数据驱动的新闻运营:用算法、人工智能和日益个性化重塑新闻价值观念

IF 0.5 Q4 COMMUNICATION Brazilian Journalism Research Pub Date : 2020-12-29 DOI:10.25200/bjr.v16n3.2021.1295
M.C. dos Santos
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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. 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摘要

这篇文章讨论的战略reconfiguration日期在新闻组织通过使用算法和人工智能,more specifically机器学习的思想,增加价值在信息来源,具有suffered fragmented audiences,数字广播的大规模增加,间接竞争的大型技术公司,和变化的数字媒体生态系统。我们建议确定兴趣模式,预测社会参与,并为新报道分配资源,以提高目前向新闻消费者提供的个性化水平。讨论重组战略的使用数据的人和组织,通过算法和人工智能的解决方案,它们之间的具体的机器学习,怎样才能选择高感知价值的信息产品,减少收视分裂,爆炸的气体排放,间接竞争的大公司的技术和数字媒体生态系统的变化。这种方法提出感兴趣的模式识别,预测社会的人气和资源分配的屋顶形式的扩展当前的消费者提供定制程度的notíciaSe讨论战略拉reconfiguración戴尔使用数据的胆固醇organizaciones periodísticas y通过算法的人工智能解决方案,明确,el aprendizaje自动作为替代的la percepción增加价值的产品的这些,艾丽iclei如果减少啦是从观众,el增加fragmentación cantidad间接emisores,能力大什么呢ñ考试意味着y的transformaciones del生态技术digitales。这种方法提出了识别兴趣模式、预测社会参与和为报道分配资源的方法,以扩大目前提供给新闻消费者的个性化水平。
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Data-Driven Journalistic Operation: Reshaping the Idea of News Values with Algorithms, Artificial Intelligence and Increased Personalization
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.
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