| Найдено документов - 10 | Статьи из номера журнала: Вестник Московского университета. Сер. 10, Журналистика. № 5. - 2025. - 1.00. | Версия для печати |
Сортировать по:
1. Статья из журнала
| Зуйкина К. Л. (Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова). Технологии искусственного интеллекта в работе российских СМИ: инструменты, проблемы и угрозы / Зуйкина К. Л., Разумова Д. В. - Текст : непосредственный // Вестник Московского университета. Сер. 10, Журналистика. - 2025. - № 5. - С. 79-103. - ISSN 0320-8079. - Примеч. - Библиогр.: с. 98-103 (28 назв.). | |
| Авторы: | Зуйкина К. Л., Разумова Д. В. |
| Аннотация: | В статье дается характеристика текущих практик внедрения технологий искусственного интеллекта в работу редакций российских СМИ федерального уровня в контексте существующих проблем: негативных последствий внедрения новых технологий, изменениий стандартов качественной журналистики и др. Для исследования были проведены полуструктурированные интервью с 71 представителем ключевых редакций разных видов СМИ. Результаты исследования показали, что, в отличие от зарубежных практик использования новых технологий, в российских СМИ нейросети используются преимущественно для решения рутинных задач, что позволяет ускорить и оптимизировать работу сотрудников. При этом "продвигают" новые технологии зачастую сами журналисты, а не руководство. Практически все информанты уверены, что ИИ не заменит журналиста, а лишь частично скорректирует его работу. |
| Ключевые слова: | редакционные практики, искусственный интеллект, ИИ, технологии искусственного интеллекта, редакционные стандарты, медиа, нейросети, интервью, авторское право |
| Поиск: | Источник |
2. Статья из журнала
| Нигматуллина К. Р. (Санкт-Петербургский государственный университет). Системные вызовы для региональных редакций при внедрении нейросетей в медиапроизводство / Нигматуллина К. Р., Касымов Р. М., Поляков А. К. - Текст : непосредственный // Вестник Московского университета. Сер. 10, Журналистика. - 2025. - № 5. - С. 156-178. - ISSN 0320-8079. - Примеч. - Библиогр.: с. 175-178 (20 назв.). - табл., рис. | |
| Авторы: | Нигматуллина К. Р., Касымов Р. М., Поляков А. К. |
| Аннотация: | Авторами представлены результаты исследования опыта внедрения искусственного интеллекта в региональных редакциях в России. Интервью с сотрудниками трех видов медиа показали предпосылки для возникновения будущих системных вызовов в профессии журналиста. В качестве ключевых авторы называют увеличение разрыва между редакциями, внедрившими технологию ИИ в медиапроизводство, и теми, кто еще не завершил трансформацию в социальных медиа, а потому не может приступить к следующему этапу, увеличение разрыва в грамотности и осведомленности аудитории, увеличение профессионального разрыва между ИИ-грамотными журналистами и консервативными медиаменеджерами и, наоборот, увеличение разрыва в доходах между редакциями, оптимизировавшими новостное производство и менеджмент социальных сетей, и теми, кто основывает работу в цифровых медиа на ручном труде. |
| Ключевые слова: | нейросети в медиа, искусственный интеллект, ИИ, региональная журналистика, медиа, внедрение искусственного интеллекта, региональное медиапространство |
| Поиск: | Источник |
3. Статья из журнала
| Вартанов С. А. ("Высшая школа экономики"). Российская модель использования ИИ в цифровых экосистемах медиакоммуникационной индустрии / Вартанов С. А., Тышецкая А. Ю. - Текст : непосредственный // Вестник Московского университета. Сер. 10, Журналистика. - 2025. - № 5. - С. 23-53. - ISSN 0320-8079. - Примеч. - Библиогр.: с. 46-53 (37 назв.). - табл. | |
| Авторы: | Вартанов С. А., Тышецкая А. Ю. |
| Аннотация: | В авангарде цифровой трансформации последних лет находятся медиа: изменились не только способы создания, продажи, хранения и потребления медиаконтента и медиасервисов, но и сама структура медиакоммуникационной индустрии. Рассматривая ее новую структуру и субъектность, нельзя не обратить внимания на технологии искусственного интеллекта, проявляющие себя в сферах коммуникации, генерации содержания и обработки больших данных, создаваемых пользователями в медиакоммуникационных процессах. ИИ как совокупность технологий стал важной медиакоммуникаций, влияющей на взаимодействие активно существующих в них субъектов. В этом контексте особый интерес вызывают цифровые экосистемы, ставшие ключевыми структурирующими МКИ и цифровую медиасреду акторами. Именно технологии ИИ сыграли решающую роль в трансформации медиаплатформ в медийные ЦЭС, поэтому актуальным исследовательским вопросом является анализ их вклада в ИИ-трансформацию медиакоммуникационной индустрии в целом. Анализ данных о функционировании и генезисе технологий ИИ в российской МКИ позволил выделить две качественно различные модели использования и развития в ней ИИ-технологий: основанная на лидерстве и экстенсивном захвате рынка экосистемная модель и ориентированная на оптимизацию (посредством ИИ-решений) внутренних процессов медийная модель. |
| Ключевые слова: | медиаплатформы, искусственный интеллект, ИИ, цифровые экосистемы, медиакоммуникация, цифровые медиа, социальные медиа, искусственный интеллект в медиа |
| Поиск: | Источник |
4. Статья из журнала
| Леонова Ю. С. (Институт проблем управления имени В. А. Трапезникова РАН). Распознавание фальшивых новостей большими языковыми моделями / Леонова Ю. С., Федянин Д. Н., Чхартишвили А. Г. - Текст : непосредственный // Вестник Московского университета. Сер. 10, Журналистика. - 2025. - № 5. - С. 233-247. - ISSN 0320-8079. - Примеч. - Библиогр.: с. 244-247 (21 назв.). - табл. | |
| Авторы: | Леонова Ю. С., Федянин Д. Н., Чхартишвили А. Г. |
| Аннотация: | Статья основана на результатах исследования способности больших языковых моделей (LLM-моделей) различать достоверные и фальшивые новости. Специализированные организации способны затратить существенное количество ресурсов и провести доскональную проверку достоверности новости, однако читатели не всегда обладают столь мощными инструментами и оценивают степень достоверности исходя из своего опыта, мнения социального окружения и – в последнее время – результатов проверки новостей с помощью доступных читателям LLM-моделей. В результате исследования обнаружилось, что достоверные новости почти всегда верно идентифицируются LLM-моделями, а в идентификации фальшивых новостей ошибки встречаются довольно часто. Было уделено внимание и способности LLM-моделей корректировать фальшивые новости для придания им большей достоверности. |
| Ключевые слова: | фальшивые новости, цифровая коммуникация, проверка достоверности, искусственный интеллект, ИИ, большие языковые модели, LLM-модели, нейросети |
| Поиск: | Источник |
5. Статья из журнала
| Домбровская А. Ю. (Финансовый университет при Правительстве РФ). Оценка релевантности идентификации текстов об эмиграции большими языковыми моделями для мониторинга социальных медиа / Домбровская А. Ю., Бродовская Е. В. - Текст : непосредственный // Вестник Московского университета. Сер. 10, Журналистика. - 2025. - № 5. - С. 209-232. - ISSN 0320-8079. - Примеч. - Библиогр.: с. 230-232 (15 назв.). - табл. | |
| Авторы: | Домбровская А. Ю., Бродовская Е. В. |
| Аннотация: | Актуальность постановки заявленной темы связана с дефицитом методологических экспериментов, фокусирующихся на оценке эвристики искусственного интеллекта в исследовании цифровых маркеров социальных настроений пользователей. В статье анализируются профильные и смежные исследования, измеряющие язык, текст как данные для квалиметрического исследования, особое внимание уделено опыту исследователей, оценивающих репрезентацию цифровых маркеров гражданских установок пользователей социальных медиа. Замысел исследования состоит в оценке релевантности массивов, выгружаемых и сегментируемых нейросетью с помощью специально обоснованных поисковых запросов, и анализе возможных ограничений нейросети в идентификации релевантного контента. В качестве методов сбора и анализа данных обосновываются когнитивное картирование (как предварительный этап исследования для выявления поисковых запросов), социально-медийный анализ, ручной анализ репрезентативной выборочной совокупности выгруженного массива для оценки релевантности автоматически аккумулированного контента. Показаны типичные ошибки в создании поисковых запросов и способы преодоления их в обосновании лингвомаркеров для дальнейшего использования нейросети в ходе выгрузки релевантного датасета. Выявляется соотношение адекватности проведенной языковой моделью идентификации типов контекстов и направленности аккумулированных документов, делается предположение о причинах большей или меньшей релевантности сообщений, выгруженных сервисом. |
| Ключевые слова: | социальные медиа, цифровая коммуникация, социальномедийный анализ, искусственный интеллект, ИИ, когнитивное картирование, большие языковые модели, методические эксперименты, нейросети |
| Поиск: | Источник |
6. Статья из журнала
| Павлушкина Н. А. (Санкт-Петербургский государственный университет). Искусственный интеллект как соавтор журналиста локальных медиа: особенности когнитивной нагрузки при создании контента / Павлушкина Н. А., Литвинова А. И. - Текст : непосредственный // Вестник Московского университета. Сер. 10, Журналистика. - 2025. - № 5. - С. 104-134. - ISSN 0320-8079. - Примеч. - Библиогр.: с. 126-134 (57 назв.). - табл. | |
| Авторы: | Павлушкина Н. А., Литвинова А. И. |
| Аннотация: | В статье представлено пилотное исследование когнитивной нагрузки журналистов локальных медиа при взаимодействии с генеративными ИИ-инструментами. Актуальность исследования обусловлена цифровым неравенством: различия между крупными и региональными медиа носят структурный характер и связаны с неодинаковым доступом к ресурсам, уровнем доходов, образования, специализации и цифровых компетенций сотрудников. Эти факторы определяют темп и качество освоения ИИ-инструментов, влияя на характер когнитивной нагрузки. Несмотря на растущий потенциал ИИ в автоматизации рутинных задач и поддержке аналитической работы, журналисты локальных медиа сталкиваются со значительными трудностями при освоении этих технологий. Цель исследования – разработать концептуальную рамку и методологический инструментарий для измерения когнитивной нагрузки журналистов при взаимодействии с генеративными ИИ-инструментами. На первом этапе пилотного исследования проведен квазиэксперимент с 10 журналистами локальных медиа, в рамках которого участники протестировали три платформы (GigaChat, DeepSeek, @GPT4TelegramBot). Результаты позволяют оценить применимость предложенного подхода и выявить направления для дальнейших исследований. |
| Ключевые слова: | когнитивная нагрузка, локальные медиа, искусственный интеллект, ИИ, ИИ-инструменты, соавторство, медиа, промпты |
| Поиск: | Источник |
7. Статья из журнала
| Лепилкина О. И. (Северо-Кавказский федеральный университет). Искусственный интеллект как предмет профессиональной рефлексии журналистов и медиаменеджеров ставропольских СМИ / Лепилкина О. И., Соколова Л. Н. - Текст : непосредственный // Вестник Московского университета. Сер. 10, Журналистика. - 2025. - № 5. - С. 135-155. - ISSN 0320-8079. - Примеч. - Библиогр.: с. 151-155 (18 назв.). - табл. | |
| Авторы: | Лепилкина О. И., Соколова Л. Н. |
| Аннотация: | В статье рассмотрены три уровня профессиональной рефлексии по поводу искусственного интеллекта в ставропольских СМИ: презентация технологий ИИ массовой аудитории, осмысление ситуации внутри отрасли журналистами, с одной стороны, и медиаменеджерами – с другой, и сделан вывод о некоторых противоречиях между данными уровнями. Несмотря на лояльную информационную политику СМИ по отношению к продвижению ИИ в регионе, представление позитивных практик внедрения ИИ в экономику и социальную сферу, в ходе опроса журналистов выявлена настороженность в отношении новых технологий, непонимание стратегии редакции и невысокая оценка своих навыков в этой области. Интервью медиаменеджеров выявили разброс мнений по вопросам внедрения сервисов ИИ в работу редакций, этических аспектов, готовности коллективов к использованию нейросетей и т. д. На современном этапе активное применение ИИ в работе редакции – привилегия крупных ставропольских медиакомпаний. Неравномерная диффузия ИИ-инноваций может привести к резкому отставанию небольших редакций, не имеющих достаточных ресурсов. |
| Ключевые слова: | медиаменеджеры, искусственный интеллект, ИИ, профессиональная рефлексия, медиа, региональное медиапространство |
| Поиск: | Источник |
8. Статья из журнала
| Бодрунова С. С. (Санкт-Петербургский государственный университет). Искусственный интеллект в медиасфере: направления исследования, профессиональные противоречия и новые риски / Бодрунова С. С., Нигматуллина К. Р. - Текст : непосредственный // Вестник Московского университета. Сер. 10, Журналистика. - 2025. - № 5. - С. 3-22. - ISSN 0320-8079. - Примеч. - Библиогр.: с. 18-22 (19 назв.). | |
| Авторы: | Бодрунова С. С., Нигматуллина К. Р. |
| Аннотация: | Редакторы номера сопоставляют ключевые направления международных исследований искусственного интеллекта с российским исследовательским контекстом. Темами, которые объединяют исследователей всего мира, можно считать в 2025 г. следующие: теории внедрения ИИ в коммуникативную практику и их критика; деонтология использования ИИ в журналистике и социальной коммуникации; практика создания ИИ-контента в федеральных и региональных медиа; ИИ в соцсетях и мессенджерах; визуальный медиаконтент и ИИ; восприятие ИИ и ИИ-новостей в медиаиндустрии и медийной аудитории – от надежд до страхов и противостояния; политика государства, платформ, медиакомпаний в области использования ИИ в коммуникации; машинное обучение, малые и большие языковые модели в анализе медиаконтента; распознавание эмоций, иронии, вредоносного контента на основе машинного обучения; ИИ в аналитике фейковых новостей и дезинформации. Ключевыми направлениями дальнейших исследований названы формирование гибридных моделей взаимодействия человека и ИИ, разработка регламентов и этических кодексов применения нейросетей в журналистике, анализ неравномерности цифровой трансформации региональных медиа, исследование когнитивных эффектов и профессиональной адаптации журналистов, общественно-политические и технологические параметры развития новой социальной среды и ее общественного регулирования. |
| Ключевые слова: | деонтология, искусственный интеллект, ИИ, цифровая трансформация, медиа, цифровые платформы |
| Поиск: | Источник |
9. Статья из журнала
| Давыдов С. Г. ("Высшая школа экономики"). Дипфейки как социальная угроза / Давыдов С. Г., Матвеева Н. Н., Сапонова А. В. - Текст : непосредственный // Вестник Московского университета. Сер. 10, Журналистика. - 2025. - № 5. - С. 54-78. - ISSN 0320-8079. - Примеч. - Библиогр.: с. 76-78 (15 назв.). - табл., рис. | |
| Авторы: | Давыдов С. Г., Матвеева Н. Н., Сапонова А. В. |
| Аннотация: | В статье дипфейки – аудио- и/или визуальный синтетический контент, создаваемый с помощью глубоких нейронных сетей, – рассматривается с позиций деструктивного использования. Активное развитие технологий дипфейков, а также рост числа мошенничеств с использованием этих технологий актуализируют потребность в систематической оценке возникающих социальных угроз. Авторами дается оценка возможных рисков для разных отраслей и сфер деятельности (политики, медиа, бизнеса и т. д. ), а также для социального и психологического благополучия общества. На основании результатов опроса российских экспертов (N=33) определяются основные угрозы распространения дипфейков и уровень эффективности различных способов борьбы с ними. Также систематизируются практики цифровой гигиены как одного из наиболее эффективных методов профилактики указанных угроз для трех целевых групп: индивидов, организаций, регулирующих органов. В заключении представлена разработанная авторами типология программных продуктов, которые могут содействовать в реализации практик цифровой гигиены: цифровой "нотариус", цифровой "советник", цифровой "телохранитель". |
| Ключевые слова: | дипфейки, искусственный интеллект, ИИ, цифровая гигиена, медиа, цифровая безопасность |
| Поиск: | Источник |
10. Статья из журнала
| Бодрунова С. С. (Санкт-Петербургский государственный университет). "Дерево мнений": метод динамического мэппинга онлайн-дискуссий на основе нейросетевого тематического моделирования и абстрактивной суммаризации / Бодрунова С. С., Блеканов И. С., Тарасов Н. А. - Текст : непосредственный // Вестник Московского университета. Сер. 10, Журналистика. - 2025. - № 5. - С. 179-208. - ISSN 0320-8079. - Примеч. - Библиогр.: с. 201-208 (57 назв.). - рис. | |
| Авторы: | Бодрунова С. С., Блеканов И. С., Тарасов Н. А. |
| Аннотация: | Современные модели формирования мнений в онлайн-среде, в т. ч. концепция кумулятивной делиберации, ставят вопросы о природе и динамике публичного консенсуса. Нейросетевые методы детекции мнений способны помочь в выявлении согласия/несогласия пользователей, включая складывание и разрушение консенсуса. Но пока не разработаны методики, учитывающие накопительную динамику мнений – их "мутацию", расхождение и слияние. Наша работа посвящена построению интерпретируемого "дерева мнений", в котором нарастают и изменяются мнения в онлайн-дискуссии. Метод сочетает три элемента: выявление тем дискуссии, определение в них точек бифуркации (ветвления) и суммаризацию высказываний в рамках "ветвей". Это позволяет одновременно оценить тематический разброс "ветвей" и "мутацию" мнения в них. |
| Ключевые слова: | кумулятивная делиберация, искусственный интеллект, ИИ, тематическое моделирование, абстрактивная суммаризация, онлайн-дискуссии, цифровые платформы |
| Поиск: | Источник |