توظيف صحافة البيانات في تناول فيروس کورونا المستجد بالمواقع الإلکترونية العربية والعالمية- دراسة تحليلية | ||||
| مجلة البحوث الإعلامية | ||||
| Article 13, Volume 54, 54 - ج 4 (جائحة کورونا 1), July 2020, Page 2755-2834 PDF (1.46 MB) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/jsb.2020.108844 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Author | ||||
سمير محمد محمود 
| ||||
| حاصل على درجة الدکتوراه في تکنولوجيا الصحافة والنشر الإلکتروني | ||||
| Abstract | ||||
| هدفت الدراسة إلى الکشف عن طبيعة توظيف صحافة البيانات في تناول فيروس کورونا المستجد بالمواقع العربية والعالمية، من خلال تحليل شکل ومضمون صحافة البيانات بأشکالها المختلفة وبخاصة القصص المدعومة بالبيانات، وذلک بالتطبيق على مواقع "مصراوي"، "عکاظ"، "العين الإخبارية"، "الجارديان" و"يو إس ايه توداي" وذلک خلال الفترة من يناير وحتى أبريل 2020. اتخذت الدراسة من نظرية ثراء الوسيلة إطارًا نظريًا، واعتمدت على منهج المسح الإعلامي، ووظفت أداة تحليل الشکل والمضمون لعينة من (1398) شکلًا من أشکال صحافة البيانات، وخلصت الدراسة إلى تفوق المواقع العالمية في حجم اهتمامها بصحافة البيانات من حيث عدد القصص المدفوعة بالبيانات حول فيروس کورونا، في مقابل تفوق المواقع العربية في توظيف الإنفو جرافيک والوسائط المتعددة في تناول الموضوع نفسه، وکشفت الدراسة عن تمتع المواقع العالمية بثراء معلوماتي ملحوظ في محتوى صحافة البيانات بها، يرجع لاعتمادها على مصادر متخصصة من العلماء والباحثين والطواقم الطبية ومراکز ومختبرات علمية متخصصة في الأمراض والأوبئة، مقابل الضعف المعلوماتي في المحتوى بالمواقع العربية لاهتمامها بالمصادر الرسمية بغض النظر عن التخصص الذي يفرضه طبيعة الموضوع والقيود المتعلقة بالوصول لمصادر المعلومات عامة، وعکست الدراسة التفاوت الکبير في إفادة المواقع من ثراء الوسيلة، حيث ارتفعت التفاعلية والمشارکة بدرجة کبيرة في المواقع العالمية مقارنة بانخفاضها في المواقع العربية، باستثناء موقع "مصراوي". Arab and international websites' usage of data journalism during the coronavirus epidemic: An analytical study This study examined how Arab and global websites utilize data journalism for the coverage of the Novel Coronavirus (COVID-19) news. This was achieved by analyzing various types of data journalism, concerning both format and content, particularly data-driven/ data-supported news stories related to COVID-19. For the study, the material published on the websites, "Masrawy," "Okaz," "Al Ain," "the Guardian," and "USA Today," during the period from January to April 2020, are explored and analyzed. The research used the media richness theory as a theoretical framework, using media survey methodology, and applying the format- content analysis tool to a selected sample of (1398) media materials representing various types of data journalism (related to the topic of COVID-19). The study found that global websites gave more attention to data journalism in terms of the number of driven news stories about COVID-19. In contrast, the Arab sites had an edge in utilizing infographics and multimedia to handle the same topic. The study also found that global websites included a considerable amount of information richness in their coverage of data content due to their dependence on specialized sources. Scientists, researchers, members of medical staff, scientific research centers, laboratories specialized in diseases, and epidemiology were vital sources. On the other hand, the Arab websites depended on a weak and poor information coverage as they mainly rely on the official sources regardless of whether they have the specializations needed to cover the topic at hand, or not. Also, they suffer from limitations related to information accessibility. The study's findings reflected the considerable gap between global and Arab websites in terms of their utilization of the media richness theory. The global sites had much higher interactivity and engagement among the targeted audience (i.e., audience participating, sharing, commenting, and even crowdsourcing), compared with the low levels of audience interactivity and engagement seen on the Arab websites, except for "Masrawy" website | ||||
| Keywords | ||||
| صحافة البيانات; المواقع العربية والعالمية. Data Journalism; Arab and Global Websites | ||||
| Full Text | ||||
|
| ||||
|
Statistics Article View: 1,593 PDF Download: 3,574 |
||||
