Datos de Investigación (Periodismo II)

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    EmbargoDataset
    Dataset de los bulos de las elecciones generales españolas de 2023
    (2026) Figuereo Benítez, Juan Carlos; Mancinas-Chávez, Rosalba; Moreno Espinosa, Pastora; Periodismo II; Figuereo Benítez, Juan Carlos; Figuereo Benítez, Juan Carlos; Figuereo Benítez, Juan Carlos; SEJ675: Comunicación, Pensamiento Crítico y Diálogo Ante el Cambio Global
    Este dataset reúne y analiza 165 casos de desinformación verificados por las plataformas del Proyecto Comprobado durante las elecciones generales de España de 2023. Los registros se clasifican según la entidad verificadora, el periodo de publicación, el formato, el canal de difusión, la temática y las narrativas utilizadas. A partir de un enfoque mixto, el conjunto de datos permite examinar las dinámicas de producción y circulación de bulos en un contexto electoral. Los resultados muestran que Maldita.es lideró la verificación, seguida de Newtral y Efe Verifica, con una mayor concentración de desmentidos entre julio y agosto, coincidiendo con la campaña. La desinformación se difundió principalmente en formatos mixtos y audiovisuales, a través de X, WhatsApp y TikTok, con posteriores amplificaciones en medios convencionales. Las temáticas predominantes abordaron el fraude electoral, las políticas públicas y los actores políticos, con especial incidencia sobre la izquierda. El dataset documenta además las estrategias narrativas empleadas por las plataformas, orientadas a contrarrestar la desinformación y fortalecer la confianza democrática.
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    Acceso AbiertoDataset
    Revisión sistemática sobre inteligencia artificial (IA) para la inclusión en educomunicación: avances y retos. Referencias incluidas en la muestra [dataset]
    (2025-11-05) García-Prieto, Victoria; Bonilla-del-Río, Mónica; Figuereo Benítez, Juan Carlos; Periodismo II
    Conjunto de referencias incluidas en la revisión sistemática sobre inteligencia artificial (IA) para la inclusión en educomunicación: avances y retos. El listado se compone de 113 referencias de artículos científicos en revistas indexadas en Web of Science o Scopus, publicados entre 1986 y 2025. Se emplearon combinaciones de descriptores relacionados con IA y discapacidad y operadores booleanos en inglés y español. Se empleó el marco metodológico PICoS, recomendado para revisiones cualitativas y mixtas.
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    Acceso AbiertoDataset
    Dataset de Análisis de la representación del territorio y la discapacidad en la serie Fácil. Instrumento de análisis y conjunto de datos
    (2025-02-26) Figuereo Benítez, Juan Carlos; García-Prieto, Victoria; Bonilla-del-Río, Mónica; Periodismo II; García-Prieto, Victoria
    Dataset compuesto por un instrumento de análisis cualitativo y el conjunto de datos aplicado a la serie de ficción audiovisual Fácil (Anna R. Costa; Movistar +). La ficha de análisis incluye las variables y categorías utilizadas para estudiar la representación del territorio y la discapacidad, incluyendo su descripción detallada y referencias. Se organiza en tres bloques: representación del territorio y la identidad cultural; representación de la discapacidad en la narrativa, dado que las cuatro protagonistas tienen discapacidad intelectual; e influencia del territorio en estos personajes, considerando factores políticos, lingüísticos, socioeconómicos y culturales. El conjunto de datos incluye de forma unificada la información recopilada tras el análisis realizado por tres codificadores de forma independiente.
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    Acceso AbiertoDataset
    Instagram de productoras españolas: análisis de estrategias de promoción cinematográfica [Dataset]
    (2025-01-21) Oliveira, Julieti Sussi de; García-Prieto, Victoria; Periodismo II
    Conjunto de datos que recoge información sobre las estrategias de promoción en Instagram empleadas por las productoras nacionales responsables de las 10 películas españolas más taquilleras de 2023, a partir de un análisis cuantitativo de 449 publicaciones realizadas en sus perfiles oficiales. Las variables incluyen fecha y frecuencia de publicación, tipo de contenido (paratextual, metatextual, transmedia y comercial), formato (fotografía, vídeo, carrusel de fotografía) y número de hashtags utilizados, interacciones generadas (likes, comentarios) junto con datos del perfil, como el número total de seguidores y el engagement medio del mismo.
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    Acceso AbiertoDataset
    Redefining Hallin and Mancini’s Media System: Cross-Border Investigative Networks in Europe [Dataset]
    (2024-02-14) Romero-Domínguez, Lorena R.; Periodismo II; Romero-Domínguez, Lorena R.; Sánchez-Arnau, Claudia; SEJ528: Medios, Políticas de Comunicación y Democracia en la Unión Europea (DEMOC-MEDIA)
    En este trabajo se han analizado un total de 1015 documentos relativos a los resúmenes de las conferencias celebradas por Dataharvest (the European Investigative Journalism Conference) durante el período 2014-2023. Para el análisis se ha utilizado Python con los paquetes pandas, spacy, sklearn, sentences_transformers y matplotlib, además de algunos otros paquetes auxiliares y R con el paquete ggplot2 para las representaciones. Las técnicas empleadas a lo largo del análisis han sido: • Análisis frecuentista de textos, que permite hacer el conteo de aparición en documentos de tamaño variable. Se consideran diferentes términos gramaticalmente relacionados y sinónimos, habiéndose eliminado las stopwords. Se han utilizado distintas matrices de frecuencias: BoW (Bag of Words) con los conteos por palabra sin ninguna transformación, y TF-IDF utilizando una reducción logarítmica de la frecuencia para resaltar palabras que pueden ser menos comunes, pero aun así relevantes. También se han utilizado n-gramas para detectar apariciones adyacentes de términos. • Análisis de asociaciones entre términos: se trata de detectar apariciones conjuntas de términos en documento, sin necesidad de que las palabras aparezcan de forma consecutiva en el texto. Se ha utilizado un índice de coincidencia para ordenar la relevancia de las parejas de términos según sus apariciones en documentos. • Análisis de agrupamiento: se ha utilizado transformers (redes neuronales) aplicadas a vectores de documentos con sBERT. Con los resultados obtenidos se ha realizado un agrupamiento utilizando el método métrico k-means. Este método establece, a partir de un número determinado de centros propuesto por el analista (con el apoyo de método elbow curve), el mismo número de grupos de documentos de forma que se minimiza la distancia cuadrática entre los vectores de documento y cada uno de los centros. Entre todas las posibles opciones, el resultado es el que sitúa esos centros y establece una partición de todos los documentos asociando cada uno de ellos a un centro de forma que se minimiza el error cuadrático medio.