la agenda informativa, mientras que otros factores, como la inclinación política de una organización de noticias, tienen un impacto más débil.
El método de los investigadores también les permite rastrear cómo cambia la agenda de noticias con el tiempo. Por ejemplo, descubrieron que es más probable que la agenda noticiosa se centre en historias internacionales en tiempos de guerra o desastres naturales.
Los hallazgos de los investigadores proporcionan nuevos conocimientos sobre los factores que dan forma a la agenda informativa. Esta información podría usarse para ayudar a las organizaciones de noticias a tomar decisiones más informadas sobre qué historias cubrir y cómo enmarcarlas.
El estudio, "Mapeo de la agenda de noticias:un enfoque computacional", se publicó en la revista "Science Advances".
El autor principal del estudio es David Lazer, profesor del Departamento de Ciencias Políticas del MIT. Los coautores incluyen a Samuel Woolley, científico investigador del Centro Berkman Klein para Internet y Sociedad de la Universidad de Harvard, y Ryan Enos, profesor del Departamento de Ciencias Políticas de la Universidad de California, Berkeley.
