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<Article>
<Journal>
				<PublisherName>Organisation für islamische Kultur und Beziehungen</PublisherName>
				<JournalTitle>Spektrum Iran</JournalTitle>
				<Issn>0934-358X</Issn>
				<Volume>38</Volume>
				<Issue>2</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2025</Year>
					<Month>07</Month>
					<Day>01</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Futures of public trust in media in the age of artificial intelligence: Scenario planning for Iran 2036</ArticleTitle>
<VernacularTitle>Zukunft des öffentlichen Vertrauens in Medien im Zeitalter der künstlichen Intelligenz: Szenarienplanung für den Iran 2036</VernacularTitle>
			<FirstPage>159</FirstPage>
			<LastPage>186</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">241446</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22034/spektrum.2026.566873.1056</ELocationID>
			
			<Language>DE</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>Amir</FirstName>
					<LastName>Garousi</LastName>
<Affiliation>Ph.D. Candidate in Media Management, University of Tehran - (Tehran, Iran)</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0009-0003-5431-6705</Identifier>

</Author>
<Author>
					<FirstName>Mahmood</FirstName>
					<LastName>Jamali</LastName>
<Affiliation>Doktorand im Medienmanagement, Universität Tehran, Teheran, Iran</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>Einollah</FirstName>
					<LastName>Keshavarz Turk</LastName>
<Affiliation>Außerordentlicher Professor für Zukunftsstudien, Imam-Khomeini-International-Universität, Tehran, Iran</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2025</Year>
					<Month>04</Month>
					<Day>01</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>Public trust in media constitutes a core component of social capital and communicative legitimacy, yet it is increasingly challenged by the rapid integration of artificial intelligence and synthetic media into news production and distribution processes. This study explores alternative futures of public trust in media in the age of artificial intelligence and develops scenario-based insights for Iran toward the horizon of 2036. Adopting a futures-studies approach, the research employs a mixed-methods design that combines environmental scanning and a systematic review of academic and policy sources (2018–2025) with a two-round Delphi consultation involving fifteen experts in media, artificial intelligence, and governance. Structural analysis using the MICMAC method was applied to examine influence–dependence relationships among key variables, leading to the identification of media transparency and the quality of AI regulation as the two critical uncertainties shaping future trajectories of public trust. Based on these axes, four alternative scenarios were developed—Smart Trust, Total Distrust, Islands of Trust, and Imposed Trust—each illustrating a distinct configuration of governance choices, technological use, and audience responses. The findings demonstrate that future patterns of public trust are not technologically deterministic but are primarily driven by institutional transparency, regulatory arrangements, and governance decisions. The study concludes that strengthening accountable AI governance, enhancing media transparency, and investing in media literacy among audiences are essential for steering Iran’s media ecosystem toward a sustainable and trust-based future.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="DE">Das öffentliche Vertrauen in Medien ist ein zentraler Bestandteil des Sozialkapitals und der kommunikativen Legitimität, wird jedoch zunehmend durch die schnelle Integration von Künstlicher Intelligenz und synthetischen Medien in die Nachrichtenproduktion und -verbreitung herausgefordert. Diese Studie untersucht alternative Zukünfte des öffentlichen Vertrauens in Medien im Zeitalter der KI und entwickelt szenariobasierte Erkenntnisse für den Iran bis zum Jahr 2036. Unter Verwendung eines Zukunftsstudien-Ansatzes kombiniert die Forschung Environmental Scanning und eine systematische Überprüfung akademischer und politischer Quellen (2018–2025) mit einer zweirundigen Delphi-Befragung von fünfzehn Expert:innen aus Medien, KI und Governance. Eine Strukturanalyse mittels der MICMAC-Methode untersuchte Einfluss–Abhängigkeits-Beziehungen zwischen Schlüsselvariablen und identifizierte Medien-Transparenz und die Qualität der KI-Regulierung als zwei kritische Unsicherheiten, die die zukünftigen Vertrauensverläufe prägen. Auf Basis dieser Achsen wurden vier alternative Szenarien entwickelt: Smart Trust, Total Distrust, Islands of Trust und Imposed Trust, die jeweils unterschiedliche Konfigurationen von Governance-Entscheidungen, Technologieeinsatz und Reaktionen des Publikums darstellen. Die Ergebnisse zeigen, dass zukünftige Muster des öffentlichen Vertrauens nicht technologisch deterministisch sind, sondern hauptsächlich durch institutionelle Transparenz, regulatorische Maßnahmen und Governance-Entscheidungen bestimmt werden. Die Studie schließt mit der Empfehlung, verantwortliche KI-Governance zu stärken, Medien-Transparenz zu erhöhen und in Medienkompetenz der Bevölkerung zu investieren, um das Mediensystem des Iran in eine nachhaltige und vertrauensbasierte Zukunft zu steuern.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">zukunftsstudien, &amp;ouml</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">ffentliches vertrauen, medien, k&amp;uuml</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">nstliche intelligenz, szenarienplanung</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://www.spektrumiran.com/article_241446_1f69dc3d5a39a0151d7cb99bd92411d7.pdf</ArchiveCopySource>
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