2020/2021
Автоматизация медиа: критический анализ процессов и последствий
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
Программа 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 алгоритмыАлгоритмы 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 информацииАвтоматизированные системы сбора и обработки информации: возможности и ограничения. Автоматизированный фактчекинг. Фейки и дипфейки. Big data и журналистика данных.
- Тема 3. Автоматизация создания контентаАвтоматизированные системы написания текстов: возможна ли замена человеческого труда. Восприятие аудиторией текстов, написанных человеком и роботом.
- Тема 4. Автоматизация дистрибуции контентаАвтоматизированные 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 сетейПлатформы 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 процессахВласть 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.
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (4 модуль)0.2 * Peer review промежуточных рецензий + 0.4 * Рецензия книги + 0.4 * Эссе
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Nicholas Diakopoulos. (2019). Automating the News : How Algorithms Are Rewriting the Media. Harvard University Press.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Angèle Christin. (2020). Metrics at Work : Journalism and the Contested Meaning of Algorithms. Princeton University Press.
- Couldry, N., & Mejias, U. A. (2019). The Costs of Connection : How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism. Stanford University Press.
- Mark Coddington. (2019). Aggregating the News : Secondhand Knowledge and the Erosion of Journalistic Authority. Columbia University Press.
- Nikki Usher. (2016). Interactive Journalism : Hackers, Data, and Code. University of Illinois Press.