Resúmenes textuales de documentos audiovisuales a través de ia para departamentos de información en televisión

Jorge Caldera Serrano

doi:10.5007/1518-2924.2025.e102085

Autores

Jorge Caldera Serrano Universidad de Extremadura https://orcid.org/0000-0002-4049-1057

DOI:

https://doi.org/10.5007/1518-2924.2025.e102085

Palavras-chave:

Resumen documental, Documentación audiovisual, Información televisiva, Automatización de procesos, Acceso a la información, Inteligencia Artificial

Resumo

Objetivo: analizar las posibilidades documentales que tiene la confección de resúmenes automáticos por medio de los desarrollos algorítmicos de la Inteligencia Artificial para la automatización de la extracción de resúmenes textuales de documentales audiovisuales televisivos en el marco de la gestión de la información audiovisual en los Media/Digital Assett Management.

Método: Tras una búsqueda de información en bases de datos sobre resúmenes documentales, Inteligencia Artificial y su desarrollo en la confección de resúmenes, y una búsqueda por las principales organizaciones que desarrollan algoritmos de IA, se lleva a cabo una valoración y selección de ellos por medio de una exhaustiva revisión bibliográfica.

Resultado: Se exponen herramientas de IA y el valor que puede tener la integración de dicha automatización en la gestión documental en las televisiones facilitando el acceso a los contenidos de forma más ágil y rápida, tanto por parte de los profesionales de la documentación como por los periodistas de la cadena.

Conclusiones: existen herramientas para la generación de resúmenes textuales de documentos audiovisuales, no obstante aún se están desarrollando algoritmos para la mejora del tratamiento para lograr así optimar resultados.

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Biografia do Autor

Jorge Caldera Serrano, Universidad de Extremadura

Jorge Caldera Serrano, Professor da Faculdade de Ciências da Documentação e Comunicação da Universidade da Extremadura (1999- ). Doutor em Documentação pela Universidade de Salamanca (2002) e Licenciado em Documentação pela mesma universidade (1998). Mestrado em gestão e administração de instituições de ensino superior. Estágios em várias universidades espanholas e latino-americanas (Brasil, Cuba, Costa Rica, Uruguai, Argentina), bem como visitas de ensino (Costa Rica, México). Revisor de projetos de pesquisa para os governos do Panamá e do Equador. Pesquisador do Prometeo durante o ano acadêmico de 2014/15 na Universidade Central do Equador. Com mais de cem publicações, é especialista em informação audiovisual televisiva e, nos últimos anos, em ciência aberta e política científica.

Referências

AI4MEDIA. (2023). The AI4Media project. Disponible en: https://www.ai4media.eu

AMADOR HIDALGO, L. (1996). Inteligencia artificial y sistemas expertos. Universidad de Córdoba. Disponible en: https://helvia.uco.es/handle/10396/6938

ARSTRONG, M. (2016). The future of A.I. Statista. Disponible en: https://www.statista.com/chart/6810/the-future-of-ai

BARRERA ARRESTEGUI, L. (2012). Fundamentos históricos y filosóficos de la inteligencia artificial. UCV-HACER. Revista de Investigación y Cultura, 1 (1), 87-92. Disponible eN: https://www.redalyc.org/pdf/5217/521752338014.pdf

BAZÁN-GIL, V. (2023). Artificial intelligence applications in media archives. El Profesional de la Información, 31(5), e320517. Disponible en: https://doi.org/10.3145/epi.2023.sep.17

BORKO, H. (1968). Information science: What is it?. American Documentation, 19(1), 3-5. Disponible en: https://doi.org/10.1002/asi.5090190103

BRENNEN, J. S., HOWARD, P. N., & NIELSEN, R. K. (2022). What to expect when you’re expecting robots: Futures, expectations, and pseudo-artificial general intelligence in UK news. Journalism, 23(1), 22-38. Disponible en: https://doi.org/10.1177/1464884920947535

BRUCCOLERI, A., IACOVIELLO, R., MESSINA, A., METTA, S., MONTAGNUELO, M., & NEGRO, F. (2022). AI in vision: High quality video production & content automation. RAI. Centre for Research, Technological Innovation and Experimentation. Disponible en: https://www.ai4media.eu/whitepapers/ai-in-vision-high-quality-video-production-content-automation

CALVO-RUBIO, L.M., & UFARTE-RUIZRuiz, M.J. (2021). Artificial intelligence and journalism: Systematic review of scientific production in Web of Science and Scopus (2008-2019). Communication & Society, 34(2), 159-176. Disponible en: https://hdl.handle.net/10171/62242

CALDERA-SERRANO, J; FREIRE-ANDINO, R.O. (2016). Los metadatos asociados a la información audiovisual televisiva por agentes externos al servicio de documentación: validez, uso y posibilidades. Biblios, 62, 63-75. Disponible en: https://www.redalyc.org/pdf/161/16144742005.pdf

CANAVILHAS, J. (2022). Inteligencia artificial aplicada al periodismo: estudio de caso del proyeco “A European Perspective” (UER). Revista Latina de Comunicación Social, 80, 1-3. Disponible en: https://doi.org/10.4185/RLCS-2022-1534

CRAWFORD, K. (2021). The atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.

DEVLIN, J., CHANG, M. W., LEE, K., & TOUTONOVA, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL) (4171-4186).

DIAKOPOULOS, N. (2019). Automating the news: How algorithms are rewriting the media. Harvard University Press. Disponible en: https://doi.org/10.4159/9780674239302

GAMBHIR, M., & GUPTA, V. (2017). Recent automatic text summarization techniques: A survey. Artificial Intelligence Review, 47(1), 1-66. Disponible en: https://doi.org/10.1007/s10462-016-9475-9

GILLETA, M., GIORDANO, A., MERCAÚ, N., ORDEN, P., & VILLARREAL, V. (2020). Inteligencia artificial: Definiciones en disputa. Sociales Investiga, 9, 20-33. Disponible en: https://socialesinvestiga.unvm.edu.ar/ojs/index.php/socialesinvestiga/article/view/320

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (2014). Iniciativa Latinoamericana de Libros de Texto Abiertos (LATIn). Disponible en: https://rephip.unr.edu.ar/server/api/core/bitstreams/bb5e5b0c-01b6-482c-a3a4-a469f994c92b/content

LANCASTER, F. W. (2003). Indexing and abstracting in theory and practice. Facet Publishing.

LIU, Y., OTT, M., GOYAL, N., DU, J., JOSHI, M., CHEN, D., LEVE, O., LEWIS, M., ZETTLEMOYER, L. & STOYANOV, V. (2021). RoBERTa: A robustly optimized BERT pretraining approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692. Disponible en: https://arxiv.org/abs/1907.11692

MISKOFF, H. C. (1988). A fondo: Inteligencia artificial. Anaya Multimedia.

UNESCO (2023). Inteligencia artificial en la educación. UNESCO. Disponible en: https://www.unesco.org/es/digital-education/artificial-intelligence

PARK, D. S., CHAN, W., ZHANG, Y., CHIU, C. C., ZOPH, B., CUBUK, E. D., & LE, Q. V. (2019). SpecAugment: A simple data augmentation method for automatic speech recognition. arXiv: 1904.08779. Disponible en: https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.08779

PIHLAJARINNE, T., & ALÉN-SAVIKKO, A. (Eds.). (2022). Artificial intelligence and the media: Reconsidering rights and responsibilities. Edward Elgar Publishing. Disponible e: https://www.elgaronline.com/view/edcoll/9781839109966/9781839109966.xml

PORIA, S., CAMBRIA, E., HAZARIKA, D., & KWOK, K. (2017). A review of affective computing: From unimodal analysis to multimodal fusion. Information Fusion, 37, 98-125. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/313322315_A_Review_of_Affective_Computing_From_Unimodal_Analysis_to_Multimodal_Fusion

ROJAS-TORRIJOS, J.-L. (2021). Semi-automated journalism: Reinforcing ethics to make the most of artificial intelligence for writing news. In M. Luengo & S. Herrera-Damas (Eds.), News media innovation reconsidered: Ethics and values in a creative reconstruction of journalism (pp. 124-137). Wiley-Blackwell. Disponible en: https://doi.org/10.1002/9781119706519.ch8

ROUHIAINEN, L. (2018). Inteligencia artificial: 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro. Planeta.

ROWLEY, J., & FARROW, J. (2017). Organizing knowledge: An introduction to managing access to information. Routledge.

SÁNCHEZ-GARCÍA, P., MERAYO-ÁLVAREZ, N., CALVO-BARBERO, C., & DÍEZ-GRACIA, A. (2023). Desarrollo tecnológico español de la inteligencia artificial aplicada al periodismo: Empresas y herramientas de documentación, producción y distribución de información. El Profesional de la Información, 32(2), e320208. Disponible en: https://doi.org/10.3145/epi.2023.mar.08

SIMONYAN, K., & ZISSERMAN, A. (2015). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv:1409.1556. Disponible en: https://doi.org/10.48550/arXiv.1409.1556

SMITH, R. (2007). An overview of the Tesseract OCR engine. In Document Analysis and Recognition, 2007. ICDAR 2007. Ninth International Conference on (Vol. 2, pp. 629-633). IEEE. Disponible en: 10.1109/ICDAR.2007.4376991

TÚÑEZ-LÓPEZ, J.M., FIERAS-CEIDE, C., & VAZ-ÁLVAREZ, M. (2021). Impact of artificial intelligence on journalism: Transformations in the company, products, contents and professional profile. Communication & Society, 34(1), 177-193. Disponible en: https://doi.org/10.15581/003.34.1.177-193

VENTURA-POCINO, P. (2021). Algorithms in the newsrooms: Challenges and recommendations for artificial intelligence with the ethical values of journalism. Catalan Press Council.

YEUNG, S., RASTEGARI, M., STARK, M., & DARRELL, T. (2016). End-to-end learning of action detection from frame glimpses in videos. Disponible en: http://vision.stanford.edu/pdf/yeung2016cvpr.pdf