Computational News Discovery: Towards Design Considerations for Editorial Orientation Algorithms in Journalism
Computational News Discovery: Towards Design Considerations for Editorial Orientation Algorithms in Journalism
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计算新闻发现：新闻业编辑定向算法的设计考虑
DOI：
10.1080/21670811.2020.1736946
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发表时间：
2020
影响因子：
5.4
通讯作者：
Diakopoulos, Nicholas
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Diakopoulos, Nicholas
计算新闻发现（Computational News Discovery，CND）是计算新闻学中的一个特定应用领域，涉及使用算法在出版之前将编辑注意力定向到潜在的有新闻价值的事件或信息。这一领域以前的工作主要集中在CND工具的原型设计上，例如，CND工具可以向记者发送关于社交媒体事件、感兴趣的文档或数据流中的显著模式的警报和线索。本文介绍了一个定性的采访研究的记者，因为他们将CND工具到他们的做法。调查结果提供了深入了解CND工具如何与新闻编辑室的内部注意力经济和社会技术把关过程进行交互，以及未来的CND工具如何更好地与新闻价值和质量的必要新闻评估保持一致，同时确保可配置性，人力代理和灵活适用于广泛的用例。这些发现开始勾勒出一个概念框架，可以帮助指导未来的CND工具的有效设计。
Computational news discovery (CND) is a particular application area within computational journalism related to the use of algorithms to orient editorial attention to potentially newsworthy events or information prior to publication. Previous work in this area has been concentrated on prototyping CND tools, which can, for instance, send alerts and leads to journalists about social media events, documents of interest, or salient patterns in streams of data. This article describes a qualitative interview study of journalists as they incorporate CND tools into their practices. Findings provide insights into how CND tools interact with the internal attention economy and sociotechnical gatekeeping processes of the newsroom and how future CND tools might better align with necessary journalistic evaluations of newsworthiness and quality, while ensuring configurability, human agency, and flexible applicability to a wide range of use cases. These findings begin to outline a conceptual framework that can help guide the effective design of future CND tools.
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DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
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--
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通讯作者：
J. Hutchinson
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DOI：
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发表时间：
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期刊：
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2019
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N. Diakopoulos
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2019
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