Професионални предизвикателства пред обективната журналистика: персонализиране и създаване на „информационни балони“
DOI :
https://doi.org/https://doi.org/10.37075/RP.2025.5.05Ключови думи :
Социални медии, Персонализация, Алгоритми, Журналистика, Информационни балониАбстракт
Настоящият текст разглежда влиянието на алгоритмите за персонализация, използвани в социалните мрежи, върху създаването на информационни балони и ефекта от тях върху работата на журналистите. Изследването цели да изясни дали тези алгоритми ограничават гледните точки, виждани от журналистите в този тип дигитални платформи, и как това се отразява на ежедневната работа на създателите на съдържание в медиите. Методологията на проучването включва непредставително анкетно проучване сред журналисти, работещи в български печатни, електронни и онлайн медии. Основната хипотеза на изследването е, че алгоритмите за персонализация в социалните мрежи допринасят за формирането на информационни балони при журналистите, като ограничават експозицията им до разнообразни гледни точки и източници на информация, което затруднява поддържането на плурализъм и обективност в журналистическата практика. Създаването на информационни балони се е превърнало в предизвикателство пред обективната журналистика и изисква много по-активна работа в посока проверка и търсене на информация.Литература (библиография)
Agichtein, E. and Brill, E. and Dumais, S. (2006). Improving web search ranking by incorporating user behavior information. Proceedings of the 29th Annual International ACM Sigir Conference on Research and Development in Information Retrieval, 19-26. DOI: https://doi.org/10.1145/1148170.1148177
Del Vicario, M. and Vivaldo, G. and Bessi, A. and Zollo, F. and Scala, A. and Caldarelli, G. and Quattrociocchi, W. (2016). Echo Chambers: Emotional Contagion and Group Polarization on Facebook. Scientific Reports, 6(1), 37825. DOI: https://doi.org/10.1038/srep37825
Harambam, J. and Helberger, N. and Van Hoboken, J. (2018). Democratizing algorithmic news recommenders: how to materialize voice in a technologically saturated media ecosystem. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 376(2133), 20180088. DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2018.0088
Mortensen, O (2025). How Many Users Does Truth Social Have? Statistics & Facts Pariser, E. (. URL: https://seo.ai/blog/how-many-users-does-truth-social-have (accessed 2025-11-17)
Rassameeroj, I. and Wu, S. F. (2019). Reverse Engineering of Content Delivery Algorithms for Social Media Systems. Spain, 196-203. DOI: https://doi.org/10.1109/SNAMS.2019.8931859
Zarsky, T. Z (2002). Mine your own business: making the case for the implications of the data mining of personal information in the forum of public opinion. Yale Journal of Law and Technology, 5, 1-56. URL: https://yjolt.org/mine-your-own-business-making-case-implications-data-mining-personal-information-forum-public
Datareportal (2025). Digital 2025: Global Overview Report. URL: https://datareportal.com/reports/digital-2025-global-overview-report (accessed 2025-07-07)
Figà Talamanca, G. and Arfini, S (2022). Through the Newsfeed Glass: Rethinking Filter Bubbles and Echo Chambers. Philosophical Technology, 35(1). DOI: https://doi.org/10.1007/s13347-021-00494-z
Файлове за сваляне
Публикуван
Брой
Раздел (Секция)
Лиценз
Авторски права (c) 2025 Елена Кирилова (Автор)
Публикация с Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Авторите запазват авторските права върху своите произведения.
Всички публикации се разпространяват при условията на лиценза Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
