Jobs-to-Be-Done and Journalism Innovation: Making News More Responsive to Community Needs
Notice bibliographique
Résumé
Developing successful innovations in journalism, whether to improve the quality and reach of news or to strengthen business models, remains an elusive problem. The challenge is an existential concern for many news enterprises, particularly for smaller news outlets with limited resources. By and large, media innovation has been driven by never-ending pivots in the search for a killer solution, rather than by long-term strategic thinking. This article argues for a fresh approach to innovation built around the “jobs to be done” (JTBD) hypothesis developed by the late Clayton Christensen and typically used in business studies of innovation. However, attempts to bring the JTBD framework into the news industry have never taken hold, while scholars, too, have largely overlooked the framework in their study of journalism innovation. We argue that the JTBD approach can foster local journalism that is more responsive and relevant to the needs of local communities. It reorients journalism by focusing on identifying and addressing the underserved needs of communities, as understood by the communities themselves. It suggests that a bottom-up approach to appreciating the “jobs” that community members want done offers a model that supports both the editorial and business imperatives of local news organizations.
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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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,018 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 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 ».