Статья: Искусственный интеллект и масс-медиа: негативные аспекты алгоритмов персонализации контента
Развитие технологий искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения оказывает все большее влияние на сферы жизни общества, постепенно находя свое место не только в социальных медиа, но и в журналистике (Newman). Их активно внедряют в различные области масс-медиа, что позволяет автоматизировать ряд процессов медиакомпаний, оптимизируя работу журналистов, редакторов и медиаменеджеров. Данная тема представляет собой актуальную проблему в современном информационном обществе (Túñez-López et al.). Искусственный интеллект и процесс его обучения стали неотъемлемой частью процес сов создания, анализа и распространения контента, привнося новые возможности, но вместе с тем и серьезные вызовы. Например, алгоритмы персонализации позволяют адаптировать информацию к индивидуальным интересам и предпочтениям каждого пользователя, повышая его вовлеченность и удовлетворенность контентом. Таким образом социальные сети и многие другие интернет-платформы персонализированы для каждого пользователя на основе их демографических профилей и личных данных. В данной статье представлен обзор текущих научных данных о потенциальных рисках использования алгоритмов персонализации контента в масс-медиа. Результаты и выводы статьи могут помочь глубже понять природу этих рисков и сопряженные с ними вызовы для сферы массовой коммуникации.
Информация о документе
- Формат документа
 - Кол-во страниц
 - 1 страница
 - Загрузил(а)
 - Лицензия
 - —
 - Доступ
 - Всем
 
Информация о статье
- ISSN
 - 2311-3065
 - EISSN
 - 2311-3332
 - Префикс DOI
 - 10.21453/2311-3065-2024-12-3-43-60
 - Журнал
 - Коммуникология
 - Год публикации
 - 2024
 
Статистика просмотров
Статистика просмотров статьи за 2025 год.