Научный журнал Байкальского государственного университета
Вопросы теории и практики журналистики
ISSN 2308-6203 (Print), 2308-6211 (Online)
Издается с 2012 года
Menu
РусскийEnglish

Информация о статье

Название статьи:

Искусственный интеллект в структуре современной медиасистемы: функциональная классификация технологий

Авторы:
Рубцова Н.В., доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры журналистики и маркетинговых технологий, https://orcid.org/0000-0002-1400-0509, SPIN-код: 4173-4660, Scopus Author ID: 57190412064, Байкальский государственный университет, 664003, Российская Федерация, г. Иркутск, ул. Ленина, 11, runatasha21@yandex.ru
В рубрике:
ТЕОРИЯ ЖУРНАЛИСТИКИ
Год: 2026 Том: 15 Номер журнала: 2
Страницы: 213-230
Тип статьи: Научная статья
УДК: 659.3
DOI: 10.17150/2308-6203.2026.15(2).213-230; EDN: HRTYNG
Аннотация:
В статье представлен комплексный анализ современных научных направлений изучения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в структуре медиасистемы. Автором выявлена и обоснована фрагментарность существующего знания, обусловленная распределенностью исследований по различным предметным полям - экономике, социологии, коммуникативистике и журналистике. На основе обширного корпуса российских и зарубежных источников систематизированы четыре магистральных направления научного поиска: структурно-функциональное, производственно-технологическое, рецептивно-этическое и компетентностное, для каждого из которых выявлены и охарактеризованы релевантные подходы к классификации технологий ИИ. В качестве решения проблемы системного упорядочения разнородных знаний об ИИ-технологиях в медиасистеме предложена авторская классификация, построенная на функциональном критерии - соответствии технологий ИИ ключевым этапам медиапроизводственного цикла. Выделено пять основных категорий: технологии создания и генерации контента (включая генеративные языковые модели, диффузионные модели для изображений, синтез аудио и видео); технологии анализа и структурирования информации (семантический анализ, распознавание сущностей, автоматическое реферирование); технологии персонализации и дистрибуции (рекомендательные системы, алгоритмы микротаргетинга); технологии верификации и фактчекинга (обнаружение дипфейков, кросс-референсный анализ); технологии мониторинга и аналитики (сентимент-анализ, предиктивная аналитика, кластеризация контента). Предложенная классификация создает концептуальную основу для прогнозирования дальнейшей эволюции медиасистемы, позволяя выявить зоны наиболее интенсивного технологического роста и потенциальные точки конфликта между алгоритмической логикой и традиционными профессиональными нормами журналистики. Статья вносит вклад в междисциплинарную концептуализацию роли ИИ в медиа и предлагает инструмент для дальнейших исследований в области медиаэкономики, социологии массовых коммуникаций и журналистского образования.
Ключевые слова: искусственный интеллект, медиасистема, функциональный подход, генеративные модели, персонализация контента, фактчекинг, медиапроизводство, алгоритмическая журналистика, цифровая трансформация, AI-грамотность, технологии
Скачиваний - 16
География скачиваний
Скачать полный текст статьи
Список цитируемой литературы:
  • Замков А.В. Новостной медиаробот: теоретические аспекты интеллектуальной системы генерации контента / А.В. Замков. - DOI 10.17150/2308-6203.2019.8(2).260-273. - EDN RTYLLE // Вопросы теории и практики журналистики. - 2019. - Т. 8, № 2. - С. 260-273.
  • Использование технологий искусственного интеллекта в российских медиа и журналистике / С.Г. Давыдов, А.В. Замков, М.А. Крашенинникова, М.М. Лукина. - DOI 10.30547/vestnik.journ.5.2023.321. - EDN ZZJRRX // Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика. - 2023. - № 5. - С. 3-21.
  • Обухова Е.А. Трансформационные изменения в креативном секторе под влиянием технологий генеративного ИИ / Е.А. Обухова. - DOI 10.25205/2542-0429-2024-24-1-99-113. - EDN JBXSPT // Мир экономики и управления. - 2024. - Т. 24, № 1. - С. 99-113.
  • Шарков Ф.И. Инновации медиаиндустрии: новые медиа и искусственный интеллект / Ф.И. Шарков, В.А. Потапчук, И.И. Голушко. - DOI 10.21453/2311-3065-2025-13-1-13-24. - EDN UZIKIE // Коммуникология. - 2025. - Т. 13, № 1. - С. 13-24.
  • Макарова Л.С. Перспективы использования технологий прикладного искусственного интеллекта в системе верификации информации СМИ и социальных медиа / Л.С. Макарова, Ю.В. Баташев. - DOI 10.47475/2070-0695-2023-48-2-118-126. - EDN RWWVMM // Знак: проблемное поле медиаобразования. - 2023. - № 2 (48). - С. 118-126.
  • Вартанов С.А. Российская модель использования ИИ в цифровых экосистемах медиакоммуникационной индустрии / С.А. Вартанов, А.Ю. Тышецкая. - DOI 10.55959/msu.vestnik.journ.5.2025.2353. - EDN OJKORN // Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика. - 2025. - Т. 50, № 5. - С. 23-53.
  • Diakopoulos N. Automating the News: How Algorithms Are Rewriting the Media / N. Diakopoulos. Cambridge : Harvard University Press, 2019. - 35 p.
  • Newman N. Journalism, Media, and Technology Trends and Predictions 2024 / N. Newman. - Oxford : Reuters Institute for the Study of Journalism, 2024. - 46 p.
  • Albizu-Rivas I. Artificial Intelligence in Slow Journalism: Journalists' Uses, Perceptions, and Attitudes / I. Albizu-Rivas, S. Parratt-Fernández, M. Mera-Fernández // Journalism and Media. - 2024. - Vol. 5, no. 4. - P. 1836-1850.
  • Cools H. Uses of Generative AI in the Newsroom: Mapping Journalists' Perceptions of Perils and Possibilities / H. Cools, N. Diakopoulos // Journalism Studies. - 2024. - P. 878-896.
  • Jia H. News Bylines and Perceived AI Authorship: Effects on Source and Message Credibility / H. Jia // Computers in Human Behavior: Artificial Humans. - 2024. - Vol. 2, no. 2. - P. 100093.
  • Антонова В.Г. Технология искусственного интеллекта как конкурентное преимущество в медиаиндустрии / В.Г. Антонова, Е.А. Байков, Э.Ф. Камалетдинова. - EDN BGJQJC // Петербургский экономический журнал. - 2024. - № 1. - С. 57-68.
  • Тихонюк А.А. Искусственный интеллект и масс-медиа: негативные аспекты алгоритмов персонализации контента / А.А. Тихонюк. - DOI 10.21453/2311-3065-2024-12-3-43-60. - EDN GVETBQ // Коммуникология. - 2024. - Т. 12, № 3. - С. 43-60.
  • Хаджимурадова С.С.-А. Анализ применения технологий искусственного интеллекта в производстве традиционного медиаконтента / С.С.-А. Хаджимурадова, Р.Ш. Эльмурзаева. - DOI 10.36871/ek.up.p.r.2025.03.13.024. - EDN DXQYXL // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2025. - Т. 13, № 3. - С. 212-219.
  • Жеребненко А.В. Возможности и ограничения интеграции технологий искусственного интеллекта в отечественную медиасистему / А.В. Жеребненко. - DOI 10.47475/2949-3390-2024-4-2-407-416. - EDN LYKZPQ // Динамика медиасистем. - 2024. - Т. 4, № 2. - С. 407-416.
  • Олейников С.В. Искусственный интеллект в медиасреде: теория и практика : монография / С.В. Олейников. - Тирасполь : Изд-во Приднестр. ун-та, 2025. - 208 с.
  • Рубцова Н.В. Нейросети в медиа: возможности, проблемы, перспективы для будущих медиаспециалистов / Н.В. Рубцова. - DOI 10.17150/2308-6203.2024.13(1).156-171. - EDN XGCNOY // Вопросы теории и практики журналистики. - 2024. - Т. 13, № 1. - С. 156-171.
  • Жеребненко А.В. AI-грамотность как необходимая медиакомпетенция специалиста сферы медиа и коммуникаций / А.В. Жеребненко. - DOI 10.47475/2070-0695-2025-57-3-41-49. - EDN CENIRO // Знак: проблемное поле медиаобразования. - 2025. - № 3 (57). - С. 41-49.
  • Юмашева И.А. Обзор российского медиарынка 2025 г.: тренды и риски / И.А. Юмашева. - DOI 10.35854/1998-1627-2025-9-1140-1147. - EDN HZZDWB // Экономика и управление. - 2025. - Т. 31, № 9. - С. 1140-1147.
  • Рубцова Н.В. Использование искусственного интеллекта в маркетинге: трансформации и достижения первой четверти XXI века / Н.В. Рубцова. - EDN GKAISU // Естественно-гуманитарные исследования. - 2025. - № 3 (59). - С. 473-476.
  • Вартанова Е.Л. «Пересборка» медиа: актуальные процессы трансформации в условиях цифровизации / Е.Л. Вартанова. - DOI 10.30547/mediaalmanah.3.2023.816. - EDN OPIVWJ // Меди@льманах. - 2023. - № 3 (116). - С. 8-16.
  • Жеребненко А.В. Синтетический контент: к проблеме классификации / А.В. Жеребненко // Меди@льманах. - 2025. - № 5 (130). - С. 23-32.
  • Language Models are Few-Shot Learners / T.B. Brown, B. Mann, N. Ryder [et al.] // Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems, Vancouver 6-12 December, 2020. - P. 1877-1901.
  • Ricci F. Recommender Systems: Introduction and Challenges / F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira // Recommender Systems Handbook. - 2015. - P. 1-34.
  • High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models / R. Robin, А. Blattmann, D. Lorenz [et al.]. - DOI 10.1109/CVPR52688.2022.01042 // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), New Orleans 18-24 June 2022. - P. 10674-10685.
  • Linares C.L. 10 Advanced AI Concepts Every Journalist Should Know (and How They Can Be Applied in the Newsroom) / C.L. Linares // LatAm Journalism Review by the Knight Center. - URL: https://latamjournalismreview.org.
  • Sarkisova A.Yu. Conceptual and Operational Definitions of the "Narrative" Concept (on the Issue of Automated Extraction of Narratives from Big Data) / A.Yu. Sarkisova, D.O. Dunaeva, E.Yu. Petrov // Public Administration E-journal. - 2024. - № 6. - Р. 77-94.