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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorUfarte-Ruiz, María J.-
dc.contributor.authorManfredi-Sánchez, Juan L.-
dc.date.accessioned2023-11-29T21:12:39Z-
dc.date.available2023-11-29T21:12:39Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationUfarte-Ruiz, M. J., y Manfredi-Sánchez, J. L. (2019). Algoritmos y bots aplicados al periodismo. El caso de Narrativa Inteligencia Artificial: estructura, producción y calidad informativa. Doxa Comunicación. Revista Interdisciplinar De Estudios De Comunicación Y Ciencias Sociales, (29), 213–233. https://doi.org/10.31921/doxacom.n29a11es_ES
dc.identifier.issn2386-3978-
dc.identifier.urihttps://repositorio.consejodecomunicacion.gob.ec//handle/CONSEJO_REP/6128-
dc.description.abstractEsta investigación analiza la organización, los procesos de trabajo y la calidad de las noticias elaboradas por Narrativa Inteligencia Artificial, que es la única empresa del país que redacta textos periodísticos a través de un software, Gabriele, para distribuirlos a diferentes medios de comunicación. La investigación se ha desarrollado a lo largo de seis meses, mediante entrevistas semiestructuradas en profundidad a cuatro profesionales de la compañía con perfiles complementarios, observación participante durante el proceso de creación de una noticia automatizada y un cuestionario online cumplimentado por 145 periodistas (N=145) para valorar la calidad de los textos que produce. Los resultados muestran que la startup cubre las demandas de diferentes sectores, como los medios de comunicación, incrementando la productividad de contenidos, aunque todavía no genera textos complejos, una cualidad humana de entre las muchas de las que adolecen aún los robotses_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherDoxa comunicaciónes_ES
dc.subjectperiodismoes_ES
dc.subjectproducciónes_ES
dc.subjectinformativaes_ES
dc.subjectcalidades_ES
dc.titleAlgoritmos y bots aplicados al periodismo. El caso de Narrativa Inteligencia Artificial: estructura, producción y calidad informativaes_ES
dc.title.alternativeDoxa comunicaciónes_ES
dc.typeArticlees_ES
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