論文の概要: Understanding Practices around Computational News Discovery Tools in the Domain of Science Journalism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06864v2
• Date: Tue, 28 Nov 2023 16:47:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 13:08:25.120802
• Title: Understanding Practices around Computational News Discovery Tools in the Domain of Science Journalism
• Title（参考訳）: 科学ジャーナリズム領域における計算型ニュース発見ツールに関する実践の理解
• Authors: Sachita Nishal, Jasmine Sinchai, Nicholas Diakopoulos
• Abstract要約: 我々は,これらのジャーナリストのニュース発見を支援する計算手法について,時間効率とエージェンシーの観点から検討する。 我々は、3つの計算情報助成金のプロトタイプを、そのようなツールがいかに有用性を提供するかをよりよく理解するために、プローブとして使用したインタラクティブツールに組み込んだ。 本研究は, 計算ニュース発見ツールに関する社会工学的システムについて, より豊かな視点を提供し, 科学ジャーナリストの実践を支援するために, そうしたツールを改良する方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.660182910533372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Science and technology journalists today face challenges in finding newsworthy leads due to increased workloads, reduced resources, and expanding scientific publishing ecosystems. Given this context, we explore computational methods to aid these journalists' news discovery in terms of time-efficiency and agency. In particular, we prototyped three computational information subsidies into an interactive tool that we used as a probe to better understand how such a tool may offer utility or more broadly shape the practices of professional science journalists. Our findings highlight central considerations around science journalists' agency, context, and responsibilities that such tools can influence and could account for in design. Based on this, we suggest design opportunities for greater and longer-term user agency; incorporating contextual, personal and collaborative notions of newsworthiness; and leveraging flexible interfaces and generative models. Overall, our findings contribute a richer view of the sociotechnical system around computational news discovery tools, and suggest ways to improve such tools to better support the practices of science journalists.
• Abstract（参考訳）: 今日、科学とテクノロジーのジャーナリストは、ワークロードの増加、リソースの削減、科学出版のエコシステムの拡大など、ニュースに値するリードを見つけることの課題に直面している。 この状況を踏まえて,これらのジャーナリストのニュース発見を支援する計算手法を,時間効率と機関の観点から検討する。 特に,3つの計算情報助成金を対話型ツールとして試作し,そのようなツールがプロフェッショナル・サイエンス・ジャーナリストのプラクティスをどのように活用するか,あるいはより広範に形作るのかを探究した。 本研究は,これらのツールがデザインに影響を及ぼしうる科学ジャーナリストのエージェンシー,文脈,責任に関する中心的な考察を明らかにするものである。 これに基づいて、より長期のユーザエージェンシーのためのデザイン機会を提案し、コンテクスト的、個人的、コラボレーティブなニュース適性の概念を取り入れ、柔軟なインターフェースと生成モデルを活用する。 全体として,コンピュータニュース発見ツールに関する社会学的システムのより豊かな視点を提供し,科学ジャーナリストの実践をより良く支援するためのツールを改善する方法を提案する。

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