Una tipología de los sesgos y estereotipos de género en la cobertura periodística de las mujeres candidatas

Fuente: Redalyc
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Autor principal: Virginia García Beaudoux
Formato: Artículo científico
Lenguaje:es
Publicado: Universidad Nacional Autónoma de México 2018
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contents Una tipología de los sesgos y estereotipos de género en la cobertura periodística de las mujeres candidatas Virginia García Beaudoux Orlando D’Adamo Marina Gavensky Sociología Candidatas campañas electorales estereotipos de género medios de comunicación En este artículo se analiza el problema de los sesgos y los estereotipos de género en la cobertura periodística de las campañas electorales de las mujeres candidatas. Se presentan los resultados de una exploración empírica en su fase inicial, en la que se analizó tanto la frecuencia de publicación como las características de los estereotipos de género presentes en la cobertura periodística, realizada por la prensa escrita y por la televisión, de tres candidatas que se encontraban en campaña electoral en los años 2015 y 2016, en tres países diferentes: Hillary Clinton (Estados Unidos), Keiko Fujimori (Perú) y María Eugenia Vidal (Argentina). El objetivo de la investigación fue doble: 1) establecer la frecuencia de aparición de estereotipos de género o sesgos sexistas en la cobertura mediática que recibieron, y 2) proponer una tipología inicial a partir de la identificación de las principales variables que los definen y de sus indicadores. Como resultado, se construyó una tipología sobre la base de la identificación de cuatro estereotipos de género diferentes que se presentaron de modo recurrente. 2018 artículo científico 1870-7300 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=487457531007 https://www.redalyc.org/journal/4874/487457531007/ https://www.redalyc.org/journal/4874/487457531007/html/ https://www.redalyc.org/journal/4874/487457531007/487457531007.epub https://www.redalyc.org/journal/4874/487457531007/movil 10.22201/fcpys.24484911e.2018.24.61614 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4874 Revista Mexicana de Opinión Pública application/pdf Universidad Nacional Autónoma de México Revista Mexicana de Opinión Pública (México) Num.24
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Una tipología de los sesgos y estereotipos de género en la cobertura periodística de las mujeres candidatas Virginia García Beaudoux Orlando D’Adamo Marina Gavensky Sociología Candidatas campañas electorales estereotipos de género medios de comunicación En este artículo se analiza el problema de los sesgos y los estereotipos de género en la cobertura periodística de las campañas electorales de las mujeres candidatas. Se presentan los resultados de una exploración empírica en su fase inicial, en la que se analizó tanto la frecuencia de publicación como las características de los estereotipos de género presentes en la cobertura periodística, realizada por la prensa escrita y por la televisión, de tres candidatas que se encontraban en campaña electoral en los años 2015 y 2016, en tres países diferentes: Hillary Clinton (Estados Unidos), Keiko Fujimori (Perú) y María Eugenia Vidal (Argentina). El objetivo de la investigación fue doble: 1) establecer la frecuencia de aparición de estereotipos de género o sesgos sexistas en la cobertura mediática que recibieron, y 2) proponer una tipología inicial a partir de la identificación de las principales variables que los definen y de sus indicadores. Como resultado, se construyó una tipología sobre la base de la identificación de cuatro estereotipos de género diferentes que se presentaron de modo recurrente. 2018 artículo científico 1870-7300 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=487457531007 https://www.redalyc.org/journal/4874/487457531007/ https://www.redalyc.org/journal/4874/487457531007/html/ https://www.redalyc.org/journal/4874/487457531007/487457531007.epub https://www.redalyc.org/journal/4874/487457531007/movil 10.22201/fcpys.24484911e.2018.24.61614 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4874 Revista Mexicana de Opinión Pública application/pdf Universidad Nacional Autónoma de México Revista Mexicana de Opinión Pública (México) Num.24
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