Искусственный интеллект и проблема приоритизации медиаконтента  

Развитие технологий искусственного интеллекта в значительной степени трансформирует технологии создания медиатекста. Современный журналист должен учитывать параметры настроек рекомендательных алгоритмов не только при выборе темы, но и при формировании языка произведения и подборе выразительных средств. Это рождает немало проблем – как творческих, так и технико-технологических. В настоящей статье мы предпринимаем попытку на основе анализа рекомендательных алгоритмов социальных сетей (ВКонтакте, Дзен, Twitter), видеохостинга (YouTube, Tiktok) и основных поисковых систем конкретизировать характер их воздействия на процесс создания, распространения, а затем и восприятия медиатекста. С опорой на метод анализа контента и историко-функциональный метод мы выявляем ключевые проблемы, рождаемые рекомендательными алгоритмами, и предлагаем пути их решения.

Ключевые слова: искусственный интеллект, новые медиа, приоритизация медиаконтента, рекомендательные алгоритмы

Artificial intelligence and the problem of media content prioritization

The development of artificial intelligence technologies significantly transforms the process of creating media-texts. The modern journalist must consider the mechanisms behind recommendation algorithms not only when choosing their subject but also when choosing means of expression within the text. This creates many problems - both creative and technical-technological ones. In this article, we attempt to analyse the recommendation algorithms of social networks (Vkontakte, Dzen, Twitter), video-hosting sites (YouTube, Tiktok) and major search engines, determine their influence on the creative process, outreach, and consumption of media-texts. Relying on the method of content-analysis as well as the historical-functional method, we highlight key issues that result from recommendation algorithms and suggest possible solutions.

Keywords: artificial intelligence, new media, media-content prioritization, recommendation algorithms

https://doi.org/10.34680/2411-7951.2023.5(50).402-409

Article.PDF

←  →