Штучний інтелект у медіа та комунікації: аналітичні перспективи цифрового розширення прав і можливостей та алгоритмічного домінування
DOI:
https://doi.org/10.17721/CIMC.2026.39.60-70Ключові слова:
штучний інтелект, цифрове розширення прав і можливостей, алгоритмічне домінування, бульбашка фільтрів, алгоритмічне управління, символічний капітал, датафікація, цифрова нерівністьАнотація
Мета дослідження – вивчити подвійну динаміку штучного інтелекту (ШІ) у медіа та комунікаціях, досліджуючи, як ШІ одночасно сприяє цифровому розширенню можливостей – збільшуючи доступ до інформації, участі та продуктивності – і полегшує алгоритмічне домінування, де прийняття рішень, соціальна взаємодія та економічні можливості дедалі більше регулюються непрозорими обчислювальними системами. Метод дослідження. Дослідження використовує теоретичний та аналітичний підхід, розміщуючи ШІ в рамках, що інтегрує концепції фільтруючих бульбашок, алгоритмічного управління, символічного капіталу та обробки даних. Воно синтезує результати емпіричних досліджень, політичних звітів та критичних досліджень для аналізу впливу ШІ на автономію, нерівність та розподіл цифрової влади. Результати. Аналіз висвітлює механізми, за допомогою яких алгоритми посилюють соціальну та інформаційну нерівність, обмежують автономію користувачів та концентрують цифрову владу серед домінуючих акторів у медіа та комунікаційних просторах. Висновок. Дослідження завершується пропозицією стратегій для пом'якшення алгоритмічного домінування та посилення цифрового розширення можливостей, підкреслюючи важливість прозорості, алгоритмічної грамотності, етичного дизайну та партисипативного управління в екосистемах цифрових медіа. Крім того, воно підкреслює необхідність емпіричних та міждисциплінарних досліджень для розробки контекстно-залежних рамок для розуміння довгострокового впливу ШІ на медіа.
Завантажити
Посилання
Adam D. I., K., Jamie E., G., & Hancock, J. T. (2014). Experimental Evidence of Massive-Scale Emotional Contagion through Social Networks. Proc Natl Acad Sci U S A, 111(24), 8788–90. https://www.doi.org/10.1073/pnas.1320040111
Alem, F. S., Hasdiyanto, H., Irwanto, I., & Rido, L. (2024). Digital Newsroom Transformation: A Systemat-ic Review of the Impact of Artificial Intelligence on Journalistic Practices, News Narratives, and Ethical Challenges. Journal Media, 5(4), 1554–1570. https://doi.org/10.3390/journalmedia5040097
Alessandro, G., Pujan, P., Mauro, C., Emiliano, D. C., & Gianluca, S. (2024). Revealing The Secret Power: How Algorithms Can Influence Content Visibility on Twitter/X. arXiv:2410.17390. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.17390
Andrejevic, M. (2020). Automated Media. Routledge
Annaki, F., Ouassou, S., & Igamane, S. (2025). Visibility and Influence in Digital Social Relations: To-wards a New Symbolic Capital? African Scientific Journal, 3(29). https://doi.org/10.5281/zenodo.15364096
Baig, K., Altaf, A., & Azam, M. (2024). Impact of AI on communication relationship and social dynamics: A qualitative approach. Bulletin of Business and Economics (BBE), 13(2), 282-289. https://doi.org/10.61506/01.00283
Barocas, S., Selbst, A. (2016). Big Data's Disparate Impact. California Law Review, 104. https://www.doi.org/10.2139/SSRN.2477899
Bell, A., & Stoyanovich, J. (2024). Making Transparency Advocates: An Educational Approach Towards Better Algorithmic Transparency in Practice. arXiv:2412.15363. https://www.doi.org/10.48550/arXiv.2412.15363
Benoit, D., Faridah, D., & Faïz, G. (2025). Filter bubbles as a Vector of Tradition? Decoding Opinion Dynamics with Agent-Based Modelling. Journal of Computational Social Science, 8(4). https://www.doi.org/10.1007/s42001-025-00422-7
Bolin, G. (2022). The Value Dynamics of Data Capitalism: Cultural Production and Consumption in a Datafied World. Dans A. J. Hepp, New Perspectives in Critical Data Studies: The Ambivalences of Data Power. Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96180-0_8
Boyd, D., & Crawford, K. (2012). Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information Communication & Society, 15(2), 662–679. https://doi.org/10.1080/1369118X.2012.678878
Bucher, T. (2018). If...Then: Algorithmic Power and Politics. Oxford University Press. Retrieved from https://doi.org/10.1093/oso/9780190493028.001.0001
Cerro, C. C. (2024). ThePower of Social Networks and Social Media’s Filter Bubble in Shaping Polarisa-tion: An Agent-based Model. Applied Network Science, 9(1). https://www.doi.org/10.1007/s41109-024-00679-3
Christian, K., & Lena, U. (2019). Algorithmic governance. Internet Policy Review, 8(4). https://www.doi.org/10.14763/2019.4.1424
Cooperation, E. U. (2024). Digital Services Act: Ensuring aSafe and Accountable Online Environment. Brussels: EU Publications
Diakopoulos, N. (2019). Automating the news: How algorithms are rewriting the media. Harvard Univer-sity Press
Diakopoulos, N. (2019). Automating the News: How Algorithms Are Rewriting the Media. Harvard Uni-versity Press
Eubanks, V. (2018). Automating Inequality: How High Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. New York, NY: St. Martin’s Press
Fernando, D., Stephen, Y., Michael, M., & Qian, Y. (2023). The Participatory Turn in AI Design: Theoreti-cal Foundations and the Current State of Practice. Dans E. 2023 (Éd.), ACM Conference on Equi-ty and Access in Algorithms, Mechanisms, and Optimization. Boston, MA, USA. https://www.doi.org/10.1145/3617694.3623261
Gillespie, T. (2014). The Relevance of Algorithms. Dans P. B. T. Gillespie, Media Technologies: Essays on Communication, Materiality, and Society (pp. pp. 167–193). MIT Press. https://www.doi.org/10.7551/mitpress/9780262525374.003.0009
Gillespie, T. (2018). Custodians of the Internet: Platforms, Content Moderation, and the Hidden Decisions That Shape Social Media. https://www.doi.org/10.12987/9780300235029
Hoeksema, B. (2023). Digital Domination and the Promise of Radical Republicanism. Philosophy & Tech-nology, 36(1). https://www.doi.org/10.1007/s13347-023-00618-7
Jeffrey, L., & Yonaira, R. (2025). Leveraging Digital Spaces and Datafication in Communication Research: Contributions of Digital Qualitative Fluidity to Ethnographic Interviewing. Journal of Commu-nication, 75(4). https://www.doi.org/10.1093/joc/jqaf017
Joy, B., & Timnit, G. (2018). Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. Fairness, Accountability and Transparency, PMLR. Proceedings of Machine Learning Research.
Kalender, A. B. (2024). The Datafication of Newsrooms: A Study on Data Journalism Practices in a British Newspaper. Journal Media, 5(1), 48–64. https://doi.org/10.3390/journalmedia5010004
Karl, d. F., & Jenny, d. F. (2020). Artificial Intelligence,Transparency, and Public Decision-making: Why Explanations are key when Trying to Produce Perceived Legitimacy. AI and Society, 35(4), 917–926. https://www.doi.org/10.1007/s00146-020-00960-w
Mathias-Felipe, d.-L.-S., Wang Ngai, Y., & Tomás, D. (2024). Guiding the Way: A Comprehensive Exami-nation of AI Guidelines in Global Media. AI and Society. https://www.doi.org/10.48550/arXiv.2405.04706
Md. Tanzib, H., Mehedi Hasan, A., Sadman, R., Rana, T., Khaleque, I., & Md. Mehrab, S. (2023). Path To Gain Functional Transparency in Artificial Intelligence with Meaningful Explainability. arXiv:2310.08849, 3(2), 166–180. https://www.doi.org/10.57019/jmv.1306685
Min Kyung Lee, Daniel Kusbit, Anson Kahng, Ji Tae Kim, Xinran Yuan, Allissa Chan, Daniel See, Ritesh Noothigattu, Siheon Lee, Alexandros Psomas, and Ariel D. Procaccia. 2019. WeBuildAI: Participatory Framework for Algorithmic Governance. Proc. ACM Hum.-Comput. Interact. 3, CSCW, Article 181 (November 2019), 35 pages. https://doi.org/10.1145/3359283
Mohammad, A., Mohammad, N., Shahab Saquib, S., Raza, I., Faiyaz, D., Yassine, H., . . . Abbes, A. (2023). Filter Bubbles in Recommender Systems: Fact or Fallacy -- A Systematic Review. arXiv:2307.01221. https://www.doi.org/10.48550/arXiv.2307.01221
Napoli, P. (2019). Social Media and the Public Interest: Media Regulation in the Disinformation Age. Columbia University Press
Napoli, P. M. (2019). Social Media and the Public Interest: Governance of News Platforms in the Realm of Individual and Algorithmic Gatekeepers. Press, Columbia University
Nick, C., & Andreas, H. (2017). The Mediated Construction of Reality. Polity Press
Noble, S. U. (2018). Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. New York Uni-versity Press
Pariser, E. (2011). The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You. Penguin Press
Ragnedda, M. (2018). Conceptualizing Digital Capital. Telematics and Informatics, 35(8), 2366–2375. https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.10.006
Rodilosso, E. (2024). Filter Bubbles and the Unfeeling: How AI for Social Media Can Foster Extremism and Polarization. Philosophy & Technology, 37(2). https://www.doi.org/10.1007/s13347-024-00758-4
Sawsen, T., & Rania, A.-Q. A. (2025). Leveraging Artificial Intelligence in Social Media Analysis: Enhanc-ing Public Communication Through Data Science. Journal Media, 6(3). https://doi.org/10.3390/journalmedia6030102
Thurman, N. (2014). Newspaper consumption in the digital age: Measuring multichannel audience atten-tion and brand popularity. Digital Journalism, 2(2), 156–178. https://www.doi.org/10.1080/21670811.2013.818365
Ulises, A. M., & Nick, C. (2019). The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism. Standford University Press
UNIDO. (2024). Bridging the AI divide: Empowering developing countries through manufacturing. Unit-ed Nations Industrial Development Organization. https://hub.unido.org/sites/default/files/publications/Bridging%20the%20AI%20Divide%20Empowering%20Developing
Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. New York: Public Affairs
Приступенко, Т., Євдокименко, І. (2025). Правове регулювання використання штучного інтелекту в медіа: Український та світовий досвід [Legal Regulation of the use of Artificial Intelligence in the Media: Ukrainian and Global Experience]. Наукові записки Інституту журналістики, 86(1), 9–20. https://doi.org/10.17721/2522-1272.2025.86.1
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Категорії
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Зінеб Хелальфа (Автор)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії CC BY 4.0, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
