Недавнее исследование, проведенное исследователями Мюнхенского университета Людвига-Максимилиана (LMU), выявило, что традиционно написанные новостные статьи значительно более понятны для читателей, чем их автоматизированные аналоги. Результаты исследования были опубликованы в журнале «Журналистика: теория, практика и критика» и основываются на опросе более 3000 потребителей онлайн-новостей в Великобритании.
![]()
Фото из открытых источников
Исследовательская группа факультета медиа и коммуникаций (IfKW) представила 24 текста, половина из которых была создана с помощью искусственного интеллекта, а другая половина — написана вручную профессиональными журналистами. В ходе опроса респонденты оценивали статьи, и результаты показали: 12 статей, созданных ИИ, были признаны значительно менее понятными.
«Читатели отметили, что статьи, написанные искусственным интеллектом, содержали слишком много неуместных и сложных слов, что усложняло восприятие информации», — говорит ведущий автор исследования Сина Тэшлер-Кордонури.
Несмотря на то что тексты, созданные ИИ, прошли редактирование журналистов перед публикацией, это не помогло улучшить их восприятие.
Одной из основных причин недовольства стало использование чисел и данных. Читатели выражали недовольство тем, как автоматизированные статьи представляли статистику, и отмечали, что такие материалы часто были трудны для понимания. Тем не менее, по словам исследователей, статьи, созданные как вручную, так и автоматически, имели схожие характеристики в плане структуры и повествования.
Профессор Нил Турман, руководивший исследованием, подчеркивает важность участия человека в процессе автоматизированного создания новостей. Он рекомендует журналистам и технологам стремиться к уменьшению количества сложных цифр и более детальному объяснению терминов, которые могут быть непонятны широкой аудитории.
«Необходимо также использовать больше языковых средств, которые помогут читателям лучше представить, о чем идет речь», — добавляет он.
Это исследование стало первым, которое детально рассматривает понятность новостных статей, написанных вручную и автоматически, и анализирует причины различий в восприятии.
Как отметила Тэшлер-Кордонури, «наши результаты показывают, что важно не только сохранять участие человека в автоматизированном создании новостного контента, но и совершенствовать этот процесс».
