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Original title:
COVID-19 and Data Journalism. Insights from Computational Social Science
Translated title:
COVID-19 und Datenjournalismus. Einblicke durch Computational Social Science
Author:
Witzenberger, Benedict Ludwig
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Social Sciences and Technology
Institution:
Lehrstuhl für Computational Social Science (Prof. Pfeffer)
Advisor:
Pfeffer, Jürgen (Prof. Dr.)
Referee:
Pfeffer, Jürgen (Prof. Dr.); Elmer, Christina (Prof.)
Language:
en
Subject group:
KOM Kommunikationswesen
Keywords:
Computational Social Science; Data Journalism
Translated keywords:
Computational Social Science; Datenjournalismus
TUM classification:
SOZ 700
Abstract:
This dissertation examines COVID-19's impact on data journalism through the lens of Computational Social Science methods. It reveals the increased use of infographics, discovers expanded collaborations between data and science journalists, and observes divided perceptions of predictive reporting. It underscores the importance of interdisciplinary collaboration and the application of mixed-method analysis in understanding newsroom dynamics and audience engagement.
Translated abstract:
Diese Dissertation untersucht die Auswirkungen von COVID-19 auf den Datenjournalismus mithilfe von Methoden der Computational Social Science. Sie zeigt die vermehrte Nutzung von Infografiken auf, untersucht verstärkte Kooperationen zwischen Datenjournalisten und Wissenschaftsjournalisten und beobachtet geteilte Einstellungen zu predictive journalism. Sie betont die Bedeutung interdisziplinärer Zusammenarbeit und die Anwendung von Mixed-Method-Analysen zum Verständnis der Dynamiken in Redaktionen...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1735324
Date of submission:
19.02.2024
Oral examination:
21.05.2024
File size:
4740377 bytes
Pages:
172
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240521-1735324-1-4
Last change:
07.06.2024
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