Архив

Личностные знания журналиста в условиях его конкуренции с искусственным интеллектом

Кирилл Зорин

Ссылка для цитирования: Зорин К.А. Личностные знания журналиста в условиях его конкуренции с искусственным интеллектом // Меди@льманах. 2024. № 3 (122). С. 46−56. DOI: 10.30547/mediaalmanah.3.2024.4656



УДК [070-051:004.8]:001.891
DOI: 10.30547/mediaalmanah.3.2024.4656
EDN: KDKKJF

© Зорин Кирилл Александрович
кандидат философских наук, доцент кафедры журналистики Российского государственного гуманитарного университета (г. Москва, Россия), Kirill_zorin@mail.ru

Ключевые слова: роботизированная журналистика, искусственный интеллект, личностное знание, синергетика, журналистское творчество.



В статье актуализируется проблема изучения неявного знания журналистов, которое является их конкурентным преимуществом перед искусственным интеллектом. Предложена схема, объясняющая с позиций синергетики, как в результате локальной флуктуации личностные знания могут стать конвенциональными и вследствие диффузии распространиться по социальной системе и изменить ее.

 

К постановке проблемы

Внедрение в повседневную жизнь различных форм искусственного интеллекта меняет социальные практики аудитории и журналистов. С одной стороны, коммуникация уже рассматривается как процесс, соединяющий «живых» участников и «неживые» объекты материальной и информационной природы, что, например, актуализирует пересмотр устройства медиасистем (Вартанова, 2023; Зорин, 2024; Шкондин, 2021). Об этом говорит и интерес к акторно-сетевой теории, объединяющей дискурсивные и материальные отношения (Анненкова, Самсонова, 2023; Сосновская, 2023). С другой стороны, внедрение искусственного интеллекта в работу редакций заставляет изу­чать так называемую роботизированную (цифровую) журналистику. Исследователи в основном описывают возможности и риски самой технологии (Залова, 2022; Иляхина, Деева, 2024; Суходолов, Бычкова, Ованесян, 2019; Черноусов, 2023); оценивают вероятность замены журналистов роботами (Зорина, Осиповская, 2021); изучают восприятие этих технологий самими практиками (Давыдов, 2023; Давыдов, Лукина, Замков, Крашенинникова, 2023); обсуждают этические вопросы применения искусственного интеллекта (Лукина, Замков, Крашенинникова, Кульчицкая, 2022; Зверева, 2020).

Представляется важным и такое направление исследований, как поиск конкурентных преимуществ «живого» журналиста перед роботизированным. Тем более что развитие искусственного интеллекта побудило не только программистов, но и философов вернуться к размышлению о том, что значит «знать», «мыслить», «понимать», «сознавать». Такое новое направление, как философия искусственного интеллекта (Алексеев, 2016; Глуздов, 2021; Сергеев, 2016), подчеркивает необходимость неразрывно обсуждать вопросы как искусственного, так и естественного разума (Ладов, 2006). В журналистике это актуализирует изучение неявных знаний в процессе сбора и обработки информации работниками редакций, ведь телесность человека отличается от материальности машины, что накладывает ограничения на когнитивные возможности искусственного интеллекта: машина неявными знаниями не пользуется (Филипенок, 2023).

О роли неявного знания в работе журналистов уже писали ранее. Причем зарубежные авторы обращали внимание на его значение не только в творческом процессе, но и в редакционном менеджменте. Так, по мнению К.С. Олсена и Д. Перрина, в условиях конвергенции и депрофессионализации журналистики именно реляционные неявные знания помогают медиа соответствовать требованиям общества и находить решения сложных проблем (Perrin, 2011; Olsen, 2018). С точки зрения Т. Диммена, неявные знания — то, что связано с информативностью — базовым понятием журналистики и основными ценностями профессии (Dimmen, 2009). Г. Коллинз считает, что анализ профессиональных неявных знаний может объяснить появление новых форм журналистских знаний, включая такое размытое понятие, как «цифровая компетентность» (Collins, 2010).

Таким образом, изучение неявных знаний в их связи с журналистской деятельностью представляется не только актуальным, но и необходимым научным направлением. Однако исследование этого объекта осложняется методологическими проблемами: трудно анализировать то, что непросто описы­вается. В качестве возможного решения в данной статье предлагается синергетический подход.

 

Неявное и конвенциональное знание в научных исследованиях

Ключевое отличие человеческого интеллекта от машинного — это нелинейность. Мозг не способен сосредотачиваться только на одной проблеме, он параллельно обрабатывает много других, «лишних» для изу­чаемой последовательности (например, процесса чтения книги), сигналов. Из-за этого отсутствует вариант создания единого алгоритма мышления¹.

М. Маклюэн, изучая развитие средств коммуникации, обратил внимание на то, что человеку не свойственно линейное мышление. По его мнению, мышление стало линейным из-за появления фонетического алфавита: все стало сводиться к последовательности букв. С одной стороны, это способствовало индивидуализации сознания и развитию логических (рациональных) форм мышления, с другой — привело к отделению информации от контекста, или, дословно: «от несоизмеримо более широкой реальности», нежели той, что описывается только с помощью слов (Маклюэн, 2003: 88–90). Иные формы мышления, например интуитивное, оказались частично забыты.

Осознанию многомерности человеческой интеракции также способствовала концепция неявного знания (tacit knoweledge). Норвежский исследователь К. Олсен (Olsen, 2018) выделяет три традиции, касающиеся понимания этого явления. В рамках первой — феноменологической — знания «жизненного мира», окружающего индивида, могут быть неявными, потому что невозможно сформулировать все, что известно, одномоментно. К тому же знания и сферы компетенции могут подразумеваться или предполагаться заранее. Вторая традиция опирается на прагматику и термин «практика», который обозначает полноту вербальных и невербальных правил и репертуар действий. Правила поведения ограничивают то, что принято и выражается посредством слов, поэтому есть разрыв между тем, что человек узнает и что он артикулирует. Третья традиция основана на взглядах М. Полани. Он показал, что не все, а лишь часть личностного знания человека может быть вербализована, а остальное не переводится в форму слов, знаков или схем, оставаясь как бы на периферии сознания. Тем не менее и такие формы знаний могут передаваться от индивида к индивиду: это имеет место в спорте, в сфере искусств и там, где важно экспертное мнение, основанное на личностном знании (Полани, 1985: 83–92).

Долгое время вопрос неявных знаний больше интересовал философов и лингвис­тов, которые исследовали процесс понимания и то, какую именно роль в этом играет речь и неявное знание. Например, об этом писали Ф.Б. Д’Агостино (D’Agostino, 1977), Дж. Кэмпбелл (Campbell, 1982), А.С. Ребер (Reber, 1996) и др. Впоследствии к ним подключились разработчики искусственного интеллекта, которые теперь изучают, как работают системы восприятия, памяти, контро­ля (Summerfield, 2023).

На проблему неявного знания также обратили внимание специалисты по менедж­менту, осознав, что оно помогает стимулировать инновации (Zhang, Zhao, Zhou, Guo, 2017), а потому является ценным организационным ресурсом (Ragna, Hartmann, 2008). Из этого возник ряд прикладных задач, связанных с разработкой системы управления знаниями (knowledge management) на предприятиях (Meister, Masella, 2014).

Параллельно с изучением собственно неявного знания западные исследователи восточных религий обнаружили наличие нелинейности мышления и альтернативных способов восприятия мира. Как отметил британский философ А. Уотс, на Западе знанием считается «то, что даос назвал бы условным, конвенциональным знанием. Человек приобретает конвенциональное знание через готовые коды общества. Первый — это язык. Второй — способ, которым культура условилась различать предметы в пределах каждодневного опыта. Третий — список социальных ролей, позволяющих человеку идентифицировать себя с определенными стереотипами и правилами поведения. Четвертый — это представление о своем „Я“ — „личности“, которое конструируется на основе разрозненных воспоминаний: „Я“ — это то, что я уже сделал» (Уотс, 1993: 26–29). Зная об этих ограничениях рационального мышления, представители восточных религий издревле развивали альтернативные способы мышления и познания, что предполагало «оттачивание инстинктов, облагораживание эмоций» (Пьюэтт, Гросс-Ло, 2019: 20–23). Целью йоги, медитации было помочь человеку на какой-то момент забыть о своем «Я» (результате социализации) и достичь гармоничного единства с миром ради определенных инсайтов. «Постижение Дао есть такой психологический опыт, в котором исчезает различие между субъектом и объектом, между „Я“ и „не-Я“» (Абаев, 1989: 45–46). Ведь многие вещи происходят «сразу», одновременно и никак не поддаются адекватному выражению в абстрактных символах (Уотс, 1993: 31).

 

Конвенциональное и личностное знание в деятельности журналиста

Исследователи журналистики также коснулись темы сочетания конвенционального и личностного неявного знания: отечественные авторы — в контексте изучения массово-информационного творчества. Л.Г. Свитич, описывая профессиограмму журналистской деятельности, обратила внимание на то, что важное качество журналиста — это умение видеть скрытые взаимосвязи между разными объектами, в этом смысле журналист выступает своеобразным посредником между миром скрытого неявного знания и уже очевидного (Свитич, 2007: 52–55). Е.Е. Пронина отметила, что универсальный механизм творческого мышления — это «АГА-переживание»: догадка, открытие, прозрение, откровение (Пронина, 2003: 7). Об этом же феномене, трудно алгоритмизируемом этапе журналистской деятельности, писал В.Ф. Олешко (2014: 97–98). То, что журналистская деятельность — это не просто перекомпоновка уже готовых данных, иллюстрирует модель движения информации в системе отношений «Журналист-Аудитория»: «Действительность — Журналист — Текст — Аудитория» (Прохоров, 2003: 38). Модель позже была дополнена видами деятельности. Журналист познает действительность, а потом преобразует полученные знания, создавая текст, который позже воспринимает аудитория, чтобы каким-то образом изменить действительность или свое отношение к ней (Корконосенко, 2024: 72–74). В.Д. Мансурова обращалась к неявному знанию в то время, когда журналисты конкурировали еще не с искусственным интеллектом, а только с блогерами (Мансурова, 2014).

В зарубежных исследованиях неявное знание рассматривается не столько в контексте творческой деятельности, сколько в контексте журналистского образования (как передавать неявные знания от специа­листа к специалисту) и менеджмента (как использовать их в редакционной работе, конкурируя с блогерами и пользователями).

Британский исследователь Р. Эванс не только отмечает роль неявного знания в формировании важных для журналистов навыков и качеств (это любопытство, скептицизм, «чувство новостей» и т. д.), но и спорит с теми, кто полагает, что они могут быть только врожденными: их можно привить с помощью упражнений, имитирующих редакционные практики (Evans, 2014). Механизм того, на чем основывается принятие студентами решений при работе над материалами, рассмотрел М. Кронстад на основе концепции М. Полани (Kronstad, 2014). Он же вместе с М. Ийде анализировал процесс обучения журналистов на рабочем месте в норвежской онлайн-редакции и отметил важную роль локального социального контекста (Kronstad, Eide, 2015).

В контексте редакционного менеджмента неявные знания описывались как фактор, который позволяет опытным журналистам находить выход из сложных ситуаций, когда имеет место явный конфликт интересов (Perrin, 2011). Неявное знание часто носит практический характер, оно развивается на основе восприятия, действия, оценок, размышлений индивида и является «молчаливым», потому что его еще предстоит высказать или невозможно сформулировать (Grimen, 2008: 79). Такие знания всегда были важной частью журналистских знаний, поэтому самих журналистов можно рассмат­ривать как «интуитивных экспертов», которые не всегда могут объяснить, как именно они пришли к своим оценкам и выводам (Dreyfus H., Dreyfus S., 1986; Gravengaard, 2011). При этом некоторые полагают, что большинство профессиональных неявных знаний все-таки может быть артикулировано (Collins, 2010).

Имеются и эмпирические исследования неявных знаний, основанные на этнографических методах и интервью. Так, К. Олсен обнаружил, что новые условия цифровизации порождают и возникновение новых неявных знаний, которые являются неотъемлемой частью того, что именуется «цифровой компетенцией». Они связаны с представлениями журналиста об аудитории, с «журналистским чутьем», которое помогает понять, уместен ли будет тот или иной материал, а также с пониманием целесообразности презентации себя аудитории (Olsen, 2018).

 

Неявные знания журналиста: методологические проблемы изучения и их решение

Исследования неявного знания в журналистике осложнены и с методологической точки зрения. Традиционные подходы ориентированы на изучение конвенционального и дискурсивного (функции, жанры, структура текста, и т.д.). Конечно, есть методы, связанные с антропологической парадигмой, которые позволяют понять психологию журналистского творчества. Но момент «озарения» даже в рамках этого подхода остался загадкой. Кроме того, большинство исследований нацелено на изучение общего, типичного — отдельное и уникальное не столь популярно. А.Л. Дмитровский обратил внимание на то, что исследователи журналистского творчества долгое время сосредотачивались на процессах и упускали из вида личность журналиста. «Журналистика — это сфера, где действуют личности, а не абстрактные „сознания“ или „процессы“» (Дмитровский, 2012: 333).

Наиболее подходящим для изучения сочетания неявного и конвенционального знания представляется синергетический подход, ведь взаимодействие непроявленного (потенциального, неявного) и проявленного — это одна из базовых идей синергетики. О потенциале применения синергетики в исследовании журналистики писали разные авторы (Демина, Шкондин, 2016; Дмитровский, 2019; Зорин, 2023; Мансурова, 2015; Свитич, 2020; Прохоров, 2009), но до сих пор эта методология применяется крайне редко.

Отчасти это связано со сложившимся стереотипом: синергетика воспринимается лишь как разновидность системного подхода. Хотя есть ряд принципиальных отличий. Во-первых, синергетика акцентирует внимание не на информационных связях систем как таковых, а на процессах организации и самоорганизации. Во-вторых, общая теория систем в основном уделяет внимание процессам, позволяющим системам сохранить равновесие, поэтому сложные нелинейные процессы порой подаются как более простые и линейные. Синергетика заостряет внимание на выборе вектора эволюции системы в точке бифуркации и обращает внимание на постоянные, едва заметные флуктуации системы на локальном уровне. При определенных условиях (что случается не в каждый момент времени) колебания могут вызвать резонанс всей системы и изменить ее. В-третьих, синергетика поставила вопрос о целях развития систем (о движении к структурам-аттракторам). И все это относится не только к физическим системам, но и социальным, о чем писала группа ученых РАН (Синергетическая парадигма, 2000).

Также у синергетического подхода есть некоторое сходство с восточными представлениями о текучести и изменчивости мира, что может быть полезно при работе с неявным знанием. Во-первых, это идея единства мира («всего во всем»): флуктуа­ции на нижестоящих по иерархии уровнях системы могут влиять на вышестоящие. Во-вторых, восточное представление о перетекании Небытия в Бытие отражается в синергетическом представлении о связанности Хаоса (источника всех потенциальных траекторий развития) и Порядка (реализованного потенциала). В-третьих, сам процесс эволюции синергетики рассматривается как чередование разных состояний (порядок—хаотизация—бифуркация—порядок). В-четвертых, осознается созидательная роль случайности (Князева, Курдюмов, 2002: 94–109).

Благодаря синергетическому подходу можно не только рассматривать неявные знания на уровне отдельного коллектива, но и прослеживать их влияние на социальную систему. Индивид или группа (например, редакция), где люди обмениваются как явными, так и неявными формами знания, в какой-то момент находит способ иначе увидеть или осмыслить фрагмент реальности. Далее это видение либо не артикулируется при живом общении, и тогда новое неявное знание остается незаметным для социума, либо начинается бифуркация: журналисты находят способ перевести неявное знание в явное и закрепить его в какой-то символической форме. Возникает резонанс и начинается возможная диффузия изменений в системе. Как минимум, знание, ставшее явным, может повлиять на локальную ауди­торию. Если новое знание все-таки распространится далее по системе, то общество скорректирует свои действия, представления и т.д. Так бифуркация завершится, и система станет немного иной.

Все это можно схематически представить следующим образом: «непроявленное и неявное знание —> творческий акт как начало бифуркации —> распространение проявленного знания в локальной среде —> диффузия / отсутствие диффузии знаний в социальной системе». Схема позволяет уточнить и возможные объекты исследования:

1. Редакции и творческие коллективы. Здесь происходит интенсивный обмен явными, и неявными знаниями, возможен перевод знаний из скрытых в конвенциональные. Благодаря этому может возникнуть новая практика.

2. Уровень локального сообщества, где в результате диффузии в первую очередь распространяется новое знание (ранее неявное). Это может проявляться в практиках взаимодействия с редакцией, медиапотреб­ления, в незапланированном изменении функций СМИ.

3. Более масштабные фрагменты социальной структуры — крупные города, регионы, страны и т.д. На этом уровне редко можно выявить индивида/группу, которые стали причиной изменений, но диффузия новых знаний и практик по социальной сис­теме очень заметна («новаторы» действуют иначе, чем «консерваторы»).

 

Эмпирическое подтверждение

Синергетический подход предлагается в этой статье в качестве объяснительной модели. Специальной апробации данного метода не проводилось, но влияние новых знаний на редакцию и общество (то есть диффузия) описывались ранее. Эти исследования приводятся в качестве иллюстрации.

1. Уровень редакции: появление новых редакционных практик и их слабая диффузия в социальной среде. Подобный опыт достаточно подробно описан в научной литературе в материалах о районной и городской прессе. Например, в практике ИД «Алтапресс»: влияние медиаконвергенции на творчество (Копылов, 2012), адаптация к новой информационной среде (Пургин, 2014), переход от моно- к мультиформатности (Лавренова, Кирилин, 2019) и т.д. И хотя уникальный и актуальный опыт этого издательского дома активно популяризировали среди российских практиков, он не стал типовым, т.к. с точки зрения синергетики локальная флуктуация не вызвала резонанса в системе.

Переход неявного знания в явное происходит в редакциях постоянно, но, очевидно, он тесно связан и с социальной средой, в которой существует локальное медиа. Это подтверждают сравнительные исследования. В 2016 г. изучалось влияние объективных факторов (уровень экономического развития, и образования населения, проникновение технологий и т.д.) на газеты двух районов Красноярского края — депрессивного и благополучного. Согласно гипотезе, газета депрессивного района должна проявлять больший интерес к государственным дотациям и активнее публиковать материалы о деятельности власти, используя госзаказ. Контент-анализ содержания газет за 2015 г. и изучение редакционных практик опровергли эту гипотезу. Газета депрессивного района посвятила деятельности власти 190 полос из 1 040, газета благополучного — 360 полос из 1 248. В издании депрессивного района было больше критических публикаций и развлекательного контента, а сама редакция была вынуждена конкурировать за своих небогатых читателей с тремя газетами из соседней Хакассии. Разница в подходах была связана исключительно с личностным фактором — ролью руководителей СМИ во взаимодействии с локальным сообществом и органами власти (Зорин, Харлашина, 2016).

2. Уровень редакции и локального сообщества: диффузия изменений. Подобные ситуации описываются значительно реже, чем уникальный опыт редакций, потому обнаруживаются случайно. Так, при изучении университетских СМИ на факультетах журналистики в вузах российских городов-миллионников в 2022 г. было выявлено, что некоторые из них независимо друг от друга частично изменили свои функции в локальном сообществе — незапланированно стали участвовать в региональном брендинге. С помощью контент-анализа содержания, в рамках которого устанавливалась связь тематических единиц контента с территориальными субъектами (университет как гиперлокальное сообщество, город как локальное, регион, страна), были изучены 53 медиа из 26 вузов. В 19 из 53 медиапроектов локальный, региональный и национальный контент составляет не менее 50%. Подобная трансформация функций была объяснена сходством условий: необходимость решать учебные задачи заставила некоторые редакции побуждать студентов освещать жизнь не только вуза, но и городского сообщества (Zorin, 2023).

3. Уровень медиасистемы: диффузия когда-то личностных, а теперь уже кодифицированных знаний в социальной системе и ее последующая трансформация. Такие изменения описаны достаточно подробно, поскольку они более заметны. Например, появление смартфонов и мобильного интернета, трансформация информации в коммуникацию заставила редакции пересмотреть как подходы к созданию контента, так и принципы взаимодействия с аудиторией. Важным параметром стала способность публикаций быть пригодными для репостов и обсуждения (Баранова, 2020: 74). А широкое распространение сегодня непрофессио­нальной блогерской эстетики, «домашней» режиссуры уже трансформирует и журналистскую практику: даже на телевидение проникают те принципы съемки, ведения программ, которые ранее считались непрофессиональными и исключались как брак (Шестерина, 2023).

 

Выводы

Идеи, изложенные в статье, позволяют сделать выводы и наметить направления для дальнейшего обсуждения.

Во-первых, изучение процесса журналистского творчества и роли неявных знаний в нем является необходимым для дальнейшего развития профессии. Эволюция искусственного интеллекта заставила по-новому посмотреть на процессы мышления, знания, понимания (Алексеев, 2016; Сергеев, 2016; Глуздов, 2021; Summerfield, 2023), искать кардинальные отличия искусственного интеллекта от естественного (Филипенок, 2023). Если в России изучение неявного знания в журналистике остается предметом личного интереса исследователей, то за рубежом с ним связывают конкурентные преимущества организаций в целом (Zhang, Zhao, Zhou, Guo, 2017; Ragna, Hartmann, 2008; Sumbal, Amber, 2024) и журналистских редакций в частности (Collins, 2010; Perrin, 2011; Olsen, 2018). А поскольку журналисты являются «интуитивными экспертами» (Dreyfus H., Dreyfus S., 1986; Gravengaard, 2011), их «молчаливое знание» является явным конкурентным преимуществом по отношению как к непрофессионалам, так и к искусственному интеллекту.

Во-вторых, изучать неявное знание невозможно без внимания к локальным и гиперлокальным медиа. В отличие от региональных и национальных они существуют на границе двух разных сред — межличностной и массовой коммуникации, поэтому здесь больше нелинейных связей, выше уровень хаотизации системы и, соответственно, появляются широкие возможности для новых комбинаций неявных личностных знаний и конвенциональных (Зорин, 2023). Однако локальные медиа и городскую журналистику долгое время изучали только в рамках региональной (Пичугина, 2014: 36).

В-третьих, дальнейшей апробации и обсуждения требует применение синергетического подхода, предложенного в статье. Для изучения неявного знания он любопытен тем, что позволяет связывать потенциальное, непроявленное с тем, что превратилось в социальные конвенции и практики и получило распространение в обществе.

Предложенная автором схема помогает связать отдельные редакции, локальные сообщества и более крупные части социума.

 

Примечания

¹ Искусственный интеллект научился распознавать мысли человека, не используя импланты для мозга // Overlokers.ru. 2024. Янв., 10. Режим доступа: https://overclockers.ru/blog/letsplay/show/130924/Iskusstvennyj-intellekt-nauchilsya-raspoznavat-mysli-cheloveka-ne-ispol-zuya-implanty-dlya-mozga (дата обращения: 12.01.2024).

 

Библиогафия

Абаев Н.В. Чань-буддизм и культурно-психологические традиции в средневековом Китае. Новосибирск: Наука, 1989.

Алексеев А.Ю. Философия искусственного интеллекта — концептуальный статус комплексного теста Тьюринга: дис. ... д-ра филос. наук. М., 2016.

Анненкова И.В., Самсонова Е.А. Функции социально-сетевого дискурса и социально-сетевая картина мира (на примере молодежного сегмента новых медиа) // Меди@льманах. 2023. № 2. С. 18−26. DOI: 10.30547/mediaalmanah.2.2023.1826

Баранова Е.А. Конвергентная журналистика. М.: Юрайт, 2020.

Вартанова Е.Л. Медиасистема в контексте общественных процессов: переосмысление теоретической конструкции // Меди@льманах. 2023. № 2. С. 8−19. DOI: 10.30547/mediaalmanah.2.2023.819

Глуздов Д.В. Философия искусственного интеллекта и философия науки // Журнал философских исследований. 2021. Т. 7. № 1. С. 32−42.

Давыдов С., Лукина М., Замков А., Крашенинникова М. Искусственный интеллект в российской индустрии медиа и коммуникаций // СоциоДиггер. 2023. Т. 4. Вып. 7−8. Режим доступа: https://sociodigger.ru/articles/articles-page/iskusstvennyi-intellekt-v-rossiiskoi-industrii-media-i-kommunikacii (дата обращения: 11.01.2024).

Давыдов С.Г. Отношение российских специалистов в сфере медиа и коммуникаций к искусственному интеллекту // Журналистика в 2022 году: творчество, профессия, индустрия: сб. мат. междунар. науч.-практ. конф. М.: Фак. журн. МГУ, 2023. С. 360−362.

Демина И.Н., Шкондин М.В. Синергетика и теория журналистики: аспекты исследования медиасистемы // Вопросы теории и практики журналистики. 2016. Т. 5. № 1. С. 14−28. DOI: 10.17150/2308-6203.2016.5(1).14-28

Дмитровский А.Л. Теории журналистики: почему они «не работают»? (проблема синергетического подхода к журналистским явлениям) // Вопросы теории и практики журналистики. 2019. Т. 8. № 1. С. 36–56. DOI: 10.17150/2308- 6203.2019.8(1).36-56

Дмитровский А.Л. Экзистенциальная теория журналистики: попытка метатеории // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2012. № 2 (10). С. 61−68.

Залова С.М. Журналистика, основанная на технологиях искусственного интеллекта // Изв. Южн. фед. ун-та. Филол. науки. 2022. Т. 26. № 3. С. 184−195. DOI: 10.18522/1995-0640-2022-3-184-195

Зверева Е.А. Этические проблемы использования искусственных алгоритмов и искусственного интеллекта в журналистике // MEDIAобразование: медиа как тотальная повседневность: мат. V Междунар. науч.-практ. конф. Челябинск: Челяб. гос. ун-т, 2020. С. 316−320.

Зорин К.А. Локальные медиа как фракталы социальных и медиасистем // Вопросы теории и практики журналистики. 2023. Т. 12. № 3. С. 490–506. DOI: 10.17150/2308-6203.2023.12(3).490-506

Зорин К.А. Медиасреда как материально-идеационная динамическая система // Медиаскоп. 2024. Вып. 1. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2843 (дата обращения: 11.01.2024).

Зорин К.А., Харлашина С.В. Факторы развития местной прессы (на примере Емельяновского и Курагинского районов Красноярского края // Коммуникативная культура современности: мат. VI Междунар. науч.-практ. конф. Новосибирск: Новосиб. нац. исследоват. гос. ун-т, 2016. С. 86–88.

Зорина В.А., Осиповская Е.А. Обзор литературы на тему искусственного интеллекта в журналистике: библиометрический анализ научных статей, проиндексированных в международных базах данных WoS и Scopus // Вопросы теории и практики журналистики. 2021. Т. 10. № 4. С. 734–744. DOI: 10.17150/2308- 6203.2021.10(4).734-744

Иляхина А.А., Деева И.В. Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в журналистике // Вестн. науки. 2024. Т. 3. № 1 (70). С. 580–588.

Князева Е.Н, Курдюмов С.П. Основания синергетики. Режимы с обострением, самоорганизация, темпоритмы. СПб.: Алтейя, 2002.

Копылов О.В. Профессионализм журналиста в условиях медиаконвергенции: трансформация, революция, апгрейд? // Вестн. Томск. гос. ун-та. Филология. 2012. № 3 (19). С. 122–130.

Корконосенко С.Г. Основы журналистской деятельности. М.: Юрайт, 2024.

Лавренова Т.С., Кирилин К.А. Переход российских СМИ от моно- к мультиформатности (на примере ИД «Алтапресс») // Медиаисследования. 2019. № 6. С. 236–241.

Ладов В.А. Философские проблемы искусственного интеллекта. Томск: Томск. гос. ун-т, 2006.

Лукина М.М., Замков А.В., Крашенинникова М.А., Кульчицкая Д.Ю. Искусственный интеллект в российских медиа и журналистике: к дискуссии об этической кодификации // Вопросы теории и практики журналистики. 2022. Т. 11. № 4. С. 680–694. DOI: 10.17150/2308-6203

Маклюэн М. Понимание медиа: внешние расширения человека /пер. с англ. В. Николаева. М.; Жуковский: КАНОН-пресс Ц; Кучково поле, 2003.

Мансурова В.Д. «Личностное знание» журналиста в проекции его рациональной субъективности // Вестн. Томск. гос. ун-та. Филология. 2014. № 5 (31). С. 153–161.

Мансурова В.Д. Парадигмы научного знания о современной журналистике // Медиаисследования. 2015. № 2. С. 49–61.

Олешко В.Ф. Психология журналистики. Екатеринбург: Изд-во Уральск. ун-та, 2014.

Пичугина О.А. Интернет-медиа в коммуникативном пространстве современного мегаполиса: дис. ... канд. филол. наук. М., 2014.

Полани М. Личностное знание. М.: Прогресс, 1985.

Пронина Е.Е. Психология журналистского творчества. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2003.

Прохоров Е.П. Идеи синергетики и методология журналистики // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2009. № 2. С. 13–30.

Прохоров Е.П. Введение в теорию журналистики. М.: Аспект Пресс, 2003.

Пургин Ю.П. Сетевая революция: вызовы традиционным СМИ // Изв. Алтайск. гос. ун-та. 2014. Т. 1. № 2 (82). С. 170–176.

Пьюэтт М., Горсс-Ло К. Путь. Чему нужно научиться у древних китайских философов. М.: Синдбад, 2019.

Свитич Л.Г. Актуальные проблемы современной науки и журналистика. М.: Юрайт, 2020.

Свитич Л.Г. Введение в специальность. Профессия: журналист: учеб. пособие. М.: Аспект Пресс, 2007.

Сергеев Е.В. Проблема искусственного интеллекта: онтологические и гносеологические аспекты: дис. ... канд. филос. наук. Магнитогорск, 2016.

Синергетическая парадигма. Многообразие поисков и подходов / отв. ред. В.И. Аршинов, В.Г. Буданов, В.Э. Войцехович. М.: Прогресс-Традиция, 2000.

Сосновская А.М. Новые онтологии как перспектива изучения политических отношений: акторно-сетевая теория и медиа // Меди@льманах. 2023. № 2. С. 29−34. DOI: 10.30547/mediaalmanah.2.2023.2934

Суходолов А.П., Бычкова А.М., Ованесян С.С. Использование технологий искусственного интеллекта в российских медиа и журналистике // Вопросы теории и практики журналистики. 2019. Т. 8. № 4. С. 647–667. DOI: 10.17150/2308-6203.2019.8(4).647-667

Уотс А. Путь дзен. Киев: София, 1993.

Филипенок С. Неявное знание в цифровой гуманитаристике // Вопросы философии. 2023. № 9. С. 103–113. DOI: 10.21146/0042-8744-2023-9-103-113

Черноусов Д.А. Риски использования систем искусственного интеллекта в роботизированной/цифровой журналистике // Труды по интеллектуальной собственности. 2023. Т. 44. № 1. С. 96–103.

Шестерина А.М. Трансформация имиджевых параметров телеведущего в сетевой среде // Новые тренды журналистики и медиакоммуникаций: сб. науч. ст. II Меж­дунар. науч.-практ. конф. М.: РГГУ, 2023. С. 80–84.

Шкондин М.В. Медиасистема как фактор освоения мира социумом. М.: Фак. журн. МГУ, 2021.

 

Campbell J. (1982) Knowledge and Understanding. The Philosophical Quarterly 32 (126): 17–34. DOI: 10.2307/2218998

Collins H. (2010) Tacit and Explicit Knowledge. Chicago: University of Chicago Press.

D’Agostino F.B. (1977) Knowledge of Language. British Journal for the Philosophy of Science 28 (1): 74–80.

Dimmen T. (2009) Journalistens tause kunnskap. Notat 9. Volda: Høgskulen i Volda.

Dreyfus H.L., Dreyfus S. (1986) Mind over Machine: The Power of Human Intuition and Expertise in the Era of the Computer. New York: Free Press.

Evans R. (2014) Can Universities Make Good Journalists? Journalism Education 3 (1): 66–87.

Gravengaard G. (2011) The Metaphors Journalists Live by: Journalists’ Conceptualization of Newswork. Journalism 13 (8): 1064–1082.

Grimen H. (2008) Profesjon og kunnskap. In: Molander A., Terum L.I. (eds.). Profesjonsstudier. Oslo: Universitetsforlaget, pp. 197–215.

Kronstad M., Eide M. (2015) How Online Journalists Learn Withing a Non-Formal Context. Journal of Workplace Learning 27 (3): 226–240. DOI: 10.1108/JWL-12-2013-0107

Kronstad M. (2014) Using the Gut Feeling — Making Sense of Practical Knowledge in Journalism Education. Journal of Media Practice 15 (3): 176–189. DOI: 10.1080/14682753.2014.1000041

Meister M., Masella R. (2014) Perspectives on Knowledge Management Systems Theo­retical Framework and Design of an Empirical Study. International Journal of Plasticity 55 (2): 80–93.

Olsen K.S. (2018) What We Talk about When We Talk about Local Journalism. Tacit Knowledge During the Digital Shift. Sur le Journalisme 7 (2): 126–139.

Perrin D. (2011) «There are Two Different Stories to Tell» — Collaborative Text-Picture Production Strategies of TV Journalists. Journal of Pragmatic 43 (7): 1865–1875.

Ragna S.A., Hartmann E. (2008) The Use of Tacit Knowledge Within Innovative Companies: Knowledge Management in Innovative Enterprises. Journal of Knowledge Manage­ment 12 (1): 133–147.

Reber A.S. (1996) Implicit Learning and Tacit Knowledge: An Essay on the Cognitive Unconscious. Oxford: Oxford University Press.

Sumbal M.S., Amber Q. (2024) ChatGPT: a Game Changer for Knowledge Management in Organisations. Kybernetes. Vol. Ahead-of-Print. DOI: 10.1108/K-06-2023-1126

Summerfield C. (2023) Natural General Intelligence: How Understanding the Brain Can Help us Build AI. Oxford: Academic.

Zhang M., Zhao Y., Zhou Z., Guo X. (2017) Research on Intensive Facts about Explicit Case of Tacit Knowledge. Procedia Engineering 174: 317–323.

Zorin K. (2023) Student Media as a Part of Urban Communication and an Actor of Inclusive Place Branding. World of Media. Journal of Russian Media and Journalism Studies 1: 67–98. DOI: 10.30547/worldofmedia.1.2023.4

Дата поступления в редакцию: 11.03.2024
Дата публикации: 20.04.2024