فاعلية الذكاء الاصطناعي في التحقق من المضامين الإعلانية التلفزيونيةدراسة تحليلية في تقنيات الكشف عن التزييف العميق
DOI:
https://doi.org/10.61710/e38kpj69الكلمات المفتاحية:
التزييف العميق، الذكاء الاصطناعي، الإعلانات التلفزيونية، تحليل المضمون، التسويق الرقمي.، التزييف العميق، الذكاء الاصطناعي، الاعلانات التلفزيونية، تحليل المضمون، التسويق الرقميالملخص
يهدف البحث لتحليل محتوى الإعلانات التلفزيونية التي استخدمت تقنية التزييف العميق، واستكشاف فاعلية تقنيات الذكاء الاصطناعي في صناعة الإعلان. تم اختيار عينة من سبعة إعلانات تلفزيونية بارزة وفقاً لمعايير علمية محددة لفهم كيفية توظيف هذه التقنية في السرد البصري، وتعزيز تأثير الإعلان، والتفاعل مع الجمهور. اعتمد البحث على منهج تحليل المحتوى، باستخدام أدوات تحليلية لاستكشاف العناصر البصرية واللغوية والسردية في هذه الإعلانات. أظهرت النتائج أن تقنية التزييف العميق تساهم في إبداع الإعلانات وجاذبيتها، ولكنها في الوقت نفسه تثير تحديات تتعلق بأخلاقيات الإعلام وموثوقية المحتوى. يوصي البحث بوضع معايير تنظيمية واضحة لاستخدام التزييف العميق في الإعلان، وزيادة الوعي العام بهذه التقنية، وإجراء دراسات مستقبلية حول تأثيرها طويل المدى على سلوك المستهلك وثقافة الإعلام.
المراجع
المصادر العربية و المترجمة للعربية:
ابوزيد, ا. (2019). الاتجاهات الحديثة في بحوث ودراسات استخدامات الذكاء الاصطناعي في الصحافة. Journalism department, Mass Communication faculty, 116. doi:https://doi.org/10.21608/jmis.2022.266266
الباز, خ. (2022). الإعلان الرقمي في عصر البيانات الضخمة. القاهرة: دار الفكر للنشر و التوزيع.
الراشد, ن. ع. (2024). تأثير الذكاء الاصطناعي على مستقبل الإعلام. الكويت: المجلة الدولية للبحوث العلمية.
أوسوندي, أ. أ., & ويلسر, و. (2022). مخاطر الذكاء الاصطناعي على الأمن و مستقبل العمل. Washington: Rand Corporation.
سامي, ه. (2020). تقنيات الإعلام الحديثة والمحتوى المزيف. دبي: دار النشر الحديثة.
سعد, ع. (2019). التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في الكشف عن التزييف العميق. مجلة علوم الكمبيوتر, 24(2), 151.
عقوني, م. (2023). التسويق و الإعلام الرقمي. Retrieved from التربية الرقمية: kotobati.com
مركز الإمارات, ل. و. (2024). تحديات التزييف العميق لمصداقية المعلوماتوسبل مواجهتها. أبو ظبي: مركز الإمارات للدراسات و البحوث الاستراتيجية. Retrieved from https://www.ecssr.ae/ar/research-products/reports/2/197320?utm_source=chatgpt.com
معوض, أ. م. (2022). استخدامات الذّكـاء الاصطـناعي(AI) استخدام تقنية التزيِيف العميق Deepfake)) في قذف الغير نموذجًا دراسة فقهية مقارنة معاصرة. مجلة البحوث الفقهية و القانونية, 34(39), 2516. doi:https://doi.org/10.21608/jlr.2022.163670.1114
المصادر الأجنبية:
Anderson, M. (2022). Deepfake Marketing and Ethical Dilemmas in Advertising. Oxford: Oxford University Press.
Brown, D. (2021). The Role of Analytical Approaches in Media Research. New York: Routledge.
Chaffey, D. (2020). Digital Marketing: Strategy, Implementation, and Practice. Harlow, Essex, United Kingdom: Pearson Education.
Chesney, R., & Citron, D. (2019). Deepfakes and the Threat to Truth in Media. Berkeley: California Law Review.
Fellman, S. (2023). Russian TV Airs Apparent Deepfake Video of Putin Ordering Martial Law amid Reports Ukraine Is on the Attack. moscow.
Hamdan, A., & Aldhaen, E. S. (2024). Artificial Intelligence and Transforming Digital Marketing. Berlin: Springer.
Jarek, K., & Mazurek, G. (2019). Marketing and Artificial Intelligence. Central European Business Review, 8(2), 48. doi:10.18267/j.cebr.213
Johnson, M. (2019). Deepfake Detection: Advances and Implications for Media Integrity. Cambridge: Cambridge University Press.
Jones, P., & Williams, S. (2021). Big Data and Consumer Behavior in Digital Advertising. New York: Palgrave Macmillan.
Kotler, P., Kartajaya, H., & Setiawan, I. (2021). Marketing 5.0: Technology for Humanity. Wiley: New Jersey.
LeCun, Y., Hinton, G., & Bengio, Y. (2020). Deep Learning. Nature, 521(7553), 437. doi:10.1038/nature14539
Marcel, S., & Korshunov, P. (2018). DeepFakes: a New Threat to Face Recognition? Assessment and Detection. arXiv.
Nguyen, T., Li, W., & Zhao, M. (2023). Adversarial Advances in Deepfake Creation and Detection. Journal of AI Security, 12(1), 71.
Rössler, A., Cozzolino, D., Verdoliva, L., & Riess, C. (2022). Face Forensics: Analyzing the Evolution of Deepfake Manipulation. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 17(3), 155.
Smith, J. (2020). Artificial Intelligence in Media: Challenges and Innovations. Berlin: Springer.
Smith, L. (2022). Technology-Driven Marketing Strategies: The Future of Advertising. New York: Routledge.
Tang, Y. (2020). Augmented Reality Advertising and Consumer Engagement. Berlin: Springer.
Thing, V. L. (2021). Deepfake Detection with Deep Learning: Convolutional Neural Networks versus Transformers. IEEE Xplore, 418. doi:https://doi.org/10.1109/CSR57506.2023.10225004
Thomas, H. D., Erik, B., Andrew, M., & James, W. (2019). Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review. Harvard: Harvard Business Publishing.
Verdoliva, L. (2023). Media Forensics: Recent Advances and Challenges in Deepfake Detection. Annual Review of Computer Science, 48(1), 99.
Verma, P. (2023). The Rise of AI Fake News Is Creating a ‘Misinformation Superspreader’. Washington : The Washington Post.
Williams, E. (2018). Technological Tools in Media: A Descriptive Approach. Oxford: Oxford University Press.
Zhao , D., Jun , L., & Tianjiao, W. (2022). Augmented Reality Marketing: A Systematic Literature Review
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 Journal of Imam Al-Kadhum College

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.