Пользовательский контент как инструмент формирования достоверной картины мира в описании травмогенных событий

 

Ссылка для цитирования: Королева М.Н. Пользовательский контент как инструмент формирования достоверной картины мира в описании травмогенных событий // Медиаскоп. 2022 Вып. 2. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2773

DOI: 10.30547/mediascope.2.2022.4

 

© Королева Мария Николаевна

преподаватель кафедры цифровой журналистики факультета журналистики МГУ имени М.В. Ломоносова (г. Москва, Россия), maria.nkoroleva@yandex.ru

 

Аннотация

В статье на материале о травмогенных событиях 2018–2020 гг. рассматривается проблема интеграции любительского контента в тексты профессиональных журналистов. Проведено контент-аналитическое исследование 855 медиатекстов трех популярных российских онлайн-СМИ (Lenta.ru, IZ.ru, KP.ru). Изучались журналистские профессиональные (без любительского контента) и гибридные материалы (с любительским контентом, UGC). Результаты анализа показали статистически значимые различия между профессиональными и гибридными журналистскими материалами, а также между контентом профессионалов и любителей в том, что касается содержания в них фактоидной информации.

Ключевые слова: онлайн-СМИ, UGC, травмогенные события, фактоиды, достоверность

 

Введение

Одна из главных проблем современной журналистики – проблема доверия аудитории к информации. Общество сегодня уже достаточно хорошо осведомлено о различных формах фальсификации фактов, а понятие фейка стало общеупотребительным.

Исследователи по-разному трактуют термин «фейк-ньюс» (от англ. “fake” – фальшивый, поддельный; “news” – новости) – такой тезис выдвинули в своей статье «Фейк-ньюс в доцифровую и цифровую эпохи» (2020) д.ф.н., профессор Нижегородского государственного лингвистического университета им. Н.А. Добролюбова Ирина Борисовна Архангельская и преподаватель Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского Алла Сергеевна Архангельская. В представленной в рамках данной работы научной дискуссии вокруг обозначенного понятия приводится целый ряд мнений зарубежных экспертов на этот счет¹: одни убеждены, что фейк-ньюс – это недостоверные публикации, созданные без злого умысла (Barthel, Mitchell, Holcomb, 2016), другие, напротив, полагают, что «поддельные новости» – это те «новости», которые создаются с целью ввести аудиторию в заблуждение (Allcott, Gentzkow, 2017); кто-то и вовсе не разделяет понятия «фейк-ньюс», «недостоверная информация» и «фактоиды» (Bakir, McStay, 2017) или же считает, что «фальшивые новости» – это атрибут интернет-среды (Klein, Wueller, 2017).

Под фейковыми новостями в рамках данного исследования мы понимаем намеренно созданную информационную мистификацию или целенаправленное распространение дезинформации в социальных медиа и СМИ, а под фактоидами – информацию, ненамеренно искажающую реальность и привносящую негатив в ее восприятие (Королева, Пронина, 2022).

Кроме того, со стороны определенной части научного сообщества на Западе есть даже попытки оправдать неизбежность отхода от фактов: в виде концепции постправды. Например, составители «Oxford Dictionaries»², ³ очень настойчиво пытаются идейно обосновать это явление в контексте информационной войны, подчеркивая неизбежность манипулирования как способа формирования общественного мнения (Кириченко, Пронина, 2018).

Однако многие представители общественности осуждают отход от фактов и не хотят с этим мириться. Результаты проведенного компанией Rambler&Co исследования говорят о необходимости бороться за качественную информацию.

С 1 по 4 марта 2022 года на ресурсах Rambler&Co прошел опрос 458 525 пользователей (из них 66% – мужчины, 34% – женщины), посвященный умению аудитории отличать фейковые новости от правдивых⁴. Оказалось, что 62% опрошенных, по их собственному мнению, способны отличить правду от фейка в информационном сообщении. При этом к признакам достоверности новости россияне отнесли: а) непредвзятость; б) наличие ссылок на источники информации; в) профессиональный и лаконичный язык; г) наличие подтверждающих фото- и видеоматериалов, а также д) отсутствие эмоциональной окраски. Среди признаков фейка опрошенные назвали: а) представление журналистами только одной точки зрения на проблему; б) чрезмерную эмоциональность; в) ссылки на неподтвержденные (неофициальные) источники информации, а еще г) количество публикаций по теме и наличие просторечной лексики.

Таким образом, умение владеть навыками фактчекинга и верификации информации стало уже обязательным для аудитории СМИ, поскольку сегодня в процесс производства информации включились сами пользователи, любительский контент проникает и в журналистские тексты. Такие медиатексты мы назовем условно гибридными. Возникает резонный вопрос: а как влияет на качество журналистской информации использование любительского контента? Снижается или повышается достоверность информации, когда медиапрофессионалы обращаются к юзерским материалам?

В статьях отечественных медиаэкспертов особое внимание уделяется роли контента неинституализированных авторов в работе профессиональных журналистов. Так, например, исследователями уже предприняты попытки выделить ключевые формы (Баранова, 2014; Молчанова, 2017) и жанры (Ким, 2021) UGC⁵, описать преимущества и недостатки работы с ним (Баранова, 2014 и 2016; Королева, Пронина, 2022), а также осмыслить роль любительского контента в описании стрессогенных событий (Карякина, 2010; Толоконникова, Максимова, 2019; Королева, Пронина, 2022).

В связи с последним пунктом, важной для нашего исследования стала статья Карякиной К.А. (2010) об актуальных формах и моделях новых медиа, в которой исследовательница обозначила отправную точку в зарождении новых медиа и обращению журналистов к контенту рядовых граждан в Интернете. Речь в данном случае идет о террористическом акте, совершенном в городе Оклахома (США) в апреле 1995 года: «Сразу вскоре совершения теракта журналисты начали вывешивать в интернете любую информацию, которая оказывалась в их доступе. К историям, рассказанным журналистами, добавлялись комментарии и свидетельства очевидцев, зачастую наполненные душераздирающими подробностями» (Карякина, 2010). Помимо этого, в Интернете стали появляться списки пострадавших с указанием их контактов. Также рядовые граждане благодаря Сети получили возможность занять проактивную позицию в тяжелой жизненной ситуации: на форумах (или в так называемых «новостных группах», newsgroups) люди делились своими переживаниями и предлагали поддержку и реальную помощь жертвам трагедии (Карякина, 2010).

Таким образом, заключает исследовательница, это был первый случай, когда Интернет и любительский контент составили «реальную конкуренцию телевидению и радиовещанию» (Карякина, 2010) при описании кризисных событий, среди которых она рассматривает также катастрофы в Нью-Йорке (2001 г.), Индонезии и Таиланде (2004 г.), Новом Орлеане и Лондоне (2005 г.), Кондопоче (2006 г.) и Санкт-Петербурге (2007 г.).

Еще одной ключевой работой для нашего исследования стала статья Толоконниковой А.В. и Максимовой А.В. (2019) о пользовательском контенте в выпусках новостей российских телеканалов. Ссылаясь на работу исследователей колумбийской школы журналистики (Wardle, Dubberley, Brown, 2014), они выделили пять основных тем, «которые чаще всего побуждают журналистов обращаться к пользовательскому контенту и транслировать его в видеосюжетах», среди которых можно обнаружить следующие: взрывы (терроризм и др. случаи); война, военные конфликты и действия; протесты; транспортные происшествия; погода.

Многие зарубежные исследователи изучали влияние контента пользователей на уровень восприятия достоверности информации (Kruikemeier, Lecheler, 2016; Manosevitch, Tenenboim, 2017). Довольно часто в научных работах высказывается мнение о том, что любительский контент уступает профессиональным текстам в точности и объективности представляемой информации (Hänska-Ahy, Shapour, 2013; Sacco, Bossio, 2015). Однако в научном дискурсе встречается и противоположная точка зрения: некоторые исследователи рассматривают пользовательский контент как аутентичный, реальный, необработанный и неопосредованный, а следовательно, как заслуживающий доверия (Баранова, 2014 и 2016; Коноплев, 2021; Королева, Пронина, 2022).

В этой связи нам хотелось бы понять, во-первых, как влияет привлечение пользовательского контента на журналистику, а, во-вторых, снижает ли любительский контент фактологичность журналистских текстов о травмогенных событиях. Чтобы это выяснить, мы решили сравнить количество неточной, фактоидной информации в гибридных (с UGC) и профессиональных (без UGC) журналистских текстах (130 и 725 материалов соответственно), а также количество неточной информации непосредственно в контенте пользователей (UGC; 130 материалов) и в текстах самих журналистов (855 материалов) о чрезвычайных ситуациях.

 

Методика исследования

В рамках данной работы было выдвинуто предположение о том, что контент непрофессионалов оказывает положительное влияние на достоверность журналистских медиатекстов.

Объектом изучения стали особенности подачи информации о травмогенных событиях в трех российских онлайн-СМИ: «Комсомольской правде» (KP.ru), «Известиях» (IZ.ru) и «Ленте» (Lenta.ru). Данные платформы были выбраны для анализа, во-первых, из-за сходства их аудиторных показателей, а также данных о высоких индексах цитируемости; во-вторых, из-за «генотипических» различий (у платформ KP.ru и IZ.ru есть оффлайн аналоги, а у Lenta.ru – нет); в-третьих, из-за различной контентной политики (ориентация на массовость/эксклюзивность, информационность/аналитичность, глубокий анализ ситуаций/агрегацию новостей и т.д.).

Основным методом исследования стал контент-анализ медиатекстов о травмогенных событиях – катастрофах природного, техногенного и социального (антропогенного) происхождения⁶.

По мнению исследователей, события, связанные с болью, утратой, страданиями, демонстрацией горя и отчаяния, показом ситуаций неуверенности, безнадежности, угрозы и опасности, заставляет испытывать человека чувство страха и отчаяния, что оказывает мощнейшее влияние на его сознание (Пронина, 2019; Королева, 2020). Экспертами уже доказано, что травмогенные события могут стать источником стресса и даже привести к продолжительным проблемам со здоровьем, например, посттравматическому стрессовому расстройству (Mills, et. al., 2006). Таким образом, подобные явления сами по себе несут мощный негативный потенциал, который может быть усилен некорректной, неточной подачей информации, намеренным искажением фактов и манипулированием данными, что противоречит принципам психологически безопасной массовой коммуникации.

Для того, чтобы узнать, как стресогенная информация подается в выбранных нами онлайн-СМИ, были отобраны три темы, которые широко освещались в СМИ в период проводимого исследования (2018–2020 гг.): 1) пожар в ТЦ «Зимняя вишня» в Кемерово (изучались публикации в период с 25 марта по 31 декабря 2018 года); 2) наводнение и серия последующих паводков в Иркутской области (публикации в период с 27 июня по 31 декабря 2019 года); 3) пандемия коронавируса (публикации в период с 10 января по 31 декабря 2020 года). Данные события типологически относятся к разным видам травмогенных событий: пожар в торговом центре имеет техногенное происхождение, наводнение – природное, а пандемия коронавируса – антропогенное (социальное), – и таким образом, достаточно полно представляют профессиональные приемы освещения стрессогенных ситуаций.

Отбор текстов для формирования генеральной совокупности осуществлялся путем ввода ключевых слов (*Зимняя вишня, *наводнение Иркутская область, *коронавирус) в окошко поиска на каждом сайте. В выборку попадали тексты, в которых хотя бы в одном тексте шла речь об упоминаемом событии, при этом отбирались профессиональные журналистские тексты и так называемые гибридные, с любительским контентом. При помощи сайта Research Randomizer⁷ планировалось отобрать по 100 текстов для каждой темы и платформы онлайн-СМИ (100*3*3=900). Однако на платформе KP.ru за исследованный период было найдено только 95 текстов о наводнении в Иркутской области и 60 о пандемии коронавируса, которые все вошли в подборку материалов для контент-анализа. Таким образом, выборочную совокупность составили суммарно 855 медиатекстов (725 из них – «простых» или «профессиональных», то есть без UGC, и 130 – «гибридных», с UGC):

• 300 – о пожаре в ТЦ «Зимняя вишня»;
• 295 – о наводнении в Иркутской области;
• 260 – о пандемии коронавируса.

Кодификатор контент-анализа был составлен таким образом, что мы могли проанализировать, во-первых, технические параметры каждого медиатекста (категории 0-3): название платформы, тип травмогенного события и проч.; а во-вторых, содержательные особенности (категории 4–22). Содержательный блок был также разделен надвое: для анализа профессиональной части медиатекста, написанной журналистом (категории 4–12), и для изучения UGC (категории 13–22), если таковой присутствовал в тексте. Отметим, что категории, предназначенные для анализа профессионального и любительского контента, были идентичны по содержанию – это позволило сопоставить свойства журналистского и юзерского контента в текстах изучаемых онлайн-СМИ. Кроме того, признаки первого и второго блоков контент-анализа шифровались бинарно (1 – наличие признака в тексте, 0 – его отсутствие).

Важно подчеркнуть также, что кодификация гибридных текстов по категориям второго содержательного блока была двойной: часть текста, написанная журналистом, кодировалась по признакам 4–12, а включенные в журналистский текст материалы пользователей шифровались с помощью категорий 13–22. Показатели той и другой частей не суммировались и фигурировали в расчетах по отдельности.

В частности, критериями отбора для категорий 9 («Наличие фактоидов в журналистском материале») и 19 («Наличие фактоидов в UGC») выступили следующие признаки:

• подкатегория 901/1901: место действия указано неточно, например, «в мире» (без указания конкретных стран);
• подкатегория 902/1902: время случившегося указано неточно, например, «в ближайшее время», «в течение месяца», «через пару недель»;
• подкатегория 903/1903: количество пострадавших указано неточно, например, «более тридцати», «свыше ста человек»;
• подкатегория 904/1904: количество погибших названо неточно, например, «более пятидесяти», «свыше семидесяти человек».

Результаты анализа были сведены в единую матрицу (базу данных), которая затем подвергалась математической обработке с использованием специализированного программного пакета SPSS IBM Statistics. Применялись процедуры частотного анализа, t-критерий Стьюдента и непараметрические (U-Манна-Уитни) критерии сравнения выборок.

 

Результаты исследования

Результаты, которые мы получили в ходе контент-анализа, показали, что в гибридных текстах содержится меньше фактоидной информации, чем в профессиональных материалах (напомним, что в обоих случаях мы рассматриваем тексты, написанные профессиональными журналистами, не учитывая в расчетах показатели UGC, которые будут приведены позже; см. Диаграмму 1). Как мы видим, в профессиональных текстах о пожаре в кемеровском ТЦ, написанных без привлечения UGC, значительно больше фактоидов было обнаружено в указании числа пострадавших и погибших во время трагедии; в материалах о наводнении в Иркутской области у профессионалов возникали трудности с указанием точного времени случившегося и количества пострадавших; в профессиональных публикациях о пандемии коронавируса неточные данные, как правило, встречались при указании времени и количества пострадавших, реже – при указании места события (см. Диаграмму 1).

 

 

Аналогичные результаты были получены во всей выборке медиатекстов без дифференциации по типам событий. Согласно результатам, полученным в ходе вычисления непараметрического критерия сравнения выборок U-Манна-Уитни (уровень значимости p < 0,05; см. Таблицу 1), в профессиональных текстах было обнаружено больше фактоидов, чем в гибридных (в среднем 0,16 фактоидов в профессиональных текстах против 0,13 в гибридных; см. Диаграмму 2). Показатели UGC, как и ранее, не учитывались.

 

Таблица 1

Расчет достоверности различий между профессиональными и гибридными текстами по количеству фактоидов (критерий U-Манна-Уитни)

 

 

Отдельно было проанализировано содержание включенных в журналистские тексты пользовательских материалов – UGC. Как выяснилось, фактоиды в них практически не встречались (см. Диаграмму 3). Сопоставление показателей UGC с показателями текстов, написанных самими журналистами (гибридных и простых), дало следующие результаты: во-первых, имеется значимо больше фактоидной информации при указании числа пострадавших по всем анализируемым кейсам; во-вторых, значительно чаще приводятся некорректные данные о числе погибших при пожаре в ТЦ «Зимняя вишня»; в-третьих, почти каждый второй материал о наводнении (43%) или пандемии коронавируса (52%) содержит неточные сведения о том, когда произошло событие; в-четвертых, приводятся неточные данные о месте действия при описании пандемии коронавируса (см. Диаграмму 3).

 

 

Анализируя выборку в целом, мы установили значимые различия по количеству фактоидной информации в любительском контенте (130 материалов) и текстах, написанных журналистами (855 материалов; уровень значимости p < 0,005; см. Таблицу 2). Если в любительских материалах, включенных в контент профессионалов, в среднем содержится 0,02 фактоидов, то во всех журналистских текстах – 0,15 (см. Диаграмму 4).

 

Таблица 2

Расчет достоверности различий между журналистскими текстами (профессиональными и гибридными) и UGC по количеству фактоидов (критерий U-Манна-Уитни)

 

 

Также мы выяснили, что наибольшее количество неточной информации было опубликовано журналистами в связи с пожаром в «Зимней вишне». По всей видимости, эти события вызвали наибольшие затруднения при проверке информации о количестве пострадавших и погибших (см. Диаграммы 1 и 3). Связано это, скорее всего, с тем, что результаты заключения специалистов были обнародованы спустя почти месяц после трагедии, 20 апреля 2018 года⁸. Это дало основания для домыслов и вбросов в Интернете.

Для медиатекстов о наводнении в Иркутской области неточное указание времени и количества пострадавших связано в основном с использованием лексических конструкций «приблизительности», в духе «в прошлом месяце» или «пострадало свыше пяти тысяч человек», вместо указания конкретной даты и точного числа жертв стихийного бедствия.

Фактоиды носят такой же характер и в материалах о коронавирусе. Вместо конкретного указания стран, пострадавших от стремительно распространявшейся на тот момент эпидемии, журналисты использовали обобщающие конструкции по типу «существительное» + «предлог» (например, «в мире») и приводили неконкретные статистические данные («свыше миллиона зараженных») за неопределенный срок («за последний месяц»).

Так или иначе, полученные в ходе контент-анализа данные показали, что в любительском контенте (UGC) и в той части гибридных материалов, что написаны самим журналистом, содержится меньше фактоидной информации, чем в «простых» материалах, без UGC. Вероятно, это связано с неоднократными проверками журналистами любительского контента на соответствие действительности (Толоконникова, Максимова, 2019). Таким образом, выдвинутое в рамках данного исследования предположение о том, что контент непрофессионалов оказывает положительное влияние на журналистские медиатексты (сопровождается снижением количества неточной, фактоидной информации), можно считать доказанным.

 

Выводы

Ответы на оба исследовательских вопроса (о влиянии UGC на качество журналистского текста и на достоверность предоставляемой в нем информации) получены.

Результаты исследования показали, что интегрированный в профессиональный медиатекст контент неинституционализированных авторов (UGC) почти не содержит фактоидной информации. Это означает, что использование любительских материалов в профессиональных СМИ при описании чрезвычайных событий не снижает достоверности и правдивости журналистской информации. Если журналист заинтересован в правдивом и точном отображении ситуации, пользовательские материалы оказываются для него ценным источником. Более того, оказалось, что привлечение любительских материалов в онлайн-СМИ сопровождается снижением количества фактоидной, неточной информации в журналистских материалах, и, как показывает опыт нашего предыдущего исследования (Королева, Пронина, 2022), увеличением читательских реакций на сайте онлайн-СМИ (в виде большего количества просмотров, комментариев и репостов). Таким образом, использование UGC содействует повышению достоверности журналистского текста в том, что касается большей фактологичности и точности.

Однако, в соответствии с нашими статданными, журналисты изучаемых платформ довольно редко привлекают любительские материалы в свои тексты о травмогенных событиях: гибридные тексты (с UGC) составили лишь 15% от объема выборки (855 медиатекстов). Для того, чтобы подробнее разобраться в причинах такого неактивного взаимодействия профессионалов с контентом неинституционализированных авторов, необходимы дальнейшие качественные исследования о работе журналистов с UGC при описании стрессогенных событий. Повышению интереса профессионалов к любительскому контенту может содействовать также изучение отношения аудитории к пользовательскому контенту в СМИ, – вопрос, который до сих пор весьма мало исследован.

 

---

Примечания

1. Цит. по: Архангельская И.Б., Архангельская А.С. Фейк-ньюс в доцифровую и цифровую эпохи // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2020. № 3 (37). С. 95–104.
2. Post-truth. Oxford Dictionaries. Available at: https://www.lexico.com/definition/post-truth (accessed: 22.02.2022).
3. Постправда стала словом года по версии Оксфордского словаря // BBC. News. Русская служба. 2016. Нояб., 16. Режим доступа: https://www.bbc.com/russian/news-37995176 (дата обращения: 22.02.2022).
4. Исследование: более 60% россиян уверены, что умеют отличать фейки от правдивых новостей // ТАСС. 2022. Март, 9. Режим доступа: https://tass.ru/obschestvo/14005711 (дата обращения: 10.03.2022).
5. Под UGC в данном случае понимаются фотографии, видеоролики, посты и комментарии пользователей, опубликованные в различных социальных сетях (ВКонтакте, Одноклассники, Facebook*, Instagram*, Twitter, YouTube и т.д.). *Социальные сети, признанные экстремистскими и запрещенные на территории Российской Федерации.
6. Поражающие факторы источников чрезвычайных ситуаций, характерных для мест расположения и производственной деятельности организации, а также оружия массового поражения и других видов оружия. Режим доступа: https://www.msu.ru/info/struct/gochs-mgu/docs/RN-tema1.pdf (дата обращения: 22.02.2022).
7. Research Randomizer. Available at: https://www.randomizer.org/
8. Гараева Л. Погибших при пожаре в ТЦ «Зимняя вишня» оказалось меньше, чем называли раньше // KEM.KP.RU. 2018. Апр., 20. Режим доступа: https://www.kem.kp.ru/daily/26822.7/3858657/ (дата обращения: 22.02.2022).

 

Библиография

Архангельская И.Б., Архангельская А.С. Фейк-ньюс в доцифровую и цифровую эпохи // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2020. № 3 (37). С. 95–104. DOI: 10.24411/2070-0695-2020-10314.

Баранова Е.А. Формы организации и проблемы использования UGC на газетном сайте // Медиаскоп. 2014. Вып. 2. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/1531 (дата обращения: 22.02.2022).

Баранова Е.А. Бизнес-стратегия, основанная на использовании ресурсов пользователей (UGC): опыт российских СМИ // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2016. № 6. С. 163–175.

Карякина К. А. Актуальные формы и модели новых медиа: от понимания аудитории к созданию контента // Медиаскоп. 2010. Вып. 1. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/актуальные-формы-и-модели-новых-медиа-от-понимания-аудитории-к-созданию-контента (дата обращения: 14.11.2022)

Ким М.Н. Пользовательский контент: проблемы жанрообразования // Управленческое консультирование. 2021. № 3. С. 70–79.

Кириченко А.С., Пронина Е.Е. В поисках постправды (медиалингвистический анализ слова) // Три “Л” в парадигме современного гуманитарного знания: лингвистика, литературоведение, лингводидактика: межкафедральный сборник научных статей / науч. ред. К.М. Баранова, О.Г. Чупрына, сост. и отв. ред. О.Я. Федоренко. М.: Диона, 2018. С. 42–46.

Коноплев Д.Э. UGC против Интернет-СМИ: конкуретные стратегии пользовательского контента // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2021. № 3 (41). С. 112–117. DOI: 10.47475/2070-0695-2021-10313.

Королева М.Н. Параинформационные приемы и стратегии СМИ в освещении катастроф природного характера // МедиаАльманах. 2020. № 1. С. 68–78.

Королева М.Н., Пронина Е.Е. Пользовательский контент в текстах российских онлайн-СМИ о травмогенных событиях // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2022. № 4. С. 21–46. DOI: 10.30547/vestnik.journ.4.2022.2146.

Молчанова О.И. Пользовательский контент как результат трансформации медиасферы // Информационное общество. 2017. № 4-5. С. 101–106.

Олешко В.Ф., Мухина О.С. Медиаграмотность как метод противодействия манипуляциям СМИ на бытовом уровне // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2020. № 2 (36). С. 35–44.

Пронина Е.Е. От эволюции медиа к эволюции журналистики // Коммуникативная культура: история и современность. Материалы IX Международной научно-практической конференции. 1 ноября 2019 / Новосибирский гос. ун-т. ИПЦ НГУ Нск, 2019. С. 88–92. Режим доступа: https://istina.msu.ru/publications/article/270335064/ (дата обращения: 22.02.2022)

Толоконникова А.В., Максимова А.В. Пользовательский контент в выпусках новостей на российских телеканалах // Медиаскоп. 2019. Вып. 3. DOI: 10.30547/mediascope.3.2019.8. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2569 (дата обращения: 14.11.2022)

 

Hänska-Ahy M.T., Shapour R.(2013) Who's Reporting the Protests? Journalism Studies 14 (1): 29–45. DOI: 10.1080/1461670X.2012.657908.

Kruikemeier S., Lecheler S. (2016) News Consumer Perceptions of New Journalistic Sourcing Techniques. Journalism Studies 19 (5): 632–649. DOI: 10.1080/1461670X.2016.1192956.

Manosevitch I., Tenenboim O. (2017) The Multifaceted Role of User-Generated Content in News Websites: An Analytical Framework. Digital Journalism 5 (6): 731–752. DOI:10.1080/21670811.2016.1189840.

Sacco V., Bossio D.(2015) Using Social Media in the News Reportage of War & Conflict: Opportunities and Challenges. The Journal of Media Innovations 2 (1): 59–76.