Participative Gatekeeping: The Intersection of News, Audience Data, Newsworkers, and Economics
Notice bibliographique
Résumé
The use of metrics and analytics is becoming pervasive in newsrooms the world over. However, there is a lack of consistent terminology in scholarly literature with regards to such practice and a dearth of studies that compare practice on a wider scale that prevents more holistic understanding of how audience data are being used on the newsroom floor. These issues are addressed with the development of a new participative gatekeeping model with three previously unidentified channels of gatekeeping specifically related to the use of audience data: promotional, for the type of short-term gatekeeping done on news site homepages that involves tracking real-time metrics to position content, often tied to traffic targets; developmental, or longer-term strategies that shape future coverage and are grounded in hypotheses of audience behaviour gleaned from analytics; and a third more porous channel of experimentation where such hypotheses are tested. These channels were observed in ethnographic research in six newsrooms in three different countries at media outlets with diverse sources of revenue: Norway’s public broadcaster, NRK; Canada’s subscriber-based national news agency, The Canadian Press (CP); and two local newsrooms working within larger media organizations, The Hamilton Spectator in Canada, and The Bournemouth Daily Echo in England. Through a sociological lens, this article distinguishes language to best document the complex processes interconnected with audience data, identifies similarities in practice that override media or revenue systems, and explores how the audience, through the participatory mechanisms of metrics and analytics, shapes newsroom practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,058 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,041 |
| Communication savante | 0,031 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».