Do you want to publish a course? Click here

Employing the press photo in Emirati news sites An analytical study the Emirati Al-Barq website and 24 news websites

توظيف الصورة الصحفية في مواقع الاخبارية الاماراتية موقعي برق الامارات و24 الاخباري

523   2   2   0.0 ( 0 )
 Publication date 2024
  fields Media
and research's language is العربية
 Created by مصطفى الكرخي




Ask ChatGPT about the research

Mustafa Wajeeh Al-Karkhi, Employing the Press Photo in Emirati News Sites, an Analytical Study for Emirates Barq and 24 News Sites, University of Baghdad College of Mass Communication / Department of Journalism 2022 The press image in the field of media has adopted news employment in journalistic work through media institutions, as it is characterized by features that made it enjoy the attention of those in charge of it in an effort to add news value and credibility to the event, on this we can realize the responsibility placed on the worker in the field of media. Therefore, this research came to provide a scientific description of the press photo and the mechanisms of its employment and dissemination in the Emirati electronic news sites, and what these news sites follow through the image in focus. The main objective of the research is to find out how Emirati news sites use the press photo, and to know the topics of the published press photo, what types are most employed, the identity of the source of the photo, and the news values most relied on in Emirati news sites, entitled (Using the press photo in Emirati news sites for Barq website). Emirates and 24 news), and the time period was three months, and the researcher took a regular random sample, for the period from (1/8/2021 to 10/31/2021), and the research sample consists of (1551) images, to reach the research objectives that answer the set of questions mentioned in the search problem.


Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الدراسة الدور الحيوي للصورة الصحفية في المواقع الإخبارية الإماراتية، مع التركيز على موقع 'برق الإمارات' كنموذج. يوضح الباحثان أن التطورات التكنولوجية المتلاحقة في صناعة الإعلام أدت إلى تحول كبير في استخدام الصور الصحفية، من الصور الثابتة إلى الصور المتحركة. تهدف الدراسة إلى تحليل شكل ومحتوى الصور الصحفية المستخدمة في الموقع خلال عام 2021. تم استخدام منهج المسح الكمي والكيفي لتحليل 120 صورة صحفية منشورة على الموقع. تشير النتائج إلى أن الصور السياسية تحتل المرتبة الأولى من حيث التكرار، وأن الصور السلبية هي الأكثر شيوعًا. كما أن الموقع يعتمد بشكل كبير على الصور الأرشيفية وصور وكالات الأنباء. توصلت الدراسة إلى أن الوظيفة الإخبارية هي الهدف الرئيسي لاستخدام الصور في الموقع، مع وجود بعض التعديلات على الصور باستخدام برامج تحرير الصور مثل الفوتوشوب، مما يؤثر على مصداقية الصور الصحفية وفقًا لمعايير الجمعية الأمريكية للتصوير الفوتوغرافي.
Critical review
دراسة نقدية: تعتبر هذه الدراسة مهمة لأنها تسلط الضوء على دور الصورة الصحفية في الإعلام الرقمي، وهو موضوع يستحق المزيد من البحث. ومع ذلك، يمكن توجيه بعض النقد البناء للدراسة. أولاً، تركز الدراسة بشكل كبير على موقع واحد فقط، مما قد يحد من تعميم النتائج على باقي المواقع الإخبارية الإماراتية. كان من الأفضل تضمين عدة مواقع للحصول على صورة أشمل. ثانياً، لم تتناول الدراسة بشكل كافٍ تأثير الصور المعدلة على مصداقية الأخبار وكيفية تعامل الجمهور معها. كان من الممكن أن تضيف هذه الزاوية مزيدًا من العمق للدراسة. أخيرًا، كان من المفيد تضمين مقابلات مع محرري الصور أو الصحفيين لفهم أفضل لعملية اختيار الصور وتحريرها.
Questions related to the research
  1. ما هو الهدف الرئيسي من استخدام الصور الصحفية في موقع 'برق الإمارات'؟

    الهدف الرئيسي هو الوظيفة الإخبارية، حيث تُستخدم الصور لتوضيح وتعزيز النصوص الإخبارية.

  2. ما هي أكثر أنواع الصور الصحفية شيوعًا على موقع 'برق الإمارات'؟

    الصور السياسية هي الأكثر شيوعًا، حيث تشكل نسبة 50% من إجمالي الصور المنشورة.

  3. ما هي المصادر الرئيسية للصور المستخدمة في موقع 'برق الإمارات'؟

    المصادر الرئيسية هي الصور الأرشيفية وصور وكالات الأنباء.

  4. كيف تؤثر الصور المعدلة باستخدام الفوتوشوب على مصداقية الأخبار في موقع 'برق الإمارات'؟

    تؤثر الصور المعدلة سلبًا على مصداقية الأخبار، حيث يمكن أن تُعتبر تحريفًا للواقع وفقًا لمعايير الجمعية الأمريكية للتصوير الفوتوغرافي.


References used
الصورة الصحفية
rate research

Read More

BaghdadAbstractThe successive technological developments in the media industry led to its entry into a new era characterized by a straight news flow around the world, which resulted in a change in the world of journali stic art to the world of visual art. Because the press photo has taken a distinguished position and a key role in achieving the goals of the press, and as a result of the rapid development in the manufacture of patterns and in the way of transferring and processing photos. This led to the transformation of some paper newspapers into electronic ones, and the use of the image in most of the news became from a silent image to a moving picture. This is due to the awareness of the press institutions of the importance of the image in the newspaper, and the press image is the most critical pillar of the structural elements used in the output units of electronic newspapers. Because of its impactful ability and essential meanings that it carries to future, and after the emergence of Internet networks, which became the lifeblood of users. Because of the services it provides in various areas of life, and thanks to the applications. it offers that facilitate access to them, the website is one of the most essential services provided by the Internet to humans.
We propose Visual News Captioner, an entity-aware model for the task of news image captioning. We also introduce Visual News, a large-scale benchmark consisting of more than one million news images along with associated news articles, image captions, author information, and other metadata. Unlike the standard image captioning task, news images depict situations where people, locations, and events are of paramount importance. Our proposed method can effectively combine visual and textual features to generate captions with richer information such as events and entities. More specifically, built upon the Transformer architecture, our model is further equipped with novel multi-modal feature fusion techniques and attention mechanisms, which are designed to generate named entities more accurately. Our method utilizes much fewer parameters while achieving slightly better prediction results than competing methods. Our larger and more diverse Visual News dataset further highlights the remaining challenges in captioning news images.
The task of news article image captioning aims to generate descriptive and informative captions for news article images. Unlike conventional image captions that simply describe the content of the image in general terms, news image captions follow jou rnalistic guidelines and rely heavily on named entities to describe the image content, often drawing context from the whole article they are associated with. In this work, we propose a new approach to this task, motivated by caption guidelines that journalists follow. Our approach, Journalistic Guidelines Aware News Image Captioning (JoGANIC), leverages the structure of captions to improve the generation quality and guide our representation design. Experimental results, including detailed ablation studies, on two large-scale publicly available datasets show that JoGANIC substantially outperforms state-of-the-art methods both on caption generation and named entity related metrics.
The aim of the research was to identify the factors affecting the professional performance of the communicator in the Syrian news websites, the researcher relied on the descriptive approach, using the questionnaire as a study tool, and applied to a sample of 55 communicators in six Syrian news websites.
Automatic news recommendation has gained much attention from the academic community and industry. Recent studies reveal that the key to this task lies within the effective representation learning of both news and users. Existing works typically encod e news title and content separately while neglecting their semantic interaction, which is inadequate for news text comprehension. Besides, previous models encode user browsing history without leveraging the structural correlation of user browsed news to reflect user interests explicitly. In this work, we propose a news recommendation framework consisting of collaborative news encoding (CNE) and structural user encoding (SUE) to enhance news and user representation learning. CNE equipped with bidirectional LSTMs encodes news title and content collaboratively with cross-selection and cross-attention modules to learn semantic-interactive news representations. SUE utilizes graph convolutional networks to extract cluster-structural features of user history, followed by intra-cluster and inter-cluster attention modules to learn hierarchical user interest representations. Experiment results on the MIND dataset validate the effectiveness of our model to improve the performance of news recommendation.

suggested questions

comments
Fetching comments Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا