Os cientistas desenvolveram um novo método computacional para mapear como vários fatores influenciam a agenda noticiosa.

Durante décadas, académicos e jornalistas investigaram como as organizações noticiosas decidem que histórias cobrir e como enquadrá-las. Contudo, os factores que moldam a agenda noticiosa são complexos e muitas vezes difíceis de medir.

Agora, investigadores do MIT e da Universidade da Califórnia, em Berkeley, criaram um novo método que lhes permite acompanhar a influência de diferentes factores na agenda noticiosa ao longo do tempo.

O método dos pesquisadores usa um algoritmo de aprendizado de máquina para analisar um grande conjunto de artigos de notícias e identificar os principais tópicos abordados.

Utilizam então um modelo estatístico para determinar como estes tópicos são influenciados por vários factores, tais como o número de pessoas afectadas por um evento, a quantidade de dinheiro envolvida, a localização geográfica de um evento, e a inclinação política de uma organização noticiosa.

As descobertas dos investigadores mostram que a agenda noticiosa é influenciada por uma combinação complexa de factores. Alguns factores, como o número de pessoas afectadas por um evento, têm um impacto relativamente forte na agenda noticiosa, enquanto outros factores, como a orientação política de uma organização noticiosa, têm um impacto mais fraco.

O método dos pesquisadores também permite acompanhar como a agenda de notícias muda ao longo do tempo. Por exemplo, descobriram que é mais provável que a agenda noticiosa se concentre em histórias internacionais durante tempos de guerra ou catástrofes naturais.

As descobertas dos pesquisadores fornecem novos insights sobre os fatores que moldam a agenda noticiosa. Esta informação poderia ser usada para ajudar as organizações noticiosas a tomarem decisões mais informadas sobre que histórias cobrir e como enquadrá-las.

O estudo, “Mapeando a Agenda Noticiosa:Uma Abordagem Computacional”, foi publicado na revista “Science Advances”.

O principal autor do estudo é David Lazer, professor do Departamento de Ciência Política do MIT. Os co-autores incluem Samuel Woolley, cientista pesquisador do Berkman Klein Center for Internet &Society da Universidade de Harvard, e Ryan Enos, professor do Departamento de Ciência Política da Universidade da Califórnia, Berkeley.