核心概念
巴西新聞媒體對人工智慧的報導主要集中在職場應用和產品發佈,較少關注社會影響,而這些社會影響主要集中在 Deepfake 和選舉誠信方面,突顯出業界議題在媒體報導中佔據主導地位,以及更深入探討人工智慧社會影響的必要性。
摘要
巴西新聞報導中的人工智慧:一項混合方法分析
介紹
本研究分析了 2023 年 7 月 1 日至 2024 年 2 月 29 日期間,13 家巴西熱門線上新聞媒體發佈的 3,560 篇新聞報導,探討人工智慧在巴西新聞中的呈現方式。
研究背景
- 人工智慧議題近年來受到媒體高度關注,媒體報導在塑造公眾對人工智慧技術的認知和接受度方面發揮著至關重要的作用。
- 然而,目前關於人工智慧媒體形象的研究主要集中在英語系國家,缺乏對全球其他地區人工智慧呈現方式的了解。
- 本研究旨在彌補這一差距,探討巴西新聞媒體如何報導人工智慧。
研究方法
- 本研究採用計算扎根理論 (CGT),結合計算和定性方法來分析大量文本數據。
- 研究使用潛在狄利克雷分配 (LDA)、BERTopic 和命名實體識別 (NER) 等技術來識別人工智慧報導中的主要議題和所代表的實體。
研究結果
- 研究發現,巴西新聞對人工智慧的報導主要集中在職場應用和產品發佈,例如人工智慧在職場中的應用、新的人工智慧產品和功能發佈等。
- 社會議題的報導空間有限,主要集中在 Deepfake 和選舉誠信方面,例如 Deepfake 的倫理困境和潛在危害、人工智慧在選舉中的使用及其監管等。
- 分析還顯示,與產業相關的實體大量出現,表明企業議題對巴西新聞界有很大的影響力。
結論
- 巴西新聞媒體對人工智慧的報導缺乏批判性和多元的觀點,主要關注技術進步及其直接應用,而較少關注其更廣泛的社會影響。
- 需要培養記者批判性地看待人工智慧技術及其社會影響的能力,並鼓勵進行更多基於議題和分析性的報導,以促進更深入的討論。
統計資料
本研究分析了 2023 年 7 月 1 日至 2024 年 2 月 29 日期間發表的 3,560 篇新聞報導。
這些報導來自 13 家巴西最受歡迎的線上新聞媒體,涵蓋傳統媒體、大型新聞門戶網站以及專注於經濟和科技的網站。
研究發現,"公司"、"谷歌" 和 "ChatGPT" 等與私營部門相關的詞彙在報導中佔據突出地位。
LDA 分析將內容分為 19 個主題,這些主題可以歸類為 4 個主要類別:文化、經濟、產品和社會。
研究發現,與工作相關的主題(主題 17)在所有媒體類型中都是最受關注的。
NER 分析證實了與產業相關的行為者在報導中的普遍性,前 20 大實體中有 15 個與大型科技公司有關。
引述
“人工智慧炒作處於前所未有的水平” (Markelius et al., 2024)。
“新聞報導對讀者關注的主題做出反應,但也設定了公共辯論的議程” (Weaver & Choi, 2014)。
“人工智慧伴隨著對其在隱私、社會正義、勞工權利和民主方面的影響的擔憂” (Brennen, Howard, & Nielsen, 2022)。
“對人工智慧的興趣在富裕國家和貧困國家都很高” (Cave & Dihal, 2023)。
“科技公司投入資源來促進公眾對人工智慧的接受” (Cave, Dihal, & Dillon, 2020)。
“缺乏批判性的觀點可能會導致相關議題,例如對人工智慧的社會擔憂和權力動態,在一個偏愛潛力而非當前現實的新聞環境中被忽視” (Brennen et al., 2018)。
“科學新聞報導在很大程度上依賴事件驅動” (Bucchi & Trench, 2016)。
“在全球南方,由於缺乏其他科學傳播平台,例如科學博物館、咖啡館和展覽,對人工智慧的了解在一定程度上只能通過科技新聞報導來滿足” (Ehsan & Schäfer, 2018)。
“時間有限的記者依賴更容易理解的來源,例如來自公關機構的內容,導致報導重複這些資訊片段中的說法” (Dunwoody, 2008)。