Meredith Broussardは、ニューヨーク大学アーサー・L・カーター・ジャーナリズム研究所のデータジャーナリズム教授である。彼女の研究は、ジャーナリズムにおける人工知能の役割、特にアルゴリズムと自動化システムがニュースの制作と配信をどのように形作るかに焦点を当てている。彼女は、テクノロジーの限界と偏見を批判する2冊の影響力のある著書の著者である：Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World（2018年）とMore Than a Glitch: Confronting Race, Gender, and Ability Bias in Tech（2023年）。
Broussardのキャリアはジャーナリズムとソフトウェア開発の両方に及び、メディアとコンピューティングの交差点に対する独自の視点を彼女に与えている。彼女はThe Philadelphia Inquirerの特集編集者として働き、AT&Tベル研究所とMITメディアラボでソフトウェア開発者としても勤務した。彼女の学術研究は主要なジャーナルに掲載され、アルゴリズムバイアスとテクノロジーの社会的影響について頻繁にコメントしている。
初期のキャリアと教育
Broussardはジャーナリズムでの専門的なキャリアを開始し、The Philadelphia Inquirerの特集編集者を務め、ストーリーテリングとニュース制作のスキルを磨いた。テクノロジーへの関心からソフトウェア開発を追求し、AT&Tベル研究所とMITメディアラボで働き、コンピューティングシステムに関する実践的な経験を積んだ。この編集と技術の専門知識の融合は、後に彼女の研究課題を定義することになる。
彼女はニューヨーク大学で博士号を取得し、博士論文では調査報道における人工知能の使用を探求した。彼女の学術的訓練はジャーナリズムとコンピュータサイエンスを組み合わせ、これらの分野間のギャップを埋めることを可能にした。
学術および研究職
Broussardは現在、ニューヨーク大学アーサー・L・カーター・ジャーナリズム研究所の准教授であり、データジャーナリズムと計算手法に関するコースを教えている。また、テクノロジーが公共の利益にどのように役立つかを検討する学際的イニシアチブであるNYU公共利益テクノロジー同盟の研究ディレクターも務めている。さらに、人種、デジタルメディア、社会正義の交差点に焦点を当てた批判的人種・デジタル研究センターの諮問委員会メンバーでもある。
NYUに加わる前、Broussardはコロンビア大学ジャーナリズム大学院のトウ・デジタルジャーナリズムセンターのフェローであった。フェローシップ期間中、彼女は2016年の米国大統領選挙のためのデータ駆動型の選挙資金ストーリーを明らかにするために設計されたツールであるBailiwickを構築した。このプロジェクトは、ジャーナリズムの調査を強化するための計算手法の使用に対する彼女のコミットメントを例証した。
著書と主要な出版物
Broussardの最初の著書Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the Worldは、2018年4月にMIT Pressから出版された。この本は、社会問題を解決する際のテクノロジーの限界を批判的に検証し、コンピュータがしばしば言われるような万能薬ではないと主張している。彼女は教育、交通、その他の領域からの例を使用して、アルゴリズムシステムがその根底にある前提を理解せずに適用されたときにどのように失敗するかを示している。
彼女の2冊目の著書More Than a Glitch: Confronting Race, Gender, and Ability Bias in Techは、2023年3月に出版された。この作品は、顔認識から採用アルゴリズムに至るまで、テクノロジーに埋め込まれた体系的な偏見を掘り下げ、これらの偏見は単なる不具合ではなく、より深い社会的不平等を反映していると主張している。この本は広くレビューされ、テクノロジー業界における多様性と倫理に関する進行中の議論に貢献してきた。
著書に加えて、BroussardはThe Atlantic、Harper's Magazine、Slateなどの媒体に多数の記事やエッセイを発表している。彼女の執筆はしばしばテクノロジーと社会的実践の交差点を取り上げ、自動運転車、データジャーナリズム、デジタル保存などのトピックをカバーしている。
ジャーナリズムにおける人工知能の研究
Broussardの研究は、計算ジャーナリズムの分野を形成する上で重要な役割を果たしてきた。Digital Journalismに掲載された彼女の2015年の論文「Artificial Intelligence for Investigative Reporting」は、エキスパートシステムがジャーナリストの独自の公共問題ストーリーを発見する能力をどのように強化できるかを実証した。この研究は、ニュースルームでの機械学習とニューラルネットワークの使用を体系的に探求した最初のものの一つであった。
彼女はまた、2019年にJournalism & Mass Communication Quarterlyに掲載された画期的な論文「Artificial Intelligence and Journalism」を共同執筆し、AIをジャーナリズム実践に統合する機会と課題を概説している。彼女の研究は、特にニュース制作を自動化するために使用される場合、アルゴリズムシステムにおける透明性と説明責任の必要性を強調している。
Broussardの研究は、The Wall Street JournalのChristopher Mimsを含む他の学者や実務家によって引用されており、彼は自動運転車技術の未来に関する彼女の専門知識を参照している。彼女はコンピュータサイエンスの主要な出版物であるCommunications of the ACMで紹介されている。
アドボカシーと公的関与
Broussardは、アルゴリズムの公平性と公共利益テクノロジーの声高な提唱者である。彼女は、アルゴリズムがどのようにバイアスをコード化し伝播するかを研究者や活動家が探求する2020年のNetflixドキュメンタリーCoded Biasに本人役で出演した。この映画はアルゴリズム差別の問題に広く注目を集め、Broussardの参加はこの分野における主要な声としての彼女の役割を強調した。
彼女は、The Verge、Los Angeles Times、The New York Times、Harvard Magazineを含む多数のメディアから、アルゴリズムバイアスから生成AIの倫理的影響に至るまでのトピックについてインタビューを受けてきた。複雑な技術的問題を幅広い聴衆に伝える彼女の能力は、彼女を求められるコメンテーターにしている。
主要な学術出版物
Broussardは、いくつかの影響力のある学術論文に貢献してきた。注目すべきものは以下の通りである：
- 「Artificial intelligence for investigative reporting: Using an expert system to enhance journalists' ability to discover original public affairs stories」（2015年）- Digital Journalismに掲載されたこの論文は、ジャーナリズムにおけるAIの使用に対する新しいアプローチを紹介した。
- 「Artificial intelligence and journalism」（2019年）- 他者と共同執筆されたこのJournalism & Mass Communication Quarterlyの記事は、ジャーナリズムに対するAIの影響の包括的な概要を提供している。
- 「Challenges of archiving and preserving born-digital news applications」（2017年）- Katherine Bossと共同執筆されたこのIFLA Journalの論文は、デジタルニュースコンテンツの保存の難しさに対処している。
- 「Big Data in Practice: Enabling computational journalism through code-sharing and reproducible research methods」（2016年）- Digital Journalismに掲載されたこの研究は、計算ジャーナリズムにおけるオープンな研究実践を提唱している。
- 「Teaching coding in journalism schools: Considerations for a secure technological infrastructure」（2015年）- Computation+ Journalism 2015 Conferenceで発表されたこの論文は、ジャーナリズム学生にコーディングを教えることの課題を議論している。
影響と遺産
Broussardの貢献は学界を超えて公の言説にまで及んでいる。彼女の著書は大学のコースで使用され、テクノロジー倫理に関する議論に影響を与えてきた。彼女はAIシステムの公平性を改善するためのデータ拡張およびその他の方法の強力な支持者であり、テクノロジー業界におけるより大きな多様性を求めてきた。
彼女のアルゴリズムバイアスに関する研究は特に影響力があり、彼女は自社製品によって引き起こされる社会的害に対してテクノロジー企業に説明責任を求める運動の重要人物となっている。2024年現在、彼女はNYUで教鞭をとり研究を続けており、次世代のデータジャーナリストを指導している。
Broussardの遺産は、ジャーナリストと一般市民のためにテクノロジーをわかりやすく説明する能力と、AI開発に対するより倫理的で包括的なアプローチを推進することによって定義される可能性が高い。コンピュータは絶対に間違いを犯さないわけではない、そしてしばしば世界を誤解するという彼女の主張は、人工知能を取り巻く誇大広告に対する重要な対抗点となっている。