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Youth in mainstream arab media : a hybrid, thus consensual, television construct
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L’Osint dans le journalisme : vers une redéfinition des composantes spatiales et temporelles de l’évènement
No full textInternational audienceLes méthodes Osint font désormais partie de la panoplie des journalistes d’investigation. Appréciées pour leur efficacité en matière de détection, vérification et évaluation des informations accessibles, en ligne notamment, elles entraînent, néanmoins, une reconfiguration des modes d’accès et de représentation des faits étudiés. Cet article s’intéresse aux changements qui s’opèrent au niveau des composantes spatiales et temporelles de l’évènement à partir du moment où il est saisi par des techniques spécifiques d’enquête sur des ressources ouvertes
« Comme des enfants avec un jeu de lego »
No full textInternational audienceQuelles sont les marques d’une bonne enquête OSINT ? Pour Benjamin S Strick , membre du collectif Bellingcat et collaborateur régulier de la cellule Africa Eye de la BBC, la curiosité, l’esprit critique et le travail collaboratif sont les trois ingrédients indispensables d’une recette qui change au gré des enquêtes et des cellules d’investigation
Youth in mainstream arab media : a hybrid, thus consensual, television construct
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Le datajournalisme : hyperspécialisation, horizontalité et renoncement éditorial
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Marlène Coulomb-Gully, Huit femmes sur un plateau. Télévision, journalisme et politique
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« On est considéré comme des outsiders, mais dans le bon sens du terme »
No full textInternational audienceJournaliste pour la cellule d’enquêtes visuelles du New York Times , Haley Willis a rejoint le grand quotidien américain en tant qu’enquêtrice OSINT en 2019, après une expérience marquante au Centre pour les droits de l’Homme de l’université de Berkeley. Pour cet entretien, elle décrit la place qu’occupe désormais l’OSINT au sein du NYT et revient sur l’une des enquêtes visuelles qui a fait grand bruit aux États-Unis : l’enquête sur la mort de George Floyd au printemps 2020
L’irruption des corps sur les écrans arabes : une libéralisation contrôlée
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Quand quantifier sert d’abord à qualifier. Le cas de la data-visualisation « Allô Place Beauvau ? C’est pour un bilan (provisoire) »
No full textInternational audienceThis article examines both the editorial and aesthetic nature of an innovative data journalism project published in 2019 by Mediapart, a French news website. The project called « Allô Place Beauvau ? C’est pour un bilan (provisoire) » offers a precise census of police violence that accrued in France starting November 2018, in the form of a data visualisation that allows readers to choose between close and distant readings of events. The visualisation emphasised the reader’s role in assessing each incidents through free browsing, while at the same time downplaying the journalist’s implication and comments. However, framing techniques promptly counterbalance this reader-oriented approach as journalistic qualification takes precedence over quantification, and confirmation mechanisms overshadow exploratory ones.Surcharge visuelle d’un côté, économie de mots de l’autre, « Allô Place Beauvau ? C’est pour un bilan (provisoire) », le projet de data-journalisme publié par Mediapart en 2019, interpelle à plus d’un titre. D’abord, par sa construction graphique qui favorise l’exploration dézoomée des données au détriment d’une inspection élémentaire. Ensuite, par l’effacement apparent de la parole du journaliste derrière une production visuelle qui engage les récepteurs à évaluer de manière autonome les incidents rapportés. Or, loin de proposer une lecture « ouverte » des faits, pourtant induite par l’approche statistique de la réalité et par le dispositif interactif mis en place par les concepteurs du projet, la data-visualisation fonctionne sur le régime de la confirmation plutôt que celui de la découverte. La navigation libre se retrouve, en réalité, corsetée par un horizon explicatif qui puise sa légitimité aussi bien dans le discours d’autorité journalistique qui le sous-tend que dans l’apparente objectivité d’une visualisation multiscalaire et chiffrée
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