Esta asignatura obligatoria de master plantea el estudio de la estructura de los contenidos especializados aplicando un modelo sistémico que contempla el tratamiento periodístico de cada área de especialización de forma integrada desde los ámbitos más cercanos a los especialistas hasta la comunicación de masas. Dicho tratamiento parte de los procedimientos actuales del periodismo multimedia, estableciendo recorridos y estudios prospectivos orientados al aumento de la eficacia comunicativa de los mensajes sobre contenidos complejos.

Resultados del aprendizaje en función de los principales objetivos de la asignatura: Después de cursar la signatura, el alumno deberá estar en disposición de seleccionar adecuadamente los contenidos periodísticos especializados, elaborar un mensaje atendiendo a las diferentes propuestas formales, diferentes códigos y diferentes soportes mediáticos (impresos, audiovisuales y digitales), según los diferentes tipos de audiencia. Deberá también estar en disposición de plantear nuevas hipótesis teóricas para indagar en las líneas de investigación sobre periodismo especializado y sobre las diferentes áreas de especialización temática.

CONTENIDOS DE LA ASIGNATURA

1- Introducción: Comunicación de Contenidos Especializados

1) Descripción de conceptos: Información- Comunicación y  ciencia

2) Definición y fines de la Comunicación de Contenidos Especializados

3) Metodología de la Comunicación de Contenidos Especializados

2- TEORÍA GENERAL DE SISTEMAS :(TGS)

1) Antecedentes

2) Conceptos fundamentales de un sistema

3) Aplicación de la TGS a la Comunicación de Contenidos Especializados

3- DESARROLLO DEL MODELO SISTÉMICO

1) Subsistemas en el modelo sistémico. Especialización, periodismo y sociedad

2) El periodismo de fuente

3) Definición y perspectivas

4) Misión

4- ELEMENTOS DEL PROCESO DE COMUNICACIÓN EN CONTENIDOS ESPECIALIZADOS

· Fuente

1) Definición y autores: especialista y/o fuente secundaria (periodista especializado)

2) Elementos de verificación de la fuente especializada

3) Tipología

4) Citar las fuentes

· Emisor

5) Definición y autores: fuentes altamente especializadas y/o periodistas

6)  Factores que inciden en el mensaje de emisores especializados

7) Objetivos de los emisores especializados

8) Distinción entre periodista especializado y científico

· Mensaje

9) Definición y elementos: contenido y código

10) Tratamiento del mensaje especializado

11) Lenguaje de los mensajes especializados

· Canal y audiencia  especializada

5- PERIODISMO E INTERNET: UNA NUEVA ESPECIALIZACIÓN

· Eclosión en el conocimiento científico y técnico

· Rasgos del periodismo especializado digital

· Tendencias

Ø Perfil del periodista digital: rasgos, objetivos y herramientas

Ø Combinación del papel y lo digital en la publicación de IPE

Ø Periodismo ciudadano

· Definición y contexto

· Internet como catalizador de contenidos

· Colaboración de periodismos. Ejemplos en grandes medios.

Ø Periodismo móvil

· Definición y características principales

Ø Periodismo de datos

· El periodista de datos

· Disciplinas que conforman el periodismo de datos

· Difusión

· Fuentes del periodismo de datos

· Cultura abierta de datos: portales internacionales y nacionales de Open Data

· Condiciones para el ejercicio de la profesión

· Pirámide invertida del periodismo de datos

6- COMUNICACIÓN EN LAS ORGANIZACIONES

1-Figura del responsable de comunicación

· Evolución en España desde años 90 hasta hoy

· Rasgos del Director de Comunicación en las organizaciones

2- Comunicación corporativa/Institucional

· Concepto y plan de comunicación corporativa

3- Comunicación de crisis

· El DirCom y la gestión de comunicación de crisis

4- Comunicación interna

· Definición, funcionamiento

· Funciones y herramientas

5- Comunicación externa

· Concepto, tipología, pautas, funciones y canales

· La comunicación externa con la transformación digital

7- CULTURA DIGITAL EN LAS ORGANIZACIONES: UNA DISRUPCIÓN EN LA HISTORIA

1) Rasgos generales de esta cultura

2) Presión digital de las organizaciones: la innovación como respuesta

3) Competencias digitales del responsable de comunicación en las organizaciones

4) Conocimiento digital

5) Gestión de la información

6) Comunicación digital

7) Trabajo en red

8) Aprendizaje continuo

· PLEs (Personal Learning Environment) Entornos Profesionales de Aprendizaje. Espacios, plataformas y herramientas.

9) Proceso de comunicación estratégica digital

10) Liderazgo en red

8- REDES SOCIALES EN LAS ORGANIZACIONES. Herramientas de monitorización de RR.SS. e internet.

Adenda: Uso responsable de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en las asignaturas de las titulaciones de la Facultad de Ciencias de la Información

Con el fin de promover un uso ético, formativo y sostenible de las herramientas de inteligencia artificial (IA) en el ámbito universitario, se establece que su utilización en las actividades, prácticas o trabajos asociados a esta asignatura deberá regirse por los siguientes criterios:

1. Criterio docente y responsabilidad académica

El régimen de uso de herramientas de IA en la asignatura será determinado por el profesorado responsable, quien podrá autorizar o restringir su empleo en función de los objetivos formativos de cada tarea. En todo caso, el uso de IA no debe suplantar el trabajo del estudiante, sino servir de apoyo al aprendizaje y a su proceso de desarrollo intelectual.

2. Transparencia y trazabilidad

Cuando se autorice su uso, el estudiantado deberá:

Explicar con claridad qué herramientas ha utilizado, con qué propósito y en qué fases del trabajo.

Especificar, si es posible, el modelo y versión empleada.

Acompañar el trabajo de una breve reflexión crítica sobre el impacto, limitaciones o aportaciones de la IA en el desarrollo de la tarea.

Citar adecuadamente el uso de IA siguiendo las recomendaciones bibliográficas disponibles en la web de la Biblioteca (https://biblioguias.ucm.es/bibliotecauniversitariaeia/usoiaenclase) o en los documentos de buenas prácticas (https://ssii.ucm.es/inteligencia-artificial-en-la-docencia).

El estudiante es responsable en todo momento de verificar y contrastar los contenidos generados con IA, así como de garantizar la autenticidad y legitimidad del trabajo entregado.

3. Marco ético, legal y sostenible

El uso de IA deberá ajustarse a los principios de integridad académica y sostenibilidad que rigen en la Universidad Complutense de Madrid. Se debe evitar cualquier uso que implique suplantación de autoría, manipulación de resultados o falta de reflexión crítica sobre la herramienta empleada.

Asimismo, el uso intensivo de IA conlleva implicaciones ambientales relacionadas con el consumo energético y de recursos. Se recomienda, por tanto, utilizar estas tecnologías de forma racional, equilibrada y crítica, de acuerdo con los valores de sostenibilidad y responsabilidad social propios del entorno universitario.

Para una mejor comprensión de estos principios y recomendaciones, se insta al profesorado y al estudiantado a consultar los informes y guías disponibles en la página oficial de la UCM sobre el uso de la inteligencia artificial en la docencia: https://ssii.ucm.es/inteligencia-artificial-en-la-docencia

4. Mecanismos de supervisión

En caso de duda sobre la autoría o el uso indebido de herramientas de IA, el profesorado podrá requerir al estudiante la defensa oral del trabajo, entrega o práctica, con el fin de verificar su conocimiento y dominio del contenido. Esta presentación podrá prevalecer en la evaluación global del trabajo si existen indicios razonables de uso inapropiado.

Estas medidas tienen por objeto fomentar una cultura de integridad académica, no penalizar el uso de nuevas herramientas, siempre que este sea honesto, transparente y compatible con los objetivos formativos del trabajo.