Artificial Intelligence in Journalism: Bibliometric Analysis of Publication Activity


Cite item

Full Text

Abstract

Artificial intelligence is changing the algorithms for the development of various spheres of society, is actively being introduced into the media industry, producing new opportunities and social risks. The problematic issues of this thematic field arouse the interest of the academic community, which leads to an increase in relevant scientific publications. In June-December 2024, based on the Russian Index of Science Citation database integrated with eLibrary, a quantitative and qualitative analysis of the structure and dynamics of scientific research on the features of artificial intelligence in the context of journalism was carried out. The publications were identified by parameters: the total number by year, the type of publication, the author’s university, the most active and cited authors. The empirical base includes 216 publications from 2013 to 2024. The selection was conducted on the topic of mass communication – journalism – mass media and the keywords artificial intelligence, journalism, media, fakes, deepfakes, new media, journalistic education, mass media. It was found that the number of publications has been gradually increasing since 2017, with a sharp jump in 2020. This reflects events in the world: the beginning of the use of neural networks in the media, the active development of generative models and the emergence of ChatGPT, the Covid-19 pandemic. The universities with the largest number of publications on the topic were identified, and the most cited authors were also identified. It was noted that the introduction of artificial intelligence into the educational process, the emergence of AI-related faculties and programs, and government measures to support AI research contributed to the intensification of publication activity.

About the authors

Violetta A. Zorina

RUDN University

Author for correspondence.
Email: zorina-val@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-2464-9168
SPIN-code: 4260-3376

Lecturer, Department of Mass Communications, Faculty of Philology

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Beynenson, V.A. (2023). Application of generative neural networks in journalism: problems and prospects. Dynamics of Media Systems,3(1), 352–359. (In Russ.)
  2. Boldina, K.A. (2024). Risks of news journalism automation on the basis of AI. Modern Humanities Success, (3), 7–14. (In Russ.) https://doi.org/10.58224/2618-7175-2024-3-7-14
  3. Brlek, S.S., & Trivundza, I.T. (2019). Algorithmisation of a National Press Agency: the case of STA. Javnost –The Public, 26(1), 62–81.
  4. Calvo Rubio, L., & Ufarte Ruiz, M.J. (2021). Artificial intelligence and journalism: Systematic review of scientific production in Web of Science and Scopus (2008–2019). Communication & Society, 34(2), 159–176. https://doi.org/10.15581/003.34.2.159-176
  5. Chernousov, D.A. (2023). Risks of using artificial intelligence systems in robotic/digital journalism. Proceedings on Intellectual Property, 44(1), 96–103. (In Russ.) https://doi.org/ 10.17323/tis.2023.16887
  6. Chetouani, N. (2024). Exploring Changing Practices and Influence of Artificial Intelligence on Modern Journalism. DIROSAT: Journal of Education, Social Sciences & Humanities, 2(4), 329–341. https://doi.org/10.58355/dirosat.v2i4.111
  7. Glukhov, A.P. (2019). Generation Z’s digital literacy: a social network view. State University Journal of Philosophy, Sociology and Political Science, 52, 126–137. (In Russ.) http://dx.doi.org/ 10.17223/1998863X/52/13
  8. Gutiérrez-Caneda, B., Vázquez Herrero, J., & García, X. (2023). AI application in journa­lism: ChatGPT and the uses and risks of an emergent technology. El Profesional de la información, 32(5). https://doi.org/10.3145/epi.2023.sep.14
  9. Ilyakhina, A.A., & Deeva, I.V. (2024). Prospects of application of artificial intelligence technologies in journalism. Vestnik nauki, 3(1), 580–588. (In Russ.)
  10. Ivanov, A.D. (2015). The robotic journalism and the first algorithms on service of editions of the international mass media. Znak: problemnoe pole mediaobrazovanija, 16(2), 32–40. (In Russ.)
  11. Kalpokas, I., Šalaševičiūtė, V., & Lipskė, M. (2024). Technology as a Threat or a Solution? The Challenges of Responding to Synthetic Media. Baltic Journal of Law & Politics, 16, 1–22. https://doi.org/10.2478/bjlp-2023-0010
  12. Kishkembaev, M. (2024). Actual problems of copyright protection for the object created by artificial intelligence. Bulletin of Toraigyrov University. Law series, (3), 75–86. (In Russ.) https://doi.org/10.48081/ZUSZ1934
  13. Kokoreva, A.R. (2024). Legal regulation of the use of artificial intelligence technologies in the creation of author’s content. Scientific aspect, 11(7), 1353–1363. (In Russ.)
  14. Kunert, J. (2020). Automation in Sports Reporting: Strategies of Data Providers, Software Providers, and Media Outlets. Media and Communication, 8(3), 5–15. https://doi.org/10.17645/mac.v8i3.2996
  15. Lewis, S.C., Sanders, A.K., & Carmody, C. (2019). Libel by Algorithm? Automated Journalism and the Threat of Legal Liability. Journalism and Mass Communication Quarterly, 96(1), 160–81. https://doi.org/10.1177/1077699018755983
  16. Monti, M. (2019). Automated Journalism and Freedom of Information: Ethical and Juri­dical Problems Related to AI in the Press Field. Opinio Juris in Comparatione, 1(1), 1–17.
  17. Roger, A. (2024). The secret digital behaviors of Gen Z. Business Insider. https://www.businessinsider.com/gen-z-most-trusted-news-source-online-comment-sections-go­ogle-2024-6
  18. Soldatova, G.V., Zotova, E.Yu., Chekalina, A.I., & Gostimskaya, O.S. (2011). Caught with one network: a socio-psychological study of the perceptions of children and adults of the Internet. Мoscow: Foundation for Internet Development Publ. (In Russ.)
  19. Sorokin, N.S. (2023). Robotic journalism in Russia: is there a prospect. The world of science, culture and education, 1(98), 335–337. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/1991-5497-2023-198-335-337
  20. Velitchenko, S.N. (2024). Toward the application of artificial intelligence technologies and neural networks in the media. Society and Man, 48(1), 36–40. (In Russ.)
  21. Volkova, I.I. (2013). Generational specifics in perception of gaming media content. Modern problems of science and education, 6, 775. (In Russ.) https://science-education.ru/en/article/view?id=11154
  22. Zorina, V.A., & Osipovskaya, E.A. (2021). Literature Review on Artificial Intelligence in Journalism: A Bibliometric Analysis of Publications Indexed in the Web of Science and Scopus. Theoretical and Practical Issues of Journalism, 10(4), 734–744. https://doi.org/10.17150/2308-6203.2021.10(4).734-744

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».