Коммуникология

В статье рассматривается проблема увеличения количества недостоверной информации, обусловленной ростом числа новых медиа, гражданской журналистики, верификация информации в которых зачастую бывает формальной и в целом уступает профессиональным СМИ. Под недостоверной информацией рассматриваются сведения, не соответствующие действительности; сведения, указывающие на факты, которые не существовали в действительности или не существовали в том виде, как это представлено в тех или иных медиа. На основе обзора теоретических источников в сопоставлении со статистическими данными и нормативными документами, регламентирующими практики предотвращения дезинформации и преступлений, совершаемых с помощью информационно-коммуникационных технологий, авторами выделяются формы недостоверной информации в новых медиа: фальшивые личности, тролли, манипуляция алгоритмами, боты в социальных сетях, искаженные визуальные образы и мемы.

Актуальность исследования обусловлена ростом влияния Китая в международном политическом и экономическом пространстве и задачей формирования его национального образа в медиа. В условиях развития двусторонних отношений между Россией и Китаем механизмы репрезентации образа Китая в российских медиа приобретают особое значение как для китайских, так и для российских коллег. В исследовании применены структурно-функциональный анализ, кейс-стади и контент-анализ. В качестве репрезентативных медиа выбраны информационные агентства «ТАСС» и «РИА Новости». В качестве корпуса для анализа отобраны материалы этих двух СМИ о Китае за период с 2014 по 2023 год. Основное внимание уделяется анализу тематики, тональности и основных тенденций в сообщениях российских СМИ о Китае, изучению особенностей сообщений в российских СМИ и изменений в их направленности, а также обобщению оригинального медиаобраза Китая, создаваемого в российскими СМИ.

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.