فصلنامه علمی رسانه‌های دیداری و شنیداری

فصلنامه علمی رسانه‌های دیداری و شنیداری

نقش و تاثیر هوش مصنوعی و علوم شناختی در افزایش اثربخشی محتوا

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
گروه آینده‌پژوهی، دانشکده مدیریت راهبردی، دانشگاه عالی دفاع ملی، تهران، ایران (نویسنده مسئول)
چکیده
در عصر حاضر، حجم عظیمی از محتوا در فضای دیجیتال تولید و منتشر می‌شود. در این میان، اثربخشی محتوا به معنای توانایی آن در جذب مخاطب، انتقال پیام مورد نظر و ایجاد تغییر مطلوب در رفتار یا نگرش او، یکی از چالش‌های اصلی برای کسب‌وکارها، رسانه‌ها و سیستم‌های آموزشی محسوب می‌شود. هدف این مقاله به بررسی «نقش هم‌گرایانه هوش مصنوعی و علوم شناختی در بهبود کیفیت و کارایی محتوا»، «چالش‌ها و محدودیت‌ها در استفاده از هوش مصنوعی و علم شناختی» و «آینده تولید محتوا در این همگرایی» است. روش پژوهش این مقاله با استفاده از روشی تحلیلی- مروری، به بررسی و تلفیق یافته‌های پژوهشی موجود در زمینه‌های هوش مصنوعی، علوم شناختی و بازاریابی محتوا می‌پردازد. یافته‌های پژوهش نشان می‌دهد که هوش مصنوعی و علوم شناختی ابزارهای قدرتمندی را برای درک بهتر مخاطبان، تولید محتوای جذاب‌تر و بهینه‌سازی فرایند توزیع و ارزیابی محتوا ارائه می‌دهند. از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در این زمینه می‌توان به «تحلیل احساسات»، «پردازش زبان طبیعی» و «یادگیری ماشین» اشاره و همچنین علوم شناختی با ارائه مدل‌هایی از نحوه پردازش اطلاعات توسط مغز انسان، به ما کمک می‌کنند تا محتوایی تولید کنیم که به طور مؤثرتری توجه مخاطبان را جلب کرده، در حافظه آن‌ها ثبت شده و منجر به تغییرات مطلوب در رفتار آن‌ها شود. از جمله کاربردهای علوم شناختی در این زمینه می‌توان به «توجه و ادراک»، «حافظه»، «تصمیم‌گیری» و «انگیزش» اشاره کرد. همچنین «مدل تلفیقی شناختی- هوشمند» پیشنهاد گردید.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

The Role and Impact of Artificial Intelligence and Cognitive Science in Increasing Content Effectiveness

نویسنده English

Mehdi Mirmazaheri
Department of Futures Studies, Strategic Management Faculty, Supreme National Defense University, Tehran, Iran (Corresponding Author)
چکیده English

In the present era, a huge amount of content is produced and published in the digital space. In the meantime, the effectiveness of content, its ability to attract the audience, convey the desired message and create a desired change in their behavior or attitude, is considered as one of the main challenges for businesses, media and educational systems. The goal of this article is to explore the “converging role of artificial intelligence and cognitive sciences in improving the quality and efficiency of content”, “challenges and limitations in the use of artificial intelligence and cognitive science” and “the future of content production in this convergence”. This article uses an analytical-review method to examine and integrate existing research findings in the fields of artificial intelligence, cognitive science and content marketing. The research findings show that artificial intelligence and cognitive science offer powerful tools for better understanding audiences, producing more attractive content and optimizing the process of distributing and evaluating content. Applications of artificial intelligence in this field include “sentiment analysis,” “natural language processing,” and “machine learning.” Cognitive science, by providing models of how the human brain processes information, helps us produce content that more effectively captures the attention of audiences, is recorded in their memory, and leads to desirable changes in their behavior. Among the applications of cognitive science in this field are “attention and perception,” “memory,” “decision making,” and “motivation.” A “cognitive-intelligent fusion model” was also proposed. The results of this study show that the proposed model is a response to the need to go beyond the current applications and move toward a true and intelligent synergy between human understanding and machine capabilities in the field of content production and effectiveness.

کلیدواژه‌ها English

Media
Artificial Intelligence
Cognitive Science
Content Effectiveness
Content Marketing
Integrated Cognitive-Intelligent Model
فهرست منابع
Balamurugan, M. (2024). AI-driven adaptive content marketing: Automating strategy adjustments for enhanced consumer engagement. International Journal for Multidisciplinary Research, 6(5). https://doi.org/10.36948/ijfmr.2024.v06i05.27940
Davis, G., & McLeod, J. (2019). The future of content creation: Merging AI and human creativity. In Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Content Creation.
Dwivedi, Y. (2024). Revolutionizing digital marketing: The impact of generative AI automation in transforming digital marketing strategies. Indian Scientific Journal of Research in Engineering and Management, 8(10), 1–5. https://doi.org/10.55041/ijsrem37870
Durmuş Şenyapar, H. N. (2024). Artificial intelligence in marketing communication: A comprehensive exploration of the integration and impact of AI. Technium Social Sciences Journal. https://doi.org/10.47577/tssj.v55i1.10651
Faccia, A., Ridon, M., Beebeejaun, Z., & Moșteanu, N. R. (2023). Advancements and challenges of generative AI in higher educational content creation: A technical perspective. https://doi.org/10.1145/3641032.3641055
Ganeshkumar, M., Karunakaran, S., Muzhumathi, R., & Suguna, R. (2024). AI-driven marketing insights: Harnessing machine learning for enhanced consumer engagement and personalization. 1–6. https://doi.org/10.1109/ssitcon62437.2024.10796558
Gao, A. (2024). From PGC to UGC to AIGC: Change of content paradigm. SHS Web of Conferences, 199, 03017. https://doi.org/10.1051/shsconf/202419903017
Hemalatha, A. (2023). AI-driven marketing: Leveraging artificial intelligence for enhanced customer engagement. https://doi.org/10.47715/jpc.b.978-93-91303-61-7
Huang, J. (2018). Understanding content: A cognitive science perspective on the process of content creation. Journal of Writing Research, 10(1), 1–25. https://doi.org/10.17239/jowr-2018.v10i1.2296
Jadhav, D., Agrawal, S., Jagdale, S., Salunkhe, P., & Salunkhe, R. (2024). AI-driven text-to-multimedia content generation: Enhancing modern content creation. 1610–1615. https://doi.org/10.1109/i-smac61858.2024.10714771
Kong, F. P., Li, Y., Nassif, H., Fiez, T., Chakrabarti, S., & Henao, R. (2023). Neural insights for digital marketing content design. arXiv.org. https://doi.org/10.1145/3580305.3599875
Liadskyi, I., Reshetnikova, O., & Pysarenko, V. (2025). Combining the social intelligence of copywriters with the capabilities of neural networks to enhance business effectiveness in social media. Economic Scope, 196, 50–54. https://doi.org/10.30838/ep.196.50-54
Liu, G., Du, H., Niyato, D., Kang, J., Xiong, Z., Kim, D. I., & Shen, X. (2024). Semantic communications for artificial intelligence generated content (AIGC) toward effective content creation. IEEE Network, 1. https://doi.org/10.1109/mnet.2024.3352917
OpenAI. (2023). ChatGPT: Applications and uses in content generation. OpenAI Blog.
Patil, D. (2025). Generative artificial intelligence in marketing and advertising: Advancing personalization and optimizing consumer engagement strategies. https://doi.org/10.2139/ssrn.5057404