INTERNATIONAL JOURNAL OF MEDIA AND COMMUNICATIONS IN CENTRAL ASIA

No. 13 (2026): International journal of media and communications in Central Asia
Статьи

ALGORITHMIC CO-AUTHORSHIP IN CHINESE NEWS PRODUCTION: THREE MODELS OF HUMAN-MACHINE COLLABORATION WITHIN THE FRAMEWORK OF PEN LAN'S THEORY

PDF (Русский)
  • Zukhra Mansurova
Zukhra Mansurova
University of Journalism and Mass Communications of Uzbekistan
DOI: https://doi.org/10.62499/ijmcc.vi13.302

Published 2026-05-04

Keywords

  • co-authorship,
  • three-level theory,
  • artificial intelligence,
  • human-machine collaboration

How to Cite

Mansurova , Z. (2026). ALGORITHMIC CO-AUTHORSHIP IN CHINESE NEWS PRODUCTION: THREE MODELS OF HUMAN-MACHINE COLLABORATION WITHIN THE FRAMEWORK OF PEN LAN’S THEORY. INTERNATIONAL SCIENTIFIC JOURNAL OF MEDIA AND COMMUNICATIONS IN CENTRAL ASIA, (13). https://doi.org/10.62499/ijmcc.vi13.302

Abstract

In modern journalism, where artificial intelligence is being integrated into the workflow, a concept is emerging that divides authorial responsibility between reporters and the algorithmic system at several levels of the editorial process. This transformation is particularly rapid in China, where state media and major tech corporations are using automated platforms on a scale unseen elsewhere. This article examines the structure of collaboration between algorithms and journalists in Chinese news production, drawing on a typology of three different co-authorship models proposed by Peng Lan, a professor at the School of Journalism at University of China. A three-level theory of human-machine relationships in intelligent news production—the instrumental level, the partnership level, and the mutually competitive level—forms the theoretical basis for the analysis. Co-authorship in Chinese journalism is not a homogeneous phenomenon, but rather a complex human-machine relationship shaped by the context, content type, and regulatory environment characteristic of the Chinese media system.

PDF (Русский)

References

  1. Андерсон, К.У. (2011). Совещательная, агонистическая и алгоритмическая аудитория: видение журналистикой своей аудитории в эпоху прозрачности аудитории. Международный журнал коммуникации, 5, 529–547. https://ijoc.org/index.php/ijoc/article/view/884
  2. Бруссард, М. (2019). Искусственный интеллект: как компьютеры неправильно понимают мир. Издательство MIT Press, 248. URL: https://mitpress.mit.edu/9780262537018/artificial-unintelligence/
  3. Дёрр, К.Н. (2016). Составление карты области алгоритмической журналистики. Цифровая журналистика, 4 (6), 700–722. https://doi.org/10.1080/21670811.2015.1096748
  4. Ежегодный доклад о развитии интеллектуальных средств массовой информации в Китае. (2022). Синьхуа — Государственное информационное агентство КНР. Пресс-служба Синьхуа. https://www.cuc.edu.cn/news/2022/0408/c1901a192255/page.htm
  5. “Искусственный интеллект-ведущий” в действии: виртуальный ведущий агентства Синьхуа дебютировал на Всемирной интернет-конференции (2018). Интернет-издание “CGTN”. URL: https://news.cgtn.com/news/3d3d514d3055444e30457a6333566d54/index.html
  6. Карлсон, М. (2015). Роботизированный репортер: автоматизированная журналистика и переосмысление труда, композиционных форм и журналистской власти. Цифровая журналистика, 3 (3), 416–431. https://doi.org/10.1080/21670811.2014.976412
  7. Ли, Ч. (2025) Искусственный интеллект и журналистская практика в Китае: анализ на основе теории обоснования с использованием качественных интервью. Достижения в прикладной социологии, 15, 360-376. doi: 10.4236/aasoci.2025.155020
  8. Льюис, С.К., и Вестлунд, О. (2015). Действующие лица, участники процесса, зрители и виды деятельности в кросс-медийной новостной работ. Цифровая журналистика, 3 (1), 19–37. https://doi.org/10.1080/21670811.2014.927986
  9. Пан З. и Лу Ю. (2020). Новая экология китайской журналистики: цифровая трансформация, логика платформы и институциональные изменения. Журналистика, 21 (4), 519–535.
  10. Пэн Лань. (2016). Интеллектуализация медиа: будущая волна медиа — Отчёт о тенденциях развития новых медиа (2016). Международный журнал новостей, 38(11), 6–24. URL: https://newjrs.github.io/penglan2016.pdf
  11. Пэн Лань. (2022). Взаимоотношения человека и машины в цифровой журналистике: трехуровневый анализ. Китайский журнал журналистики и коммуникации, (2), 6–25. URL: https://www.cssn.cn/xwcbx/wlyxmt/202210/t20221024_5551896.shtml
  12. Рекомендации по использованию искусственного интеллекта. (2024). Международная федерация журналистов (IFJ). URL: https://www.ifj.org/who/rules-and-policy/ifj-recommendations-on-the-use-of-artificial-intelligence
  13. Су Тао, & Пэн Лань. (2018). Растворение и реконструкция в эпоху “умных медиа” — Обзор исследований новых медиа за 2017 год. Международный журнал новостей, 40(1), 38–58. URL: http://cjjc.ruc.edu.cn/CN/Y2018/V40/I1/38
  14. Сяо Тэн, Синьси Цзюнь. (2023). Переломный момент? Новостная индустрия в эпоху AIGC. Сообщество разработчиков Tencent Cloud. URL: https://cloud.tencent.com/developer/article/2319843
  15. Турман, Н., Дёрр, К. и Кунерт, Дж. (2017). Когда репортеры начнут осваивать роботизированное написание текстов. Цифровая журналистика, 5 (10), 1240–1259. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1289819
  16. Фехер, К. (2021). Media Brain и ИИ-ведущие Синьхуа. AI Media Research. URL: https://aimediaresearch.com/2021/05/17/media-brain-and-xinhua-ai-news-anchors/
  17. Флю, Т., Сперджен, К., Дэниел, А., и Свифт, А. (2012). Перспективы вычислительной журналистики. Практика журналистики, 6 (2), 157–171. https://doi.org/10.1080/17512786.2011.616655
  18. Чжэн, Ю., Бу, Чж., Фань, Я., (2018). Когда алгоритмы встречаются с журналистикой: восприятие пользователями автоматизированных новостей в межкультурном контексте. Компьютеры в человеческом поведении, 86, 266-275. URL: https://pure.psu.edu/en/publications/when-algorithms-meet-journalism-the-user-perception-to-automated-/
  19. Ян, Ц., Лю, Ю., Чен, Т., и Тонг, Ю. (2019). Федеративное машинное обучение: концепция и приложения. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 10 (2), статья 12. https://doi.org/10.1145/3298981