О трендах в журналистике, медиа и технологиях

7 318

Технология блокчейна спровоцировала серьезные изменения во многих сферах, последствия которых мы будем наблюдать не только в 2022 году. Для журналистов блокчейн дает возможность проводить фактчекинг в режиме онлайн. А американский вещательный гигант NBCU совсем недавно начал использовать блокчейн для измерения эффективности рекламы. Принципы, на которых строится блокчейн, позволяют публиковать информацию, которая не может быть удалена или  изменена. Такой контент также не удастся отфильтровать, забанить и заблокировать. TRON и Civil — одни из первых информационных ресурсов, созданных на блокчейне. Их пользователи создают материалы, которые нельзя подвергнуть цензуре, но очень просто распространить.

Создание таких медиа — революция, считают авторы доклада. Модераторы соцсетей и других платформ теряют возможность решать, дойдет информация до широких масс или нет. При этом большая часть ответственности за достоверность перекладывается на самих пользователей блокчейн-медиа: только они сами могут жаловаться на сомнительный контент.

Искуственный интеллект для СМИ

 Одной из прорывных технологий для СМИ исследователи называют NLG (Natural Language Generation, создание натурального языка). Эта система умеет интегрировать ключевые слова в тексты, улучшая поисковую оптимизацию и делая коммуникацию более личной. Она подбирает информацию для пользователя, основываясь на его предпочтениях, местоположении, языке и даже скорости чтения. В 2022 году The Washington Post запустила NLG-проект Bandito — он пишет заголовки, настраиваемые под определенную читательскую аудиторию.

И сервисы на основе NLG продолжают эволюционировать. Их учат переводить материалы на иностранные языки, адаптировать их для людей из разных социальных слоев и воспроизводить текст голосами с разной интонацией. Bloomberg и Associated Press используют этот алгоритм для написания новостей. 2000 материалов генерируются программой за секунду после загрузки фактов. ProPublica и Urbs Media пошли еще дальше: с помощью NLG они ищут интересные человеческие истории и инсайды в массивах публичных данных и электронных системах правительства. Еще одна нейронная технология, Natural Language Understanding (NLU), работает с массивом неструктурированных текстов из интернета: постами, твитами, подписями к картинкам. Система анализирует их, помогая выделить основную мысль каждого, проследить связи внутри подчас отрывочного повествования и даже выявить эмоцию, с которой они написаны.

Аналогично следят за нашими привычками электронные помощники вроде Tiān Māo и Alexa от Amazon. Они знают тысячи ответов на еще не заданные нами вопросы, ведь в их распоряжении наши персональные данные: от распорядка дня до любимых СМИ. А инженеры из AI Research Lab при Facebook постарались привить искусственному интеллекту чувство прекрасного. Кажется, у них получилось: именитые критики-искусствоведы не могут отличить их произведения от созданных человеком. Алгоритм может писать музыку, разрабатывать дизайн одежды и многое другое. Другой искусственный интеллект, Sony’s Flow Machine, в этом году выпустил целый альбом сочиненных и исполненных им же песен.

Боты

В журналистике ботов разделяют на две категории: новостные и повышающие производительность. Первые занимаются сбором новостей на заданную тему, а вторые нужны редакции, чтобы рационализировать и упростить выполнение ежедневной работы. Это помогает освободить время журналистов и оптимизировать творческие ресурсы, направив их на выполнение более сложных и важных задач.

Вычислительная фотография

Это набор технологий, который позволяет получать качественные снимки не только за счет фотооптики, но и благодаря компьютерным технологиям обработки изображения. Новые модели iPhone и флагманских смартфонов на Android проводят тысячи операций во время создания единственного снимка, чтобы получить результат с ровной экспозицией, без засветов и чересчур темных областей.

Благодаря исследованиям Калифорнийского университета создана инновационная технология компьютерного зума, которая позволяет изменять композицию снимка без физического передвижения предметов. Фотограф может менять размер и положение объектов внутри кадра. А мешающие объекты можно просто удалить из кадра. Вычислительная фотография ставит перед журналистикой этический вопрос: как сильно можно изменять фото и что может послужить поводом для этого? В любом случае в редакциях возрастает необходимость скрупулезной проверки изображений перед их публикацией, ведь многие решат этическую дилемму явно не в пользу непреложности фактов.

Вычислительная журналистика

Алгоритм CAR (Computer Assisted Reporting) идеально подходит для журналистских расследований. С его помощью можно докопаться до неочевидных историй, найти труднодоступные документы и проверить их на подлинность. Поиск по контенту на разных языках, автоматическое составление отчетов, извлечение смыслового зерна текста, алгоритмическая визуализация, многомерная аналитика огромных массивов информации — вот далеко не все возможности вычислительной журналистики. Они дают медиапрофессионалам возможность выстраивать аналитические связи между фактами, людьми и организациями намного быстрее и комфортнее, чем если бы мы делали это вручную.

Статья написана в рамках рабочей поездки в США, 02-30 мая 2022 года

Автор: Тимур Кобалия

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *