Optimisation des processus éditoriaux selon les motivations à s’informer et les profils d’usagers

Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) soulèvent des préoccupations majeures concernant la qualité et la fiabilité des informations en ligne. Le projet vise à développer un outil d’analyse qui optimisera les processus éditoriaux en fonction des motivations et profils des usagers. Ce projet se distingue par son caractère interdisciplinaire et intersectoriel, combinant des expertises variées pour développer des méthodes avancées d'analyse et de gestion de l'information. La mise en œuvre du projet comprend des phases de tests et de codage automatisé des contenus journalistiques pour déceler des modèles de consommation d'information, facilitant ainsi une distribution de contenu plus ciblée, efficace et conforme aux valeurs de ce média de service public et de l’IA responsable. Les retombées attendues du projet incluent la publication d’un rapport accessible, des activités des mobilisations et de transfert des connaissances, et la contribution à une meilleure compréhension des défis technologiques dans les médias.

Chercheuse principale

Équipe

Julie Gramaccia

Professeure adjointe
Département de communication
Faculté des arts
Université d'Ottawa

Etienne Brown

Professeur agrégé
Département de philpsophie
Université d'État de San José

Richard Fletcher

Directeur de recherche
Institut Reuters pour l'étude du journalisme
Université Oxford

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