Международный журнал медиа и коммуникаций в Центральной Азии

№ 13 (2026): Международный журнал медиа и коммуникаций в Центральной Азии
Статьи

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ СОАВТОРСТВО В ПРОИЗВОДСТВЕ НОВОСТЕЙ: ТРИ МОДЕЛИ СОТРУДНИЧЕСТВА ЧЕЛОВЕКА И МАШИНЫ В РАМКАХ ТЕОРИИ ПЭН ЛАНЬ

PDF
  • Зухра Мансурова
Зухра Мансурова
Университет журналистики и массовых коммуникаций Узбекистана
DOI: https://doi.org/10.62499/ijmcc.vi13.302

Опубликован 2026-05-04

Ключевые слова

  • соавторство,
  • китайские медиа,
  • искусственный интеллект,
  • сотрудничество

Как цитировать

Мансурова , З. (2026). АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ СОАВТОРСТВО В ПРОИЗВОДСТВЕ НОВОСТЕЙ: ТРИ МОДЕЛИ СОТРУДНИЧЕСТВА ЧЕЛОВЕКА И МАШИНЫ В РАМКАХ ТЕОРИИ ПЭН ЛАНЬ. Международный журнал медиа и коммуникаций в Центральной Азии, (13). https://doi.org/10.62499/ijmcc.vi13.302

Аннотация

Сегодня в журналистской практике создания новостей происходит внедрение искусственного интеллекта в рабочие процессы, которое распределяет авторскую ответственность между репортёрами и алгоритмической системой. Самым ярким примером для выявления такой трансформации считается Китай, где государственные медиа и крупные технологические корпорации пользуются автоматизированными платформами в таком масштабе, которые не встречаются в других странах. Учитывая распространённость концепции, профессор школы журналистики Китайского народного университета Пэн Лань предлагает структуру сотрудничества алгоритмов и журналистов в китайском новостном производстве, разделяя их на три различные модели соавторства. Трёхуровневая теория взаимоотношений человека и машины в интеллектуальном новостном производстве – уровень инструмента, уровень партнёрства и взаимно-конкурентный уровень – составляют теоретическую основу анализа. Соавторство в китайской журналистике не является однородным явлением, а представляет собой комплекс взаимоотношений человека и машины, который образуется контекстом, типом контента и нормативно-правовой средой, характерной для китайской медиасистемы.

PDF

Библиографические ссылки

  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