Algorithmic Science News: support platform for science journalism

• Tipo: Capítulo ou Parte de Livro
• Data: 2019

Autores

Silva, Joana (Autor) Outra; Fernandes, Maria (Autor) Outra; Pasquali, Arian (Autor) Outra; Loureiro, António (Autor) Outra; Silva, Filipa (Autor) Outra; Candeias, Pedro (Autor) REIT; Lima, Helena (Autor) FLUP; Giesteira, Bruno (Autor) FBAUP; Jorge, Alípio (Autor) FCUP; Nunes, Sérgio (Autor) FEUP

Livro

Título: Ameaças ao Ciberjornalismo

Páginas: 319-338

ISBN: 978-989-8969-00-2

Editora: Universidade do Porto. Faculdade de Letras e CIC.Digital

Classificação Científica

CORDIS: Ciências Sociais > Ciências da comunicação

Outras Informações

Resumo (PT): A plataforma Algorithmic Science News (ASN) é uma nova ferramenta criada por uma equipa multidisciplinar que surgiu da necessidade de reinscrever o papel das notícias sobre ciência no espaço mediático presente. A plataforma tem como objetivo aumentar o número de notícias científicas disponíveis para os editores e reduzir o esforço associado a tarefas mais demoradas como a recolha de dados e análise de artigos científicos, facilitando todo o processo de produção de notícias. A plataforma ASN agrega um conjunto de funcionalidades destinadas a apoiar o trabalho habitual de um jornalista em contextos redatoriais, permitindo a utilização de documentos em repositórios científicos de acesso aberto. O desenvolvimento de algoritmos que trabalham sobre estes repositórios seguiu o propósito de facilitar o acesso e a exploração destas coleções e permitir que os órgãos de comunicação as utilizem como fonte informativa. Neste projeto desenvolveram-se ferramentas de leitura e interpretação, escrita e sugestão semântica. No que concerne à leitura e interpretação, o ASN permite encontrar especialistas relacionados com o artigo científico, resumir as partes mais determinantes, nomeadamente a introdução, objetivos, metodologias e resultados, apresentar definições de termos técnicos e sugerir projetos relacionados com o tema. No que diz respeito à parte de escrita, a plataforma permite escrever notas relacionadas com partes do artigo e ter acesso a sugestões de frases. A utilização de uma versão beta desta plataforma em contextos redatoriais permitirá perceber até que ponto a automação de tarefas associadas à produção jornalística poderá ajudar os meios de comunicação em transição para o digital, assim como contribuir para uma maior eficiência nas tarefas associadas ao jornalismo de ciência, permitindo uma maior massificação e qualidade na produção de notícias científicas no panorama mediático atual.

Abstract (EN): The Algorithmic Science News (ASN) platform is a new tool created by a multidisciplinary team that emerged from the need to reinscribe the role of science news in today’s media space. The platform aims not only to increase the number of scientific news available to publishers, but also to reduce the effort associated with more time-consuming tasks such as collecting data and analyzing scientific articles and thereby facilitating the entire news production process. The ASN platform includes a set of features designed to support the journalist’s standard procedure in writing contexts, allowing the use of documents in open access scientific repositories. The development of algorithms working on these repositories followed the purpose of facilitating the access and exploration of these collections and allowing the media to use them as an information source. In this project, we developed tools of reading and interpretation, writing and semantic suggestion. With regard to reading and interpretation, ASN helps on finding specialists related to the scientific article, summarizes the most determinant parts, namely the introduction, objectives, methodologies and results, present definitions of technical terms, and suggest projects related to the topic. With regard to the writing part, the platform allows to write notes related to parts of the article and have access to phrases suggestions. The use of a beta version of this platform in writing contexts will allow the realization of the extent to which the automation of tasks associated with journalistic production can help the media in transition to digital, as well as to contribute to a greater efficiency in the tasks associated with science journalism, allowing a greater massification and quality in the production of scientific news in the current media landscape.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica