Публикации автора

Приводятся результаты репрезентативного исследования мультимедийного поведения российской аудитории, проведенного в 2022 году. Данные отражают особенности медиапотребления в начале актуального исторического периода, связанного с изменением ряда ключевых констант жизни общества. Применение процедур кластерного и дискриминантного анализа позволило выделить в структуре аудитории пять статистически устойчивых, внутренне однородных и отличающихся друг от друга типологических групп (кластеров). Основу дифференциации кластеров составляют различные медийные «репертуары» аудитории: наборы и длительности использования медиа, и их составляющих – телеканалов, радиостанций, социальных сетей, агрегаторов видео, интернет изданий и других источников. Среди социальнодемографических характеристик наиболее значимым дифференцирующим признаком кластеров является возраст. Согласно результатам, в совокупном времени использования медиа около 60% приходилось на онлайн-медиа (социальные сети, агрегаторы видео-контента и другие интернет-ресурсы), остальное – на традиционные медиа (прежде всего, телевидение). Результаты типологического анализа позволяют оценить распределение времени контактов в кластерах аудитории с новостным и общественно-политическим контентом, отражающим официальную российскую информационную повестку. Характеристики кластеров показывают, что в условиях фрагментации медийного ландшафта источники новостной повестки в отдельных группах аудитории являются диверсифицированными и, зачастую, минимально пересекающимися между собой. В условиях роста напряженности в мире и нарастания информационного противостояния это приводит к усложнению задач управления новостной повесткой.

В статье обсуждается роль рекомендательных сервисов как нового элемента современной медиасреды. Методология анализа предполагает, что аудиторные практики обусловлены взаимовлиянием автономной активности пользователей, с одной стороны; структурных параметров медиа, других социальных институтов – с другой. Показано, что алгоритмы рекомендательных сервисов являются важной составляющей платформенного управления в медиа бизнесе. Постоянное отслеживание поведения пользователей повышает адресность рекомендательных сервисов, способствует индивидуализации и автоматизации коммуникационного обмена в обществе информационного изобилия. Форматы реализации рекомендательных алгоритмов оказываются «встроенными» в медиапотребление, влияя на формирование культурных практик людей. Утверждается, что рекомендательные сервисы в медиа являются одной из областей производства т. н. алгоритмической культуры, как результата приложения вычислительных процедур для сортировки и иерархизации различных объектов жизненного мира на основе поведенческих данных. Предметом эмпирической части исследования являются практики использования рекомендательных сервисов российской аудиторией. Зафиксировано, что три четверти респондентов обращались к содержанию, которое предлагалось рекомендательными сервисами. При этом практики алгоритмических рекомендаций вызывают как положительные, так и отрицательные оценки. В связи с вопросом о доверии рекомендательным сервисам мнения разделились: для примерно половины респондентов характерна различная степень недоверия; тогда как для трети опрошенных присущим было доверие рекомендательным сервисам. Выявлено, что доверие рекомендательным сервисам статистически значимо коррелирует с показателями: возраста; положительными ожиданиями от внедрения технологий искусственного интеллекта и их использованием в повседневной жизни; активностью обращения к социальным сетям и платформам просмотра онлайн-видео.

В последнее десятилетие диффузия цифровых инноваций в социальной группе молодёжи проходила опережающими темпами. В статье представлен анализ отношения молодёжи к идее использования социальных рейтингов как одной из областей применения искусственного интеллекта (ИИ) и практик алгоритмического управления в социальной сфере. Эмпирическим объектом анализа являлись представители студенческой молодёжи в трёх российских городах - Москве, Белгороде, Кызыле. Более половины респондентов во всех регионах указали на то, что влияние технологий ИИ на жизнь людей будет иметь как положительные, так и отрицательные последствия. Анализ модельной ситуации - возможности широкого использования социальных рейтингов - фиксирует, что поддерживали эту идею около трети респондентов во всех регионах. В столице большая часть респондентов идею внедрения алгоритмов социальных рейтингов не поддержали, тогда как в других регионах большая часть опрошенных затруднились с оценкой этого вопроса. Наблюдается рост уровня поддержки и представлений об оценках алгоритмов социальных рейтингов как справедливых по мере удаления от столицы. По всей видимости, общая цифровая продвинутость московского региона сопровождается ростом представлений о неоднозначных социальных последствиях использования ИИ и алгоритмических решений и приводит к большей осторожности респондентов в оценке перспектив этих технологий. Результаты многомерного статистического анализа показывают, что дифференциация поддержки/неподдержки идеи широкого использования социальных рейтингов связана с общими установками по отношению к новым технологиям, особенностями цифрового медиапотребления, ценностными ориентациями, отдельными характеристиками социальной демографии. Неоднозначная оценка перспектив внедрения социальных рейтингов, отношение значительной доли опрошенных к алгоритмическим решениям как несправедливым говорят о необходимости взвешенных управленческих решений, в центре которых должны быть интересы развития человека и гуманистического потенциала общества.