Технологии ИИ и нейросетей в журналистике

Бакалавриат 2025/2026

Статус: Курс по выбору (Журналистика)

Кто читает: Институт медиа

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 3-й курс, 3 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Этот курс даёт студентам практические навыки работы с ИИ в контексте журналистики, базируясь на реальных инструментах и примерах. Система оценки через практические работы гарантирует, что студент не просто знает теорию, но и может применять её на практике. Итоговый проект требует от студента синтеза всех знаний и способности разработать реальный, внедряемый план использования ИИ в медиа-среде.

Цель освоения дисциплины

Сформировать у студентов практические навыки применения технологий искусственного интеллекта и нейросетей в журналистской деятельности, включая автоматизацию контент-анализа, создание медиаконтента, мониторинг информационных потоков и этические аспекты использования ИИ в СМИ.
Овладеть теоретическими основами ИИ, машинного обучения и нейросетей
Научиться использовать ИИ-инструменты для сбора и анализа информации
Освоить технологии автоматического порождения текстов (GPT-модели, автоматизация новостей)
Изучить системы мониторинга СМИ и социальных медиа на базе ИИ
Понимать этические и юридические аспекты использования ИИ в журналистике
Развить критическое мышление при работе с ИИ-контентом

Планируемые результаты обучения

Описывает теоретические основы искусственного интеллекта, машинного обучения и нейронных сетей в контексте применения в медиакоммуникациях
Классифицирует основные инструменты ИИ для журналистики (ChatGPT, YandexGPT, Медиалогия) по их функциональности и применению
Определяет этические и правовые рамки использования ИИ-технологий в российских и международных СМИ
Анализирует примеры успешного и неудачного внедрения ИИ в медиа-проектах
Различает типы тональности текстов (позитивная, негативная, нейтральная) и маркеры, их обозначающие
Применяет языковые модели (ChatGPT, YandexGPT) для анализа содержания текстовых материалов и упоминаний о компании
Использует инструменты ИИ для мониторинга медиапространства и отслеживания публикаций в СМИ и социальных сетях
Создаёт новостные материалы и пресс-релизы с использованием генеративных ИИ-моделей, с последующей редакцией и фактчекингом
Проводит анализ тональности публикаций и комментариев в соцсетях, выявляя негативные упоминания и потенциальные риски для репутации
Классифицирует найденный негатив по типам (критика продукта, финансовая, экологическая, HR-критика, кризисы безопасности) и уровням опасности
Разрабатывает редакционные политики и инструкции по безопасному использованию ИИ-инструментов в редакционном процессе
Проверяет точность и оригинальность контента, созданного ИИ, используя методы фактчекинга и плагиат-детекции

Содержание учебной дисциплины

Основы ИИ и машинного обучения
Анализ тональности и мониторинг публикаций
Автоматизация создания контента
Мониторинг и аналитика медиа
Будущее журналистики с ИИ

Элементы контроля

Практические работы
Задание 1: Регистрация и первый опыт с ИИ-моделями Что нужно сделать: 1. Зарегистрироваться в системах: ChatGPT (openai.com), YandexGPT (yandex.ru), Perplexity (perplexity.ai) 2. Выполнить 5 запросов (промтов) по анализу текста в каждой системе 3. Сравнить качество ответов по параметрам: точность, скорость, полнота ответа 4. Составить таблицу сравнения и выводы (2–3 страницы) Задание 2. Анализ новостной статьи с помощью ИИ Что нужно сделать: 1. Выбрать статью из РБК или Коммерсанта (объем не менее 1000 слов) 2. Дать текст одному ИИ (ChatGPT или YandexGPT) с запросом: "Выдели основные идеи этой статьи, ключевые цифры, цитаты и источники в виде структурированной таблицы" 3. Самостоятельно провести тот же анализ 4. Сравнить результаты ИИ и человека (что ИИ упустил, что добавил лишнего) 5. Оценить точность анализа ИИ Задание 3: Создание пресс-релиза с ИИ Что нужно сделать: 1. Взять описание события компании (как в задании 3.1) 2. Попросить ИИ создать пресс-релиз в 3 вариантах: o Вариант 1: Для федеральных СМИ (официальный, 200–300 слов) o Вариант 2: Для соцсетей (неформальный, 100–150 слов, с эмодзи) o Вариант 3: Для B2B-партнеров (технический, с указанием API и интеграций) 3. Выбрать лучший вариант и обосновать выбор 4. Отредактировать выбранный вариант Задание 4: Что нужно сделать: 1. Выбрать российскую компанию (Sber, Яндекс, МТС, Озон, Лукойл, НЛМК и т.д.) 2. Собрать через Google News и Яндекс.Новости 20–30 упоминаний этой компании за последний месяц 3. Классифицировать по: o Тематике: продукты, финансы, HR, экология, кризис и т.д. o Тональности: позитив (P), нейтраль (N), негатив (Neg) o Типу СМИ: федеральное, региональное, специализированное 4. Построить график динамики (сколько статей в неделю) 5. Выявить ключевые инфоповоды (что вызвало всплеск упоминаний) 6. Оценить Share of Voice (доля в общем потоке новостей об отрасли)
Итоговый проект-экзамен
Что нужно сделать: 1. На основе всех изученных на курсе материалов разработать редакционную политику для СМИ 2. Документ должен содержать: когда ИИ можно использовать, этические ограничения, требования к фактчекингу 3. Объемом 1–2 страницы (А4, 1,5 интервала) 4. Политика должна быть практичной и внедряемой в реальную редакцию Тема: "Внедрение ИИ-инструментов в редакцию СМИ (реальная или гипотетическая)" Что нужно сделать: Студент должен разработать комплексный проект внедрения ИИ в медиа-организацию (реальную или вымышленную) и защитить его перед комиссией. Часть 1: Аналитический отчет (10–15 страниц) 1. Выбор медиа-проекта: описание реального СМИ или гипотетического издания (тематика, аудитория, численность редакции, текущие вызовы) 2. Аудит текущих процессов: анализ, какие этапы журналистской работы можно автоматизировать (поиск информации, анализ, написание, редактирование, публикация) 3. Инструменты ИИ для внедрения: выбор и обоснование 3–4 инструментов (ChatGPT для написания, YandexGPT для анализа, Медиалогия для мониторинга и т.д.) 4. План внедрения (3 фазы): o Фаза 1: Обучение редакции (сроки, бюджет, численность участников) o Фаза 2: Пилотные проекты (какие рубрики начать с ИИ) o Фаза 3: Массовое внедрение (KPI для оценки эффективности) 5. Этические и правовые аспекты: как избежать плагиата, как проверять факты, политика прозрачности (сообщать ли читателям об использовании ИИ) 6. Риски и способы их минимизации: выявление потенциальных проблем (сопротивление редакции, технические сбои, репутационные риски) 7. Бюджет и ROI: примерная стоимость внедрения и ожидаемая экономия времени 8. Выводы и прогнозы: как компания будет выглядеть через год после внедрения ИИ Часть 2: Практическая демонстрация и защита 1. Презентация (7–10 слайдов) 2. Ответы на вопросы преподавателя.
Посещаемость

Промежуточная аттестация

2025/2026 3rd module
0.5 * Итоговый проект-экзамен + 0.05 * Посещаемость + 0.45 * Практические работы

Список литературы

Авторы

Хлопова Виктория Георгиевна
Вольнова Анастасия Михайловна

Программа дисциплины