Gender and Numbers: Using Data from International Women’s Day Coverage on the Sites of Three Major Brazilian Newspapers

Abstract:
Over the last decade, data journalism has evolved alongside information and communication technologies, spreading more and more into professional journalism. The purpose of this article is to understand if and how traditional press has reacted to the new technological tools available for reporting and the increasing availability of open data, whether public or private. To investigate these issues, articles published on the websites of three major Brazilian newspapers – Folha de S. Paulo, O Globo and O Estado de Sao Paulo – were analyzed for their coverage of International Women s Day in 2017. The results indicate that there is still a lack of data in most of the material, that the use of digital visualization techniques is still in its early stages and that there is no raw data supply in news production. On the other hand, the use of data and statistics without reference or source checking is quite noticeable and frequently occurs in the corpus. Na ultima decada, o jornalismo de dados evoluiu ao lado das tecnologias de informacao e comunicacao, espraiando-se cada vez mais pelo ambiente do jornalismo profissional. A proposta deste artigo e compreender se e como o jornalismo impresso tradicional tem reagido as novas ferramentas tecnologicas disponiveis para a pratica da reportagem e a crescente disponibilidade de dados abertos, sejam eles de origem publica ou privada. Para investigar estas questoes, foram utilizadas como material de analise reportagens publicadas nos sites de tres grandes jornais brasileiros – Folha de S. Paulo, O Globo e O Estado de Sao Paulo – durante a cobertura do Dia Internacional da Mulher em 2017. Os resultados indicam que a presenca dos dados ainda ocorre na menor parte do material analisado, que o uso das tecnicas digitais de visualizacao e incipiente e a oferta de dados brutos no processo de producao da noticia nao existe. Por outro lado, foi possivel perceber que o uso de dados e estatisticas sem indicacao ou checagem de fontes e bastante frequente no corpus estudado. En la ultima decada, el periodismo de datos crecio al lado de las tecnologias de informacion y comunicacion, tomando el campo del periodismo profesional. La propuesta de este documento es comprender si y como el periodismo impreso tradicional ha reaccionado a las nuevas herramientas tecnologicas disponibles para la practica del reportaje y la creciente disponibilidad de datos abiertos, ya sean de origen publico o privado. Para esta investigacion se analizaran reportajes publicados en los sitios de tres grandes periodicos brasilenos – Folha de S. Paulo, O Globo y O Estado de Sao Paulo – durante la cobertura del Dia Internacional de la Mujer en 2017. Los resultados indicaron bajo uso de datos, uso incipiente de visualizaciones digitales y ninguna oferta de datos brutos. El uso de datos y estadisticas sin referencias o chequeo de las fuentes fueron frecuentes.
Author Listing： Ana Carolina Araújo
Volume： 15
Pages： 74-101
DOI： 10.25200/BJR.V15N1.2019.1061
Language： English
Journal： Brazilian journalism research

Brazilian Journalism Research

BRAZ JOURNAL RES

影响因子：0.5 是否综述期刊：否 是否OA：是 是否预警：不在预警名单内 发行时间：- ISSN：1808-4079 发刊频率：- 收录数据库：ESCI/Scopus收录/DOAJ开放期刊 出版国家/地区：Brazil 出版社：Associação Brasileira de Pesquisadores em Jornalismo

期刊介绍

年发文量 21
国人发稿量 -
国人发文占比 0%
自引率 0.0%
平均录取率 -
平均审稿周期 26 Weeks
版面费 -
偏重研究方向 COMMUNICATION-
期刊官网 http://bjr.sbpjor.org.br/
投稿链接 -

质量指标占比

研究类文章占比 OA被引用占比 撤稿占比 出版后修正文章占比
100.00% 100.00% - -

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期刊预警不是论文评价，更不是否定预警期刊发表的每项成果。《国际期刊预警名单（试行）》旨在提醒科研人员审慎选择成果发表平台、提示出版机构强化期刊质量管理。

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时间 预警情况
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2021年12月发布的2021版 不在预警名单中
2020年12月发布的2020版 不在预警名单中

JCR分区 WOS分区等级：Q4区

版本 按学科 分区
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区是指SCI官方（Web of Science）为每个学科内的期刊按照IF数值排 序，将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级，Q1代表质量最高，即常说的1区期刊。
（2021-2022年最新版）
COMMUNICATION Q4

关于2019年中科院分区升级版（试行）

分区表升级版（试行）旨在解决期刊学科体系划分与学科发展以及融合趋势的不相容问题。由于学科交叉在当代科研活动的趋势愈发显著，学科体系构建容易引发争议。为了打破学科体系给期刊评价带来的桎梏，“升级版方案”首先构建了论文层级的主题体系，然后分别计算每篇论文在所属主题的影响力，最后汇总各期刊每篇论文分值，得到“期刊超越指数”，作为分区依据。

分区表升级版（试行）的优势：一是论文层级的主题体系既能体现学科交叉特点，又可以精准揭示期刊载文的多学科性；二是采用“期刊超越指数”替代影响因子指标，解决了影响因子数学性质缺陷对评价结果的干扰。整体而言，分区表升级版（试行）突破了期刊评价中学科体系构建、评价指标选择等瓶颈问题，能够更为全面地揭示学术期刊的影响力，为科研评价“去四唯”提供解决思路。相关研究成果经过国际同行的认可，已经发表在科学计量学领域国际重要期刊。

《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版（试行）》首次将社会科学引文数据库（SSCI）期刊纳入到分区评估中。升级版分区表（试行）设置了包括自然科学和社会科学在内的18个大类学科。基础版和升级版（试行）将过渡共存三年时间，推测在此期间各大高校和科研院所仍可能会以基础版为考核参考标准。 提示：中科院分区官方微信公众号“fenqubiao”仅提供基础版数据查询，暂无升级版数据，请注意区分。

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