Автоматизация медиа: критический анализ процессов и последствий

2020/2021

Статус: Дисциплина общефакультетского пула

Кто читает: Институт медиа

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 2-4 модуль

Преподаватели: Довбыш Ольга Сергеевна

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 48

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

НИС посвящен изучению автоматизации и роботизации в меди в широком контексте от автоматизации на этапе сбора и обработки информации и процессов создания контента до автоматизации дистрибуции контента, взаимодействия с аудиторией и рекламодателями. В рамках НИС исследуются проблемы и возможности алгоритмизированной журналистики и журналистики данных, взаимодействия человека и машины в редакциях, агентности человека и человеческой журналистики в новых технологических реалиях.

Цель освоения дисциплины

Научиться понимать и критически оценивать значение и возможности технологий искусственного интеллекта в современной медиа индустрии.
Научиться классифицировать процессы автоматизации на разных этапах создания и дистрибуции медиа продукта.
Научиться выявлять и анализировать всевозможные последствия и вызовы (этические, экономические, организационные, культурные и другие) автоматизации для медиа индустрии и журналистики.

Планируемые результаты обучения

Понимает значение ИИ и алгоритмов в медиа процессах.
Отличает автоматизированные системы в зависимости от этапа медиа процесса.
Понимает и правильно выбирает методы исследования алгоритмов в медиа.
Понимает и анализирует роль ИИ и алгоритмов в процессах сбора и обработки информации, поиска инфоповода, проверки достоверности информации.
Понимает и анализирует роль ИИ и алгоритмов в создании контента.
Понимает и анализирует роль ИИ и алгоритмов в дистрибуции контента.
Понимает и анализирует значение алгоритмов социальных сетей.
Умеет выявлять и критически анализировать влияние алгоритмов на масс медиа. Аргументирует свою позицию.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Автоматизация медиа: искусственный интеллект и алгоритмы
Алгоритмы и системы искусственного интеллекта в медиа: история появления и основные этапы развития. Основные типа систем ИИ в медиа компаниях. Направления исследования ИИ и алгоритмов в медиа: основные проблемные области и вопросы. Количественные и качественные методы исследования алгоритмов в медиа. Алгоритм как «черный ящик»: способы распаковки.
Тема 2. Автоматизация сбора и обработки информации
Автоматизированные системы сбора и обработки информации: возможности и ограничения. Автоматизированный фактчекинг. Фейки и дипфейки. Big data и журналистика данных.
Тема 3. Автоматизация создания контента
Автоматизированные системы написания текстов: возможна ли замена человеческого труда. Восприятие аудиторией текстов, написанных человеком и роботом.
Тема 4. Автоматизация дистрибуции контента
Автоматизированные системы дистрибуции и рекомендательные сервисы. Персонализация контента: конфликт логик. Filter bubbles. Новостные аггрегаторы и их роль в создании новостной повестки. Метрики в редакциях и их влияние на работу журналиста.
Тема 5. Алгоритмы социальных сетей
Платформы социальных сетей и их роль в индустрии медиа: властные отношения и корпоративные интересы. Влияние алгоритмов социальных сетей на работу редакций и медиа компаний.
Тема 6. Власть алгоритмов и роль человека в роботизированных медиа процессах
Власть алгоритмов (algorithmic authority) и этические вызовы алгоритмизированного управления (algorithmic governance). Ошибки алгоритмов. Новая этика и новые сферы ответственности человека в редакции. Влияние алгоритмов на общественное благо, создаваемое масс медиа.

Элементы контроля

Peer review промежуточных рецензий
Рецензия книги
Эссе

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.2 * Peer review промежуточных рецензий + 0.4 * Рецензия книги + 0.4 * Эссе

Программа дисциплины