論文の概要: AI as a Tool for Fair Journalism: Case Studies from Malta
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15316v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 15:02:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-28 18:29:13.455563
- Title: AI as a Tool for Fair Journalism: Case Studies from Malta
- Title（参考訳）: 公正ジャーナリズムのツールとしてのAI - Maltaのケーススタディ
- Authors: Dylan Seychell, Gabriel Hili, Jonathan Attard, Konstantinos Makantatis,
- Abstract要約: 2つのプロジェクトは、ニュース記事やテレビニュースセグメントの潜在的なバイアスを分析するために設計されたメディアモニタリングとプレゼンテーションツールに焦点を当てている。
最初のプロジェクトは、コンピュータビジョンと自然言語処理の技術を使用して、ニュース記事の画像とそれに対応するキャプション、見出し、記事本体の一貫性を分析する。
第2のプロジェクトは、コンピュータビジョン技術を使用して、画面上の時間やニュースビデオの視覚的露出を追跡し、クエリ可能なデータを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07499722271664144
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In today`s media landscape, the role of Artificial Intelligence (AI) in shaping societal perspectives and journalistic integrity is becoming increasingly apparent. This paper presents two case studies centred on Malta`s media market featuring technical novelty. Despite its relatively small scale, Malta offers invaluable insights applicable to both similar and broader media contexts. These two projects focus on media monitoring and present tools designed to analyse potential biases in news articles and television news segments. The first project uses Computer Vision and Natural Language Processing techniques to analyse the coherence between images in news articles and their corresponding captions, headlines, and article bodies. The second project employs computer vision techniques to track individuals` on-screen time or visual exposure in news videos, providing queryable data. These initiatives aim to contribute to society by providing both journalists and the public with the means to identify biases. Furthermore, we make these tools accessible to journalists to improve the trustworthiness of media outlets by offering robust tools for detecting and reducing bias.
- Abstract（参考訳）: 今日のメディアの世界では、社会的な視点とジャーナリストの整合性の形成における人工知能(AI)の役割がますます明白になりつつある。
本稿では,マルタのメディア市場を中心とした2つの事例研究について述べる。
マルタの規模は比較的小さいが、類似のメディア・コンテキストと幅広いメディア・コンテキストの両方に適用できる貴重な洞察を提供する。
これら2つのプロジェクトは、ニュース記事やテレビニュースセグメントの潜在的なバイアスを分析するために設計されたメディアモニタリングとプレゼンテーションツールに焦点を当てている。
最初のプロジェクトは、コンピュータビジョンと自然言語処理の技術を使用して、ニュース記事の画像とそれに対応するキャプション、見出し、記事本体の一貫性を分析する。
第2のプロジェクトは、コンピュータビジョン技術を使用して、画面上の時間やニュースビデオの視覚的露出を追跡し、クエリ可能なデータを提供する。
これらのイニシアチブは、ジャーナリストと大衆の両方にバイアスを特定する手段を提供することによって、社会に貢献することを目的としている。
さらに、これらのツールをジャーナリストに利用して、偏見を検知・低減するための堅牢なツールを提供することで、メディアの信頼性を向上させる。
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