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Aplicação da inteligência artificial generativa na verificação de elementos característicos do discurso sensacionalista em textos jornalísticos

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Esta pesquisa se estrutura como um experimento exploratório voltado a avaliar a viabilidade do uso da Inteligência Artificial Generativa (IAG) como ferramenta auxiliar em processos de revisão ética no jornalismo. O objetivo é analisar o potencial e as limitações do NotebookLM, ferramenta desenvolvida pelo Google, como apoio à análise ética e linguística no jornalismo. Foram analisadas cinco reportagens veiculadas por quatro emissoras da televisão aberta brasileira, selecionadas por apresentarem abordagens distintas sobre o tema. Os dados foram processados a partir de transcrições automatizadas e submetidos a uma régua de análise construída com base em autores que discutem sensacionalismo e valores-notícia. Os resultados indicam que a IAG foi capaz de identificar padrões sensacionalistas com coerência, desde que os comandos fossem claros e contextualizados. Reportagens mais descritivas e neutras foram classificadas como pouco ou nada sensacionalistas, enquanto conteúdos com linguagem apelativa receberam pontuações mais altas. As principais limitações envolvem a incapacidade da ferramenta de interpretar imagens e sons, a ausência de histórico de comandos e a necessidade de mediação humana na formulação dos prompts. Conclui-se que, embora não substitua o julgamento ético do jornalista, a IAG pode atuar como aliada na revisão editorial e no enfrentamento de práticas nocivas ao jornalismo ético.

Resumo em outro idioma

This study examines the use of Generative Artificial Intelligence (GAI) to identify sensationalist elements in television news reports about “dangerous internet challenges.” The aim is to assess the potential and limitations of Google’s NotebookLM as a tool for ethical and linguistic analysis in journalism. Five news reports were transcribed and analyzed using prompts based on criteria established in the literature. The analysis focused on alarmist adjectives, emotional phrasing, descriptive exaggeration, and sensationalist tone. A Likert scale was employed to classify the degree of sensationalism in each report. Results indicate that GAI can detect linguistic patterns linked to sensationalism, provided it is guided by well-structured prompts. Reports with neutral language were rated as less sensationalist, while those with emotional narratives received higher scores. Key limitations include the AI’s inability to process visuals or audio, the lack of prompt history, and its reliance on human input. The study concludes that, although GAI does not replace ethical judgment, it can support editorial reviews and contribute to curbing unethical reporting practices.

Palavras-chave

Sensacionalismo, Jornalismo, Inteligência Artificial Generativa, Ética Jornalística, NotebookLM

Área do conhecimento

Ciências Sociais Aplicadas

Citação

SILVA, Selton Angelim da. Aplicação da inteligência artificial generativa na verificação de elementos característicos do discurso sensacionalista em textos jornalísticos. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Jornalismo) - Universidade Federal do Cariri, Juazeiro do Norte, 2025.

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