他们认为人工智能能做的比实际更多：地方新闻业中人工智能辅助报道的实践、挑战与机遇

文献标题

They Think AI Can Do More Than It Actually Can: Practices, Challenges, & Opportunities of AI-Supported Reporting In Local Journalism

出版信息

• 主题领域: 人工智能支持的地方新闻报道及其社会技术影响。
• 关键词: AI支持的报道、地方新闻、数据素养、自动化、社会技术系统、人机协作、新闻编辑室、数据挑战、新闻价值、HCI。

背景与问题

• 问题/挑战: 地方记者在处理数字数据和人工智能时面临技术能力有限、自信心不足以及资源匮乏等挑战。现有研究忽略了德国非技术性地方记者的具体需求。
• 重要性: 地方新闻对民主至关重要，提供了对未充分报道问题的独特覆盖。然而，收入下降和新闻编辑室缩减威胁着其可持续性。人工智能可以提高效率并支持数据驱动的报道，但其采用仍然有限。
• 动机与相关研究: 之前的研究广泛探讨了新闻领域中的人工智能，但未聚焦于地方记者与数据和人工智能的互动。研究指出记者数据素养低下以及缺乏针对其需求的工具。本文通过探讨人工智能如何支持德国地方新闻报道来填补这些研究空白。

解决方案

• 提出的方法: 通过对德国21位地方记者进行半结构化访谈，结合研究原型探讨数据工作流中的自动化，研究人工智能支持的报道。
• 创新点:
  1. 分析地方记者当前对数据和人工智能的使用情况，揭示有限的参与度及面临的挑战。
  2. 识别人工智能支持报道的社会技术机会，包括重复任务的自动化和数据工作流的优化。
  3. 提出设计符合新闻价值和地方新闻背景的人工智能工具的建议。
• 研究过程与关键技术:
  • 对21位地方记者进行了半结构化访谈。
  • 展示了两个研究原型：一个基于“通过演示进行自动化”，另一个基于“通过语言进行自动化”。
  • 使用反思性编码和轴向编码分析定性数据，识别与数据实践、挑战及机会相关的主题。

研究结果

• 具体发现:
  • 记者主要使用人工智能进行文本相关任务，如摘要、头脑风暴和搜索引擎优化，但很少用于数据密集型工作流。
  • 主要挑战包括数据技能不足、自信心低下、难以获取可靠数据以及对人工智能输出的不信任。
  • 记者将人工智能视为自动化重复任务、事实核查和增强调查性报道的工具。
• 相较基线的优势:
  • 研究突出了人工智能在使非技术性记者能够访问数据工作流方面的潜力，从而实现更快、更准确的报道。
  • 人工智能支持的工具可以减少数据处理所需的认知负担和时间，使记者能够专注于深入报道。
• 实验/评估:
  • 原型展示了在线数据收集、分析和可视化的自动化功能，获得了关于其潜在实用性的积极反馈。
  • 参与者表达了对集成地方背景并提供人工智能输出透明推理的工具的兴趣。
• 局限性与未来工作:
  • 仅限于德国地方记者，研究结果可能无法全球化推广。
  • 聚焦于非技术性记者，未来研究可以探讨数据记者的观点。
  • 呼吁开展纵向研究和参与式设计方法，以优化地方新闻编辑室的人工智能工具。

总结

本研究探讨了人工智能如何通过解决数据和自动化挑战来支持德国地方记者。研究发现，记者对数据工作流的人工智能使用有限，主要依赖于文本相关任务。挑战包括数据素养低、自信心不足以及对人工智能输出的不信任。研究提出了人工智能支持的工具，用于自动化重复任务、优化数据处理并支持调查性报道，同时强调人类监督和地方背景的重要性。建议包括设计透明、符合地方背景的工具，促进数据素养提升，并在新闻编辑室中推动协作。这些洞察旨在应对数字化挑战，维持地方新闻在民主社会中的重要角色。