Curación de contenidos en noticias en vivo. El caso de las jornadas electorales en España de 2023

Cascón-Katchadourian, Jesús (Universidad de Zaragoza) ; Guallar, Javier ; Lopezosa, Carlos ; Boté-Vericad, Juan-José

Resumen: Con la denominación de Noticias En Vivo o En Directo, estos documentos periodísticos suelen realizar un seguimiento exhaustivo y actualizado casi en tiempo real de la actualidad informativa, habitualmente de eventos de relevancia, como en este caso, unas elecciones. Como metodología de investigación se ha seguido el método CAS, Curation Analysis System, empleado fundamentalmente hasta el momento en estudios sobre newsletters periodísticas, tanto de diarios como de autores independientes. El método CAS se basa en el análisis de diversos elementos de la curación de contenido agrupados en dos dimensiones (contenido y curación) como, entre otros: cantidad de contenidos curados; procedencia del contenido (propio o externo); fuentes de información según morfología (páginas web, redes sociales…) y organización (medios de comunicación, oficiales, ciudadanos…); o técnicas de curación (resumir, comentar, citar…). En cuanto al material, se analizan los documentos En Vivo de ocho diarios españoles: cuatro legacy media (El Mundo, El País, El Periódico y La Vanguardia) y cuatro nativos digitales (El Confidencial, Eldiario.es, El Español y OK Diario). Se han analizado dos jornadas electorales de España de 2023: la de las elecciones municipales y autonómicas del 28 de mayo y la de las nacionales del 23 de julio. Es el primer estudio que analiza con detalle la curación de contenidos en las noticias En Vivo de la prensa digital. Como conclusión sus aportaciones pueden ser novedosas tanto para el campo de estudio específico de la curación periodística como en general del periodismo digital.

Idioma: Español

DOI: 10.5209/emp.96202

Año: 2025

Publicado en: Estudios Sobre el Mensaje Periodistico 31, 1 (2025), 15-37
ISSN: 1134-1629

Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/MICIU/PID2021-123579OB-I00

Tipo y forma: Article (Published version)

Área (Departamento): Área Biblioteconomía y Docum. (Dpto. Ciencias Doc. Hª Ciencia)