Journalism and artificial intelligence: trends in brazilian research between 2010 and 2020
DOI:
https://doi.org/10.11606/issn.2238-7714.no.2021.188912Keywords:
Algorithms, Automated, Data, News, State of the art reviewAbstract
This work presents a state of the art regarding Brazilian research that addresses the topic of journalism and artificial intelligence (A.I.). This is a survey of articles published in Brazilian journals and in national congresses SBPJor, Compós, and Intercom Nacional between 2010 and 2020 whose objective is to understand the main discussions in these works. The corpus consists of 19 articles published in journals and 27 articles published in congresses. The methodological procedures adopted are a literature review and a quantitative analysis with a set of different softwares. From reading the titles, abstracts, and keywords, we performed a qualitative inferential analysis, by co-occurrence and connections between words with the Iramuteq software. The results show that periodicals discuss tools and applied research with an emphasis on data and news, whereas in congresses prevails a discussion of the algorithm and the implications for the journalist’s work.
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References
Anderson, C. W. (2012). Notes towards an analysis of computational journalism. SSRN Electronic Journal, 1, 1-22. https://doi.org/10.2139/ssrn.2009292
Barbosa, S. (2007). Jornalismo digital em base de dados (JDBD): Um paradigma para produtos jornalísticos digitais dinâmicos. [Tese de doutorado, Universidade Federal da Bahia]. Repositório Institucional UFBA. http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/11299
Barbosa, S. (2013). Jornalismo convergente e continuum multimídia na quinta geração do jornalismo nas redes digitais. Notícias e mobilidade: O jornalismo na era dos dispositivos móveis, 102(6), 33-54.
Barcelos, M. (2019, novembro). Humanoides-repórteres, os robôs com inteligência artificial: Desafio real ou fetiche tecnológico? [Apresentação de trabalho]. 17º Encontro Nacional de Pesquisadores em Jornalismo, Goiânia, GO, Brasil. https://bit.ly/3t4wPkE
Bardin, L. (2016). Análise de conteúdo. Edições 70.
Bucher, T. (2012). Want to be on the top? Algorithmic power and the threat of invisibility on Facebook. New Media & Society, 14(7), 1164-1180. https://doi.org/10.1177/1461444812440159
Camargo, B. V., & Justo, A. M. (2013). Tutorial para uso do software de análise textual IRAMUTEQ. Iramuteq. http://www.iramuteq.org/documentation/fichiers/tutoriel-en-portugais
Carreira, K., & Squirra, S. (2017). Automated journalism, natural language generation and the logic of good enough. Revista Observatório, 3(3), 60-84.
Cervi, E. U. (2018, outubro). Análise de conteúdo automatizada para conversações em redes sociais online: Uma proposta metodológica. [Apresentação de trabalho]. 42° Encontro Anual da Anpocs, Caxambu, MG, Brasil. https://bit.ly/3EVc1OM
Christofoletti, R. (2019). A crise do jornalismo tem solução? Estação das Letras e Cores.
DalBen, S., & D’Andréa, C. (2017, junho). Cartografando o Jornalismo Automatizado: redes sociotécnicas e incertezas na redação de notícias por robôs. [Apresentação de trabalho]. V Seminário de Pesquisa em Jornalismo Investigativo, on-line. https://bit.ly/3zNwT9J
Diakopoulos, N. (2019). Automating the news: How algorithms are rewriting the media. Harvard University Press.
Dicas do NICAR 2018 – as máquinas que fazem jornalismo e anti-jornalismo. (2021). Abraji. https://bit.ly/3F6Ffdn
Fiebig, M. F., & Quadros, C. I. (2020, novembro). Repórter-robô: Entre conceitos e práticas do jornalismo. [Apresentação de trabalho]. 18º Encontro Nacional de Pesquisadores em Jornalismo, online. https://bit.ly/32OUzyz
Franciscato, C. E. (2003). A atualidade do jornalismo: Bases para sua delimitação teórica. [Tese de Doutorado, Universidade Federal da Bahia]. Repositório Institucional UFBA. http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/6056
Gillespie, T., Boczkowski, P. J., & Foot, K. A. (Eds.). (2014). Media technologies: Essays on communication, materiality, and society. MIT Press.
Ioscote, F. C. (2020). Jornalismo e inteligência artificial: O estado da arte nos congressos brasileiros de comunicação entre 2010 e 2019. [Apresentação de trabalho]. 18º Encontro Nacional de Pesquisadores em Jornalismo, on-line. https://bit.ly/3G68puO
Kaufman, D. (2018). Deep learning: A inteligência artificial que domina a vida do século XXI. Teccogs: Revista Digital de Tecnologias Cognitivas, 17, 17-30.
Latar, N. L. (2018). Robot journalism: Can human journalism survive? World Scientific.
Lima Junior, W. T. (2011). Jornalismo computacional em função da “era do big data”. Líbero, 14(28), 45-52.
Lima Junior, W. T. (2019). Nova relação entre ser humano e máquina computacional: ambiente comunicacional baseado em interação simbiótica com a informação. Organicom, 16(31), 134-144. https://doi.org/10.11606/issn.2238-2593.organicom.2019.161412
Lima, M. R., & Caetano, K. E. (2015). Implicações epistemológicas da pesquisa sobre novas práticas jornalísticas: Por onde começar? Revista FAMECOS, 22(3), 61-76. http://dx.doi.org/10.15448/1980-3729.2015.3.19898
Linden, C. (2018). Algoritmos para jornalismo: O futuro da produção de notícias. Líbero, 21(41), 5-27.
Manovich, L. (2012). El software toma el mando. UOC.
Marchand, P., & Ratinaud, P. (2012). L’analyse de similitude appliquée aux corpus textuels : Les primaires socialistes pour l’élection présidentielle française (septembre-octobre 2011). [Apresentação de trabalho]. 11º Journées Internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles, Liège, Belgique.
Marcondes Filho, C. (2009). Ser jornalista: O desafio das tecnologias e o fim das ilusões. Paulus.
Marconi, F. (2020). Newsmakers: Artificial intelligence and the future of journalism. Columbia University Press.
Martin, K. (2019). Ethical implications and accountability of algorithms. Journal of Bussiness Ethics, 160(4), 835-850. https://doi.org/10.1007/s10551-018-3921-3
Mersch, D. (2019). Ideen zu einer kritik ‚algorithmischer‘ Rationalität. Deutsche Zeitschrift für Philosophie, 67(5), 851-873. https://doi.org/10.1515/dzph-2019-0062
Micklethwait, J. [Global Editors Network]. (2019, 14 de junho). GEN Summit 2019: Keynote session with John Micklethwait, editor-in-chief, Bloomberg [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=mu5BsrJINS8
Napoli, P. M. (2014). Automated media: An institutional theory perspective on algorithmic media production and consumption. Communication Theory, 24(3), 340-360.
Newman, N., Fletcher, R., Kalogeropoulos, A., Levy, D., & Nielsen, R. K. (2017). Reuters institute digital news report 2017. Reuters Institute; University of Oxford.
Poell, T., Nieborg, D., & van Dijck, J. (2020). Plataformização. Fronteiras – estudos midiáticos, 22(1), 2-10. https://doi.org/10.4013/fem.2020.221.01
Quadros, C. I. (2005). Base de dados: A memória extensiva do jornalismo. Em Questão, 11(2), 409-423.
Quadros, C. I., Mielkniczuk, L., & Barbosa, S. (2006). A study on digital journalism in Brazil. Brazilian Journalism Research, 2(2), 133-152.
Rubio, L. M., & Ruiz, M. J. (2021). Artificial intelligence and journalism: Systematic review of scientific production in Web of Science and Scopus (2008-2019). Communication & Society, 34(2), 159-176.
Sadin, É. (2015). La vie algorithmique : Critique de la raison numérique. L’Échappée.
Salaverría, R. (2019). Digital journalism: 25 years of research. Review article. El profesional de la información, 28(1), Artigo e280101. https://doi.org/10.3145/epi.2019.ene.01
Santos, M. C. (2016). Narrativas automatizadas e a geração de textos jornalísticos: A estrutura de organização do lead traduzida em código. Brazilian Journalism Research, 12(1), 160-185. https://doi.org/10.25200/BJR.v12n1.2016.757
Träsel, M. (2014). Jornalismo guiado por dados: Aproximações entre a identidade jornalística e a cultura hacker. Estudos em jornalismo e mídia, 11(1), 291-304. https://doi.org/10.5007/1984-6924.2014v11n1p291
van Dijck, J. (2014). Datafication, dataism and dataveillance: Big data between scientific paradigm and ideology. Surveillance & Society, 12(2), 197-208.
What is the Quakebot and how does it work? (2019, 24 de maio). Los Angeles Times. https://www.latimes.com/la-me-quakebot-faq-20190517-story.html
Winques, K. (2020). Mediações algorítmicas e espiral do silêncio: As dimensões estruturantes igreja e sindicato na recepção de conteúdos noticiosos em plataformas digitais. [Tese de doutorado, Universidade Federal de Santa Catarina]. Repositório Institucional UFSC. https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/216018
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