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Título: Jornalismo de dados: das ciências sociais à inteligência artificial
Autor(es): Seibt, Taís (org.)
Palavras-chave: Jornalismo digital;Jornalismo de investigação;Análise de dados;Visualização da informação
Editor: Instituto Brasileiro de Ensino, Desenvolvimento e Pesquisa
Citação: SEIBT, Taís (org.). Jornalismo de dados: das ciências sociais à inteligência artificial. Brasília: Instituto Brasileiro de Ensino, Desenvolvimento e Pesquisa, 2025. E-book. ISBN 978-65-87546-44-5 Disponível em: https://repositorio.idp.edu.br//handle/123456789/5713
Resumo: O livro se propõe a oferecer referências sobre jornalismo de dados adaptadas ao contexto brasileiro para apoiar o ensino na graduação e guiar iniciantes no tema de modo geral. Elaborado sob a curadoria de Taís Seibt, pesquisadora líder do Núcleo de Estudos em Jornalismo de Dados e Computacional (DataJor), vinculado ao Programa de Pós-graduação em Comunicação do Instituto Brasileiro de Ensino, Desenvolvimento e Pesquisa (IDP), o e-book é uma produção coletiva do grupo, contando com a colaboração de especialistas e pesquisadores convidados. A iniciativa nasceu da percepção de desafios persistentes no cenário acadêmico brasileiro, como a necessidade de formação técnica e de bibliografia atualizada em português para oferecer aos estudantes recursos que reflitam a realidade nacional. A coletânea está dividida em quatro partes, abordando desde os conceitos e princípios fundamentais do jornalismo de precisão e feminismo de dados, até os primeiros passos na apuração com base em dados, a contextualização de dados para narrativas qualificadas, e caminhos de especialização na área, como visualização de dados e programação.
Descrição: Vários autores.
URI: https://repositorio.idp.edu.br//handle/123456789/5713
ISBN: 978-65-87546-44-5
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