Главная
Новости
Строительство
Ремонт
Дизайн и интерьер
Каркасный дом
Несущие конструкции
Металлические конструкции
Прочность дорог
Дорожные материалы
Стальные конструкции
Грунтовые основания
Опорные сооружения




01.02.2023


31.01.2023


31.01.2023


31.01.2023


30.01.2023


30.01.2023


30.01.2023





Яндекс.Метрика

Вычислительная журналистика

18.10.2022

Вычислительная журналистика (англ. computational journalism) — это вид журналистской деятельности, при осуществлении которой происходит применение разнообразных вычислительных методов: сбор информации, организация, осмысление, коммуникации, распространение информационных новостей. При этом сохраняются главные критерии журналистских материалов: точность и проверяемость. Данный вид журналистики акцентирует внимание на технических аспектах информатики: искусственный интеллект, анализ содержимого (обработка естественного языка, машинное зрение, распознование речи), визуализацию, персонализацию и рекомендательные системы, а также различные аспекты социальных вычислений.

Основной упор делается на изучение технологий для разработки новых инструментов с целью 1) придания смысла многообразным источникам новостной информации и значимости мобильным вычислениям, сбору данных и все более дешевым сетевым датчикам, 2) создания неоднородного содержимого (mashup) и использования программ в области журналистики, 3) применения вычислительных подходов для проверки качества информации, 4) проведения интеллектуального анализа данных (data mining) для персонализации и агрегирования.

История появления термина

Впервые термин «Вычислительная журналистика» был употреблен в 2006 (по некоторым данным, в 2007) в Технологическом институте Джорджии. Курс лекций об этой области журналистики вел известный профессор Ирфан Азиз Эсса (Irfan Aziz Essa). В 2008 Институт организовал научную конференцию по вычислительной журналистике [1], где были опубликованы несколько сотен исследований, проведенных журналистами Атланты. В июле 2009 года Центр перспективных исследований в области поведенческих наук (CASBS) в Стэнфордском университете учредил семинар по данной области с целью её изучения и дальнейшего распространения. Научные конференции по вычислительной журналистике проводились также в 2013, 2014 и 2015 годах. [2]

В простейшем случае вычислительная журналистика предполагает применение вычислительной техники к журналистике. Это означает не просто применение компьютерных технологий в журналистике — журналистика, конечно, давно занимается с информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в современную эпоху — но также и активное взаимодействие с методами для крупномасштабной обработки данных с использованием программного обеспечения для того, чтобы новые способы доступа, организации и представления информации. Hamilton and Turner (2009) определяют вычислительную журналистику как: сочетание алгоритмов, данных, а также знания из области социальных наук в дополнение к функции подотчетности журналистики. В некотором смысле вычислительная журналистика опирается на два известных подхода: механизмы отчетности (CAR), а также использование инструментов социальных наук в области журналистики. Как и эти модели, вычислительная журналистика стремится, чтобы позволить журналистам исследовать все более большие объемы структурированной и разобщенной информации, поскольку им необходимо искать сюжеты.

Факторы воздействия вычислительной журналистики

В то время как понятие вычислительной журналистики не является новым, её потенциал и значение возрастает. Таким образом, три основных фактора могут быть определены в качестве движущей силы. Во-первых, это значительно расширило объем данных, который находится в открытом доступе, в частности информации из правительственных источников: независимо от того, что данные выпущены через официальные или «подпольные» каналы, такие как Wikileaks. Такие идеи, как U.S. Open Government Initiative, (www.data.gov), Britain’s data.gov.uk site, а также предложения Правительства Австралии 2.0 указывают на растущую тенденцию в обеспечении информацией, хранящейся государственными органами в более открытом доступе. Во-вторых, сочетание Web 2.0, которые хранятся в открытом доступе, и снижения стоимости, большей простоты использования и увеличения мощности интеллектуального анализа данных программного обеспечения продвигает экспериментирование с общедоступными данными. Вдобавок, существует бурный рост бесчисленных форм онлайн-участия и вовлечения через изобилие Web 2.0 и социальных медиа-сайтов.

Это явно не три отдельных разработки. Скорее, они являются взаимосвязанными элементами сдвига в широкой медиа-экологии от нисходящих массовых коммуникаций к более представительным и интерактивным социальным средствам массовой информации, что также влияет на политику и вовлечение граждан. Вычислительная журналистика может помочь газетам, в частности, в успешной адаптации к этой меняющейся среде путем создания новых способов обеспечения качества, точности и оригинальности новостных статей в мире, где наблюдается тираж новостей с увеличенной скоростью, необходимость снижения затрат в условиях снижения прибыли, а также желание привлечь интернет-аудитории в качестве участников новостного процесса, а не просто читателей и потребителей.

Польза вычислительной журналистики

Вычислительная журналистика может повысить заинтересованность пользователей и обеспечить большую степень взаимодействия со средствами массовой информации через новые формы общения и распространения информации, включая интернет-сообщества и социальные сети, делая их доступными для читателей и интерактивных медиа.

Вычислительная журналистика предоставляет более широкие возможности для сотрудничества и взаимодействия в созидательных процессах между профессиональными и гражданскими журналистами и их читателями. Примеры здесь включают краудсорсинг и совместную отчетности новостей на разных платформах. Краудсорсинг, в котором группы людей работают совместно через Интернет над отдельной новостью или её частью, означает, что многие люди могут потратить несколько минут на исследования низкого уровня, в то время когда у одного человека уходят на это дни. Расследование газеты The Guardian «Расходы Членов Парламента» (http://www.guardian.co.uk/politics/mps-expenses) служит примером использования техники краудсорсинга в рамках следственных научно-исследовательских проектов.

Другим ярким примером краудсорсинга и совместной отчетности является Wikileaks. Основанный в 2006 году, сайт WikiLeaks (www.wikileaks.org) является международной организацией, которая публикует анонимно предоставленные материалы документов и утечки информации, делая их известными общественности. Материалы, размещенные WikiLeaks, варьируются от документов с изложением процедур Гуантанамо, содержание учетной записи электронной почты Сары Пэйлин, списки запрещенных или незаконных веб-адресов для нескольких стран, в том числе и тех, которые будут запрещены в соответствии с предлагаемыми законами австралийского правительства по интернет-цензуре, переписка по электронной почте между климатологами, утечка которой произошла из Университета климатических исследований в Англии, видео инцидента, в ходе которого иракские гражданские лица были убиты американскими войсками, и, возможно, самое спорное, — более 75 тысяч документов о войне в Афганистане, ранее недоступный для публичного обсуждения (Associated Press 2010), и более 300 тысяч документов, касающихся войны в Ираке. Более поздние утечки привели к тому, что Совет национальной безопасности Белого дома выступил с заявлением о том, что утечки были «безответственными», и что "Соединенные Штаты решительно осуждают раскрытие секретной информации отдельными лицами и организациями, которые могли бы поставить жизнь американцев и наших партнеров под угрозу, а также угрожают нашей национальной безопасности "(USCC 2010).


Имя:*
E-Mail:
Комментарий: