Публикации автора

Цель статьи заключается в анализе визуальных практик и пользовательского контента (UGC) в телеграм-канале «Осторожно, Москва» для определения их роли в повышении вовлеченности аудитории и укреплении доверия к контенту. Исследование вносит вклад в изучение современных медиапрактик, акцентируя внимание на взаимодействии редакции и аудитории через визуальный контент и инструменты обратной связи. Теоретической основой работы стали концепции визуальных коммуникаций, пользовательского контента и вовлеченности аудитории, опирающиеся на исследования в области медиа и маркетинга. Методология исследования включает количественный и качественный анализ контента: отсмотрено 547 постов за февраль 2025 года, из которых выделены материалы с визуальным контентом и реакциями аудитории. Результаты исследования показали, что визуальный контент, созданный пользователями, играет важную роль в эмоциональном вовлечении аудитории, делая посты более наглядными и достоверными. Смайлы-реакции стали эффективным инструментом для анализа настроений подписчиков и оперативной корректировки контента. Однако отсутствие возможности комментирования ограничивает глубину взаимодействия. Основные выводы статьи подчеркивают, что использование UGC и визуальных практик способствует созданию сообщества вокруг канала, повышает доверие и вовлеченность аудитории. В перспективе предлагается уделить больше внимания проверке достоверности пользовательского контента и расширению возможностей для взаимодействия с подписчиками, что может стать ключевым направлением для развития медиаплатформ. Пользовательский контент на канале«Осторожно, Москва» сейчас занимает большее пространство по сравнению с новостными ресурсами на платформе, освящающих новостную повестку в столице.

Статья посвящена исследованию возможностей искусственного интеллекта (ИИ) в редактировании новостных текстов, с акцентом на повышение их чистоты и читаемости. Цель работы - оценить влияние нейросетевых технологий на качество медиатекстов и определить оптимальные условия их использования в журналистике. Теоретической основой исследования послужили современные работы по применению ИИ в медиаиндустрии, медиаграмотности и цифровой трансформации СМИ, которые подчеркивают как потенциал, так и риски автоматизации редакционных процессов. В рамках эксперимента авторы отобрали пять новостных материалов из популярных Telegram-каналов («Осторожно, Москва», «Топор Live», «Mash», «Baza», «С места события»). Тексты были обработаны ИИ, после чего оценены по параметрам чистоты (грамотность, отсутствие ошибок) и читаемости (удобство восприятия) с помощью сервиса «Главред. ру». Результаты показали, что ИИ эффективно улучшает качество текстов после редакторской правки: в большинстве случаев показатели чистоты и читаемости повысились. Однако первичная обработка без участия редактора иногда приводила к снижению читаемости, что подчеркивает необходимость человеческого контроля. В результате выполненного исследования авторы дают следующее заключение: искусственный интеллект служит эффективным инструментом для оптимизации структуры и стиля текстов, однако его применение требует обязательной редакторской доработки для сохранения смысловой уникальности и эмоциональной выразительности. Несмотря на способность нейросетей обрабатывать разнородный контент, их использование должно быть строго дозированным во избежание утраты авторской индивидуальности и возникновения смысловых неточностей. Данное исследование вносит вклад в научную дискуссию о трансформации медиа под влиянием технологий искусственного интеллекта, предлагая практические рекомендации по интеграции автоматизированных систем в редакционную работу.