東京工科大学 メディア学部 ブログ

グローバルメディアの誕生の歴史について紹介してきました。200年近い歴史を持つ世界最大の通信社の数社のもつ影響力は絶大でありました。

現在でも世界各国の新聞社がその信頼性のためにこれらの通信社と提携し対価を支払い情報収集を行っています。

しかし、歴史的信用に基づく信頼もAIの出現により大きく揺らぎつつあります。世界ではAIを使った偽情報をインターネット上に

流すことが容易な時代になりました。現在、2024年11月に行われる、米大統領選に向け中・ロ・イランはAIをつかった偽情報の拡散を画策しているという記事が10月3日付け　ロイター記事に掲載されています。このように、戦争の形態もいよいよ、メディアとAIを活用した戦略的な情報戦争が行われるようになったのです。ロイター社も誤報検証システム部門を立ち上げています。しかし、これはいみじくも、ロイター社自身の情報配信の信用も、問われる時代に突入したことの現れに他ありません。ロイター社自体が個人所有企業である限り、バイアスは否めないという視点からそのように言えるでしょう。

文責：飯沼瑞穂

日々我々がマスメディアを通じて目にする、グローバルニュース映像や、新聞に掲載される写真の数々は多くの場合世界最大の通信社を通じて

配信されています。

通信社は、在籍する記者が様々な情報を取材し、それを記事の形にして各媒体や企業、組織などに配信する役割を担います。各媒体に含まれるのは、新聞社、放送局(テレビ・ラジオ)です。通信社は、記事を提供する対価として得るお金が主な収入源となっています。

通信社も新聞社も、様々な分野を取材する記者を擁しているという点は共通しています。通信社と新聞社の決定的な違いは、自社の媒体の有無です。

歴史と権威があるとされる世界最大の通信社、ロイター社、AP通信やAFP通信などが配信するニュースを元に、提携先の世界各国の新聞社などが記事を独自媒体を通じて掲載することにより、情報は消費されています。国内で目にする世界のニュースの多くは、世界大手の通信社を通じて提供されており、提携している各国の新聞社や放送局が、提供された情報を独自の媒体、新聞によって流していることが、グローバルニュースの単一化の原因の一つです。国内の大手新聞の多くに掲載されている、写真の提供元をみると、世界大手通信社の名前が記載されていることを

見たことがあると思います。このように、我々が国内で読む世界ニュースの記事や、そこに掲載されている写真の数々は前回、ブログでお話をした

19世紀後半に設立したヨーロッパの端を発する通信社のものを起用することが慣例となっている例は少なくないのです。

文責：飯沼瑞穂

メディアのグローバル化によって現在では、ありとあらゆる情報が様々な形で発信、共有されるようになりました。グローバルメディアとは、地球規模のコミュニケーションとそれを支えるテクノロジーを指します。世界規模の通信産業はグローバルメディアの基盤として存在しており、SNSやインターネットなどは地球規模のコミュニケーションを支える媒体ともいえるでしょう。

メディア学部で開講されているグローバルメディア論は、このようなグローバルメディアを客観的に分析する力を身に着けることを目的とした授業です。

現在のグローバルメディアの基盤が形作られた経緯と、歴史を知ることは、我々が目にするニュースの背景をより正確に理解する上で役立ちます。

グローバルメディアの基盤である世界の通信産業は19世紀後半から20世紀初頭に、形成されました。具体的には、ロイター通信、AP通信、AFP通信などの世界最大の通信社です。その中でもロイター社は1851年にユダヤ系　ドイツ人のロイターが設立しました。ロイター社は1851年に英仏海峡の海底ケーブルを活用し迅速なニュースの集配で信頼を築き、ロンドンを中心に金融情報を各地に配信しました。

現在でも、この時代に築かれた世界各国の通信拠点はグローバルなニュース配信拠点として活用されています。インターネットの海底ケーブルの基盤もこの頃、築かれたインフラストラクチャーを基礎として構築、開発されてきたものです。よって、過去200年の歴史を語ることなしに、グローバルメディアの性質や特性、更にはそのバイアスについて意識することは難しいでしょう。

文責：飯沼瑞穂

メディア学部の大淵です。

レポートや卒業論文の添削をしていると、こんな表が出てくることがあります。

最近は、エクセルでデータ管理して、それをそのまま表としてレポートに貼り付ける人が多いです。改善率のところは、=C2/B2*100 みたいに式を書いておけば、自動で計算してくれて便利です。

でも、これを見て「改善率は37.14286パーセントです」と言うことに、どんな意味があるでしょうか。それを聞いて「なるほど、37.14285パーセントではなく37.14286パーセントなのか」と思う人はいないはずです。普通の人の感覚は「ふーん37パーセントぐらいか」というものではないでしょうか。実際、このような実験を何度もやったとして、毎回37.14286パーセントという値が得られることはまずありません(そもそも、対象者数が35人ではなく36人になったら、絶対に37.14286という数字は出てきません)。

こういうときは、37とか63と書くのが正解です。これは「有効数字」と呼ばれる考え方で、中学校の数学で出てくる内容なので、文系・理系を問わず全員が習っているはずなのですが、ちゃんと実行できている人は(大人も含めて)あまりいません。特に最近は、前述のようにエクセルなどが計算してくれてしまうので、やたらと長い桁数の数字を書く人が多いような気がします。

数学の授業で習う有効数字の概念には難しいところもありますが、とりあえず一番大事なのは、「こんな桁数まで言うことに意味あるの？」という疑問を感じるようになることです。上の表でいうと、37.1とか63.3とか書いても大きな問題はありません。でも、37.14286と書くのはさすがに気持ち悪いと感じるようになること、これもデータサイエンス社会を生きていくための素養の一つではないかと思います。

メディア学部長の大淵です。

先日、YouTubeで「【密着】東京工科大学メディア学部に1日潜入」という動画が公開されました。

もともとは学部長の一日に密着という企画だったのですが、せっかくならばと、いろんな研究室を訪問する日に密着してもらうことにしました。その結果、ゲームやCG、音響、映像配信など、メディア学部らしい様々な活動を見ていただける、盛りだくさんの動画になったのではないかと思います。

今回の動画を見直してみてあらためて感じたのは、楽しいことを通じて学ぶことの効率の良さです。例えば、ゲームを作りたいという思いでプログラミングを学ぶ人は、単位のためだけに学ぶ人の何倍ものスピードで力を付けていきます。結果として、ゲーム会社に就職する場合はもちろん、それ以外の分野に進んだとしても、大学での勉強がすごく役立っているようです。

せっかくなら大学では楽しく勉強したいという高校生の皆さん、まずは動画を見てみてください。きっとメディア学部に入学したくなりますよ!