亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Automation, Journalism, and Human–Machine Communication: Rethinking Roles and Relationships of Humans and Machines in News

新闻 自动化 技术新闻 功能(生物学) 生成语法 点(几何) 领域(数学分析) 人际交往 传播学 计算机科学 人工智能 社会学 认知科学 认识论 数据科学 媒体研究 工程类 沟通 心理学 生物 机械工程 进化生物学 数学分析 哲学 数学 几何学
作者
Seth C. Lewis,Andrea L. Guzman,Thomas Schmidt
出处
期刊:Digital journalism [Informa]
卷期号:7 (4): 409-427 被引量:120
标识
DOI:10.1080/21670811.2019.1577147
摘要

In this article, we argue that journalism studies, and particularly research focused on automated journalism, has much to learn from Human-Machine Communication (HMC), an emerging conceptual framework and empirically grounded research domain that has formed in response to the growing number of technologies—such as chatbots, social bots, and other communicative agents enabled by developments in artificial intelligence (AI)—that are designed to function as message sources, rather than as message channels. While the underlying, but often unquestioned, theoretical assumption in most communication research is that humans are communicators and machines are mediators, within HMC this assumption is challenged by asking what happens when a machine steps into this formerly human role. More than merely a semantic move, this theoretical reorientation opens up new questions about who or what constitutes a communicator, how social relationships are established through exchange among humans and machines, and what the resulting implications may be for self, society, and communication. In the particular case of automated journalism—in which software assumes a news-writing role that has long been considered a distinctly central, and indeed human, element of journalism—the introduction of HMC offers a generative starting point for theory development, advancing our understanding of humans, machines, and news for an oncoming era of AI technologies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1分钟前
ling361完成签到,获得积分10
1分钟前
英俊的铭应助忧虑的安青采纳,获得20
1分钟前
大个应助Gavin采纳,获得30
1分钟前
丘比特应助Vashon采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
Gavin发布了新的文献求助30
1分钟前
石人达完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Star完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
TXZ06完成签到,获得积分10
2分钟前
3分钟前
Vashon发布了新的文献求助10
3分钟前
英俊的铭应助天马行空采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
檸123456发布了新的文献求助10
3分钟前
ding应助Vashon采纳,获得30
3分钟前
檸123456完成签到,获得积分10
3分钟前
科研通AI2S应助morena采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
天马行空发布了新的文献求助10
3分钟前
4分钟前
哭泣秋蝶发布了新的文献求助10
4分钟前
赵培培发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
枫枫枫枫发布了新的文献求助30
4分钟前
赵培培完成签到,获得积分20
4分钟前
酚酞v发布了新的文献求助10
4分钟前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
4分钟前
张可完成签到 ,获得积分10
4分钟前
hzc完成签到,获得积分0
4分钟前
汉堡包应助酚酞v采纳,获得10
4分钟前
上官若男应助彭栋采纳,获得10
4分钟前
枫枫枫枫完成签到,获得积分20
4分钟前
5分钟前
Fen完成签到,获得积分20
5分钟前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 888
Essentials of thematic analysis 700
A Dissection Guide & Atlas to the Rabbit 600
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 568
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3126089
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2776278
关于积分的说明 7729727
捐赠科研通 2431748
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1292230
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 622609
版权声明 600392