Senter for tverrfaglig medieforsking (STM) Centre for Interdisciplinary Media Research

Call for paper: Algoritmer, automatisering og analysedata i det digitale medielandskapet – muligheter og utfordringer

av stmadmin

Call for paper

Algoritmer, automatisering og analysedata i det digitale medielandskapet – muligheter og utfordringer

Illustrasjon: x6e38 (CC BY 2.0)

Spesialnummer av Norske medietidsskrift om algoritmer

Senter for tverrfaglig medieforskning (STM) i samarbeid med Norsk medietidsskrift  

Redaktører:

Bente Kalsnes, Institutt for journalistikk og mediefag, OsloMet.

Lene Pettersen, Institutt for markedsføring, økonomi og innovasjon, Høyskolen Kristiania.

Algoritmer preger nesten alle deler av tilværelsen i vår internettbaserte tidsalder. Algoritmer kan påvirke hvilke nyheter eller informasjon vi blir presentert for, hvilke filmer vi ønsker å se, hvilke aksjer vi bør investere i, hvilke partnere som passer oss, hvilke hoteller eller ferier vi bør bestille eller hva slags varer og tjenester vi er interessert i å kjøpe – kanskje til og med hvordan makt fordeles og demokratier fungerer. En algoritmer er et komplett sett med trinn-for-trinn instruksjoner for hvordan noe skal utføres. Algoritmer kan utføre beregninger, databehandling og/eller automatiske resonnementsoppgaver (Haddara & Larsson, 2017). Menneskelige beslutninger er supplert eller erstattet av algoritmer med liten eller ingen grad av transparens i hvordan de beregner avgjørelser. Algoritmer, automatisering og analysedata (“data analytics”) i det digitale medielandskapet skaper utfordringer på fire sentrale områder som denne spesialutgaven av Norsk medietidsskrift ønsker å adressere: medieproduksjon (hvordan innhold – alt fra nyheter til kulturelle uttrykk som film, musikk og andre typer innhold – blir produsert), medieinnhold (hva slags innhold som blir produsert), mediedistribusjon (hvordan ulike typer innhold blir distribuert og formidlet) og mediekonsum (hvordan ulike typer innhold blir konsumert av brukere). Mediebegrepet er vidt og kan forstås som kanaler for kommunikasjon innenfor og mellom samfunn (Aalberg & Elvestad, 2012).

Medieproduksjon: Sammenstilling av strukturerte data gjør at “roboter” eller programvare kan skrive artikler om sport, vær, finansmarked eller valgresultat. Hva slags betydning har det at programvare automatiserer deler av jobben journalister tidligere har gjort? Kan roboter være partiske og hvordan kommer det eventuelt til uttrykk? Åpner automatisert innhold for mer undersøkende journalistikk eller tvert i mot? Og hvordan påvirker dette hvordan vi skiller mellom nyheter og annet «innhold» på nett?

Medieinnhold: Brukerstatistikk påvirker beslutninger om hva slags tv-serier Netflix produserer, hva slags artikler journalister skriver – og til hvilke tidspunkt – og i hvilke kanaler noe publiseres. Hva slags muligheter og fallgruver åpner personifisering av medieinnhold opp for? Vil algoritmer, automatisering og analysedata endre vår forståelse av nyheter og hvordan vil dette påvirke journalistisk kvalitet, normer, autonomi, personvern, etikk eller samfunnsansvar?

Mediedistribusjon: Musikk, filmer, informasjon, nyheter eller reklame presenteres i strømmer eller nyhetsfeeder, men hvorfor ser vi det vi ser, og hvem tjener på det vi ser og hvordan er denne forretningsmodellen satt sammen? Hva slags beregninger, samfunnssyn, etikk eller holdninger ligger bak valgene som algoritmene representerer? Hvordan kan man undersøke algoritmer, som ofte blir beskrevet som «black boxes» (svarte bokser)?

Mediekonsum: Algoritmer kan programmeres til å distribuere og tilpasse innhold basert på folks brukerhistorikk eller sosiale nettverk, noe som har fått mange til å bekymre seg for såkalte filterbobler og ekkokamre. Gjør persontilpassede nettsider eller strømmetjenester innen nyheter, informasjon, film, eller musikk at vi bare får servert mer av det vi liker og bruker fra før, og dermed får bekreftet vårt eksisterende verdensbilde? Eller er begrepet filterbobler et unyansert skremmebilde; skaper tvert imot algoritmebaserte strømmer mer mangfoldig nyhets- og kulturbruk?

Disse og lignende spørsmål problematisere algoritmer, automatisering og analysedataenes rolle i medie- og samfunnsutviklingen. Behovet for en opplyst, forskningsbasert samtale om disse temaene i Norge er stort, og gjennom dette temanummeret ønsker vi å starte viktige dialoger om noen av byggesteinene i det digital medielandskapet. Vi ønsker velkommen artikler med ulike perspektiver, enten oppmerksomheten er rettet mot produsentene, distributørene, brukerne eller andre relevante aktører. Vi er interessert i empiriske, teoretiske, metodiske så vel som konseptuelle artikler. Norsk medietidsskrift er et vitenskapelig tidsskrift som henvender seg hovedsakelig til forskere, men også til studenter, medielærere, journalister og andre innen medieproduksjon. Norsk medietidsskrift dyrker bredden fra humaniora til samfunnsvitenskap og fra filmanalyse til journalistikkforskning.

Manuskriptet kan være fra 6000 til 8.000 ord og skal ellers følge Norsk medietidsskrifts retningslinjer for referanser, noter og illustrasjoner. Norsk eller andre skandinaviske språk er normen i Norsk medietidsskrift, se forøvrig komplett forfatterveiledning på nettsidene til Norsk medietidsskrift på https://www.idunn.no/nmt#authors

Abstract sendes til benkal@oslomet.no

Fullstendig artikkelmanus lastes opp på Norsk medietidsskrifts nettside https://mc04.manuscriptcentral.com/uf-nmt

Tidsfrister og tentative tidslinje

  • 15. august – Frist for abstract (750 ord)
  • 1. september – Svar på abstract
  • 12. september – Workshop på OsloMet for aksepterte abstract
  • 1. november – Frist for full artikkel
  • 1. desember – Svar review artikkel
  • 15. januar 2019 – Innsendingsfrist for aksepterte, reviderte artikler
  • 23 mars 2019 – publiseres i Idunn.

 

Publisert av:

user
stmadmin