6 
 
NA KABELSKIH NOVICAH TEMELJEČ INDEKS 
NEGOTOVOSTI UMETNOINTELIGENČNE POLITIKE 
Doc. dr. Dejan Romih, Univerza v Mariboru, Slovenija ✉  
Red. prof. dr. Silvo Dajčman, Univerza v Mariboru, Slovenija  
Izr. prof. dr. Arne Baruca, Texas A&M University-San Antonio, Združene države Amerike  
Povzetek: V tem članku predstavljamo na kabelskih novicah temelječ indeks negotovosti umetnointeli-
genčne politike, s katerim lahko merimo, opazujemo in spremljamo negotovost umetnointeligenčne po-
litike. Na osnovi analize kabelskih novic ugotavljamo, da so kabelske televizijske postaje o negotovosti 
umetnointeligenčne politike največ poročale maja 2023, ko so mediji in politiki največ opozarjali na ne-
varnosti (nadaljnjega) razvoja in uporabe umetne inteligence ter pozivali k njuni regulaciji. 
Ključne besede: kabelska novica, kabelska televizija, merilo, negotovost, umetna inteligenca 
COBISS: 1.04 
  
 
7 
 
1 Uvod 
Umetna inteligenca (angl. artificial intelligence ali AI) je tema, o kateri se je v zadnjih letih veliko 
govorilo in pisalo, med drugim tudi zaradi umetnointeligenčnega buma (angl. AI boom) (Wilkins, 
2023). Uvedba klepetalnega robota ChatGPT je pospešila razvoj in uporabo umetne inteligence 
na vseh področjih, od šolstva in vzgoje do medijev in politike (Kietzmann & Park, se tiska), kar je 
sprožilo razpravo o vplivu umetne inteligence na gospodarstvo in družbo ter njeni regulaciji. Po-
sledično se je povečala tudi negotovost umetnointeligenčne politike (angl. AI policy uncertainty). 
Poleg tega je stanje na trgu povzročilo potrebo po umetnointeligenčni preobrazbi (angl. AI trans-
formation). 
Namen tega članka je predstaviti primera meril negotovosti umetne inteligence in umetnointeli-
genčne politike, ki ne omogočata samo merjenja, ampak tudi opazovanje in spremljanje negoto-
vosti umetne inteligence oz. negotovosti umetnointeligenčne politike, zlasti v Združenih državah 
Amerike (ZDA). To je pomembno, ker raziskave1 kažejo, da negotovost lahko vpliva na ravnanje 
(odločanje) gospodarskih enot (gospodinjstev, podjetij ...) in gospodarsko aktivnost (uspešnost). 
Ta članek je strukturiran tako, da ima še štiri poglavja. V poglavju 2 podajamo metode, v poglavju 
3 rezultate, v poglavju 4 razpravo, v poglavju 5 pa sklep. 
2 Metode 
V tem poglavju predstavljamo na kabelskih novicah temelječ indeks negotovosti umetnointeli-
genčne politike (angl. cable news-based index of AI policy uncertainty), ki smo ga razvili za potrebe 
merjenja, opazovanja in spremljanja negotovosti umetnointeligenčne politike. Pri tem smo se 
zgledovali po avtorjih na kabelskih novicah temelječega indeksa negotovosti gospodarske politike 
(angl. cable news-based index of economic policy uncertainty) (gl. Bergbrant & Bradley, 2022). Po 
njihovem zgledu smo uporabili (spletno) aplikacijo Stanford Cable TV News Analyzer (gl. Hong idr., 
2021), ki analizira novice na treh kabelskih televizijskih postajah: CNN, FOX, MSNBC. Z njeno upo-
rabo smo pridobili mesečne podatke o času zaslona (angl. screen time), na katerem je bila v 
 
1 Gl. Alessandri & Bottero (2020); Alessandri & Mumtaz (2019); Alfaro idr. (2024); Al-Thaqeb & Algha-rabali (2019); Bachmann idr. (2013); Baker idr. (2016); 
Balcilar idr. (2022); Berger idr. (2023); Bernanke (1983); Berthold (2023); Bloom (2014); Bloom idr. (2018); Caggiano, Castelnuovo, & Pellegrino (2021); 
Caggiano, Castelnuovo, Delrio, idr. (2021); Caggiano idr. (2014, 2017a, 2017b, 2020, 2022); Eksi & Onur Tas (2022); Fiori & Scoccianti (2023); Grimme & 
Henzel (2024); Haque & Magnusson (2021); Huang idr. (2024); Jurado idr. (2015); Kim idr. (2023); Lhuissier & Tripier (2021); Raunig idr. (2017); Wu & Su-
ardi (2021). 
 
8 
 
podnaslovu navedena najmanj ena beseda in/ali besedna zveza iz vsake skupine (AI, P, U). AI se 
nanaša na artificial intelligence (umetno inteligenco), P na policy (politiko), U pa na uncertainty 
(negotovost). Poleg indeksa negotovosti umetnointeligenčne politike predstavljamo tudi indeks 
negotovosti umetne inteligence, ki je različica prvega in predstavlja tisti del negotovosti umetne 
inteligence, ki ni posledica politike. Analiziramo pa tudi poročanje ameriških medijev o umetni 
inteligenci. 
Podatke o času zaslona smo dobili tako, da smo v iskalno polje vtipkali 1. text="ai | artificial intel-
ligence | chatgpt | chatbot | generative | GPT | openai" AND textwindow=60, 2. text="ai | artificial 
intelligence | chatgpt | chatbot | generative | GPT | openai" AND text="[uncertain] | [risk] | [stress]" 
AND textwindow=60 in 3. text="ai | artificial intelligence | chatgpt | chatbot | generative | GPT | 
openai" AND text="data protection | [congress] | [ethic] | intellectual property | legislation | policy 
| politics | regulation | security | white house" AND text="[uncertain] | [risk] | [stress]" AND textwin-
dow=60,2 s čimer smo dobili podatke o poročanju kabelskih televizijskih postaj o umetni inteli-
genci, podatke o poročanju kabelskih televizijskih postaj o negotovosti umetne inteligence oz. po-
datke o poročanju kabelskih televizijskih postaj o negotovosti umetnointeligenčne politike, ki jih 
uporabljamo v nadaljevanju. V analizi uporabljamo podatke od januarja 2022 do maja 2024. 
Ideja, ki stoji za indeksom, je, da je negotovost umetnointeligenčne politike največja takrat, ko ka-
belske televizijske postaje največ poročajo o njej, tj. ko je čas zaslona, na katerem je v podnaslovu 
navedena kombinacija določenih besed in/ali besednih zvez, največji. V literaturi srečujemo sicer 
različna merila negotovosti (gl. Bloom, 2014), o prednostih na kabelskih novicah temelječih meri-
lih negotovosti pa poročajo Hong idr. (2021). 
3 Rezultati 
V tem poglavju podajamo rezultate raziskave, pri čemer se najprej osredotočamo na poročanje 
kabelskih televizijskih postaj o umetni inteligenci (gl. pogl. 3.1), potem pa na poročanje kabelskih 
televizijskih postaj o negotovosti umetne inteligence in negotovosti umetnointeligenčne politike 
(gl. pogl. 3.2). 
 
2 Beseda, ki je zapisana v oglatem oklepaju, išče po korenu besede z vsemi izpeljankami, npr. [uncertain] = uncertain, uncertainly, uncertainty … | = OR. 
 
9 
 
3.1 Poročanje kabelskih televizijskih postaj o umetni inteligenci 
Na začetku smo zapisali, da se je v zadnjih letih o umetni inteligenci veliko govorilo in pisalo, kar 
nas ne preseneča glede na to, da je umetna inteligenca novi internet ter da spreminja način živ-
ljenja in mišljenja ljudi. Logično je, da so o njej poročale tudi kabelske televizijske postaje, kot so 
CNN, FOX in MSNBC (gl. sl. 1). 
Slika 1: Poročanje kabelskih televizijskih postaj o umetni inteligenci 
 
Vir podatkov: Hong idr., 2021, https://tvnews.stanford.edu/, lastni izračuni. 
S slike 1 je razvidno, da so kabelske televizijske postaje o umetni inteligenci največ poročale maja 
2023, ko je čas zaslona znašal 66.980,9 sekunde (≈ 1116 minut, 21 sekund), kar je za 24,3 od-
stotka več kot maja 2022, tj. pred uvedbo klepetalnega robota ChatGPT novembra 2022. O umetni 
inteligenci so kabelske televizijske postaje poročale že pred letom 2022, vendar malo. Na razpo-
lago so podatki od januarja 2010. 
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
20
22
-0
1
20
22
-0
2
20
22
-0
3
20
22
-0
4
20
22
-0
5
20
22
-0
6
20
22
-0
7
20
22
-0
8
20
22
-0
9
20
22
-1
0
20
22
-1
1
20
22
-1
2
20
23
-0
1
20
23
-0
2
20
23
-0
3
20
23
-0
4
20
23
-0
5
20
23
-0
6
20
23
-0
7
20
23
-0
8
20
23
-0
9
20
23
-1
0
20
23
-1
1
20
23
-1
2
20
24
-0
1
20
24
-0
2
20
24
-0
3
20
24
-0
4
20
24
-0
5
20
24
-0
6
Č
as
 z
as
lo
na
 v
 s
ek
un
da
h
Leto in mesec
 
10 
 
3.2 Poročanje kabelskih televizijskih postaj o negotovosti umetne inteligence in umetnointeligenčne 
politike 
Slika 2 kaže poročanje kabelskih televizijskih postaj o negotovosti umetne inteligence (svetlomo-
dra barva) in negotovosti umetnointeligenčne politike (temnomodra barva). 
Slika 2: Poročanje kabelskih televizijskih postaj o negotovosti umetne inteligence in umetnointeligenčne 
politike
 
Opomba: Indeks 2 (tj. indeks negotovosti umetne inteligence) = text="ai | artificial intelligence | chatgpt | chatbot | generative | GPT | openai" AND 
text="[uncertain] | [risk] | [stress]" AND textwindow=60, indeks 3 (tj. indeks negotovosti umetnointeligenčne politike) = text="ai | artificial intelligence | 
chatgpt | chatbot | generative | GPT | openai" AND text="data pro-tection | [congress] | [ethic] | intellectual property | [legislat] | [politic] | [policy] | [regulat] 
| [secur] | white house" AND text="[uncertain] | [risk] | [stress]" AND textwindow=60. 
Vir podatkov: Hong idr., 2021, https://tvnews.stanford.edu/, lastni izračuni. 
S slike 2 je razvidno, da je bila negotovost umetne inteligence največja maja 2023, ko so kabelske 
televizijske postaje tudi največ poročale o umetni inteligenci (gl. sl. 1). To velja tudi za negotovost 
umetnointeligenčne politike. Pregled kabelskih novic kaže, da so takrat mediji in politiki največ 
opozarjali na nevarnosti (nadaljnjega) razvoja in uporabe umetne inteligence (v medijih, politiki ...) 
ter pozivali k njuni regulaciji. Maja 2023 je čas zaslona v primeru indeksa 2 znašal 6924,8 sekunde 
(≈ 115 minut, 25 sekund), v primeru indeksa 3 pa 1894,9 sekunde (≈ 31 minut, 35 sekund). 
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
20
22
-0
1
20
22
-0
2
20
22
-0
3
20
22
-0
4
20
22
-0
5
20
22
-0
6
20
22
-0
7
20
22
-0
8
20
22
-0
9
20
22
-1
0
20
22
-1
1
20
22
-1
2
20
23
-0
1
20
23
-0
2
20
23
-0
3
20
23
-0
4
20
23
-0
5
20
23
-0
6
20
23
-0
7
20
23
-0
8
20
23
-0
9
20
23
-1
0
20
23
-1
1
20
23
-1
2
20
24
-0
1
20
24
-0
2
20
24
-0
3
20
24
-0
4
20
24
-0
5
Č
as
 z
as
lo
na
 v
 s
ek
un
da
h
Leto in mesec
Indeks 2 Indeks 3
 
11 
 
4 Razprava 
Rezultati raziskave kažejo, da lahko s pomočjo analizatorja kabelskih novic (iz)merimo negotovost 
umetne inteligence in umetnointeligenčne politike, kar nam omogoča opazovanje in spremljanje 
negotovosti na obeh področjih, pa tudi ugotavljanje njunih vzrokov in posledic. Prednosti obeh 
indeksov so, 1. da omogočata merjenje, opazovanje in spremljanje negotovosti umetne inteli-
gence oz. umetnointeligenčne politike, 2. da omogočata ukrepanje oblikovalcev politike v primeru 
zvišanja negotovosti umetne inteligence oz. umetnointeligenčne politike in 3. da omogočata pro-
učevanje razmerja med negotovostjo umetne inteligence oz. umetnointeligenčne politike in dru-
gimi spremenljivkami (gl. Hong idr., 2021). Slabosti obeh indeksov pa so, 1. da se (preveč) osre-
dotočata na ZDA, 2. da se (preveč) osredotočata na kabelske televizijske postaje in 3. da se (pre-
več) osredotočata na izbrane besede in/ali besedne zveze. 
5 Sklep 
Indeksa, ki smo ju predstavili v tem članku, nista popolna. Verjamemo pa, da ju je mogoče izpo-
polniti, npr. z razširitvijo nabora medijev, držav ipd., pri čemer si lahko pomagamo tudi z umetno 
inteligenco. Literatura kaže, da negotovost lahko vpliva na ravnanje gospodarskih enot, kar pov-
zroča potrebo po njenem opazovanju in spremljanju. To velja tudi za negotovost umetne inteli-
gence in umetnointeligenčne politike. V ta namen smo razvili indeksa, za katera menimo, da pred-
stavljata preprosto orodje za oblikovalce politike, ki ga lahko ti uporabljajo pri oblikovanju učinko-
vitejše politike. 
Zahvala 
Raziskavo je financirala Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Repu-
blike Slovenije (BI-US/24–26–006). 
Viri 
Alessandri, P., & Bottero, M. (2020). Bank lending in uncertain times. European Economic Review, 128. 
https://doi.org/10.1016/J.EUROECOREV.2020.103503 
Alessandri, P., & Mumtaz, H. (2019). Financial regimes and uncertainty shocks. Journal of Monetary Economics, 101, 
31–46. https://doi.org/10.1016/J.JMONECO.2018.05.001 
Alfaro, I., Bloom, N., & Lin, X. (2024). The Finance Uncertainty Multiplier. Journal of Political Economy, 132(2), 577–615. 
https://doi.org/10.1086/726230 
 
12 
 
Al-Thaqeb, S. A., & Algharabali, B. G. (2019). Economic policy uncertainty: A literature review. The Journal of Economic 
Asymmetries, 20, e00133. https://doi.org/10.1016/J.JECA.2019.E00133 
Bachmann, R., Elstner, S., & Sims, E. R. (2013). Uncertainty and economic activity: Evidence from business survey data. 
American Economic Journal: Macroeconomics, 5(2), 217–249. https://doi.org/10.1257/MAC.5.2.217 
Baker, S. R., Bloom, N., & Davis, S. J. (2016). Measuring economic policy uncertainty. Quarterly Journal of Economics, 
131(4), 1593–1636. https://doi.org/10.1093/QJE/QJW024 
Balcilar, M., Ozdemir, Z. A., Ozdemir, H., Aygun, G., & Wohar, M. E. (2022). The macroeconomic impact of economic 
uncertainty and financial shocks under low and high financial stress. The North American Journal of Economics and 
Finance, 63, 101801. https://doi.org/10.1016/J.NAJEF.2022.101801 
Bergbrant, M., & Bradley, D. (2022). Did they just say that? Using artificial intelligence (AI) to extract economic policy 
uncertainty from cable news. http://dx.doi.org/10.2139/SSRN.4059681 
Berger, T., Kempa, B., & Zou, F. (2023). The role of macroeconomic uncertainty in the determination of the natural rate 
of interest. Economics Letters, 229, 111191. https://doi.org/10.1016/J.ECONLET.2023.111191 
Bernanke, B. S. (1983). Irreversibility, uncertainty, and cyclical investment. Quarterly Journal of Economics, 98(1), 85–
106. https://doi.org/10.2307/1885568 
Berthold, B. (2023). The macroeconomic effects of uncertainty and risk aversion shocks. European Economic Review, 
154, 104442. https://doi.org/10.1016/J.EUROECOREV.2023.104442 
Bloom, N. (2014). Fluctuations in uncertainty. Journal of Economic Perspectives, 28(2), 153–176. 
https://doi.org/10.1257/JEP.28.2.153 
Bloom, N., Floetotto, M., Jaimovich, N., Saporta-Eksten, I., & Terry, S. J. (2018). Really uncertain business cycles. Eco-
nometrica, 86(3), 1031–1065. https://doi.org/10.3982/ECTA10927 
Caggiano, G., Castelnuovo, E., & Figueres, J. M. (2017a). Economic policy uncertainty and unemployment in the United 
States: A nonlinear approach. Economics Letters, 151, 31–34. https://doi.org/10.1016/J.ECONLET.2016.12.002 
Caggiano, G., Castelnuovo, E., & Figueres, J. M. (2017b). Economic policy uncertainty and unemployment in the United 
States: A nonlinear approach. Economics Letters, 151, 31–34. https://doi.org/10.1016/J.ECONLET.2016.12.002 
Caggiano, G., Castelnuovo, E., & Groshenny, N. (2014). Uncertainty shocks and unemployment dynamics in U.S. reces-
sions. Journal of Monetary Economics, 67, 78–92. https://doi.org/10.1016/J.JMONECO.2014.07.006 
Caggiano, G., Castelnuovo, E., & Kima, R. (2020). The global effects of Covid-19-induced uncertainty. Economics Let-
ters, 194, 109392. https://doi.org/10.1016/J.ECONLET.2020.109392 
 
13 
 
Caggiano, G., Castelnuovo, E., & Nodari, G. (2022). Uncertainty and monetary policy in good and bad times: A replica-
tion of the vector autoregressive investigation by Bloom (2009). Journal of Applied Econometrics, 37(1), 210–217. 
https://doi.org/10.1002/JAE.2861 
Caggiano, G., Castelnuovo, E., & Pellegrino, G. (2021). Uncertainty shocks and the great recession: Nonlinearities mat-
ter. Economics Letters, 198, 109669. https://doi.org/10.1016/J.ECONLET.2020.109669 
Caggiano, G., Castelnuovo, E., Delrio, S., & Kima, R. (2021). Financial uncertainty and real activity: The good, the bad, 
and the ugly. European Economic Review, 136, 103750. https://doi.org/10.1016/J.EUROECOREV.2021.103750 
Eksi, O., & Onur Tas, B. K. (2022). Time-varying effect of uncertainty shocks on unemployment. Economic Modelling, 
110, 105810. https://doi.org/10.1016/J.ECONMOD.2022.105810 
Fiori, G., & Scoccianti, F. (2023). The economic effects of firm-level uncertainty: Evidence using subjective expectati-
ons. Journal of Monetary Economics, 140, 92–105. https://doi.org/10.1016/J.JMONECO.2023.08.004 
Grimme, C., & Henzel, S. R. (2024). Uncertainty and credit conditions: Non-linear evidence from firm-level data. Inter-
national Review of Economics & Finance, 93, 1307–1323. https://doi.org/10.1016/J.IREF.2024.03.039 
Haque, Q., & Magnusson, L. M. (2021). Uncertainty shocks and inflation dynamics in the U.S. Economics Letters, 202, 
109825. https://doi.org/10.1016/J.ECONLET.2021.109825 
Hong, J., Crichton, W., Zhang, H., Fu, D. Y., Ritchie, J., Barenholtz, J., ... & Fatahalian, K. (2021). Analysis of faces in a 
decade of us cable tv news. V KDD'21: Proceedings of the 27th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery & 
Data Mining (str. 3011–3021). https://doi.org/10.1145/3447548.3467134 
Huang, Y. F., Liao, W., Luo, S., & Ma, J. (2024). Financial conditions, macroeconomic uncertainty, and macroeconomic 
tail risks. Journal of Economic Dynamics and Control, 163, 104871. https://doi.org/10.1016/J.JEDC.2024.104871 
Jurado, K., Ludvigson, S. C., & Ng, S. (2015). Measuring uncertainty. American Economic Review, 105(3), 1177–1216. 
https://doi.org/10.1257/AER.20131193 
Kietzmann, J., & Park, A. (se tiska). Written by ChatGPT: AI, large language models, conversational chatbots, and their 
place in society and business. Business Horizons. https://doi.org/10.1016/J.BUSHOR.2024.06.002 
Kim, Y., Lee, S., & Lim, H. (2023). Uncertainty, credit and investment: Evidence from firm-bank matched data. Journal of 
Banking and Finance, 154. https://doi.org/10.1016/J.JBANKFIN.2023.106974 
Lhuissier, S., & Tripier, F. (2021). Regime‐dependent effects of uncertainty shocks: A structural interpretation. Quanti-
tative Economics, 12(4), 1139–1170. https://doi.org/10.3982/QE1298 
Raunig, B., Scharler, J., & Sindermann, F. (2017). Do banks lend less in uncertain times? Economica, 84(336), 682–711. 
https://doi.org/10.1111/ECCA.12211 
 
14 
 
Wilkins, A. (2023). Clever chatbots launched AI boom. New Scientist, 260(3469–3470), 22. 
https://doi.org/10.1016/S0262-4079(23)02328-X 
Wu, W. S., & Suardi, S. (2021). Economic Uncertainty and Bank Lending. Journal of Money, Credit and Banking, 53(8), 
2037–2069. https://doi.org/10.1111/JMCB.12779