Employing Artificial Intelligence to Enhance Television Image Quality and Improve Broadcasting Techniques

Malik Rehab Alazzah

doi:10.35516/Hum.2026.9424

المؤلفون

Malik Rehab Alazzah .قسم الإذاعة والتليفزيون، كلية الإعلام، جامعة الزرقاء،الزرقاء، الأردن https://orcid.org/0009-0000-4006-981X

DOI:

https://doi.org/10.35516/Hum.2026.9424

الكلمات المفتاحية:

الذكاء الاصطناعي، تجويد الصورة التلفزيونية، تحسين تقنيات البث.

الملخص

الأهداف: هدفت هذه الدراسة التعرف إلى درجة توظيف الذكاء الاصطناعي في تجويد الصورة التلفزيونية، وتحسين تقنيات بثها، ومعرفة درجة اعتماد العاملين في القنوات الفضائية على خوارزميات الذكاء الاصطناعي في عملهم، وما حققته تلك التكنولوجيا من تحسين في الجودة والأداء.

المنهجية: استخدمت الدراسة المنهج الوصفي المسحي، وتكون مجتمع الدراسة من جميع العاملين في عدد من القنوات الفضائية (مؤسسة الإذاعة والتلفزيون الأردنية، قناة المملكة الفضائية، قناة رؤيا الفضائية)، وهم الفنيون والمخرجون ومعدو البرامج. ولتحقيق أهداف الدراسة، تم استخدام الاستمارة كأداة لجمع البيانات من أفراد عينة الدراسة التي تكونت من (250) مفردة. وللإجابة عن أسئلة الدراسة، تم إجراء التحليلات الإحصائية المناسبة باستخدام البرنامج الإحصائي (SPSS).

النتائج: أظهرت نتائج الدراسة وجود درجة مرتفعة في معرفة المبحوثين بتقنيات وأدوات الذكاء الاصطناعي، وإدراكهم لأهميتها وفاعليتها في تجويد الصورة التلفزيونية، وتحسين تقنيات بثها. كما أظهرت الدراسة وجود درجة كبيرة في أهمية توظيف تقنيات وأدوات الذكاء الاصطناعي في تجويد الصورة التلفزيونية وتحسين تقنيات بثها. كما أظهرت الدراسة عدم وجود فروق ذات دلالة إحصائية عند مستوى الدلالة (0.05≥ α) في درجة توظيف الذكاء الاصطناعي في تجويد الصورة التلفزيونية، وتحسين تقنيات بثها تعزى إلى المتغيرات (الجنس، المؤهل العلمي، نوع الوظيفة).

الخلاصة: بناء على نتائج الدراسة، أوصى الباحث بضرورة العمل على التوسع في استخدام تطبيقات التكنولوجيا الحديثة والذكاء الاصطناعي في كافة الفضائيات والاستفادة القصوى منها، حيث توفر الوقت والجهد وتتميز بالسرعة والدقة الفائقة في الأداء.

التنزيلات

بيانات التنزيل غير متوفرة بعد.

المراجع

Ahmad, A. K. M. (2022). The impact of the use of social networking platforms on the Jordanian voters in the nineteenth Jordanian parliamentary elections during the emerging pandemic of the coronavirus (COVID-19). Zarqa Journal for Research and Studies in Humanities, 22(2), 333-350.

Alsharu, W. Z., Eneizat, M. F., & Safori, A. (2025). The Impact of Data Journalism on Jordanian Voters During the 2024 Parliamentary Elections: 10.46988/IJMMC. 07.01. 2025.01. International Journal of Media and Mass Communication (IJMMC), 7(01), 1-16. https://doi.org/10.46988/IJMMC.07.01.2025.01

Arthanat, S. (2021). Promoting information communication technology adoption and acceptance for aging-in-place: a randomized controlled trial. Journal of Applied Gerontology, 40(5), 471-480. https://doi.org/10.1177/0733464819891045

Ayaz, A., & Yanartaş, M. (2020). An analysis on the unified theory of acceptance and use of technology theory (UTAUT): Acceptance of electronic document management system (EDMS). Computers in Human Behavior Reports, 2, 100032. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100032

Brennen, J. (2018). An industry-led debate: How UK media cover artificial intelligence. Reuters Institute for the Study of Journalism.

Cassauwers, T. (2019). Can artificial intelligence help end fake news. Horizon. The EU Research & Innovation Magazine., available at: https://bit.ly/346bQk9

Chan-Olmsted, S. M. (2019). A Review of Artificial Intelligence Adoptions in the Media Industry. International Journal on Media Management, 21(3-4), 193-215. https://doi.org/10.1080/14241277.2019.1695619

Daugherty, P., & Wilson, H. J. (2022). Radically human: How new technology is transforming business and shaping our future. Harvard Business Press.

Eneizat, M. F., Halim, H., & Dalib, S. (2023). Determinants of violent behaviour among Jordanian adolescents: The propositions. SEARCH Journal of Media and Communication Research (SEARCH), 45.

Eneizat, M. F., Halim, H., & Dalib, S. (2023). Moderating effect of gender and socioeconomic status on the relationship between media exposure and violent behaviour. Media Literacy and Academic Research, 6(1), 155-173.

Eneizat, M., Alrababah, O., & Alnawafah, M. (2024). The Mediating Role of Normative Beliefs about Aggression on the Relationship between Violent Digital Games and Students’ Aggressive Behaviour. Journal of Intercultural Communication, 24(3), 1-10. Doi: 10.36923/jicc.v24i3.800

Murillo, G. G., Novoa-Hernández, P., & Rodriguez, R. S. (2021). Technology Acceptance Model and Moodle: A systematic mapping study. Information Development, 37(4), 617-632. https://doi.org/10.1177/0266666920959367

Newman, N. (2018). Journalism, media and technology trends and predictions 2018. Reuters Institute for the Study of Journalism.

Rahmani, A. M., Azhir, E., Ali, S., Mohammadi, M., Ahmed, O. H., Ghafour, M. Y., ... & Hosseinzadeh, M. (2021). Artificial intelligence approaches and mechanisms for big data analytics: a systematic study. PeerJ Computer Science, 7, e488. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.488

Series, B. T. (2019). Artificial intelligence systems for programme production and exchange, Available at: https://www.itu.int/dms_pub/itu-r/opb/rep/R-REP-BT.2447-2019-PDF-E.pdf.

Sidel, J. L., Bleibaum, R. N., & Tao, K. C. (2018). Quantitative descriptive analysis. Descriptive analysis in sensory evaluation, 287-318.

Stray, J. (2021). Making artificial intelligence work for investigative journalism. Algorithms, Automation, and News, 97-118.

Tamilmani, K., Rana, N. P., Wamba, S. F., & Dwivedi, R. (2021). The extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2): A systematic literature review and theory evaluation. International Journal of Information Management, 57, 102269. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102269.