Educación contra el prejuiciocaso aplicado al Periodismo

  1. Mayoral-Sánchez, Javier
  2. Parratt Fernández, Sonia
  3. Mera Fernández, Montse
  4. De-Lorenzo-Barrientos, Diego
Revista:
OBETS: Revista de Ciencias Sociales

ISSN: 1989-1385

Año de publicación: 2022

Volumen: 17

Número: 2

Páginas: 253-266

Tipo: Artículo

DOI: 10.14198/OBETS2022.17.2.05 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

Otras publicaciones en: OBETS: Revista de Ciencias Sociales

Resumen

El estudio de los prejuicios, entendidos como actitudes negativas que nacen de creencias, resulta particularmente interesante al conectar los campos de la educación y la comunicación, pues estos dos ámbitos son decisivos tanto para combatir como para amplificar los prejuicios. Esta investigación analiza los prejuicios en el marco de la docencia universitaria del periodismo. Para ello se han estudiado durante cinco cursos académicos (entre 2016 y 2021) las afinidades y opiniones de 500 alumnos de Periodismo en la Universidad Complutense de Madrid. Se ha realizado un muestreo estratificado con afijación uniforme, sin reposición, en el que cada estrato es uno de los años lectivos. Para el cálculo del tamaño muestral se fijó un intervalo de confianza del 95% y un margen de error del 2,7%. A partir de un conflicto de apariencia banal y sin vinculación con debates clásicos de naturaleza ideológica, los alumnos respondieron a un cuestionario elaborado para cuantificar el grado de conexión entre simpatías personales previas y juicios periodísticos. La investigación ha ideado también una sencilla intervención pedagógica con la que neutralizar en lo posible el efecto de los prejuicios en la actividad periodística. Esta intervención se aplicó solo a un grupo experimental (50% de los alumnos) para poder comparar resultados. Las respuestas de los estudiantes revelan que existe una estrecha relación entre sus simpatías previas y los juicios periodísticos que formulan. La presencia de prejuicios se muestra con mucha más claridad en los alumnos que parten de actitudes afectivas o emocionales negativas (rechazo, antipatía o miedo, por ejemplo). También es en ese grupo donde más efectiva resulta la intervención pedagógica ideada para combatir los prejuicios.

Referencias bibliográficas

  • Allport, G. W. (1954). The Nature of Prejudice. Cambridge: Addison-Wesley.
  • Arancibia, H. R. (2014). Diseño Psicométrico y Validación de la Escala de Prejuicio RIVEC basada en los presupuestos de Pettigrew & Meertens. [Doctoral dissertation, Universidad Autónoma de Madrid]. Repositorio de datos de investigación UAM. http://hdl.handle.net/10486/663949
  • Ardèvol-Abreu, A., & Gil de Zúñiga, H. (2017). Effects of editorial media bias perception and media trust on the use of traditional, citizen, and social media news. Journalism & mass communication quarterly, 94(3), 703-724. http://dx.doi.org/10.1177/1077699016654684
  • Barnidge, M., Gunther, A. C., Kim, J., Hong, Y., Perryman, M., Tay, S. K., & Knisely, S. (2020). Politically motivated selective exposure and perceived media bias. Communication Research, 47(1), 82-103. http://dx.doi.org/10.1177/0093650217713066
  • Baltaci, A. (2017). Relations between Prejudice, Cultural Intelligence and Level of Entrepreneurship: A Study of School Principals. International Electronic Journal of Elementary Education, 9(3), 645-666.
  • Bermello, G. L. V., & Valle, W. B. L. (2020). Verificación de hechos: Falibilismo de Popper y la razonabilidad de las masas. ComHumanitas: revista científica de comunicación, 11(3), 195-209.
  • Buckingham, D. (2019). Teaching media in a ‘post-truth’age: fake news, media bias and the challenge for media/digital literacy education. Cultura y Educación, 31(2), 213-231. https://doi.org/10.1080/11356405.2019.1603814
  • Carlson, M. (2018). Facebook in the news: Social media, journalism, and public responsibility following the 2016 trending topics controversy. Digital journalism, 6(1), 4-20. http://dx.doi.org/10.1080/21670811.2017.1298044
  • Casals, M. J. (2005). Periodismo y sentido de la realidad. Madrid: Fragua.
  • Del Molino, S. (2013). La hora violeta. Barcelona: Literatura Random House.
  • Diedrichs, P. C., & Puhl, R. (2017). Weight bias: Prejudice and discrimination toward overweight and obese people. En Sibley, C. G. & Barlow, F. K. (Eds.), The Cambridge handbook of the psychology of prejudice (pp. 392–412). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781316161579.017
  • Dovidio, J. F, Hewstone, M., Glick, P. & Esses, V. M. (2010). Prejudice, Stereotyping and Discrimination: Theoretical and Empirical Overview. En Dovidio, J. F., Hewstone, M., Glick, P. & Esses, V. M. (Eds.), Handbook of Prejudice, Stereotyping, and Discrimination (pp. 3-28). Londres: Sage.
  • Fahy, D. (2018). Objectivity as trained judgment: How environmental reporters pioneered journalism for a “post-truth” era. Environmental Communication, 12(7), 855-861. http://dx.doi.org/10.1080/17524032.2018.1495093
  • Fiske, S. (1998). Stereotyping, prejudice, and discrimination. En D. Gilbert, D., Fiske, S. & Lindzey, G. (Eds.), Handbook of Social Psychology (vol. 2, pp. 357-412). The McGraw-Hill Companies.
  • Godler, Y., & Reich, Z. (2017). Journalistic evidence: Cross-verification as a constituent of mediated knowledge. Journalism, 18(5), 558-574. http://dx.doi.org/10.1177/1464884915620268
  • Gomes, M. R. (2018). Disputes between Discourses: Journalism and Violence Against Women. Brazilian Journalism Research, 14(3), 882. http://dx.doi.org/10.25200/BJR.v14n3.2018.1033
  • Hamborg, F., Donnay, K., & Gipp, B. (2019). Automated identification of media bias in news articles: an interdisciplinary literature review. International Journal on Digital Libraries, 20(4), 391-415. http://dx.doi.org/10.1007/s00799-018-0261-y
  • Jamali, H. (2020). The influence of big data on journalism and other related sectors. International Journal of Modern Engineering Technologies, 2(1). https://bit.ly/31igjOL
  • Leppänen, L., Tuulonen, H., & Sirén-Heikel, S. (2020). Automated
  • Journalism as a Source of and a Diagnostic Device for Bias in Reporting. Media and Communication. http://dx.doi.org/10.17645/mac.v8i3.3022
  • Kovach, B. & Rosenstiel, T. (2012). Los elementos del periodismo. Barcelona: Penguin Random House.
  • Ling, R. (2020). Confirmation bias in the era of mobile news consumption: the social and psychological dimensions. Digital Journalism, 8(5), 596-604. http://dx.doi.org/10.1080/21670811.2020.1766987
  • Madva, A., & Brownstein, M. (2018). Stereotypes, prejudice, and the taxonomy of the implicit social mind1. Noûs, 52(3), 611-644. http://dx.doi.org/10.1111/nous.12182
  • Maina, I. W., Belton, T. D., Ginzberg, S., Singh, A., & Johnson, T. J. (2018). A decade of studying implicit racial/ethnic bias in healthcare providers using the implicit association test. Social Science & Medicine, 199, 219-229. http://dx.doi.org/10.1016/j.socscimed.2017.05.009
  • Mayoral, J. (2018). Periodismo herido busca cicatriz. Madrid: Plaza y Valdés.
  • Meeusen, C., & Jacobs, L. (2017). Television news content of minority groups as an intergroup context indicator of differences between target-specific prejudices. Mass Communication and Society, 20(2), 213-240. http://dx.doi.org/10.1080/15205436.2016.1233438
  • McNair, B. (2017). After objectivity? Schudson’s sociology of journalism in the era of post-factuality. Journalism Studies, 18(10), 1318-1333. http://dx.doi.org/10.1080/1461670X.2017.1347893
  • Novoa T., Otero A., Vázquez P. y Novas C. (2018). Communicating About Migrations, Dismantling Prejudices: An Experience of Social Journalism Linking Galicia and Morocco. En De Palma R., Pérez-Caramés A. (Eds), Galician Migrations: A Case Study of Emerging Super-diversity. Migration, Minorities and Modernity (vol. 3). Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-66305-0_22
  • Parratt, S. (2008). Géneros periodísticos en prensa. Quito: CIESPAL.
  • Price, S. (Ed.). (2019). Journalism, Power and Investigation: Global and Activist Perspectives. Routledge.
  • Rodríguez Pérez, C. (2020). A reflection on the epistemology of fact-checking journalism: challenges and dilemmas. Revista de Comunicación, 19(1), 243-258. http://dx.doi.org/10.26441/rc19.1-2020-a14.
  • Tandoc Jr, E. C., Jenkins, J., & Craft, S. (2019). Fake news as a critical incident in journalism. Journalism Practice, 13(6), 673-689. http://dx.doi.org/10.1080/17512786.2018.1562958
  • Tully, M., Vraga, E. K., & Smithson, A. B. (2020). News media literacy, perceptions of bias, and interpretation of news. Journalism, 21(2), 209-226. http://dx.doi.org/10.1177/1464884918805262
  • Usher, N., Holcomb, J., & Littman, J. (2018). Twitter makes it worse: Political journalists, gendered echo chambers, and the amplification of gender bias. The international journal of press/politics, 23(3), 324-344. http://dx.doi.org/10.1177/1940161218781254
  • Van Hiel, A., Onraet, E., Haesevoets, T., Roets, A., & Fontaine, J. R. (2019). The relationship between emotional abilities and right-wing and prejudiced attitudes. Emotion, 19(5), 917. http://dx.doi.org/10.1037/emo0000497
  • Voss, P., Bodner, E., & Rothermund, K. (2018). Ageism: The relationship between age stereotypes and age discrimination. En Ayalon, L. y Tesch-Römer C. (Eds.), Contemporary Perspectives on Ageism. International Perspectives on Aging (vol. 19, pp. 11-31). Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-73820-8_2
  • Waddell, T. F. (2019). Can an algorithm reduce the perceived bias of news? Testing the effect of machine attribution on news readers’ evaluations of bias, anthropomorphism, and credibility. Journalism & Mass Communication Quarterly, 96(1), 82-100. http://dx.doi.org/10.1177/1077699018815891
Fuente de los datos: Dialnet