TY - JOUR

T1 - Искусственный интеллект как соавтор журналиста локальных медиа: особенности когнитивной нагрузки при создании контента

AU - Павлушкина, Наталья Анатольевна

AU - Литвинова, Александра Игоревна

N1 - Павлушкина Н. А., Литвинова А. И. Искусственный интеллект как соавтор журналиста локальных медиа: особенности когнитивной нагрузки при создании контента // Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика. 2025. № 5. С. 104–134. DOI: 10.55959/msu.vestnik.journ.5.2025104134

PY - 2025/12/16

Y1 - 2025/12/16

N2 - В статье представлено пилотное исследование когнитивной нагрузки журналистов локальных медиа при взаимодействии с генеративными ИИ-инструментами. Актуальность исследования обусловлена цифровым неравенстом: различия между крупными и региональными медиа носят структурный характер и связаны с неодинаковым доступом к ресурсам, уровнем доходов, образования, специализации и цифровых компетенций сотрудников. Эти факторы определяют темп и качество освоения ИИ-инструментов, влияя на характер когнитивной нагрузки. Несмотря на растущий потенциал ИИ в автоматизации рутинных задач и поддержке аналитической работы, журналисты локальных медиа сталкиваются со значительными трудностями при освоении этих технологий. Цель исследования – разработать концептуальную рамку и методологический инструментарий для измерения когнитивной нагрузки журналистов при взаимодействии с генеративными ИИ-инструментами. На первом этапе пилотного исследования проведен квазиэксперимент с 10 журналистами локальных медиа, в рамках которого участники протестировали три платформы (GigaChat, DeepSeek, @GPT4TelegramBot). Результаты позволяют оценить применимость предложенного подхода и выявить направления для дальнейших исследований. В качестве теоретической основы использована теория когнитивной нагрузки, для измерения – модифицированная шкала NASA-TLX. Результаты позволяют предположить, что наибольшую когнитивную нагрузку журналисты локальных медиа испытывают в процессе формулировки и структурирования запросов, постоянного контроля и корректировки сгенерированного текста. Усиливает нагрузку необходимость удерживать и восстанавливать контекст диалога при его недостаточной поддержке системой. Существенную внешнюю нагрузку создают интерфейсные ограничения.

AB - В статье представлено пилотное исследование когнитивной нагрузки журналистов локальных медиа при взаимодействии с генеративными ИИ-инструментами. Актуальность исследования обусловлена цифровым неравенстом: различия между крупными и региональными медиа носят структурный характер и связаны с неодинаковым доступом к ресурсам, уровнем доходов, образования, специализации и цифровых компетенций сотрудников. Эти факторы определяют темп и качество освоения ИИ-инструментов, влияя на характер когнитивной нагрузки. Несмотря на растущий потенциал ИИ в автоматизации рутинных задач и поддержке аналитической работы, журналисты локальных медиа сталкиваются со значительными трудностями при освоении этих технологий. Цель исследования – разработать концептуальную рамку и методологический инструментарий для измерения когнитивной нагрузки журналистов при взаимодействии с генеративными ИИ-инструментами. На первом этапе пилотного исследования проведен квазиэксперимент с 10 журналистами локальных медиа, в рамках которого участники протестировали три платформы (GigaChat, DeepSeek, @GPT4TelegramBot). Результаты позволяют оценить применимость предложенного подхода и выявить направления для дальнейших исследований. В качестве теоретической основы использована теория когнитивной нагрузки, для измерения – модифицированная шкала NASA-TLX. Результаты позволяют предположить, что наибольшую когнитивную нагрузку журналисты локальных медиа испытывают в процессе формулировки и структурирования запросов, постоянного контроля и корректировки сгенерированного текста. Усиливает нагрузку необходимость удерживать и восстанавливать контекст диалога при его недостаточной поддержке системой. Существенную внешнюю нагрузку создают интерфейсные ограничения.

KW - искусственный интеллект

KW - когнитивная нагрузка

KW - локальные медиа

KW - журналистика

KW - ИИ-инструменты

KW - соавторство

KW - промпт

U2 - 10.55959/msu.vestnik.journ.5.2025104134

DO - 10.55959/msu.vestnik.journ.5.2025104134

M3 - статья

SP - 104

EP - 135

JO - ВЕСТНИК МОСКОВСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 10: ЖУРНАЛИСТИКА

JF - ВЕСТНИК МОСКОВСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 10: ЖУРНАЛИСТИКА

SN - 0320-8079

IS - 5 (50)

M1 - 5

ER -