УДК 070

Исследование применения метода анализа социальных сетей при изучении журналистики

Чжан Вэй – магистр Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова.

Аннотация: Сегодня социальные сети являются отдельным средством коммуникации и журналистики. В рамках данной статьи будут рассмотрены методы анализа социальных медиа в условиях современности. Статья посвящена изучению вариантов использования ресурсов социальных медиа редакциями традиционных СМИ. Корреспонденты печатных и электронных изданий рассматривают социальные сети не только как площадку для коммуникации с целевой аудиторией, ресурс для поиска источников информации, инструмент мониторинга деятельности редакции, но и как объект журналистского исследования.

Ключевые слова: медиа, СМИ, Китай, контент, анализ.

На фоне все более ожесточенной "цифровой войны" большие данные оказали значительное влияние на то, как мы думаем о проблемах и анализируем их. Журналистика данных – это быстро развивающаяся отрасль в эпоху больших данных, которая отличается высокой интерактивностью, глубиной и наглядностью, обеспечивая аудитории более качественное чтение новостей. Анализ социальных сетей – это глубокое изучение отношений между вещами, и его можно использовать для представления отношений между вещами или людьми с помощью визуализации данных. В данной статье представлена концепция анализа социальных сетей и журналистики данных, а также обсуждается применение анализа социальных сетей в журналистике данных с целью предоставления некоторого руководства для сотрудников журналистики данных [1].

Информационный взрыв постепенно приоткрыл занавес эры масштабного генерирования, применения и обмена данными, и цифровой поток с неисчислимой скоростью проник во все аспекты нашей жизни. В эпоху больших данных все наши действия подвергаются цифровому влиянию и фиксируются информационным материалом, а рост больших данных также привел к важным изменениям в наших привычках и образе мышления. Индустрия новостных коммуникаций также подверглась влиянию больших данных, что позволило появиться и стать популярной журналистике данных. Первый репортаж о журналистике данных появился в британской газете The Guardian в 1981 г. Хотя объем данных и технические средства далеки от современного этапа журналистики данных из-за ограничений, концепция репортажа в обоих случаях одинакова. В настоящее время многие зарубежные СМИ начали заниматься журналистикой данных, а журналистика данных в Китае также получила значительное развитие в последние годы [2].

Анализ социальных сетей – это метод исследования социальных наук, который фокусируется на анализе связей между вещами, что соответствует идее добычи данных в области журналистики данных для отражения отношений между людьми и людьми, событиями и событиями, а инструменты анализа социальных сетей также могут обеспечить большое удобство для работы по анализу данных в журналистике данных. В этой статье будет обсуждаться применение анализа социальных сетей в журналистике данных с некоторым опытом работы автора.

Хотя анализ социальных сетей относится к области социальных наук, он имеет широкий спектр применения, например, в маркетинге, международной политике, международных отношениях, коммуникации и общественном мнении. Анализ социальных сетей также затрагивает многие дисциплины, включая журналистику и коммуникации, экономику, математику, антропологию, социологию, политологию и статистику. Поскольку он охватывает широкий спектр дисциплин и областей, этот метод исследования сформировал свою собственную организацию – Международную сеть анализа социальных сетей (INSA) – в связи с потребностями академических исследований [3].

Журналистика данных, также известная как журналистика данных, является новым подходом к освещению новостей. Это способ представления новостных событий в более интересной и интуитивно понятной форме (например, образы данных) на основе реальных и достоверных массовых данных (т.е. больших данных), путем тщательного анализа данных и с помощью средств массовой информации, таких как интернет и мобильные телефоны. Журналистика данных возникла в контексте растущего спроса на чтение новостей с большой глубиной, интерактивностью и визуализацией, что позволяет более глубоко, всесторонне и интуитивно интерпретировать новости для аудитории. Журналистика данных в основном выражается в форме карт данных, новостных иллюстраций и визуализации данных, причем наиболее популярной является визуализация данных.

Например, при освещении новостей о зарплате учителей в Китае распространенной моделью репортажа является следующая: 10 сентября 2014 года статистика показала, что годовая зарплата учителей в Китае составила 6 971 доллар США, что является самой низкой в мире. Эта традиционная модель репортажа отражает только основное положение дел. Журналистика данных может отразить картину развития событий через данные, раскрывая скрытые проблемы вещей. С другой стороны, новостной репортаж NetEase о данных показывает состояние зарплат учителей в мире и ситуацию с зарплатами учителей в Китае через сравнение данных, и может отразить статус учителей в сердцах китайского народа, что содержит огромное количество информации и может явно повысить привлекательность для аудитории [4].

Новости о данных прошли многолетний путь развития. В настоящее время основная визуализация данных выражается с помощью линейных графиков, круговых диаграмм, набора гистограмм и т.д., и аудитория ощутила определенную степень эстетической усталости. Это требует от сотрудников, занимающихся журналистикой данных, инноваций и предоставления аудитории более креативной журналистики, более соответствующей ее опыту, и это невозможно сделать без использования анализа социальных сетей.

Анализ социальных сетей – это способ изучения связей между различными вещами и представления их аудитории в визуальной форме, которая отражает отношения и состояния различных вещей через связи и расстояния между узлами и размеры узлов, так что один граф может содержать огромное количество информации. Отношения могут быть между событиями и событиями, между странами и странами, между людьми и людьми, в широком диапазоне. Информация об отношениях между вещами может быть получена непосредственно из объективных источников, например, отношения между ссылками на статьи, отношения между ретвитами и комментариями, отношения между подписчиками в микроблогах [5].

При применении анализа социальных сетей в журналистике данных, анализ социальных сетей может использоваться для наблюдения за самими вещами и отношениями между ними с трех уровней: индивидуальные роли на микроуровне, сети подгрупп на мезоуровне и общая структура на макроуровне, а некоторые показатели анализа социальных сетей могут использоваться для расчета объекта исследования. Макроскопическая общая структура относится к целостному восприятию социальной сети, которая может охватить масштаб всей сети и разреженность связей между узлами. Она может быть использована для анализа сравнения различных сетей одного типа с горизонтальной точки зрения и динамической эволюции сети с вертикальной точки зрения путем измерения таких показателей, как линии основания, диаметр и плотность. Подгрупповые сети относятся к сплоченным подгруппам, группе людей, взаимодействующих из-за таких факторов, как несовместимость или антагонизм, или одинаковость, которые имеют большую ценность внимания, чем другие группы. При представлении сплоченных подгрупп их можно отличить от других узлов с помощью таких показателей, как режим и другие сплоченные подгруппы, К-ядро и фракция, либо узел может быть выделен отдельно, что опять же требует научной компоновки. Индивидуальные роли наблюдают за определенными индивидами, которые играют важную роль в общей сети, возможно, этот индивид занимает наиболее важную позицию в обмене информацией, или, возможно, этот индивид имеет наибольшее количество взаимодействий, или, возможно, этот индивид имеет более высокое качество взаимодействующих соседей, этот узел может быть получен с помощью таких метрик, как опосредованная центральность и точечная центральность.

За последние годы журналистика данных развивалась очень быстро, и по сравнению с традиционными текстовыми выражениями, анализ социальных сетей может обеспечить более объективную сортировку связей между различными вещами, а полученные результаты более убедительны. По сравнению с другими формами визуализации, анализ социальных сетей является более информативным, более простым и прямым в представлении взаимосвязей, и в большей степени соответствует читательским привычкам и поведению аудитории. Кроме того, этот подход позволяет проводить более глубокий анализ данных в разных измерениях и на разных уровнях для получения потенциальной информации. Мы считаем, что по мере развития журналистики данных анализ социальных сетей также будет играть все большую роль. Чтобы справиться с этими изменениями, мы, журналисты, должны не только сохранять высокий уровень журналистской чуткости, но и продолжать совершенствовать наши основы программирования, овладевать инструментами визуализации и методами социологических исследований, чтобы реагировать на изменения времени и потребности журналистики и способствовать плавному, упорядоченному и устойчивому развитию журналистики.

Список литературы

1. Свитич Л. Социология журналистики. Учебник для академического бакалавриата. – Litres, 2022.
2. Филаткина Г. С., Вьюгина Д. М., Бабына Д. А. Вопросы теории и практики журналистики Учредители: Байкальский государственный университет. – 2022. – Т. 11. – №. 3. – С. 473-488.
3. Белуш А. О. Бренд-журналистика как инструмент продвижения образовательных услуг //Студенческие научные исследования. – 2023. – С. 157-159.
4. Малышева Е. Г., Рогалева О. С. Методы медиаисследований. – 2022.
5. Хань Ц., Таказов В. Д. Вопросы теории и практики журналистики Учредители: Байкальский государственный университет. – 2022. – Т. 11. – №. 2. – С. 278-292.