Publicação
Produção semiautomática de notícias: O caso do Prosebot/ZeroZero
| datacite.subject.fos | Humanidades::Ciências da Comunicação | |
| dc.contributor.advisor | Canavilhas, João Manuel Messias | |
| dc.contributor.author | Gonçalves, Adriana Alexandra Antunes | |
| dc.date.accessioned | 2026-04-08T09:41:34Z | |
| dc.date.available | 2026-04-08T09:41:34Z | |
| dc.date.issued | 2026-03-19 | |
| dc.description.abstract | O crescente uso de sistemas de Inteligência Artificial (IA) nas redações tem promovido novas formas de fazer jornalismo, assim como questionamentos e preocupações sobre as suas implicações na prática jornalística. Estas tecnologias são aplicadas nas várias etapas do processo jornalístico, desde a recolha, à produção e à distribuição nas plataformas digitais. Um dos subcampos da IA é o Processamento de Linguagem Natural (PLN), uma técnica utilizada na produção automática de texto. Esta tecnologia encontra-se em expansão no jornalismo, dando lugar à prática do jornalismo semiautomático, ou seja, aquele que utiliza sistemas computacionais ou algoritmos para produzir notícias automaticamente, com uma intervenção humana residual. A aplicação desta tecnologia tornou-se possível devido a um conjunto de fatores, entre eles, o desenvolvimento da capacidade de armazenamento de informação e a abundância de dados estruturados que se encontram acessíveis na Internet. Os sistemas de automação de texto têm sido aplicados maioritariamente em assuntos que envolvam dados estatísticos estruturados, entre eles: resultados desportivos, oscilações nas bolsas de valores, alertas meteorológicos e resultados eleitorais. Os textos produzidos de forma semiautomática obedecem a modelos textuais que têm como base notícias escritas por jornalistas, com uma estrutura frásica simples e repetitiva. Em Portugal, a produção semiautomática de texto nos meios de comunicação encontra-se ainda numa fase incipiente. O primeiro caso de uso regular desta tecnologia é o jornal digital desportivo ZeroZero, que desenvolveu internamente o sistema Prosebot, lançado em 2021. Este algoritmo destina-se a escrever sínteses de várias competições de futebol, em Portugal e noutros países, escrevendo em várias línguas para além do português. O software elabora sínteses instantâneas sobre cada jogo com recurso a uma base de dados do próprio jornal, que é continuamente alimentada com as informações de cada jogo. O Prosebot dá resposta a um fluxo contínuo de jogos que acontecem todos os fins de semana, em campeonatos nacionais e distritais. Esta estratégia inovadora contribui para uma disrupção no sistema informativo e um conjunto de desafios económicos, profissionais e éticos. Como tal, torna-se pertinente questionar: De que forma a produção semiautomática de texto influencia os profissionais de redação, as práticas jornalísticas e a organização noticiosa? Com base neste problema de pesquisa, o principal objetivo é compreender como é que a produção semiautomática de notícias transforma o trabalhos nas redações. Para concretizar este objetivo, a investigação estuda o caso do Prosebot/ZeroZero a partir de uma abordagem qualitativa, com entrevistas semiestruturadas e um grupo focal com os profissionais da redação. | por |
| dc.description.abstract | The growing use of artificial intelligence (AI) systems in newsrooms has contributed to new ways of doing journalism, as well as questions and concerns. These technologies are being applied to the various stages of the journalistic process, from gathering and production to distribution on digital platforms. One of the offshoots of AI is natural language processing (NLP), a technique used to automatically generate text. This technology is expanding in journalism, giving rise to the practice of semiautomated journalism: that uses computer systems or algorithms to produce news automatically, with residual human intervention. The application of this technology has been made possible by a number of factors, including the development of information storage capacity and the abundance of structured data available on the Internet. Text automation systems have been applied to subjects with structured statistical data, such as sports results, stock market fluctuations, weather warnings and election results. Semi-automated texts follow text models based on news stories written by journalists, with a simple and repetitive sentence structure. In Portugal, semi-automated text production is still in its early stages in the media. The first recurring use case of this technology is the sports website ZeroZero, which has developed a Prosebot system in-house and launched it in 2021. The algorithm is designed to write summaries of various football competitions in Portugal and other countries, in several languages other than Portuguese. The software produces instant summaries of each match using the newspaper's own database, which is continuously fed with information from each match. Prosebot responds to a continuous flow of matches that take place every weekend in national and district championships. This innovative strategy contributes to the disruption of the information system and a series of economic, professional and ethical challenges. Therefore, it is pertinent to ask: How does automatic text production affect newsroom professionals, journalistic practices and the news organisation? Based on this research problem, the main objective is to understand how semi-automated news production is transforming work in newsrooms. To achieve this objective, the research studies the case of Prosebot/ZeroZero using a qualitative approach, with semi-structured interviews and a focus group with newsroom professionals. | eng |
| dc.identifier.tid | 101839901 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.6/19974 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.relation | Bolsa de Doutoramento FCT: Algoritmos e inteligência artificial na produção jornalística [UI/BD/152717/2022] | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Algoritmos | |
| dc.subject | Automação | |
| dc.subject | Inteligência Artificial | |
| dc.subject | Inovação | |
| dc.subject | Jornalismo Desportivo | |
| dc.subject | Jornalismo Semiautomático | |
| dc.subject | Práticas Jornalísticas | |
| dc.subject | Processamento De Linguagem Natural | |
| dc.subject | Algorithms | |
| dc.subject | Automation | |
| dc.subject | Artificial Intelligence | |
| dc.subject | Innovation | |
| dc.subject | Sports Journalism | |
| dc.subject | Semiautomated Journalism | |
| dc.subject | Journalistic Practices | |
| dc.subject | Natural Language Processing | |
| dc.title | Produção semiautomática de notícias: O caso do Prosebot/ZeroZero | por |
| dc.type | doctoral thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.awardNumber | UI/BD/152717/2022 | |
| oaire.awardTitle | Bolsa de Doutoramento FCT: Algoritmos e inteligência artificial na produção jornalística [UI/BD/152717/2022] | |
| oaire.awardURI | info:eu-repo/grantAgreement/FCT//UI%2FBD%2F152717%2F2022/PT | |
| oaire.fundingStream | Bolsa de Doutoramento | |
| person.familyName | Gonçalves | |
| person.givenName | Adriana Alexandra Antunes | |
| person.identifier.ciencia-id | A31A-69AC-784D | |
| person.identifier.orcid | 0000-0002-8028-8248 | |
| project.funder.identifier | http://doi.org/10.13039/501100001871 | |
| project.funder.name | Fundação para a Ciência e a Tecnologia | |
| relation.isAuthorOfPublication | 5ed6c782-1fa7-4611-91ef-ab72c29b4922 | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 5ed6c782-1fa7-4611-91ef-ab72c29b4922 | |
| relation.isProjectOfPublication | 62f7f22d-d585-4aca-acf7-880424b2004e | |
| relation.isProjectOfPublication.latestForDiscovery | 62f7f22d-d585-4aca-acf7-880424b2004e | |
| thesis.degree.name | Doutoramento em Ciências da Comunicação |