論文の概要: Mapping AI Arguments in Journalism Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12357v1
• Date: Sun, 3 Sep 2023 05:04:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-01 12:44:52.793095
• Title: Mapping AI Arguments in Journalism Studies
• Title（参考訳）: ジャーナリズム研究におけるAI引数のマッピング
• Authors: Gregory Gondwe
• Abstract要約: 本研究は,ジャーナリズムとマスコミュニケーション研究の分野における人工知能(AI)調査のタイプロジについて検討し,提案するものである。 我々は、機械学習、自然言語処理(NLP)、音声認識、エキスパートシステム、計画、スケジューリング、最適化、ロボット工学、コンピュータビジョンを含む、AIの7つの異なるサブフィールドの解明を目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study investigates and suggests typologies for examining Artificial Intelligence (AI) within the domains of journalism and mass communication research. We aim to elucidate the seven distinct subfields of AI, which encompass machine learning, natural language processing (NLP), speech recognition, expert systems, planning, scheduling, optimization, robotics, and computer vision, through the provision of concrete examples and practical applications. The primary objective is to devise a structured framework that can help AI researchers in the field of journalism. By comprehending the operational principles of each subfield, scholars can enhance their ability to focus on a specific facet when analyzing a particular research topic.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,ジャーナリズムとマスコミュニケーション研究の領域における人工知能(AI)の分類について検討し,提案する。 具体例と実践的応用の提供を通じて、機械学習、自然言語処理(NLP)、音声認識、エキスパートシステム、計画、スケジューリング、最適化、ロボット工学、コンピュータビジョンを含むAIの7つの異なるサブフィールドを解明することを目指している。 第一の目的は、ジャーナリズムの分野でai研究者を支援する構造化フレームワークを開発することである。 各サブフィールドの運用原則を理解すれば、研究者は特定の研究トピックを分析する際に、特定の側面に集中する能力を高めることができる。

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