摘要 议程设置是政治学中广泛探讨的现象:强大的利益相关者(政府或其财政支持者)控制着媒体并制定议程:政治和经济权力决定哪些新闻应该突出。这是一个明显的有针对性的操纵案例,通过向媒体充斥可能分散注意力的信息来转移公众对影响内部政治的严重问题(如经济衰退和丑闻)的注意力。我们调查了俄罗斯社交媒体领域的议程设置,探索了经济指标与外国地缘政治实体以及俄罗斯本身的提及之间的关系。我们的贡献分为三个层次:在调查领域层面,我们的研究首次在战略性分散对负面经济趋势的注意力的背景下,在国家控制与独立媒体中对俄罗斯媒体格局进行了结构分析;在调查范围层面,我们涉及大量地缘政治实体(而之前的工作主要集中在美国);在定性层面,我们对有关乌克兰的帖子的分析(乌克兰与俄罗斯的关系具有很高的地缘政治意义)进一步深入了解了国家控制媒体和独立媒体之间的对比。
经济影响对政府的支持是选举研究的基石,但其产生的原因尚不明确。复杂的投票行为(如全球化、跨国基准测试和社会倾向性投票的调节作用)很难与选民的低水平知识相协调,这表明媒体在经济投票中可能发挥了作用。然而,到目前为止,数据限制限制了实证研究的类型和范围。通过对16个发达国家32份主流报纸中6种语言的200多万篇与经济相关的文章进行自动分析,我们发现经济增长(但失业率和通货膨胀率的变化影响较小)对投票选择的影响确实部分受到新闻报道的影响,约30%的影响来自媒体。这不仅确立了媒体在经济投票中的作用,而且还揭示了媒体影响选举的另一条途径。当经济报道在选举前偏离经济状况时,它可能会影响竞选活动和投票,正如我们在两个例子中详述的那样。(183 个字)
人工智能可以重新编程新闻编辑室吗?自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序可以编写引人入胜的新闻故事吗?在路透社最近的一份技术趋势和预测报告中,接受调查的 200 名数字领导者、编辑和首席执行官中,78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而,探索这些新的报道方法,为那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人带来了一系列无法预见的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了如何保持和鼓励报道的准确性和公正性以及对他们所服务的受众的透明度的问题。新闻编辑室中的人工智能已经从一个想法发展成为现实。1998 年,计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用,届时“机器人代理”将与人类记者一起工作,有时甚至代替人类记者 (Latar, 2015)。2010 年,Narrative Science 成为第一家使用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后,通过自动化讲故事的方式将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程,从跟踪突发新闻、收集和解释数据、核实在线内容,甚至创建聊天机器人来向用户推荐个性化内容,但自动生成文本和视频故事的能力促使整个行业转向自动化新闻,或“使用软件或算法自动生成新闻故事而无需人工干预的过程”(Graefe, 2016)。《福布斯》、《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《ProPublica》和彭博社只是当今在新闻报道中使用人工智能的部分新闻编辑室。《华盛顿邮报》的“内部自动化叙事技术”Heliograf 只是新闻编辑室利用人工智能扩大其在体育和金融等严重依赖结构化数据的领域的报道的众多例子之一,“让记者专注于深入报道”(Gillespie,2017 年)。人工智能有可能让新闻编辑室和报摊的记者都变得更好。通过自动化,现在可以进行大量的新闻报道新闻智库 Polis 在其 2019 年新闻 AI 报告中透露,新闻编辑室使用人工智能的主要动机是“帮助公众应对新闻过载和错误信息的世界,并以便捷的方式将他们与与他们的生活相关、有用和有益的可靠内容联系起来”(Beckett,2019 年)。
制作 制作和传输不需要共享相同的技术系统。事实上,许多 HDTV 专家认为,只要制作标准可以很容易地转换为传输标准,使用两种不同的系统就非常有意义。多年来,广播电视一直使用 35mm 胶片作为其采集形式,并作为后期制作和分发时转换为 NTSC 视频的来源。尽管自 20 世纪 80 年代中期以来 HDTV 制作技术已经面世,但 35mm 胶片仍然是高质量电视的全球首要采集标准。事实上,所有关于 HDTV 的讨论都可能导致胶片作为一种制作格式的推广。由于不确定哪种 HDTV 传输系统最终会占上风,许多制作人认为最安全的途径仍然是胶片拍摄;他们认为他们最终将能够将胶片图像传输到
检测疾病……人们可能很快就能知道自己是否患有传染病或接触过生物恐怖病原体,甚至在症状出现之前。劳伦斯利弗莫尔国家实验室及其同事成立的新生物特征联盟的目标是在感染后一到两天内快速做出诊断,而不是等待一周甚至两周才出现症状。该联盟的目标是尽早诊断感染,无论是新发疾病、已知疾病还是生物恐怖主义威胁。最初,该联盟计划研究是否可以通过疾病引起的分子特征在症状出现之前检测出人类疾病。另一个早期重点是确定细菌感染是否可以与病毒感染区分开来。
