Figure 2 - uploaded by Andreas Graefe
Content may be subject to copyright.
Source publication
In recent years, the use of algorithms to automatically generate news from structured data has shaken up the journalism industry—most especially since the Associated Press, one of the world’s largest and most well-established news organizations, has started to automate the production of its quarterly corporate earnings reports. Once developed, not...
Similar publications
Companies more and more rely on predictive services which are constantly monitoring and analyzing the available data streams for better service offerings. However, sudden or incremental changes in those streams are a challenge for the validity and proper functionality of the predictive service over time. We develop a framework which allows to chara...
Social conflict, especially that involving aggressive interactions, has attracted the interest of the disciplines devoted to the study of behaviour for years. Behavioural biologists claim that peaceful postconflict contacts involving former opponents, also known as "reconciliation", represent one strategy for buffering the costs resulting from aggr...
In this presentation a short motivation is given why it is important to look into the latest development around improving the security and transparency of electronic elections: Verifiability. After this a short overview of the roots and the main applications in the area of Internet voting is given. Finally, preliminary research questions are develo...
Citations
... Behind the adoption of AI in journalism are reasons such as the need to increase the volume of news published, to reduce costs, to relieve the journalist of routine and repetitive work and to attract audiences (Diakopoulos 2019;Graefe 2016;LeCompte 2015). This AI-supported journalism arises as a new discipline that impacts tasks and functions that previously required human intervention (Bodó 2019). ...
Since the 2010s, the introduction of automation and robotization in newsrooms has led to a significant transformation in digital journalism. The so-called algorithmic journalism arises as a novel discipline that impacts different tasks and functions that previously required a journalist's intervention. Its use in the news outlets offers new opportunities for the collection, treatment, production or even distribution of content. Its reach is global and its impact acquires a transversal character. This chapter conducts a descriptive study of the implementation of artificial intelligence in journalism across three distinct media contexts: Spain, Portugal, and Brazil. Through a case study approach, the authors examine various successful initiatives that reflect the impact of these technologies on media and their role in redefining the boundaries of journalism.
... According to Reiter and Dale, the difference between lexicalization and REG is that REG will contain the function of a "discrimination task", where the system needs to communicate sufficient information to distinguish one domain entity from other domain entities. [3] [8] Linguistic Realization: This task encompasses structuring sentence elements and creating the correct morphological forms. Here, it would form a well-formed sentence. ...
The review paper details the process of converting live speech commentary into text and subsequently generating a text summary from this transcription. Natural Language Processing (NLP) serves as the most suitable technique for this task. Sporting events attract widespread global attention, with many individuals preferring news articles over live experiences. Consequently, there's a pressing need for rapid news production following the conclusion of any sporting event. Due to constraints such as time and budget, comprehensive reporting by commentators or journalists becomes impractical. Therefore, this project holds significant promise and effectiveness. The primary aim is to automate the creation of text summaries from live sports commentary. To achieve this, a system has been devised to generate summaries from live game commentary, an area that has seen minimal focus in current research. An audio recognition system will process provided audio data, transforming it into a lengthy text format. Subsequently, a text-summarising technique will condense this transformed text into a summary.
... Otomatik gazetecilik de otomatik içerik çözümleri sağlayıcıları ve geliştirilen teknolojiler aracılığıyla üretilen otomatik içeriğe ve artan içerik miktarına referans vermektedir (Dörr, 2016;Graefe, 2016). Metrik odaklı ya da ölçüm odaklı gazetecilik ise kullanıcıların, izleyicilerin ya da okuyucuların giderek artan sayıdaki dijital izlerini anlamlandırmaya yönelik çeşitli girişimleri kapsamaktadır ve bu "anlamlandırmalar" haber üretim sürecinin tüm aşamalarında karar alma süreçlerini etkileme potansiyeli taşımaktadır (Tandoc ve Thomas, 2015 (Carlson 2014, s. 417). ...
zet Yapay zekâ teknolojileri gazeteciliği ve haber üretim sürecini giderek daha fazla dönüştürmektedir. Bu çalışma yapay zekâyı ve yapay zekâ teknolojilerini tanımlamayı ve gazetecilik alanındaki kullanımlarını somutlaştırmayı amaçlamaktadır. Yapay zekânın gazetecilik alanındaki kullanımları teknolojinin hızı ile paralel olarak çeşitlenmekte ve yapay zekâ teknolojileri haber üretim sürecinin her aşamasına giderek daha yoğun biçimde entegre edilmektedir. Teknolojinin çeşitlenmesi, alanda kavramsal bir çeşitlenmeye de neden olmaktadır. Ancak yapay zekânın ne olduğuna, hangi teknolojilerin yapay zekâ içerisinde sayılabileceğine, haber otomasyon sistemlerinin yapay zekâ içerisinde olup olmadığına ilişkin temel bazı ayrımlar ve kavramlar gazetecilik alanı açısından netleşmiş değildir. Bu çalışmanın amacı, gazetecilik açısından yapay zekâyı tanımlamak ve yapay zekâ teknolojilerinin gazetecilikteki kullanımlarını hem araştırmacılar hem de bizzat gazeteciler için somutlaştırmaktır. Çalışmanın ilk bölümünde yapay zekâ tanımlanmakta, gazetecilik mesleği sınırları içerisinde bu terimin anlamı ve gazetecilikle ilişkili kavramlar açıklanmaktadır. Çalışmanın ikinci bölümünde ise yapay zekâ teknolojilerinin haber üretim sürecinde somut olarak kullanıldığı alanlar, uygulama, program ve pratikler tanımlanmaktadır.
... Gazeteciler bu teknolojileri kendi mesleklerine ve geçim kaynaklarına tehdit olarak algılamakta, teknolojinin kendi rollerini ve gazetecilik için gerekli beceri setlerini nasıl değiştireceğine odaklanmaktadır (Graefe, 2016). "Yapay zeka bir haber metni yazdı. ...
... Haber üretim sürecinin her adımının artık otomatikleştirilebildiği bir dönem başlamıştır ve "robot gazeteciler" neredeyse hiç değişken maliyet olmadan binlerce (özgün) makale üretebilir"(Van Dalen, 2012). Ancak yapay zeka yapılandırılmış veri setlerinden şablonlara bağlı basit haber içerikleri üretmekle yani otomasyon ile de sınırlı kalmaz (Graefe, 2016). ...
... Sektör temsilcileri giderek daha rekabetçi hale gelen endüstride ayakta kalabilmenin tek yolunun yapay zeka teknolojilerinin haberciliğe entegrasyonu olduğunu söylemektedir (Gibbs, 2020). Haber üretme konusunda insan gazetecilerden daha hızlı, daha verimli çalışan algoritmaların aynı zamanda insanlardan daha az hata yapacak şekilde çalıştığı iddia edilmektedir (Graefe, 2016). Algoritmalar hız, doğruluk ve nesnellik iddialarıyla gazeteciliğin alanına girmektedir. ...
Yapay zeka teknolojilerinin haber üretim sürecinin her aşamasında giderek artan rolü teknolojinin gazetecilik pratiklerini ve mesleki bir kimlik olarak gazeteciliği nasıl değiştirdiğine ilişkin tartışmayı genişletmiştir. Gazeteciler haber üzerindeki mesleki yargı yetkisini ve insan failliğini haber üretiminin her aşamasında karar verici hale gelen yapay zeka algoritmalarına kısmen devretmektedir. Bu çalışma gazetecinin mesleki profesyonelliğinin temelindeki bilginin sahibi olma ve onu yapılandırma üzerindeki otoritesindeki kaymanın gazeteciliğin temel ilkelerini aşındırıcı etkilerini ele almakta ve gazetecilik üzerinde bir mücadele olduğunu varsaymaktadır. Gazeteciliğin sınırlarını koruma ya da şekillendirme mücadelesi, gazeteciliğin kamu yararına faaliyet olma, doğruluk ve editoryal bağımsızlık ilkeleri üzerinde verilmektedir. Mesleki profesyonellik ve otorite iddiaları gazeteciler ve geniş halk kitleleri tarafından paylaşılan bir dizi değere bağlıdır. Bu değerler üzerinde verilen mücadelenin kaybı gazetecilerin haber üzerindeki otoritesini daha fazla kaybetmesine ve gazeteci önceliklerinin yerini ticari kaygıların daha fazla almasına neden olmaktadır. Türkiye’de yapay zekanın gazetecilikteki kullanımı üzerine literatür hızla genişlerken yapay zeka algoritmalarının gazetecilerin mesleki kimliği üzerindeki etkisini ele alan çalışmalar oldukça sınırlıdır. Bu çalışma yapay zekanın gazeteci kimliğini ve gazeteciliği nasıl değiştirdiği üzerine biriken uluslararası literatürü yapay zeka teknolojilerinin haber üretimine entegrasyonunda gazeteciliğin temel normatif iddialarına etkilerine odaklanarak derlemekte ve bu iddiaları korumaya yönelik olanakları somut öneriler sunarak tartışmaya açmaktadır. Böylelikle bu konuda yapılacak ampirik çalışmalar için teorik bir çerçeve sunmaya çalışmaktadır.
... A crise económica global e as rápidas mudanças tecnológicas afetaram duramente o negócio dos media. As dificuldades financeiras conduziram a despedimentos (Graefe, 2016) e esta redução dos recursos humanos nas redações levou a um decréscimo da quantidade e da qualidade da informação jornalística. ...
... Este processo tem sido descrito por vários autores como automated content (Levy, 2012), automated journalism (Graefe, 2016), robot journalism (2018) ou algorithmic journalism (Kotenidis & Veglis, 2021), entre outras denominações. Apesar destas diferenças, todos os autores se referem à produção de conteúdos jornalísticos com pouca ou nenhuma intervenção humana no ato da transformação dos dados em narrativas. ...
... Apesar de já existir uma interessante produção científica na área, sobretudo pelo interesse que o assunto despertou nos últimos anos, falta ainda fazer uma cronologia do fenómeno. Alguns autores (Dörr, 2016;Graefe, 2016;Carreira, 2017;Fanta, 2017) têm compilado dados, mas muitas vezes o foco é colocado nas empresas que desenvolvem os algoritmos e não na sua aplicação aos media. Para além disso, algumas vezes faltam datas e informações que permitam distinguir as fases de teste do período em que a produção é tornada pública, pelo que o trabalho começa por identificar alguns ensaios iniciais de produção automática sem aplicação periódica nos media, ou sem segunda confirmação, mas coloca-os fora da cronologia. ...
Nos últimos anos, a produção científica sobre a utilização da Inteligência Artificial no jornalismo tem aumentado substancialmente. A geração automática de texto é uma das temáticas mais habituais neste campo, mas continua a haver divergência em relação aos media pioneiros nesta aplicação do Processamento de Linguagem Natural (PLN)[1], e muitas das referências identificadas nos textos pecam por não estarem associadas a uma data nem, por vezes, a uma fonte. Além disso, os trabalhos anteriormente publicados terminam no ano de 2018, período que coincide com um crescimento do número de media que passaram a usar a automatização de texto. Este trabalho surge com o objetivo de contribuir para uma história da produção automática de texto jornalístico, procurando identificar as suas primeiras utilizações em vários pontos do globo.
... No campo do texto, que é o tema deste trabalho, a produção automática assume várias denominações, como jornalismo algorítmico (Dörr, 2016), jornalismo automático (Carlson, 2015;Graefe, 2016) ou jornalismo robot (Kim e Kim, 2018), referindo-se aos sistemas que transformam dados estruturados em texto escrito. Este processo desenvolve-se a partir da técnica de geração de linguagem natural (NLG), assente num planeamento de três fases. ...
... No primeiro caso, logo em 2011 a Forbes recorreu à empresa Narrative Science para automatizar a produção: com o apoio do algoritmo Quill, passando a oferecer relatórios automáticos sobre os resultados das empresas, usando informação obtida nos relatórios de contas disponibilizados na Internet (Dörr, 2016). A Associated Press (AP) também começou a desenvolver experiências neste campo e, em 2014, passou a disponibilizar relatórios sobre o desempenho das empresas usando o algoritmo Wordsmith, da Automated Insight (Graefe, 2016). Também na Europa começaram a surgir sistemas automáticos para a produção de notícias financeiras: neste ano de 2014, a empresa alemã TextOn desenvolveu um algoritmo para produzir notícias sobre economia destinadas a vários jornais do seu país (Dörr, 2016). ...
Uma das tendências no campo das novas tecnologias aplicadas ao jornalismo é o uso de ferramentas de Inteligência Artificial. As experiências não são novas, mas nos últimos anos ganharam importância por serem uma das opções para ultrapassar a crise que afeta o jornalismo. Na linha de alguns trabalhos que comparam textos escritos por jornalistas e por algoritmos, este estudo exploratório analisa as diferenças entre os textos produzidos pelo algoritmo Prosebot do jornal desportivo português Zerozero.pt e os textos produzidos por jornalistas de várias publicações portuguesas. Com essa finalidade, optou-se por realizar uma análise de conteúdo utilizando a ferramenta Voyant, tendo sido analisadas variáveis como o número e variedade das palavras, o número de parágrafos e palavras por frase, a densidade do vocabulário e a legibilidade dos textos. Além da análise linguística, foi ainda realizada uma avaliação relacionada com o uso das normas jornalísticas. As conclusões permitem dizer que os conteúdos escritos pelo Prosebot respeitam o uso das normas jornalísticas e não apresentam erros de ortografia nem de sintaxe que obriguem a uma revisão humana antes da publicação. No entanto, os textos automáticos são mais curtos, mais pobres em termos linguísticos e seguem uma estrutura muito semelhante, o que os torna menos apelativos. Nesse sentido, a produção automática de texto emerge como uma boa ferramenta de apoio ao jornalismo, mas, para já, ainda não deve ser considerada uma ferramenta com autonomia para produzir notícias.
... El interés por el deporte llevó a la multiplicación de prácticas deportivas y competiciones y es en este punto donde el uso de la inteligencia artificial cobra importancia ya que la cantidad de datos de competiciones creció exponencialmente y solo puede ser manejada con el uso del periodismo automatizado (Graefe, 2016). Al igual que en la economía, el deporte cuenta con una gran cantidad de datos disponibles (Dorr, 2016) que permiten convertir esta gran cantidad de información y números en noticias. ...
... herramientas de inteligencia artificial, ya que los algoritmos pueden ser entrenados para realizar una tarea y repetirla miles de veces a una velocidad muy superior a la de los periodistas humanos. Otro punto para considerar es que la máquina no sufre la fatiga y la sobrecarga del día a día, lo que contribuye a la disminución de los errores en las producciones a partir del entrenamiento que un periodista humano aplica a la herramienta (Radcliff, 2016;Graefe, 2016;Galily, 2018). ...
La inteligencia artificial ha llegado al periodismo en diferentes fases del proceso de producción de noticias, desde la identificación de tendencias informativas, al tratamiento de datos o a la producción automática de textos, entre otros. Su potencial se manifiesta, sobre todo, cuando existe una gran cantidad de datos, algo que pueden ofrecer secciones como las de deportes y economía. De las dos opciones, en este trabajo se ha elegido el periodismo deportivo y, así, buscamos conocer y entender cómo los periódicos, radios, televisiones y productos nativos digitales de Brasil y Portugal se han relacionado con la inteligencia artificial (IA). Para lograr los objetivos propuestos, enviamos una encuesta a los responsables de varios medios de comunicación de ambos países con preguntas que nos ayudaron a darnos cuenta de que los editores y responsables conocen la contribución que la IA puede ofrecer a sus redacciones. Entre otros resultados obtenidos, destacamos que el uso de IA en los medios brasileños está más presente que en Portugal, pero hay una convergencia en sus usos y en las dificultades para obtener un mayor desarrollo: la falta de recursos económicos y los bajos conocimientos sobre el potencial de la IA. Entre las razones destacables para usar dicha tecnología está el objetivo de hacer más eficiente el trabajo de los periodistas y de ahorrar tiempo en la producción. Se concluye que los decisores de medios deportivos portugueses y brasileños son conscientes del potencial de la IA, pero ahora mismo las dificultades económicas y profesionales son el principal adversario para su implementación en las redacciones.
... Z drugiej strony algorytmy nie potrafią ocenić błędów lub uprzedzeń w analizowanych danych, zatem mogą generować wyniki, które są błędne lub stronnicze. Co więcej, nie są w stanie przeprowadzić pogłębionej analizy, wskazać zależności przyczynowo-skutkowej ani wyjaśnić nowych zjawisk, więc ich możliwości są ograniczone (Graefe 2016). Chociaż to nadal redaktor pisze większość treści medialnych, automatyzacja pracy w redakcji wspomaga go w żmudnych i monotonnych działaniach, a precyzyjne i efektywne w wykonywaniu powierzonych zadań algorytmy obniżają margines błędu na etapie przygotowywania tekstu. ...
Rozważania przedstawione w niniejszej monografii dotyczą społecznego aspektu cyberbezpieczeństwa. W toku analizy zwrócono szczególną uwagę na wielowymiarowy wpływ działań i manipulacji w cyberprzestrzeni na jednostkę i społeczeństwo oraz kształtujące się w ich efekcie nowe relacje władzy. Badaniem objęto obszar mediów społecznościowych, które odgrywają istotną rolę w zapewnieniu ochrony w cyberprzestrzeni. Rolę mediów, w tym mediów społecznościowych, należy rozpatrywać, przyjmując, że nie służą one jedynie transmisji informacji i treści symbolicznych, ale przyczyniają się do wytworzenia nowych form działania, interakcji i relacji społecznych, a efekt ich oddziaływania można upatrywać w konsolidacji władzy i wzmocnieniu różnorodnych podmiotów. W niniejszej publikacji przyjęto zatem podejście konstruktywistyczne i skupiono się na wpływie social mediów na społeczeństwo, przede wszystkim w sferze społeczno-politycznej. Przedmiotem prezentowanych badań są zagrożenia dla bezpieczeństwa występujące w cyberprzestrzeni, a szczególnie w przestrzeni mediów społecznościowych, z wyszczególnieniem zagrożeń o charakterze społecznym, politycznym i informacyjnym. W badaniach teoretycznych analizie poddano szereg zagrożeń obecnych w cyberprzestrzeni, scharakteryzowano je oraz wskazano ich uwarunkowania i wpływ zarówno na jednostkę, jak i na społeczeństwo, z podkreśleniem implikacji dla bezpieczeństwa. W celu ich kompleksowego poznania należało poddać szczegółowej deskrypcji ekosystem serwisów społecznościowych ze wskazaniem jego złożoności i nieregularności wynikających z wzajemnych interakcji technologii i jednostki. Opisano także procesy zachodzące w strukturach społecznych i systemach biznesowych i politycznych, które mają bezpośrednie przełożenie na relacje władzy i kontroli oraz bezpieczeństwo personalne, narodowe i międzynarodowe. Zrozumienie funkcjonowania ekosystemu serwisów społecznościowych pozwoliło wyróżnić wiele zagrożeń o charakterze społecznym, politycznym i informacyjnym, które poddano szczegółowej analizie. W badaniach empirycznych skoncentrowano się na przedstawieniu roli serwisów społecznościowych w czasie krytycznych wydarzeń społeczno-politycznych oraz na diagnozie obecności w cyberprzestrzeni wybranych zagrożeń: (1) agresji werbalnej (jako przykładu zagrożenia o charakterze społecznym), (2) polaryzacji (jako przykładu zagrożenia o charakterze politycznym), (3) dezinformacji i fake newsów (jako zagrożeń o charakterze informacyjnym).
Każde z wymienionych zagrożeń stanowi oddzielny przypadek i jest w rozprawie poddane analizie teoretycznej – na podstawie literatury przedmiotu – oraz empirycznej. Przed omówieniem badań empirycznych zagrożenia rozpatrywane są z uwzględnieniem konstruktu teoretycznego opartego na analizie następujących wymiarów: czynników warunkujących powstanie zagrożenia, wpływu mediów społecznościowych na jego rozwój oraz konsekwencji dla społeczeństwa demokratycznego.
... La automatización de la información se encuentra actualmente en fase de desarrollo (Calvo-Rubio; Ufarte-Ruiz, 2021), en la que se entrecruzan la intervención de aplicaciones de inteligencia artificial para: -mejorar la productividad y eficiencia (Papadimitriou, 2016); -aumentar el beneficio empresarial (Mittal;Kumaraguru, 2014); -reforzar la precisión (Silverman, 2013) y la objetividad (Graefe, 2016); -examinar la credibilidad (Wölker; Powell, 2018) y la calidad de las noticias automatizadas (Sandoval-Martín et al., 2019); -reconocer patrones y tendencias (Lemelshtrich-Latar, 2018;Steiner, 2014; Van-der-Kaa; Krahmer, 2014); -diluir el impacto de la desinformación y las noticias falsas (Flew et al., 2012; Flores-Vivar, 2019; Manfredi-Sánchez; ...
The boom in artificial intelligence and automated technology in the journalistic profession has given rise to what are called synthetic media (Crusafon, 2022), media outlets that produce and publish texts, audio, videos, and other news content through processes executed solely by algorithms, without any intervention from journalists. This research has several objectives: to identify the first synthetic media outlets already operating, to describe how these newsrooms without journalists work, to better understand the type of content they produce, and to find out whether these are isolated and ephemeral operations or if, on the contrary, they mark the beginning of a trend toward journalism without the direct intervention of journalists. To this end, we have used an exploratory methodology, enabling us to identify four synthetic media outlets, which have been taken as an analysis sample: JX Press Corp (Japan); Reuters News Tracer (United Kingdom), News Republic (France), and Videre AI (Spain). An analysis of the news content on each project’s web pages was combined with in-depth semistructured interviews with the heads of technology and communication of the three European ventures. The Japanese initiative has no human staff, so its chatbot was the only way to obtain information. The purpose was to learn about the initiatives’ news production process, their impact on the journalistic profession, and their viability. This analysis helps demonstrate that the journalistic world’s reliance on artificial intelligence is becoming increasingly evident and that communication agencies are the first companies to invest in developing and distributing synthetic content to benchmark media. These initiatives, although still limited, are the most recent step in the process of gradually integrating artificial intelligence into news production.
... NLG technology thus systematically converts an input, mostly in the form of non-linguistic data, into an output in human language (Perera & Nand, 2017, p. 1). Available NLG software and methods offer quite a wide range of complexity and abilities (Graefe, 2016). Two main methods can be distinguished regarding the technical implementation. ...
... The most trivial method of NLG is 'template-driven' natural language generation. This is a relatively simple way of converting data into text, by collecting numbers from a database (Graefe, 2016) and inserting values into corresponding, predefined text templates (Dale, 2020, p. 484). The principle dates back to 1970, when simple weather reports could already be automated with this method (Glahn, 1970). ...
... Moreover, allegedly computer-written news were rated poorer in quality and perceived as less newsworthy and representative (Waddell, 2018, p. 241). As the study has a relatively small sample, these findings are only comparable to a limited extent with those of van der Kaa & Krahmer (2014) and Graefe et al. (2016) (Waddell, 2018, p. 250). ...
This experimental study investigates readers’ perceived text quality and trust towards journalistic opinion pieces written by the language model GPT-3. GPT-3 is capable of automatically writing texts in human language and is often referred to as an artificial intelligence (AI). In a 2x2x2 within- subjects experimental design, 192 participants were presented with two randomly selected articles each for evaluation. The articles were varied with regard to the variables actual source, declared source (in each case human-written or AI-written) and the topic (1 & 2). Prior to the experimental design, participants indicated the extent to which they agreed with various statements about the trustworthiness of AI in order to capture their personal attitudes towards the topic.
The study found for one, that readers considered articles written by GPT-3 to be just as good as those written by human journalists. The AI-generated versions were rated slightly better in terms of text quality as well as the trust placed in the content. However, the effect was not statistically significant. For another, no negative effect on article perception was found for texts disclosed as AI-written. Articles declared as written by an AI were mostly rated equally well or again minimally better than texts declared as human, especially regarding trust. Only the readability was rated slightly worse for the case of declaring the AI as a source. Furthermore, a correlation was found between the participants’ personal attitudes towards the topic of AI and their perception of allegedly AI-written articles. For articles declared as AI-written, there are slight to moderate positive correlations of the personal attitudes towards AI with each quality rating criterion. Personal preconception thus plays a role in the perception of AI-written articles.
