AI in the newsroom: A data quality assessment framework for employing machine learning in journalistic workflows

[EN] AI-driven journalism refers to various methods and tools for gathering, verifying, producing, and distributing news information. Their potential is to extend human capabilities and create new forms of augmented journalism. Although scholars agreed on the necessity to embed journalistic values in these systems to make AI-driven systems accountable, less attention is paid to data quality, while the results' accuracy and efficiency depend on high-quality data. However, data quality remains complex to define insofar as it is a multidimensional, highly domain-dependent concept. Assessing data quality in the context of AI-driven journalism requires a broader and interdisciplinary approach, relying on the challenges of data quality in machine learning and the ethical challenges of using machine learning in journalism. These considerations ground a conceptual data quality assessment framework that aims to support the collection and pre-processing stages in machine learning. It aims to contribute to strengthening data literacy in journalism and to make a bridge between scientific disciplines that should be viewed through the lenses of their complementarity.Dierickx, L.; Lindén, C.; Opdahl, A.; Khan, S.; Guerrero Rojas, D. (2023). AI in the newsroom: A data quality assessment framework for employing machine learning in journalistic workflows. Editorial Universitat Politècnica de València. 217-225. https://doi.org/10.4995/CARMA2023.2023.1644021722

Resource management in Big Data initiatives: processes and dynamic capabilities

© 2016 The Authors. Effective management of organizational resources in big data initiatives is of growing importance. Although academic and popular literatures contain many examples of big data initiatives, very few are repeated in the same organization. This suggests either big data delivers benefits once only per organization or senior managers are reluctant to commit resources to big data on a sustained basis. This paper makes three contributions to the Special Issue’s theme of enhancing organizational resource management. One is to establish an archetype business process for big data initiatives. The second contribution directs attention to creating a dynamic capability with big data initiatives. The third identifies drawbacks of resource base theory (RBT) and it’s underpinning assumptions in the context of big data. The paper discusses lessons learnt from the case study and draws out implications for practice and business research. The paper’s intellectual and practical contributions are based on an in-depth case study of the European Poles of Excellence (EIPE) big data initiative and evidence from the extant literature

News automation como experiencia de usuario

– This paper examines the role of the social representations and cultural practices of journalists in shaping the uses (and non–uses) of news automation software as a tool to support journalism practices. It is approached through an empirical study conducted within two newsrooms in French–speaking Belgium, where we have followed the process of a socio–technical construction involving journalists in the design process. This first form of use led the journalists to reconfigure their professional practices, placing the accent on the necessity of shaping a tool that will reproduce their know-how. Still, automated news will only make sense through journalistic mediation.SCOPUS: ar.jinfo:eu-repo/semantics/publishe

Information automatisée et nouveaux acteurs des processus journalistiques

Le développement des technologies d’automatisation de la production d’informations dévoile, sur la scène médiatique, de nouveaux acteurs qui ne sont pas traditionnellement liés au monde du journalisme. On retrouve, parmi ceux-ci, des sociétés technologiques où sont employés des linguistes et des informaticiens. Bien qu’elles ne considèrent pas « faire acte » de journalisme, elles participent néanmoins à une chaîne de production éditoriale, jusqu’alors dévolue aux seuls professionnels de l’information. Cela implique de nouvelles formes de collaboration où vont cohabiter des agents sociaux aux cultures professionnelles différentes :à la rationalité de la technologie, sera opposée la subjectivité du journalisme. Mais il ne s’agirait pas de réduire un processus automatisé à une technologie qui se bornerait à transformer des entrants (des données) en extrants (des textes ou toute autre forme de représentation visuelle). Ce processus participe à une logique éditoriale traditionnelle, caractérisée par une succession de choix. Cet article vise à une meilleure compréhension de cette dynamique, à travers une étude de cas réalisée dans le cadre de la conception d’un système d’automatisation visant à soutenir les routines quotidiennes de journalistes attachés au service boursier d’un média belge francophone. Dans ses principaux enseignements, cette expérience témoigne de la nécessité d’un profil qui soit à la fois technique et journalistique, dès lors qu’il facilite les échanges entre les mondes du journalisme et de la technique. L’implication active des journalistes dès les premières heures du projet va apparaître comme un préalable, dès lors qu’ils disposent de l’expertise du domaine d’application et des compétences éditoriales qui forgeront l’artefact dont on ne peut considérer qu’il soit d’abord technologique. Pour les agents sociaux du monde de la technique, cela implique un changement de paradigme :il s’agit désormais d’admettre qu’ils participent à un processus éditorial qui suppose, tout au moins, de développer une « pensée journalistique ».info:eu-repo/semantics/publishe

Journalisme algorithmique :un état de l’art de la recherche -- 2

Le journalisme algorithmique fait référence à de nouvelles pratiques au sein des rédactions des organisations médiatiques, où des logiciels et procédures informatisées sont mobilisés à différents maillons de la chaîne de production de l’information. Le phénomène de l’automatisation de la productiond’informations, qui est apparu aux États-Unis à la fin des années 2010, constitue l’un de ses avatars les plus souvent interrogés par les chercheurs.Celui-ci désigne un processus informatique consistant à transformer des données structurées en texte, en graphique ou en toute autre forme de représentation visuelle. Son développement peut être expliqué par la conjugaison de trois facteurs :l’accessibilité à des volumes de données de plus en plus importants,la popularisation d’une approche par données dans le journalisme mais aussi l’évolution de technologies de plus en plus performantes. Cette bibliographie sélective propose un panorama de l’état de la recherche abordant les différents aspects relatifs au phénomène de la production automatisée d’informations journalistiques et, plus largement, à celui du développement de l’intelligence artificielle au sein des rédactions.info:eu-repo/semantics/published

Intelligence artificielle et journalisme :une course avec les machines

L’intelligence artificielle (IA), c’est un terme un peu fourre-tout pour désigner les nombreuses possibilités offertes par les récents développements technologiques. Qu’il s’agisse de technologies d’apprentissage par la machine (machine learning) ou de traitement automatique de la langue, l’usage de l’IA dans les rédactions permet d’automatiser un très grand nombre de tâches qui caractérisent les processus de la chaîne de production journalistique.La expresión inteligencia artificial (IA) es un paraguas que engloba las múltiples posibilidades que ofrecen los recientes avances tecnológicos. Desde las tecnologías de aprendizaje automatizado (machine learning) hasta el procesamiento automático de la lengua, el uso de la IA en las redacciones puede automatizar un gran número de las tareas que configuran la cadena de producción periodística.The term Artificial Intelligence (AI) is a somewhat catch-all term that refers to the different possibilities offered by recent technological developments. From machine learning to natural language processing, news organisations can use AI to automate a huge number of tasks that make up the chain of journalistic production, including detecting, extracting and verifying data, producing stories and graphics, publishing (with sorting, selection and prioritisation filters) and automatically tagging articles.Publié en trois langues :- FR - https://www.equaltimes.org/intelligence-artificielle-et- ES - https://www.equaltimes.org/inteligencia-artificial-y- EN - https://www.equaltimes.org/artificial-intelligence-andinfo:eu-repo/semantics/publishe

La production automatisée d’informations journalistiques dans la perspective des études des logiciels

info:eu-repo/semantics/nonPublishe

IA et journalisme: La régulation reste humaine

L’intelligence artificielle nourrit craintes et espoirs en matière de fiabilité de l’information et d’évolutions du métier de journaliste. En réalité, l’enjeu tient au bon usage de l’outillage.info:eu-repo/semantics/publishe

L’adéquation aux usages, un remède contre l’échec ?

Le phénomène de la production automatisée d’information est souvent abordé en tant que produit fini délivré tel quel aux audiences. Son autre versant est de fournir aux journalistes des brouillons automatisés qu’ils enrichiront de leur expertise, en apportant des informations de contexte et d’analyse. Cet article explore les conditions auxquelles un système d’automatisation peut échouer à rencontrer les usages finaux des professionnels de l’information. Son approche se fonde sur les dimensions constitutives de la construction sociologique du professionnalisme, considérant que l’usage journalistique d’un artefact d’automatisation réside dans sa capacité à rencontrer les savoirs, le savoir-faire et les valeurs du journalisme.info:eu-repo/semantics/publishe