Decentralized Ledger Journalism: An Uninvestigated Frontier of Data-Driven Reporting

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Proposes are offered Decentralized Ledger Journalism (DLJ) as a distinct and timely subfield within data journalism, emerging at the intersection of technological innovation and investigative practice. Drawing on the unique affordances of blockchain and other distributed ledger technologies (DLT), this approach positions public, immutable records not merely as supplementary datasets, but as primary sources for journalistic inquiry. From financial transactions and smart contract events to decentralized governance and identity systems, distributed ledgers offer a new evidentiary terrain - structured, transparent, and resistant to alteration. Beyond their utility as data sources, these systems provide native mechanisms for content authentication, including cryptographic timestamping, verifiable provenance, and censorship-resistant publication infrastructures. Such tools enable new methods of verification and preservation, allowing journalists to secure both the integrity of their sources and the durability of their outputs. By exploring the methodological and epistemological implications of blockchain-based journalism, this study outlines how decentralized ledgers can serve both as subject and substrate of inquiry. DLJ, we argue, offers a novel framework for enhancing journalistic integrity in a digital environment increasingly shaped by opacity, manipulation, and central control.

Авторлар туралы

Alexandra Shilina

Institute of Paradigm Research

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: alexandrashilina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4696-0739
SPIN-код: 9815-2252

PhD in Philology, Researcher

89 Melikishvili St, Batumi, 6000, Georgia

Әдебиет тізімі

  1. Al-Saqaf, W., & Edwardsson, M.P. (2019). Could blockchain save journalism? An explorative study of blockchain’s potential to make journalism a more sustainable business. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429029530-7
  2. Al-Saqaf, W., & Edwardsson, M.P. (2024). Blockchain solutions for generative AI challenges in journalism. Frontiers in Blockchain, 7, 1440355. https://doi.org/10.3389/fbloc. 2024.1440355
  3. Antal, C., Cioara, T., Anghel, I., Antal, M., & Salomie, I. (2021). Distributed ledger technology review and decentralized applications development guidelines. Future Internet, 13(3), 62. https://doi.org/10.3390/fi13030062
  4. Appelgren, E., & Nygren, G. (2014). Data journalism in Sweden: Introducing new methods and genres of journalism into ‘old’ organizations. Digital Journalism, (2), 394–405. https://doi.org/10.1080/21670811.2014.884344
  5. Artemov, A.V., & Savin, D.A. (2018). Digital technologies in journalism. Ecosystem of the Digital Economy: Problems, Realities, and Prospects. Collection of Scientific Papers of the National Scientific and Practical Conference (pp. 10–15). Orel State University Publ. (In Russ.)
  6. Beck, R., Czepluch, J.S., Lollike, N., & Malone, S. (2016). Blockchain – the Gateway to Trust-Free Cryptographic Transactions. ECIS 2016 Proceedings Collections: Research Papers, 153. https://aisel.aisnet.org/ecis2016_rp/153
  7. Benet, J. (2014). IPFS – Content addressed, versioned, p2p file system. arXiv preprint arXiv,1407, 3561. https://doi.org/10.48550/arXiv.1407.3561
  8. Borges-Rey, E. (2020). Towards an epistemology of data journalism in the devolved nations of the United Kingdom. Journalism, 21(7), 915–932. https://doi.org/10.1177/ 1464884917693864
  9. Bradshaw, P. (2017). The data journalism handbook 2: A definitive guide to data-driven journalism. O’Reilly Media.
  10. Carlson, M. (2015). Metajournalistic discourse and the meanings of journalism. Communication Theory, 26(4), 349–368. https://doi.org/10.1111/comt.12088
  11. Chabini, M., Sabiri, K., Aaroud, A., & Akodadi, K. (2022). Fighting fake news propagation using blockchain in journalism: A systematic literature review. International Conference on Digital Technologies and Applications (pp. 241–255). Springer Sham. https://doi.org/ 10.1007/978-3-031-01942-5_24
  12. Coddington, M. (2014). Clarifying journalism’s quantitative turn. Digital Journalism, 3(3), 331–348. https://doi.org/10.1080/21670811.2014.976400
  13. Floridi, L. (2011). The philosophy of information. Oxford University Press. https://doi.org/ 10.1093/acprof:oso/9780199232383.001.0001
  14. Gynnild, A. (2014). Journalism innovation leads to innovation journalism. Journalism, (15), 713–730. https://doi.org/10.1177/1464884913486393
  15. Habermas, J. (1993). Postmetaphysical thinking: Philosophical essays. MIT Press.
  16. Iansiti, M., & Lakhani, K.R. (2017). The truth about blockchain. Harvard Business Review, 95(1), 118–127.
  17. Ivanitsky, V.L. (2018). Big Data, Smart Contract, Blockchain: Towards a new media system. In E.L. Vartanova, V.P. Kolomiecz, E.I. Orlova, G.S. Filatkina, M.V. Shkondin (Eds.), Journalism in 2017: Creativity, Profession, Industry (pp. 370–371). Moscow State University Publ. (In Russ.)
  18. Kataeva, E.V. (2022). NFT technology as a copyright protection tool. International Journal of Humanities and Natural Sciences, 75(12-1), 147–150. Moscow State University Publ. (In Russ.) https://doi.org/ 10.24412/2500-1000-2022-12-1-147-150
  19. Lewis, S.C., & Usher, N. (2013). Open source and journalism. Media, Culture & Society, 35, 602–619. https://doi.org/10.1177/0163443713485494
  20. Lisitsyn, M.E. (2018). The definition of the “data journalism” in modern research articles. Communicative Studies, 3(17), 144–154. (In Russ.) https://doi.org/10.25513/2413-6182.2018.3.144-154
  21. Liu, L., Zhang, W., & Han, C. (2021). A survey for the application of blockchain technology in the media. Peer-to-Peer Networking and Applications, 14(5), 3143–3165. https://
  22. doi.org/10.1007/s12083-021-01168-5
  23. Mohammed, G.H. (2024). Blockchain technology and traditional electronic publication. Al-Academy, (114), 329–350. https://doi.org/10.35560/jcofarts1519
  24. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. https://bitcoin.org/bitcoin.pdf
  25. Niloy, S.A., Ghosh, I., Reno, S., Rahman, A., Rahaman, S., & Hossan, M.S. (2024). Ensuring transparency in journalism using IPFS and blockchains. International Journal of Information Technology, 16(2), 1095–1109. https://doi.org/10.1007/s41870-023-01619-7
  26. Ølnes, S., Ubacht, J., & Janssen, M. (2017). Blockchain in government. Government Information Quarterly, 34(3), 355–364. https://doi.org/10.1016/j.giq.2017.09.007
  27. Panyukova, S.A. (2015). The role of open data in the development of data journalism. Znak: Problem Field of Media Education, 1(15), 25–33. (In Russ.)
  28. Parasie, S., & Dagiral, E. (2013). Data-driven journalism and the public good. New Media & Society, 15(6), 853–871. https://doi.org/10.1177/1461444812463345
  29. Patnaik, S., & Biswal, S.K. (2023). AI and blockchain in curbing fake news. In Apoorva S Shastri, Mangal Singh, Anand J. Kulkarni, & Patrick Siarry (Eds.), AI-Based Metaheuristics for Information Security and Digital Media (pp. 1–18). Chapman and Hall/CRC.
  30. Pfeiffer, A., Bezzina, S., & Wernbacher, T. (2021). On the use of Blockchain Technologies and Digital Identity to Safeguard and Verify the Integrity of Source Material. ECSM 2021 8th European Conference on Social Media (p. 293). University of Central Lancashire, UcLan, Cyprus.
  31. Sari, R.F., Ilmananda, A.S., & Romano, D.M. (2021). Social trust-based blockchain news verification. Journal of Universal Computer Science, 27(9), 979–998. https://doi.org/10.3897/jucs.68692
  32. Shilina, A.G. (2019). Data journalism in the Russian press: Characteristics of information sources. Media@Lmanac, (5), 68–78. (In Russ.) https://doi.org/10.30547/mediaalmanah.5.2019.6878
  33. Shilina, M.G. (2013). Data journalism – journalism of metadata – within the structure of media communication: Toward theoretical research approaches. Mediascope, (1). (In Russ.)
  34. Simakova, S.I. (2013). Data journalism as a modern direction in journalism. Znak: Problem Field of Media Education, 1(11), 52–56. (In Russ.)
  35. Stalph, F. (2017). Classifying data journalism. Journalism Practice, 12(10), 1332–1350. https://doi.org/10.1080/17512786.2017.1386583
  36. Tameez, H. (2020, January 22). Here’s how The New York Times tested blockchain to help you identify faked photos on your timeline. Nieman Lab. https://www.niemanlab.org/2020/01/heres-how-the-new-york-times-tested-blockchain-to-help-you-identify-faked-photos-on-your-timeline
  37. Vartanov, S.A. (2017). Big data in online media: Approaches and usage strategies. Mediascope, (4). (In Russ.) http://www.mediascope.ru/2375

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».