Тренды массмедиа: применение искусственного интеллекта, машинного обучения, СЕО-ин струментов и дата-журналистики в контексте мирового медиаландшафта

Статья посвящена анализу применения искусственного интеллекта, машинного обучения, больших данных, дата-журналистики, СЕО-продвижения в средствах массовой информации. Автор делает небольшой экскурс в понятие «дата-журналистика», описывает существующие понятия в российской и зарубежной научной литературе. Приводятся основные временные промежутки появления дата-журналистики в США, России и Латвии. Автор рассматривает на примерах публикаций, как применяются технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в крупных редакциях: «Forbes», «Reuters», «The Guardian» и др. Это исследование основано как на первичных, так и на вторичных источниках качественных данных, которые помогли детально рассмотреть влияние новых технологий на онлайн СМИ, понять проблемы и возможности для работы в постоянно меняющемся медиаландшафте. На основе эмпирической базы автор рассматривает применение датажурналистики в Латвии – на примере материалов, опубликованных автором в печатном журнале «Forbes Latvija» в 2017–2019 гг. Основываясь на методах исследования и применении СЕО-инструментов в написании статей на английском языке для ИТ-компании в период с 2019–2021 гг., автор рассматривает влияние СЕО-продвижения в традиционных, новых и корпоративных медиа. На сегодняшний день в массмедиа вырисовывается тенденция влияния корпоративной журналистики на повестку дня, а рассмотрев более детально этот вопрос, автор приводит примеры конкретных инструментов СЕО-продвижения, которые помогают корпоративным медиа в осуществлении этой цели.

1. Рачинский С. Журналистика баз данных: модный тренд или будущее профессии? // New Media Institute. 2011. URL: http://newmedia.in.ua/articles/business/zhurnalistika-baz-dannyxmodnyj-trend-ili-budu shhee-professii.html (дата обращения 20.03.2021).

2. Шилина М. Г. Data Journalism – дата-журналистика, журналистика метаданных – в структуре медиакоммуникации: к вопросу формирования теоретических исследовательских подходов // Медиаскоп. 2013. № 1. URL: http://www.mediascope.ru/node/1263 (дата обращения 14.03.2021).

3. Шнайдер А., Колосова А. СМИ Латвии: История развития и современность. М.: Первое экономическое изд-во, 2020. 230 с.

4. Bradshaw P. Data Journalism Handbook. 2012. URL: https://datajournalismhandbook.org/uploads/first_book/DataJournalismHandbook-2012.pdf (accessed 09.10.2020).

5. Engebretsen M., Kennedy H., Weber W. Data Visualization in Scandinavian Newsrooms. Emerging Trends in Journalistic Visualization Practices. Nordicom Review, 2018, pp. 1–16. DOI 10.2478/nor-2018-0007

6. Kovi A. An Introduction to Information Graphics and Visualization. 2013. URL: https://ptgmedia.pearsoncmg.com/images/9780321834737/samplepages/0321834739.pdf (accessed 28.03.2021).

7. Latar N. The Robot Journalist in the Age of Social Physics: The End of Human Journalism? 2015. DOI 10.1007/978-3-319-09009-2_6

8. Lesage F., Hackett R. A. Between Objectivity and Openness – The Mediality of Data for Journalism. Media and Communication, 2014, no. 2 (2), pp. 42–54. DOI 10.17645/mac.v2i2.128

9. Veglis A., Bratsas C. Reporters in the age of data journalism: The case of Greece. Journal of Applied Journalism & Media Studies, 2017, no. 6 (2), pp. 225–244.

10. Young M. L., Hermida A., Fulda J. What Makes for Great Data Journalism? Journalism Practice, 2018, no. 12 (1), pp. 115–135. DOI 10.1080/17512786.2016.1270171