Machine Learning en la gestión de noticias en los periodistas de una entidad privada de radiodifusión, Lima 2023
Fecha
2023Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Esta tesis aborda analizar machine learning en la gestión de noticias para los
periodistas de una corporación de radiodifusión. La finalidad de esta tesis es
determinar si afecta machine learning en la Gestión de Noticias para los
periodistas, Lima 2023.
Esta Tesis es no experimental, es decir, es un estudio correlacional sin
manipulación de variables. Se recolectan datos de dos categorías, una
independiente y otra dependiente. En este trabajo de investigación, La variable
que se tomó como factor independiente es el "Aprendizaje Automático", asi como
el factor dependiente fue "Gestión de Noticias". La población estudiada estaba
formada por 90 periodistas, de los que se obtuvo una muestra de 73 periodistas.
Para evaluar la estadistica inferencial se utilizó Komogorov Smirnov, donde indicó
que la distribución no era normal. Por ello, se realizó la estadistica inferencial. Se
aceptó la hipótesis nula, que afirmaba que la influencia del aprendizaje automático
en la planificación de noticias no era significativa.
Basándose en resultados obtenidos, se puede inferir que el aprendizaje
automático influye en la gestión de los periodistas en un sentido general. La
variable dependiente se desglosó en tres dimensiones: planificación de noticias,
selección de noticias y calidad de las noticias.
En la dimensión de planificación de noticias, se obtuvo un valor significativo
de 0,091, superior a 0,005, entonces se admite la hipótesis nula, indicando que el
aprendizaje automático no influye en esta dimensión. Sin embargo, en las
dimensiones de selección de noticias y calidad de las noticias, se obtuvieron
valores de significación de 0,002 y 0,001, respectivamente, entonces con estos
resultados terminamos por aceptar la hipótesis alternativa, mostrando que el
machine learning sí influye en la gestión de los periodistas en estas dos
dimensiones.
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