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Retos y desafíos de los escenaRios emeRgentes en la comunicación educativa

el periodismo asistido por ordenador o CAR ( Computer-Assisted
Reporting), que realiza análisis informáticos de forma sistémica
a partir de registros muy amplios. DeFleur (1997) considera esta
disciplina como un antecedente del periodismo de datos y lo conecta
con la posibilidad de tratar las grandes bases de datos de los gobiernos
y otros organismos públicos.

Lo que sitúa al periodismo de datos en una dimensión distinta es
la irrupción del big data y los avances en la digitalización de los
procesos. Tal como afirma La Rosa (2019), el periodismo de datos se
diferencia del periodismo de precisión y del CAR en que incorpora
problemas y técnicas que nacen en la era del big data.

La crisis sanitaria causada por la COVID-19 ha incidido en el
ecosistema informativo, acelerando procesos en curso que
afectan al quehacer periodístico diario. Informes nacionales e
internacionales, como los realizados para el Reuters Institute for
the Study of Journalism o, en España, el Observatorio Nacional de
Tecnología y Sociedad (ONTS) detectan un cambio en las rutinas
periodísticas y un protagonismo creciente de los datos en la
elaboración de las informaciones y su posterior verificación, en
un momento en que la desinformación se alza como una amenaza
para el futuro de los medios (Amoedo et al., 2022; Newman, 2022;
Cherubini et al., 2021; Velasco et al., 2021).

1.2. PERFILES PROFESIONALES DEL PERIODISMO DE DATOS
Las nuevas tareas relacionadas con el manejo de datos en las
redacciones han dado lugar a nuevos perfiles profesionales con
una cualificación digital específica. Diversos autores han recogido
los primeros cambios en este ámbito, siendo Ferreras (2012), una
de las primeras en referirse al periodista de datos como nueva
alternativa profesional con buenas expectativas laborales. Este y
otros estudios introducen la idea, ya apuntada, del perfil polivalente
y versátil (Salaverría y Martínez-Costa, 2021; Gómez-Calderón et al.,
2017; Heredero y Reyes, 2016), con una formación transversal, en
la que se valoran los conocimientos de estadística y programación
(Saavedra y Toledano, 2022). Estos profesionales trabajan en equipos
interdisciplinares, con un marcado componente tecnológico

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