Sociological Analysis of the Role of the Media in the Formation of Trust in Artificial Intelligence

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

This article discusses the issue related to the sociological analysis of the role of the media in the formation of trust in artificial intelligence. The author studied the fields of application of artificial intelligence, its relationship with the media, as well as the concept of natural language processing. Natural language processing is one of the newest technologies of artificial intelligence application and can be integrated by mass media into the process of writing reports and texts. An important place in this work is given to the author’s research conducted in August 2022. The purpose of this study was to identify the relationship between how people relate to the media and artificial intelligence, and how they evaluate headlines created by journalists or AI. The results of the study revealed similarities between texts compiled by artificial intelligence and texts written by journalists. In the final part of the article, the authors formulated the main recommendations for increasing confidence in artificial intelligence in the context of media influence on it. The key conclusion of this scientific work is the following aspect: with automatic text generation, consumers’ perception of the quality of news plays an important role in establishing the relationship between people and artificial intelligence.

Sobre autores

Pavel Razov

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: PVRazov@fa.ru

Doctor of Sociology, Professor, Professor at the Department of Sociology, History and Philosophy

Rússia, Moscow

Artur Garaganov

Financial University under the Government of the Russian Federation

Autor responsável pela correspondência
Email: arturcompany21@gmail.com

researcher at the Locomotives of Growth Center of the Department of Sociology

Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. Aleynikova Yu.V., Matveev V.V. Digital ecosystem. analysis of the use of artificial intelligence. Health – the Basis of Human Potential: Problems and Ways to Solve Them. 2020. No. 3. Pp. 1480–1487. (In Rus.)
  2. Buryak M.A. Media sphere: Conceptualization of the concept. Bulletin of St. Petersburg State University. Language and Literature. 2014. No. 2. Pp. 200–212. (In Rus.)
  3. Vidyasova L.A., Vidyasov E.Yu., Tensina Ya.D. Research of social trust in information technologies in the provision of electronic public services and the use of electronic participation portals (case of St. Petersburg). Monitoring. 2019. No. 5 (153). Pp. 43–57. (In Rus.)
  4. Dolganova O.I. Improving the customer experience of interaction with artificial intelligence by observing ethical principles. Business Informatics. 2021. Vol. 15. No. 2. Pp. 34–46. (In Rus.)
  5. Zhukov D.S. Artificial intelligence for the socio-state organism: The future has already started in China. Journal of Political Studies. 2020. Vol. 4. No. 2. Pp. 70–81. (In Rus.)
  6. Koda E.A. The influence of mass media on the formation of public opinion. Sociology in the Modern World: Science, Education, Creativity. 2020. Vol. 1. No. 12. Pp. 131–134. (In Rus.)
  7. Larin S.N., Elizarova M.I., Sokolov N.A. Analysis of the development of the world market of high-tech products on the example of artificial intelligence technologies. Economics and Business: Theory and Practice. 2019. No. 5-2. Pp. 119–129. (In Rus.)
  8. Lebedev A.N. Trust and distrust of unreliable information on the Internet. Institute of Psychology of the Russian Academy of Sciences. Social and Economic Psychology. 2020. Vol. 5. No. 2. Pp. 365–389. (In Rus.)
  9. Loshkarev A.V., Dydygina Yu.N. Issues of the digital environment of trust. International Journal of Humanities and Natural Sciences. 2020. No. 10-3. Pp. 124–126. (In Rus.)
  10. Malyshkin A.V. Integration of artificial intelligence into public life: Some ethical and legal problems. Bulletin of St. Petersburg University. Right. 2019. Vol. 10. No. 3. Pp. 193–199. (In Rus.)
  11. Sineva N.L. et al. Innovative and technological development and artificial intelligence. Innovative Economy: Prospects for Development and Improvement. 2019. No. 2 (36). Pp. 397–404. (In Rus.)
  12. Yastreb N.A. How does the problem of personal data change the ethics of artificial intelligence? Philosophical Problems of Information Technologies and Cyberspace. 2020. No. 1 (17). Pp. 491–504. (In Rus.)
  13. Andras A. et al. Trusting intelligent machines: Deepening trust within socio-technical systems. IEEE Technology and Society Magazine. 2018. No. 37 (4). Pp. 76–83.
  14. Cassidy W.P. Online news credibility: An examination of the perceptions of newspaper journalists. Journal of Computer Mediated Communication. 2020. Vol. 12. No. 2. Pp. 144–164.
  15. Flanagin A.J. Credibility and trust of information in online environments: The use of cognitive heuristics. Journal of Pragmatics. 2021. Vol. 59. Pp. 210–220.
  16. Gretton C. Trust and transparency in machine learning-based clinical decision support. J. Zhou, F. Chen (eds.). Human and Machine Learning, 2018. Pp. 279–292.
  17. Strubell E., Ganesh A., McCallum A. Energy and policy considerations for deep learning in NLP. arXiv preprint arXiv:1906.02243. 2019. Vol. 9. No. 1. Pp. 291–307.
  18. Wagner A.R. et al. Overtrust in the robotic age. Communications of the ACM. 2018. No. 61 (9). Pp. 22–24.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2. Fig. 1. Distribution of respondents’ responses about trust in texts generated by AI and written by media representatives

Baixar (9KB)
3. Fig. 2. Distribution of respondents’ responses regarding the ease of reading texts generated by AI and written by media representatives

Baixar (9KB)
4. Fig. 3. Distribution of respondents’ responses to the question of choosing a text that is superfluous

Baixar (9KB)

Declaração de direitos autorais © Razov P.V., Garaganov A.V., 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».