مطالعات راهبردی ارتباطات

مطالعات راهبردی ارتباطات

هوش مصنوعی و الگوی مدیریت بهینه پخش تلویزیون

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری مدیریت رسانه، گروه مدیریت رسانه، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
2 دانشیار گروه ژورنالیسم و خبر، دانشکده ارتباطات و رسانه، دانشگاه صداوسیما، تهران، ایران .استاد مدعو گروه مدیریت رسانه، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. نویسنده مسئول
3 استاد گروه مدیریت رسانه، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
چکیده
تحولات در عرصه‌های مختلف رسانه‌ای، به‌ویژه گسترش پرشتاب هوش مصنوعی مدیریت پخش تلویزیون را در وضعیت چالش‌برانگیزی قرار داده است. هدف از تحقیق حاضر، ارائه الگوی مدیریت بهینه پخش تلویزیون، با اتکا به هوش مصنوعی است و به این پرسش پاسخ می‌دهد که الگوی نوین مدیریت پخش در پاسخ به تحولات نوین فنّاورانه چگونه باید باشد. روش تحقیق، با استفاده از روش دلفی و بهره‌گیری از آرای 20 تن از صاحب‌نظران (با انتخاب هدفمند) و طی دو مرحله انجام شد و داده‌های کیفی از نظر خبرگان (تا رسیدن به اشباع نظری) به‌دست‌آمده است. در گام نخست، شیوه و مؤلفه‌های مدیریت بهینه پخش تلویزیون، استخراج و الگوی اولیه پیشنهاد شده و سپس از نتایج استخراج‌شده از پرسش‌نامه‌ها، در راستای تأیید داده‌های کمّی نتایج و تأیید الگوی نهایی بهره برده شد. یافته‌های پژوهش نشان می‌دهد ابعاد الگوی مدیریت بهینه پخش تلویزیون، شامل: تنظیم هوشمند داده‌های برنامه، مدیریت منابع، کاربرد سامانه همسان‌یاب برنامه تولیدی و آرشیوی، برنامه‌ریزی هوشمند، پیش‌بینی، تخصیص بهینه منابع، تصمیم‌گیری هوشمند و ارزیابی هوشمند است؛ در همین راستا هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، با بهره‌گیری از الگوریتم‌های نظارت، یادگیری تقویتی و سامانه توصیه‌گر پالایش گروهی، داده‌ها را تنظیم می‌نماید؛ علاوه بر این سامانه هوشمند، انتخاب برنامه‌ها و تناسب برنامه مجاور را شناسایی و تنظیم نموده و نحوه چینش برنامه‌ها، شیوه قرارگیری پی‌درپی برنامه‌ها و راهبردهای توالی و تسلسل برنامه به صورت خودکار مدیریت می‌شود. در ارزیابی هوشمند، از تجربیات مدیران و بازخورد صریح و ضمنی مخاطب نیز به‌منظور اصلاح هوشمند جدول پخش مورداستفاده قرار می‌گیرد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Artificial intelligence and providing an optimal model for TV broadcast management

نویسندگان English

Alireza Tohidi 1
Davood nemati anaraki 2
Ali Akbar farhangi 3
1 PhD student in media management, Department of Media Management, Faculty of Management and Economics, Science and Research Unit, Islamic Azad University, Tehran.
2 Associate Professor of the Department of Journalism and News, Faculty of Communication and Media, University of Sedavasima, Tehran, Iran. Visiting Professor of the Department of Media Management, Faculty of Management and Economics, Science and Research Unit, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
3 Professor, Department of Media Management, Faculty of Management and Economics, Science and Research Unit, Islamic Azad University, Tehran.
چکیده English

Human beings have had a continuous and stable interaction with their environment since long ago. This relationship has undergone many changes during different periods. After the scientific and industrial revolutions of the modern era, man believed in the development and advancement of technology as a significant factor to achieve happiness and well-being and tried to dominate and control nature. The urban environment affects human feelings, life, and work and is affected by it due to the conflict of all humans with the environment. If this effect is destructive, environmental problems will arise. This study aimed to explore the environmental citizenship of Shiraz residents aged 18 and older and its correlation with certain social and cultural factors. Using the survey method, a structured questionnaire was used for data collection. The study sample was 1045 residents of Shiraz selected using a multi-stage cluster random sampling method. The factor analysis and Cronbach's alpha were used to evaluate the validity and reliability of the questionnaire, respectively. The results showed that the variable of attention to national benefits and its dimensions (the territorial, political, and historical dimensions), rate of media consumption, and age have a positive and significant relationship at the level of 99% with the environmental citizenship variable. There is a notable difference in environmental citizenship based on gender, education level, and marital status. Women, married people, and Ph.D. Education had stronger environmental citizenship than other people. The independent variables explained 24 Percent of the changes in the dependent variable of environmental citizenship. Paying attention to national interests has increased people's sensitivity to the environment, and preserving its values is seen as crucial for citizens.

کلیدواژه‌ها English

intelligent management
television broadcasting
artificial intelligence
machine learning
منابع
افخمی، حسین؛ حسام‌پور، محمد (1400)، مطالعه تطبیقی جایگاه کنداکتور جدول پخش در تلویزیون خطی و غیرخطی، فصلنامه دیداری و شنیداری دانشگاه صداوسیما، ش 40. 183-143.
باتلر، جرمی (1388)، تلویزیون، کاربرد و شیوه‌های نقد، مهدی رحیمیان، تهران: انتشارات دانشکده صداوسیما.
پیرایش، رضا و مقدم، مهشید (1395)، تصمیم‌گیری هوشمند در جهان، چهارمین کنفرانس بین‌المللی پژوهش‌های کاربردی در مدیریت و حسابداری، تهران.
توکلی، مجتبی (1392)، ارزیابی جدول پخش شبکه‌های یک، دو، سه و چهار سیمای جمهوری اسلامی ایران سال 1392، پایان‌نامۀ کارشناسی ارشد دانشگاه صداوسیما، تهران.
خاشعی، وحید (1391) مدیریت رسانه، تهران، انتشارات دفتر مطالعات و برنامه‌ریزی رسانه.
خجسته باقرزاده، حسن (1398)، شناسایی عوامل کلیدی رسانه‌ای در سیاستگذاری برای رادیو-تلویزیون در ایران، پژوهش‌های ارتباطی، 26 (100)، 109-137، doi: 10.22082/cr.2020.112898.1909
روشندل اربطانی، طاهر (1394)، چیستی سازمان‌های رسانه‌ای، فصلنامه علمی رسانه، 5-18. 26 (4)، .
روشندل اربطانی، طاهر؛ شریفی، سید مهدی؛ لطیفی، میثم؛ جواهری، جواد (1399)، طراحی الگوی مدیریت عملکرد در صنایع خلاق و فرهنگی، فصلنامه فرهنگ در دانشگاه اسلامی، دوره: 10، شماره:35 .ص202-167، https://civilica.com/doc/1375107
صوفی، محمدعلی؛ متانی، مهرداد؛ فلاح، علی؛ مهرآرا، اسدالله و باقرزاده، محمدرضا (1401)، الگوی اثربخشی صحه‌گذاری در تولیدات سیمای جمهوری اسلامی ایران پژوهش‌های ارتباطی، دوره 29، شماره 110، ص 41-9، ، 29 (110)، 9-41، doi: 10.22082/cr.2022.550712.2326
طبیبی، سید جمال‌الدین و ملکی، محمدرضا و دلگشایی، بهرام (1395)، تدوین پایان‌نامه، رساله، طرح پژوهشی و مقاله علمی، تهران: انتشارات فردوس.
فارستر، کریس (1393)، حتی بالاتر: آینده پخش همگانی، مهدی سیاسی‌فر، قم: پژوهش‌های اسلامی صداوسیما
فرهنگی علی‌اکبر؛ خواجه‌ئیان، داتیس (1394)، مدیریت رسانه مدیریت زنجیره ارزش، تهران، دانشگاه صداوسیما.
مهدی‌زاده، سید مهدی (1396)، نظریه‌های رسانه اندیشه‌های رایج و دیدگاه‌های انتقادی، تهران، همشهری.
مینایی، مهدی؛ خجسته باقرزاده حسن، پور حسین، رضا؛ شریفی، سید مهدی (1400)، شناسایی شیوه‌های طراحی جدول پخش شبکه‌های سیما، فصلنامه علمی رسانه‌های دیداری و شنیداری، ش 38، تابستان 1400. 15 (38)، 141-170. doi: 10.22085/javm.2021.300627.1811.
یاسمین، سیامک؛ نعمتی انارکی، داوود؛ دانایی، ابوالفضل؛ رشیدی، احتشام (1402)، طراحی الگوی مدیریت عملکرد در سازمان‌های رسانه‌ای، پژوهش‌های ارتباطی، دوره 30، شماره 114.ص114-59.
یونگهاگن، سون، هنریک‌سی‌جی لیندروث (2003)، مدیریت هوشمند در اقتصاد دانایی محور، ترجمۀ عباس منوریان، مرکز مدارک علمی و انتشارات سازمان مدیریت و برنامه‌ریزی کشور.
 
 
Butler Jeremy G. (2011).Television: Critical Methods and Applications, Routledge; 4th edition
 Chan-Olmsted .Sylvia M. (2019). A Review of Artificial Intelligence Adoptions in the Media Industry.International Journal on Media Management .Volume 21, 2019 - Issue 3-4 .Pages 193-215.https://doi.org/10.1080/14241277.2019.1695619.
Changa Na,*, Mhd Irvanb, Takao Teran. (2013) TV program recommender framework. Tokyo Institute of Technology226-8502, Japan.©. Published by Elsevier B.V. Selection and peer-review under responsibility of KES International .
Chang Jui-Hung · Chin-Feng Lai · Ming-Shi Wang (2015).A fair scheduler using cloud computing for digital TV program recommendation system. Telecommun Syst 60, 55–66. https://doi.org/10.1007/s11235-014-9921-4©
 Cheng, Gong. (2018). Artificial Intelligence in Media Industries; Creating Better User Experiences and Maintaining High Customer Loyalties. Drexel University, ProQuest Dissertations Publishing.
Chernov Alexey (2019). Artificial Intelligence in Management:challenges and 0pportutties. Conference: 38th International Scientific Conference on Economic and Social Development.
Cortellessa Gabriella,Alfonso Emilio ,Gerevini,Daniele Magazzeni,Ivan Serina. (2014). Automated planning and scheduling. Intelligenza Artificiale 8 (2014): 55–56. doi:10.3233/IA-140060.
Connock.Alex (2022).MediaManagement and Artificial Intelligence ,Understanding Media Business Models in the Digital Age. Published November 18, 2022 by Routledge 344 Pages. ISBN 9781032100944.
Coombs,Crispin.Hislop, Donald .Taneva, K Stanimira. Barnard, Sarah. (2020) The strategic impacts of Intelligent Automation for knowledge and service work: An interdisciplinary review.The Journal of Strategic Information Systems.Volume 29, Issue 4, December 2020, 101600. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2020.101600
Duangekanong, Somsit. (2022). Applications of Artificial Intelligence for Strategic Management of Organization. ABAC ODI JOURNAL Vision. Action. Outcome, 9 (2), 202-217. https://doi.org/10.14456/abacodijournal.2022.13
 Eastman. susan Tyler Douglas Ferguson. (2013).Media Programming: Strategies and Practices.9th Edition, Kindle Edition.
 Ferreira,Deborah.Rozanova,Julia.Krishna,Dubba.ZhangDell. (2020).Onthe Evaluation of Intelligence Process Automation. The University of Manchester. https://www.researchgate.net/publication/338476584.
Jia Zhihua. (2022) Analysis Methods for the Planning and Dissemination Mode of Radio and Television Assisted by Artificial Intelligence Technology.Mathematical Problems in Engineering с. 1-8.2022-09-30 | Journal article.DOI: 10.1155/2022/7538692
Jardine, Bryony & Romaniuk, Jenni & Dawes, John & Beal, Virginia. (2016). Retaining the primetime television audience. European Journal of Marketing. 50. 1290-1307. 10.1108/EJM-03-2015-0137.
Jelonek , Mesjasz-Lech Stępniak ,Turek T Ziora (2020) The Artificial Intelligence Application in the Management of Contemporary Organization:In: Arai K., Bhatia R. Advances in Information and Communication. vol 69. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-12388-8_23.
Lee,SeungGwan,DaeHoLee. (2018) A personalized channel recommendation and scheduling system considering both section video clips and full video clips. Humanitas, South Korea.PLoS One. 2018 Jul 6;13 (7):e0199748.doi: 10.1371/journal.pone.0199748. eCollection .
Lupo Toni, (2014)Non-dominated “trade-off” solutions in television scheduling optimization.International Transactions In Opertional Research.Volume22, Issue3 Pages 563-5840 (2014) 1–2. https://doi.org/10.1111/itor.12137.
Napoli ,Philip M (2016) Big Data and Media Management, Rutgers University, USA. International Journal on Media Management, Special Issuentroduction: 18:1, 1-7, DOI: 10.1080/14241277.2016.1185888.
Reddy Srinivas K, Jay E. Aronson and Antonie Stam .1998.Scheduling Programs Optimally for Television.SPOT: Management Science .Vol. 44, No. 1 (Jan., 1998), pp. 83-102 .Published by: INFORMS .https://www.jstor.org/stable/2634428 .
Roy, D., Dutta, M. A systematic review and research perspective on recommender systems. J Big Data 9, 59 (2022). https://doi.org/10.1186/s40537-022-00592-5
Report ITU-R BT.2447-0 (04/2019). Radio communication Sector. Artificial intelligence systems for programme production and exchange. .http://www.itu.int/ITU-go/patents/en.http://www.itu.int/publ/R-REP/en BT Series
Seshadri ,Sridhar. Sriram Subramanian. Sebastian Souyris. (2015). Scheduling Spots on Television. Indian School of Business, Hyderabad, India 500 032.
Suzuki Yasuhisa. Itaru Nishioka. Wemer M. Wee (2019). TV Advertisement Scheduling by Learning Expert Intentions.. KDD ‘19: Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data MiningJuly.2019. Pages 3071–3081https://doi.org/10.1145/3292500.3330768.
Swain Animesh, (2018). Artificial Intelligence: Changing the Game of Media Asset Management (MAM).Product Line Management, Prime Focus Technologies. http://ow.ly/nUat30hIelx.
Vahab Samandi.Debajyoti Mukhopadhyay. (2017).Proposing an Architecture for Scientific Workflow Management System in Cloud. India. Computing and Network Sustainability (pp.293-301 (.
Yang Wang, Jidong Chen, Wei Ning, Hao Yu, Shimei Lin, Zhidong Wang, Guanshi Pang, Chao Chen, (2021)A time-sensitive network scheduling algorithm based on improved ant colony optimization,Alexandria Engineering Journal.,Volume 60, Issue 1,Pages 107-114,ISSN 11100168,https://doi.org/10.1016/j.aej.2020.06.013.
 

  • تاریخ دریافت 18 شهریور 1402
  • تاریخ بازنگری 15 آذر 1402
  • تاریخ پذیرش 03 دی 1402