Virtual Communication and Social Networks Virtual Communication and Social Networks Виртуальная коммуникация и социальные сети 2782-4799 2782-4802 110474 10.21603/2782-4799-2025-4-4-353-365 dertcz Медиакоммуникации и журналистика Media Communications and Journalism Медиакоммуникации и журналистика Automating Media Content: First Attempts Автоматизация создания медиаконтента: экспериментальное исследование https://orcid.org/0000-0002-8730-0078 Бушев Александр Борисович Bushev Aleksandr Borisovich Bushev.AB@tversu.ru

доктор филологических наук;

doctor of philological sciences;

 Галкина Александра Александровна Galkina Aleksandra Aleksandrovna Добрыдень Сергей Витальевич Dobryden' Sergey Vital'evich Тверской государственный университет Тверь Россия Tver State University Tver Russian Federation Тверской государственный университет Tver' RU Tver State University Tver' RU 22 12 2025 22 12 2025 4 4 353 365 25 10 2025 26 11 2025 https://vestnik-pses.kemsu.ru/en/nauka/article/110474/view

Применение нейросетей в медиа для генерации вербальных и аудиовизуальных материалов представляет собой одну из новейших тенденций, обязанных самому их появлению. Цель работы – провести генерацию и оценку материала (автоматизированного контента) и риторико-­прагматическую оценку опыта применения полученных при помощи искусственного интеллекта медиатекстов. В работе представлены три исследовательских проекта кафедры журналистики, рекламы и связей с общественностью Тверского государственного университета в области использования искусственного интеллекта. В первом (пропедевтическом) проекте проводилась генерация и оценка контента, получаемого при помощи нейро­сетей для журналистики. Показано галлюцинирование сетей, делающее их применение в авторской журналистике маловероятным. Во втором проекте демонстрируется положительный опыт использования нейросетей в контент-маркетинге для продвижения бренда на примере SMM-маркетинга компании «Сибур». Третий проект включал оценку применения технологий искусственного интеллекта в банковском маркетинге. Сделан вывод о том, что с целью экономии времени генеративные нейросети можно использовать для генерации контента и персонализации сообщений. Показаны перспективы использования сетей в банковском маркетинге.

Neural networks can generate verbal and audiovisual media content. The authors analyzed a bulk of AI-generated media texts from the rhetorical and pragmatic perspectives. The Department of Journalism, Advertising, and Public Relations, Tver State University, initiated three research projects in practical application of AI-generated media content. Project 1 (propaedeutic) registered numerous artificial hallucinations, which rendered AI technologies useless for creative journalism. Project 2 demonstrated the positive experience of neural networks in content-marketing. It featured a case of brand promotion for the Sibur SMM marketing company. Project 3 assessed the use of artificial intelligence in banking marketing. In general, generative neural networks improved time efficiency by producing content and personalizing messages, as well as demonstrated some prospects for banking marketing.

 искусственный интеллект цифровой маркетинг автоматизация контента в медиа маркетинг в социальных сетях персонализация медиатекста artificial intelligence digital marketing content automation in media SMM-marketing personal address in new media

Барщевский Е. Г. Использование искусственного интеллекта. Восточно-Европейский научный журнал. 2023. № 3-2. C. 56–58. https://doi.org/10.31618/ESSA.2782-1994.2023.2.88.348 Barshchevsky E. G. Use of artificial intelligence. East European Scientific Journal, 2023, (3-2): 56–58. (In Russ.) https://doi.org/10.31618/ESSA.2782-1994.2023.2.88.348 Белая книга этики в сфере искусственного интеллекта, ред. А. В. Незнамов. М.: Nova Creative Group, 2024. 200 с. https://elibrary.ru/cnwsyh White paper on ethics in artificial intelligence, ed. Neznamov A. V. Moscow: Nova Creative Group, 2024, 200. (In Russ.) https://elibrary.ru/cnwsyh Бушев А. Б. Состояние рефлексии и возможности журналистики. Новые тренды журналистики и массовых коммуникаций – 2024: III Междунар. науч.-практ. конф. (Москва, 19 апреля 2024 г.) М.: РГГУ, 2024. С. 325–331. https://elibrary.ru/pemdjr Bushev A. B. The state of reflection and possibilities of journalism. New trends in journalism and mass communications – 2024: Proc. III Intern. Sci.-Prac. Conf., Moscow, 19 Apr 2024. Moscow: PSUH, 2024, 325–331. (In Russ.) https://elibrary.ru/pemdjr Бушев А. Б., Галкина А. А. Использование нейросетей в коммерческой коммуникации. Цифровая трансформация образования: современное состояние и перспективы: III Междунар. науч.-практ. конф. (Курск, 13–14 декабря 2024 г.) Курск: КГМУ, 2024. С. 96–106. https://elibrary.ru/jjvgsn Bushev A. A., Galkina A. A. Using neural networks in commercial communication. Digital transformation of education: Current state and prospects: Proc. III Intern. Sci.-Prac. Conf., Kursk, 13–14 Dec 2024. Kursk: KSMU, 2024, 96–106. (In Russ.) https://elibrary.ru/jjvgsn Дворянкин О. А. Нейронные сети в интернете. Национальная ассоциация ученых. 2022. № 82-1. С. 15–21. https://elibrary.ru/kupwjk Dvoryankin O. A. Neural networks on the Internet. National association of scientists, 2022, (82-1): 15–21. (In Russ.) https://elibrary.ru/kupwjk Клевцов Д. В. Перспективы использования нейронных сетей в современной экономике. Международный журнал прикладных наук и технологий Integral. 2020. № 1. С. 289–296. https://doi.org/10.24411/2658-3569-2020-10015 Klevtsov D. V. Prospects for using neural networks in the modern economy. International Journal of Applied Sciences and Technology Integral, 2020, (1): 289–296. (In Russ.) https://doi.org/10.24411/2658-3569-2020-10015 Коммуникации в условиях цифровых изменений: VII Междунар. науч.-практ. конф. (Санкт-Петербург, 28–29 ноября 2023 г.), ред. А. Д. Кривоносов. СПб.: СПбГЭУ, 2023. 285 с. https://elibrary.ru/ptayhr Communications in the context of digital change: Proc. VII Intern. Sci.-Prac. Conf., St. Petersburg, 28–29 Nov 2023, ed. Krivonosov A. D. St. Petersburg: SPbSUE, 2023, 285. (In Russ.) https://elibrary.ru/ptayhr Лобанова А. В., Бежитская E. А. О применении искусственной нейронной сети глубинного обучения в задаче интернет маркетинга. Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2021. T. 2. C. 530–532. Lobanova A. V., Bezhitskaya E. A. Application of the artificial neural network with deep learning approach in the problem of internet marketing. Actual Problems of Aviation and Cosmonautics, 2021, 2: 530–532. (In Russ.) Малышев И. О. Обзор современных генеративных нейросетей: отечественная и зарубежная практика. Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 1-2. С. 168–171. https://doi.org/10.24412/2500-1000-2024-1-2-168-171 Malyshev I. O. Overview of modern generative neural networks: Domestic and foreign practice. International Journal of Humanities and Natural Sciences, 2024, (1-2): 168–171. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2500-1000-2024-1-2-168-171 Матросов В. Г. Анализ применения нейросетей в области интернет-маркетинга. StudNet. 2020. Т. 3. № 8. С. 667–674. https://elibrary.ru/rjovhw Matrosov V. G. Neural networks application analysis in Internet marketing domain. StudNet, 2020, 3(8): 667–674. (In Russ.) https://elibrary.ru/rjovhw Мосин Д. А. Искусственный интеллект в банковском деле: обзор применения и потенциал для развития. Актуальные исследования. 2023. № 8. https://doi.org/10.5281/zenodo.11110542 Mosin D. A. Artificial intelligence in banking: An overview of applications and potential for development. Current Research, 2023, (8). (In Russ.) https://doi.org/10.5281/zenodo.11110542 Ткачев В. В. Использование нейросетей для адаптации контента под предпочтения аудитории в маркетинге. Экономика и бизнес: теория и практика. 2023 № 5-3. С. 130–132. https://doi.org/10.24412/2411-0450-2023-5-3-130-132 Tkachev V. V. Using neural networks to adapt content to the preferences of the audience in marketing. Economy and Business: Theory and Practice, 2023, (5-3): 130–132. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2411-0450-2023-5-3-130-132 Хамидов Э. Х. Глубокое обучение: понятие и применение. Молодой ученый. 2020. № 37. С. 8–11. https://elibrary.ru/vddsok Khamidov E. Kh. Deep learning: Concept and application. Molodoi uchenyi, 2020, (37): 8–11. (In Russ.) https://elibrary.ru/vddsok Шевченко Д. А., Крюкова Е. М., Зеленов В. В., Галстян В. В. Использование возможностей искусственного интеллекта в рекламе. Практический маркетинг. 2024. № 1. С. 60–64. https://doi.org/10.24412/2071-3762-2024-1319-60-64 Shevchenko D. A., Kryukova E. M., Zelenov V. V., Galstyan V. V. Harnessing the power of Artificial Intelligence in advertising. Practical Marketing, 2024, (1): 60–64. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2071-3762-2024-1319-60-64 Boobier T. AI and the future of banking. Wiley Finance, 2020, 304. Boobier T. AI and the future of banking. Wiley Finance, 2020, 304. Jain R. The role of Artificial Intelligence in banking and Finance. Journal of Management and Science, 2023, 13(3): 1–4. https://doi.org/10.26524/jms.13.27 Jain R. The role of Artificial Intelligence in banking and Finance. Journal of Management and Science, 2023, 13(3): 1–4. https://doi.org/10.26524/jms.13.27 Lau T. Banking on (Artificial) Intelligence: Navigating the realities of AI in financial services. Palgrave Mc Millan, 2025, 216. Lau T. Banking on (Artificial) Intelligence: Navigating the realities of AI in financial services. Palgrave Mc Millan, 2025, 216.