{"title":"Data-Driven Journalistic Operation: Reshaping the Idea of News Values with Algorithms, Artificial Intelligence and Increased Personalization","authors":"M.C. dos Santos","doi":"10.25200/bjr.v16n3.2021.1295","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"This article discusses the strategic reconfiguration of data in news organizations through the use of algorithms and artificial intelligence, more specifically machine learning, to increase the idea of value around information, which has suffered from fragmented audiences, a massive increase in the number of broadcasters, indirect competition from large technology companies, and changes to the digital media ecosystem. We propose to identify patterns of interest, predict social engagement, and allocate resources for new coverage as forms for increasing the current level of personalization offered to news consumers.Discute-se a reconfiguração estratégica da utilização de dados dentro das organizações jornalísticas, através de algoritmos e soluções de inteligência artificial, entre elas especificamente o aprendizado de máquina, como alternativa para elevação da percepção de valor sobre o produto informativo, reduzida pela fragmentação das audiências, explosão de emissores, concorrência indireta das grandes empresas de tecnologia e transformações do ecossistema de meios digitais. Tal abordagem propõe a identificação de padrões de interesse, a predição de engajamento social e a alocação de recursos para coberturas como formas de expandir o atual nível de personalização oferecido aos consumidores de notíciaSe discute la reconfiguración estratégica del uso de datos en las organizaciones periodísticas a través de algoritmos y soluciones de inteligencia artificial, específicamente, el aprendizaje automático como una alternativa para aumentar la percepción de valor sobre el producto de información, el cual se reduce por la fragmentación de las audiencias, el aumento en la cantidad de emisores, la competencia indirecta de grandes compañías tecnológicas y las transformaciones del ecosistema de medios digitales. Tal enfoque propone la identificación de patrones de interés, la predicción del compromiso social y la asignación de recursos para la cobertura como formas de expandir el nivel actual de personalización ofrecido a los consumidores de noticias.","PeriodicalId":42816,"journal":{"name":"Brazilian Journalism Research","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.5000,"publicationDate":"2020-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Brazilian Journalism Research","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.25200/bjr.v16n3.2021.1295","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"COMMUNICATION","Score":null,"Total":0}
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Abstract
This article discusses the strategic reconfiguration of data in news organizations through the use of algorithms and artificial intelligence, more specifically machine learning, to increase the idea of value around information, which has suffered from fragmented audiences, a massive increase in the number of broadcasters, indirect competition from large technology companies, and changes to the digital media ecosystem. We propose to identify patterns of interest, predict social engagement, and allocate resources for new coverage as forms for increasing the current level of personalization offered to news consumers.Discute-se a reconfiguração estratégica da utilização de dados dentro das organizações jornalísticas, através de algoritmos e soluções de inteligência artificial, entre elas especificamente o aprendizado de máquina, como alternativa para elevação da percepção de valor sobre o produto informativo, reduzida pela fragmentação das audiências, explosão de emissores, concorrência indireta das grandes empresas de tecnologia e transformações do ecossistema de meios digitais. Tal abordagem propõe a identificação de padrões de interesse, a predição de engajamento social e a alocação de recursos para coberturas como formas de expandir o atual nível de personalização oferecido aos consumidores de notíciaSe discute la reconfiguración estratégica del uso de datos en las organizaciones periodísticas a través de algoritmos y soluciones de inteligencia artificial, específicamente, el aprendizaje automático como una alternativa para aumentar la percepción de valor sobre el producto de información, el cual se reduce por la fragmentación de las audiencias, el aumento en la cantidad de emisores, la competencia indirecta de grandes compañías tecnológicas y las transformaciones del ecosistema de medios digitales. Tal enfoque propone la identificación de patrones de interés, la predicción del compromiso social y la asignación de recursos para la cobertura como formas de expandir el nivel actual de personalización ofrecido a los consumidores de noticias.