Роботизированная журналистика: развитие и перспективы. Восприятие читателей и журналистов на статьи, подготовленные кибер-журналистом

Сетейкина Екатерина Анатольевна
Студентка 1-го курса магистратуры факультета МЖ
МГИМО МИД России
e-mail: cathsetey01@gmail.com,
Адрес: 119454, Москва, проспект Вернадского, 76

Аннотация: В данной статье автор описывает историю появления и развитие роботизированной журналистики. В ходе анализа автор уделяет внимание на функционирование специальных автоматизированных инструментов, способных заменить журналистов в таких задачах, как сбор и редактирование информации. В работе также выявлено, как читатель и журналист воспринимают статьи, сгенерированные алгоритмом.

Ключевые слова: автоматизированная журналистика, роботизированная журналистика, робот-журналист, кибер-журналист, технология, вычислительная журналистика, автоматизированный алгоритм.

На сегодняшний день новость о запуске очередного робота-журналиста уже не вызывает удивления. Такие кибер-журналисты создают то экономические сводки, то информационные заметки, спортивные новости, даже репортажи, которые вовсе сложно отличить от текстов, написанных человеком. Проведено множество исследований, результат которых говорит о том, что между материалами, сделанными при помощи математических алгоритмов, и авторскими публикациями совершенно сложно найти различения. Система так называемой роботизированной журналистики развивается гораздо стремительнее и качественнее, чем можно предположить.

Эффективная оперативность освещения новостей сегодня определяет успех крупных средств массовой информации. Так, чтобы сохранить лидерские позиции по просмотру и цитируемости, медиа вынуждены прибегать к решительному шагу — использовать работу кибер-журналистов.

Этот современный прорыв предоставляет возможность программистам «создавать автоматизированные алгоритмы для составления текстов на основе имеющихся данных»[1]. Такой механизм работает на основе «подставления» фактов в уже разработанные шаблоны. Однако с появлением новых версий становится ясно, что роботы-журналисты научились вычислять и редактировать новость, взятую из оперативного счета одной из служб.

Прежде чем приступить к тщательному разбору и изучению роботизированной журналистики и результатов использования СМИ вычислительных алгоритмов, следует ознакомиться с термином «вычислительная журналистика». Из-за стремительного развития такой терминологии в русском словаре пока не существует, но других странах уже можно найти аналогию.

В 2009 году исследователи из Стэндфордского университета, профессор Джеймс Гамильтон (James Hamilton) и доцент Фред Тёрнер (Fred Turner), впервые использовали термин computational journalism («вычислительная журналистика») в своей работе, посвященной теме становления журналистики. Авторы обращают внимание на тот факт, что, если журналисту необходимо повысить свою значимость в социуме, ему следует использовать всевозможные базы данных, чтобы написать превосходную аналитическую статью. Так, по мнению ученых, роботизированной системе будет очень сложно заменить человека: кибер-журналисты лишь могут помогать людям расширять круг возможностей получения анализов и статистических данных.

Несмотря на упоминание термина в работе исследователей из Стэндфордского университета, современного содержания он не несет. Американские профессоры совсем мало уделяют внимание на алгоритмы написания статей роботом-журналистом.

В 2010 году японские разработчики презентуют андройда-журналиста, который анализирует все происходящие вблизи от него события и после выдает информационные отчеты о них. После этой презентации все больше исследователей начали интересоваться роботизированной журналистикой. Один из них австралийский медиафутурист, предприниматель и автор множества исследований в области новых технологий Росс Доусон (Ross Dawson) опубликовал несколько статей на эту тему в своем блоге. В его материалах говорится о возможности замены журналистов роботами. В 2012 году Арьен ван Дален (Arjen Van Dalen), ученый из Дании, публикует статью под названием «За заголовками стоят алгоритмы: как новости, написанные машинами, заново определяют ключевые навыки людей-журналистов»[2]. В работе упомянуты такие новые термины, как «роботизированная журналистика» и «автоматизированный новостной контент». Автор поддерживает идею Доусона, подчеркивая, что развитие алгоритмов повлекут за собой автоматизацию множества процессов. Таким образом, необходимо будет пересмотреть задачи и функции журналистов, которые они должны выполнять.

В статье датского ученого выделены как положительные, так отрицательные моменты роботизированной журналистики. В первом случае – это быстрая скорость выполнения работы и ее низкая стоимость, во втором — использование клише, отсутствие юмора и сложного языкового стиля. По мнению Ван Далена, журналист во многом превосходит роботов в вопросе творчества и субъективности, что позволяет ему сделать статью с глубоким смыслом и наблюдением. Поэтому на сегодняшний день журналистам следует создавать более качественный материал, чтобы избежать провал.

Как уже было упомянуто выше, российские ученые мало заинтересованы в этой сфере — сложно найти какие-либо большие исследования, написанные на русском языке. И все-таки в работе А.А.Калмыкова и Л.А.Кохановой «Интернет-журналистика» затронута тема роботизации новостных потоков. А главный редактор «Медузы» Галина Тимченко утверждает следующее: «Я действительно считаю, что 90 % черновой работы по подготовке текстов можно отдать машине, но 10 % – самую важную часть – все равно будет выполнять журналист или редактор. Не стоит путать медиасервис и средства массовой информации»[I]. Тимченко объясняет, что «СМИ показывают реальную картину, а не то, что хочет видеть читатель. Помимо отбора информации, её переупаковки и осмысления, издания занимаются ранжированием. И именно с этой функцией машины справляются хуже всего, так как робот мыслит понятием «конкретный человек», а не «вся аудитория»[1].

Очень важно также различать между собой следующие термины:

Дата-журналистика – журналистика, которая включает в себя обработку большого количества контента с анализом, после которого читатель легко понимает суть публикации.

Вычислительная журналистика – журналистика, ключевой задачей которой является не содержание преобразованной информации, а использование вычислительных алгоритмов, важные для анализа данных с целью выявления спорных фактов.

Роботизированная журналистика, автоматизированная журналистика или алгоритмическая журналистика – журналистика, в которой используется специальные автоматизированные инструменты (роботы и алгоритм) с целью выполнения задач журналиста: сбор и редактирование информации. Все действия выполняются без участия человека.

Данная статья посвящена именно последнему термину. Ниже представлен обзор исследований, посвящённых тому, как люди воспринимают тексты, написанные кибер-журналистами.

В 2014 году шведский исследователь Кристер Клирволл (Christer Clerwall) провел анализ по выявлению различий в восприятии новостей с помощью оценки двух качеств — достоверность и читабельность[3]. Он показал 46 шведским выпускникам факультета медийного и коммуникационного исследования две версии статьи об американском футбольном матче. Участники эксперимента не знали, кем были подготовлены материалы, журналистом или роботом. Публикации были написаны на английском языке, они не содержали фотографий и имели примерно одинаковой объем текста. После прочтения статьи выпускники должны были догадаться, была ли публикация написана журналистом или сгенерирована компьютером, а также дать оценку по школе «достоверности» и «читабельности».

В результате исследования стало ясно, что участники не смогли правильно идентифицировать, кем была написана статья. 10 из 27 респондентов ответили, что материал, сделанный роботом-журналистом, написан человеком. 8 из 18 опрошенных репортеров отметили, что текст был написан журналистом. Лишь 10 участников сочли, что материал был сгенерирован компьютером. Более того, было выявлено, что новости, написанные компьютером, получили более высокие оценки по шкале «достоверности», тогда как публикации, написанные журналистом, были высоко оценены по шкале «читабельности».

Стоит отметить, что медиа часто сообщают читателям, как и кем был написан материал. Например, Forbes добавляет «byline by Narrative Science» к статьям, созданными кибер-журналистами. Associated Press указывает, что история написана с помощью роботизированной техники, например: «This story was generated by Automated Insights using data from Zacks Investment Research». Однако до сих пор некоторые читатели не понимают смысл этих строк.

Отсюда следует вопрос, меняется ли восприятие читателя, если он знает (или думают, что знает), что статью написал кибер-журналист? Тоже в 2014 году голландские исследователи Хилле ван дер Ка (Hille van der Kaa) и Эмиль Крамер (Emiel Krahmer) решили разобраться в этой ситуации[4]. Авторы показали 232 участникам из Нидерландов (168 постоянных читателей новостей и 64 журналиста) несколько публикаций, сгенерированные компьютером, в которых сообщается о результатах спортивного события (например, футбольной матч) и о финансовых новостях (например, биржевой курс). Статьи были написаны на немецком языке и не содержали фотографий. В конце материалов было подписано, кем они были подготовлены. Но суть состояла в том, что участники эксперимента не знали, что исследователи специально указали неправильных авторов: в статьях, которые были подготовлены журналистами, было написано «Сгенерировано компьютером», и наоборот. В результате эксперимента было выявлено, что  постоянные читатели новостей дали высокие оценки статьям, в которых было указано, что они написаны роботом-журналистом, тогда как, статьи с указанием автора-журналиста были оценены низко. 64 журналиста высоко оценили по шкале «достоверности» те публикации, в которых было указано, что они подготовлены человеком. Кроме того, исследование показало, что материалы на спортивную тему были оценены ниже по школе «достоверности», нежели экономические новости.

В целом, результаты исследования соответствуют итогам эксперимента Клирволла. В обоих случаях статьи, написанные роботом или журналистом, были высоко оценены по шкале «достоверности». Хилле ван дер Ка и Эмиль Крамер предположили, что читатели на подсознательном уровне дают высокие оценки статьям, сгенерированным компьютером, так как не надеются на их эффективность работы, а от материалов, подготовленных журналистами, ожидают большего, что заставляет участников более строго оценивать такие публикации[5].

Таким образом, можно сделать вывод, что ни читатели, ни журналисты не способны различить авторов новостей. Опираясь на результаты приведенных выше экспериментов, стоит отметить, что стереотипы по отношению к работе журналистам и алгоритмов мешают создавать правильно впечатление о новостных материалах, написанных человеком или компьютером.

Арьен ван Дален провел анализ 68 материалов, опубликованных в печатных СМИ и интернет-блогах, где авторы поднимают вопрос об автоматизированных инструментах, с помощью которых создаются спортивные новости. Целью его исследования являлось изучение реакции журналистов на роботизированную журналистику. Датский ученый заметил, что авторы отнеслись к новшеству с положительной стороны, и на это есть три причины[2]. Во-первых, журналисты до сих пор не могут быть уверены в том, что технологии автоматизированного создания контента значительно повлияют на их профессию. Во-вторых, некоторые журналисты очень заинтересованы в алгоритмических вычислениях, которые позволяют публиковать статьи без участия человека, такие авторы готовы к любым переменам. И, в-третьих, в силу того, что роботизированная журналистика применяется в большинстве случаях к новостям спорта, нежели к материалам внутренней или внешней политики, журналистов не тревожит такая тенденция.

Важно отметить, что на тот момент авторы, которые писали о кибер-журналистике, считали систему автоматизированного алгоритма дополнением к работе журналиста, что поможет журналистам больше уделять внимание на расследование новостей [6].

Действительно, стремительное развитие алгоритмической журналистики, работающей с базовыми задачами, предоставляет возможность репортерам в большей степени использовать свои профессиональные способности в написании качественных и важных материалов, таких как интервью, расследование и очерк. В то время как роботизированный механизм имеет весомое преимущество в быстрой подготовке новостей в большом количестве с минимальным допущением ошибок. Более того, используя одни и те же факты, боты способны написать статью на любом иностранном языке с разной подачей информации в зависимости от интересов целевой аудитории. Конечно, алгоритмы имеют и отрицательные стороны: например, материал, написанный компьютером, неожиданно для читателя может содержать в себе ошибки, которые могут вызвать некоторые этические вопросы или даже распри [5].

Подводя итоги, проанализировав основные преимущества и недостатки роботизированного алгоритма, можно прийти к выводу, что, безусловно, подобный прорыв в технологиях повлечет за собой многие изменения в области журналистки. А восприятие автоматизированной журналистики читателями и журналистами не может отражать действительное отношение к публикациям из-за субъективного оценивания и неспособности потребителей определить автора статьи. Исследователи роботизрованной журналистики продемонстрировали автоматизированный алгоритм как надежную альтернативу исключительно созданному человеком контенту, причем комбинированный труд будет способствовать эффективной работе освещения новостей, что является идеальной перспективой для будущего журналистики. Автоматизация не заменяет, а дополняет человеческую журналистику, облегчая выполнение рутинных задач и анализ больших наборов данных.

Список литературы:

1. Иванов А. Д. Роботизивроанная журналистика и первые алгоритмы на службе редакций международных СМИ. – 2015.
2. Van Dalen, A. The algorithms behind the headlines: How machine-written news rede nes the core skills of human journalists [Text] / A. Van Dalen // Journalism Practice. – 2012. – Т. 6. – No. 5-6. – pp. 648–658.
3. Clerwall C. Enter the robot journalist: Users' perceptions of automated content //Journalism Practice. – 2014. – Vol. 8. – №. 5. – P. 526.
4. Van der Kaa H., Krahmer E. Journalist versus news consumer: The perceived credibility of machine written news. – New York: Columbia University, 2014. – P. 25.
5. Graefe A. Guide to automated journalism. Available at: http://towcenter.org/research/ guide-to-automated-journalism/ (accessed 10 July 2017).
6. Young M. L., Hermida A. From Mr. and Mrs. outlier to central tendencies: Computational journalism and crime reporting at the Los Angeles Times //Digital Journalism. – 2015. – Vol. 3. – №. 3. – P. 383.
7. Калмыков, А. А. Семантическая сеть – будущее медиа / А. А. Калмыков // Вестник электронных и печатных СМИ. – 2014. – No 21. – С. 78–86.
8. Carlson, M. The robotic reporter: Automated journalism and the rede nition of labor, compositional forms, and journalistic authority [Text] / M. Carlson // Digital Journalism. – 2015. – Т. 3. – No. 3. – pp. 416–431.
9. Anja Wölker, Thomas E Powell. Algorithms in the newsroom? News readers’ perceived credibility and selection of automated journalism // University of Amsterdam, The Netherlands. – 2018.
10. Andreas Graefe, Mario Haim, Bastian Haarmann, Hans-Bernd Brosius. Readers’ perception of computer-generated news: Credibility, expertise, and readability. – 2016

   

Algorithmic journalism: development and prospects. The perception of readers and journalists on materials prepared by robotic journalist

About the author: Seteykina Ekaterina Anatolyevna; Master’s Degree student of the New Media and Strategic Communications program at Moscow State Institute of International Relations (University) MFA Russia, MGIMO;

Specialization: international journalism, public relations, communications, foreign languages;

E-mail: cathsetey01@gmail.com;

Address: MGIMO 119454, Moscow Vernadsky Prospekt, 76.

Abstract: The article deals with the study of the advanced software technology and algorithms used in the modern media. Such technological breakthrough prepares journalistic articles without human involvement. During the evaluation of the study the author pays attention on the closed loop system that is able to replace a journalist in issues such as collection and editing information. What is more, the study also shows the perception of readers and journalists on materials prepared by robotic journalist.

Key words: automated journalism, algorithmic journalism, computational journalism, data journalism, technology, robotic journalist, cyber journalist, automated algorithm, content.

References

1. Ivanov A. D. Robotizivroannaya zhurnalistika i pervye algoritmy na sluzhbe redakcij mezhdunarodnyh SMI. – 2015
2. Van Dalen, A. The algorithms behind the headlines: How machine-written news rede nes the core skills of human journalists [Text] / A. Van Dalen // Journalism Practice. – 2012. – Т. 6. – No. 5-6. – pp. 648–658.
3. Clerwall C. Enter the robot journalist: Users' perceptions of automated content //Journalism Practice. – 2014. – Vol. 8. – №. 5. – P. 526.
4. Van der Kaa H., Krahmer E. Journalist versus news consumer: The perceived credibility of machine written news. – New York: Columbia University, 2014. – P. 25.
5. Graefe A. Guide to automated journalism. Available at: http://towcenter.org/research/ guide-to-automated-journalism/ (accessed 10 July 2017).
6. Young M. L., Hermida A. From Mr. and Mrs. outlier to central tendencies: Computational journalism and crime reporting at the Los Angeles Times //Digital Journalism. – 2015. – Vol. 3. – №. 3. – P. 383.
7. Kalmykov, A. A. Semanticheskaya set' – budushchee media / A. A. Kalmykov // Vestnik ehlektronnyh i pechatnyh SMI. – 2014. – No 21. – S. 78–86.