Artificial intelligence strategies in European public broadcasters: Uses, forecasts and future challenges

As artificial intelligence (AI) gains space in the media, public broadcasters are testing and experimenting with these technologies to raise their services to the new standards of the audiovisual ecosystem. From algorithms that help recommend the most suitable content for users, to others that detect news and automate some of the tasks of journalists, these tools are increasingly present in public audiovisual corporations. The data were obtained from semi-structured in-depth interviews with a convenience sample of 15 corporations from 12 countries. The results reflect a heterogeneous application of artificial intelligence in corporations, oriented towards the automatic creation of content from structured data, the improvement of audience interaction through chatbots, and personalisation or verification. The implementation of these technologies also poses major challenges. Firstly, the economic cost of adapting these systems to each corporation and the difficulties in hiring experts to develop AI solutions prevent a complete deployment of these tools in public broadcasters. As main conclusions, we have understood that AI as a “culture” is believed to be vital for the public audiovisual services of the future, although its application is still far from being a standard and generally does not occupy a relevant strategic position in the innovation departments of corporations

Aproximación conceptual al periodismo inmersivo : reflexiones a partir del estudio de caso de seis proyectos periodísticos

El periodismo inmersivo se caracteriza por aplicar las nuevas narrativas que se desprenden del uso de tecnologías de realidad virtual, aumentada, mixta o en 360o y por conceder al usuario un rol activo en la historia (De la Peña et al., 2010). Partiendo de ello, esta investigación, de tipo exploratorio y descriptivo, propone una aproximación conceptual a este periodismo de inmersión a partir del análisis de 6 trabajos periodísticos. Mediante la metodología del estudio de casos y de un estudio comparado, el trabajo concluye que existen lagunas terminológicas para diferenciar tanto la interacción como la inmersión. Por otro lado, el estudio confirma la capacidad de las experiencias inmersivas para ofrecer nuevas perspectivas a través de las cuales entender un suceso o un relato y el protagonismo creciente de la gamificaciónImmersive journalism is a form of storytelling that applies new narratives in relation with technologies for virtual, augmented or mixed realities, as well as 360° videos. It also grants the user an active role in the story (De la Peña et al. 2010). Therefore, this research, both explorative and descriptive, proposes a conceptual approach to immersive journalism through the analysis of 6 journalistic works. Using a methodology which includes both case study and comparative study methods, this work concludes that there are terminological gaps when it comes to differentiating interaction and immersion. Also, this study confirms the capacity of immersive experiences to offer new perspectives on the way we understand stories, with an increasing presence of gamification

Electoral debates in the VODs of the Public RTVs of Europe

Introducción: En los medios públicos, el debate electoral es de especial interés por las reglas que deben adoptar estas televisiones para cumplir con sus compromisos de servicio público y mantener los valores de diversidad, universalidad y participación. En el nuevo escenario que plantean las plataformas propias de VOD la inclusión de estos debates electorales televisados y las variaciones en su formato se plantea como un ejercicio de transparencia y un compromiso con la memoria audiovisual del país que refuerza los valores de diversidad, proximidad y universalidad representativa. Metodología: El artículo revisa de un modo comparativo el uso de este formato en siete de las principales emisoras públicas de televisión de Europa siguiendo los modelos de Hallin y Mancini y con una subdivisión regional dentro del modelo democrático-corporatista para obtener resultados con un corte étnico-político. Resultados y conclusiones: Existe una notable disparidad entre las televisiones públicas que tienen accesibles los debates electorales en sus plataformas de VOD. El análisis desvela que, a pesar de su trascendencia, los debates no se encuentran disponibles en los entornos online del medio, aunque sí son accesibles desde plataformas ajenas, principalmente YouTubeEste artículo forma parte de las actividades del proyecto de investigación (RTI2018-096065-B-I00) del Programa Estatal de I+D+i orientado a los Retos de la Sociedad del Ministerio de Ciencia , Innovación y Universidades y del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) sobre Nuevos valores, gobernanza, financiación y servicios audiovisuales públicos para la sociedad de Internet: contrastes europeos y españoles. El autor Martín Vaz Álvarez es beneficiario de una ayuda de Formación de Profesorado Universitario del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España (ref. FPU19/06204)S

Experiencias de co-creación en Medios de Servicio Público Europeos: Visión y Tendencias

La co-creación es un concepto que tiene cada vez más peso en los planteamientos estratégicos de los medios de servicio público, en particular por su potencial innovador, ofreciéndoles a las corporaciones un mecanismo para generar un valor conjunto con su audiencia, volviéndose más relevantes socialmente y cumpliendo con sus compromisos de servicio público. Sin embargo, la ambigüedad en la descripción de este concepto se traduce en muy diversas concepciones del mismo, siendo aplicado de diferentes maneras a través de los PSM europeos. Los resultados muestran cómo las corporaciones utilizan este mecanismo con diferentes propósitos: conseguir feedback por parte de los usuarios, generar valor colaborando en la creación de sus contenidos, o potenciar el engagement en versiones más clásicas de la participación.Co-creation is a concept that is becoming increasingly important in the strategic approaches of public service media, in particular because of its innovative potential, offering corporations a mechanism for generating joint value with their audience, becoming more socially relevant and fulfilling their public service commitments. However, the ambiguity in the description of this concept translates into very di-fferent conceptions of it, being applied in different ways across the European PSM. The results show how corporations use this mechanism for different purposes: to obtain feedback from users, to generate value by collaborating in the creation of their content, or to promote engagement in more classic versions of participation

Electoral debates in the VODs of the Public RTVs of Europe

[Resumen] Introducción: En los medios públicos, el debate electoral es de especial interés por las reglas que deben adoptar estas televisiones para cumplir con sus compromisos de servicio público y mantener los valores de diversidad, universalidad y participación. En el nuevo escenario que plantean las plataformas propias de VOD la inclusión de estos debates electorales televisados y las variaciones en su formato se plantea como un ejercicio de transparencia y un compromiso con la memoria audiovisual del país que refuerza los valores de diversidad, proximidad y universalidad representativa. Metodología: El artículo revisa de un modo comparativo el uso de este formato en siete de las principales emisoras públicas de televisión de Europa siguiendo los modelos de Hallin y Mancini y con una subdivisión regional dentro del modelo democrático-corporatista para obtener resultados con un corte étnico-político. Resultados y conclusiones: Existe una notable disparidad entre las televisiones públicas que tienen accesibles los debates electorales en sus plataformas de VOD. El análisis desvela que, a pesar de su trascendencia, los debates no se encuentran disponibles en los entornos online del medio, aunque sí son accesibles desde plataformas ajenas, principalmente YouTube.[Abstract] Introduction: In the public media, the electoral debate is of special interest because of the rules that these televisions must adopt to fulfill their public service commitments and maintain the values of diversity, universality, and participation. In the new scenario posed by VOD's platforms, the inclusion of these televised electoral debates and variations in their format are presented as an exercise of transparency and a commitment to the country's audiovisual memory that reinforces the values of diversity, proximity, and representative universality. Methodology: The article comparatively reviews the use of this format in seven of the main public television stations in Europe following the models of Hallin and Mancini and with a regional subdivision within the democraticcorporatist model to obtain results with an ethnical-political cut. Results and conclusions: There is a notable disparity between public televisions that have access to electoral debates on their VOD platforms. The analysis reveals that, despite its importance, the debates are not available in the online media environments, although they are accessible from third-party platforms, mainly YouTube.Ministerio de Ciencia , Innovación y Universidades; RTI2018-096065-B-I0

Covid-19 and public service media: Impact of the pandemic on public television in Europe

This article analyses the response of European Public Service Media to the crisis caused by Covid-19, especially the impact of the pandemic on Europe’s major public broadcasters, with a particular focus on technical and professional constraints, alterations in audience volume and habits, production strategies, type of broadcast content and journalists’ routines. The research is based on public information from the European Broadcasting Union (EBU) and 19 in-depth, structured interviews with a convenience sample of innovation and strategy managers from public broadcasters in Austria (ORF),  Belgium (VRT and RTBF), Denmark (DR), Finland (YLE), France (France TV), Germany (ARD and ZDF), Great Britain (BBC), Ireland (RTÉ), Italy (RAI), Netherlands (NPO), Portugal (RTP), Spain (RTVE),  Sweden (SVT), Switzerland (RTS) and the European Broadcasting Union (EBU). The results indicate that the corporate projection of PSM was increased by emphasising their role as essential services and their defence of the values that characterise them. The pandemic forced the adaptation of programme production from technical standards to an emotional approach, accelerating a formal hybridisation with native online contents. Dependence on software grew and newsmaking processes were altered towards ‘remote journalism’. Changes are drawn that may be maintained in the future

A DNA damage repair gene-associated signature predicts responses of patients with advanced soft-tissue sarcoma to treatment with trabectedin

Predictive biomarkers of trabectedin represent an unmet need in advanced soft-tissue sarcomas (STS). DNA damage repair (DDR) genes, involved in homologous recombination or nucleotide excision repair, had been previously described as biomarkers of trabectedin resistance or sensitivity, respectively. The majority of these studies only focused on specific factors (ERCC1, ERCC5, and BRCA1) and did not evaluate several other DDR-related genes that could have a relevant role for trabectedin efficacy. In this retrospective translational study, 118 genes involved in DDR were evaluated to determine, by transcriptomics, a predictive gene signature of trabectedin efficacy. A six-gene predictive signature of trabectedin efficacy was built in a series of 139 tumor samples from patients with advanced STS. Patients in the high-risk gene signature group showed a significantly worse progression-free survival compared with patients in the low-risk group (2.1 vs 6.0 months, respectively). Differential gene expression analysis defined new potential predictive biomarkers of trabectedin sensitivity (PARP3 and CCNH) or resistance (DNAJB11 and PARP1). Our study identified a new gene signature that significantly predicts patients with higher probability to respond to treatment with trabectedin. Targeting some genes of this signature emerges as a potential strategy to enhance trabectedin efficacy.This study was funded by the Spanish Group for Research on Sarcoma (GEIS) and partially by PharmaMar. The authors would like to thank the GEIS data center for data management. The authors also thank the donors and the Hospital Universitario Virgen del Rocío—Instituto de Biomedicina de Sevilla Biobank (Andalusian Public Health System Biobank and ISCIII-Red de Biobancos PT17/0015/0041) for part of the human specimens used in this study. David S. Moura is recipient of a Sara Borrell postdoctoral fellowship funded by the National Institute of Health Carlos III (ISCIII) (CD20/00155)

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Storytelling en 360º : el periodismo inmersivo

El periodisme immersiu és una nova forma de periodisme que abasta totes les possibilitats de la multimedialitat tant en qüestió de continguts com en les plataformes i dispositius en què es troba. L'arribada de la realitat virtual ha possibilitat noves formes de fer periodisme en les quals l'espectador és capaç de posar-se al centre mateix de la història, vivint-la en primera persona.El periodismo inmersivo es una nueva forma de periodismo que abarca todas las posibilidades de la multimedialidad tanto en cuestión de contenidos como en las plataformas y dispositivos en los que se encuentra. La llegada de la realidad virtual ha posibilitado nuevas formas de hacer periodismo en las cuales el espectador es capaz de ponerse en el centro mismo de la historia, viviéndola en primera personaImmersive journalism is a new genre in journalism that covers all possibilities of multimediality both in terms of content, platforms and devices in which it can be found. The arrival of virtual reality has enabled new ways to produce stories in which the user has a first-person experience of the news, as it is now capable of being right in the middle of the story

A innovación e a tecnoloxía nos Medios de Servizo Público Europeos Post-Covid: Automatización, Verificación e Co-creación para o desenvolvemento corporativo e social

O obxecto desta investigación é o rol da innovación e a tecnoloxía na era post-covid nas radiotelevisións públicas de Europa. Tras un momento no cal os PSM europeos erguéronse como unha referencia informativa en momentos de crise para gran parte da poboación europea, a tecnoloxía toma agora un papel relevante á hora de manter e reforzar o capital social recuperado, así como tamén facer fronte ás ameazas máis inminentes da desinformación e responder ás novas necesidades de produción en remoto e automatizada que esixe este novo esceario post-covid. Tradicionalmente, nos PSM europeos entendeuse a innovación como evolución tecnolóxica, sen embargo, na contemporaneidade, a innovación comeza a entender como elemento no corazón da co-creación, a interacción e a xeración de comunidades. Do mesmo xeito preténdese debuxar a posición da tecnoloxía respecto ao tipo de relación que demandan os usuarios cos medios na actualidade e a linguaxe común que buscan. Isto inclúe o uso da Intelixencia Artificial para a verificación, pero tamén para crear novos productos adaptados ás propias necesidades do medios en pleno proceso de cambio e tamé ás dos usuarios cunha demanda de personalización cada vez maior. O denominador común neste esceario é a colaboración; a definición dos PSM europeos como referentes do seu entorno tecnolóxico e social pasa por un achegamento total dos medios aos usuarios, pero tamén a través do apalancamento de recusos no ámbito do emprendimento creativo global.2024-02-0