A Portrait of Artificial Intelligence (AI): A Trend Analysis of the Visual Representation of AI in Media
Notice bibliographique
Résumé
<p>What does artificial intelligence (AI) look like? A robot with red eyes, a white, plastic line worker, a cybernetic brain, a line of code? Or does it manifest through social and cultural occurrences that illustrate the complex relationships people have to emerging technologies? This article identifies themes in how AI is represented and visualized in news, and participatory media. The study uses science communication theory as well as case studies that identify visual communication as paramount in establishing inclusivity, collaboration, and education for socially driven technology. With visual media as the focus, this study analyzed two hundred media articles over a ten-year period from publications varying in size, nature, and geography. The goal of this study was to identify whether there existed a disconnect in AI literacy between text-based information and visual media that is designed for non-expert audiences. More so, how visual form is assigned to AI as an intangible, and highly representative concept and technology. The results contribute to a larger discourse on how AI is portrayed in, and by science fiction narratives. Lastly, this study adds a modern perspective to science communication research by considering participatory media, economies of attention, and emerging technologies as nuanced factors driving AI discourse, and thus its direction. </p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».