Новостные ленты на основе машинного обучения как площадки для дистрибуции контента в России

 

Ссылка для цитирования: Першина Е.Д. Новостные ленты на основе машинного обучения как площадки для дистрибуции контента в России // Медиаскоп. 2019. Вып. 2. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2547
DOI: 10.30547/mediascope.2.2019.6

 

© Першина Елена Дмитриевна
менеджер ООО «Яндекс» (г. Москва, Россия), firstlena@mail.ru

 

Аннотация

В статье анализируется ситуация, которая сложилась на российском рынке с новостными лентами, формируемыми на основе машинного обучения, а также то, как в них представлен контент. Было выявлено несколько характерных черт: основной акцент в дистрибуции сделан на браузерах материнских компаний, контент в них не является чисто новостным, а сами ленты присутствуют не только на мобильных устройствах. Наличие UGC не является препятствием для использования площадки.

Ключевые слова: бизнес-модель, машинные ленты, дзен, новостная лента, дистрибуция контента

 

Новостные ленты, формируемые на основе машинного обучения, как новые площадки дистрибуции медийного контента

В международном исследовании компании KPCB¹ от 2017 г. тренд потребления новостей через просмотр лент, подбирающих наиболее интересные посты на основе машинного обучения, был выделен как один из основных и рассмотрен на примере китайского медийного рынка. Данное явление там называется Algorithmic Mobile Newsfeeds. Отмечается, что его используют такие гиганты китайского рынка, как Toutiao, Baidu, Weibo, Tencent.

В связи с этим нас заинтересовал вопрос о том, как этот тренд проявляется в рамках российского рынка. Сейчас на этом рынке в России есть три основных игрока²: «Дзен»³ от «Яндекса», «Статьи для вас»⁴, от Google MyWidget⁵ от Mail.Ru Group. Про последний закметим: комментарий его поддержки о том, что сервис MyWidget лишь смежен с новостной лентой в браузере «Амиго», но попадание в обменную сеть MyWidget не гарантирует попадания в машинную ленту браузер. В этот экспериментальный проект добавление пока происходит в ручном режиме, однако в данном исследовании мы будем эти две сущности (машинную ленту и блок обмена трафиком) рассматривать как единый проект под названием MyWidget, так как они соединяют в себе функциональность машинных лент и принадлежат одной компании. Уже после подачи статьи на публикацию стало известно, что новостная лента рекомендаций от Mail.Ru Group получила название «Пульс». Лидером по аудитории из всех упомянутых выше лент является «Яндекс.Дзен».

Отметим, что появление машинных лент хорошо вписывается в возможности конвергентого подхода, отмеченные в работе Л.А. Кругловой (2016): «Благодаря конвергенции медиаорганизации оказываются способными достигать экономических эффектов, используя кроссмедийность контента, т.е. способность коммуникационных медиапродуктов, созданных для одной технологической платформы, распространяться посредством и других медиаплатформ». Кроме того они хорошо вписываются в подходы к работизированной журналистике, описанные в совместной работе А.В. Замкова, М.А. Крашенинниковой, М.М. Лукиной, Н. А. Цынарёвой «Роботизированная журналистика: от научного дискурса к журналистскому образованию» (2017). Подобные машинные ленты являются дополнительной средой для развития мультиплатформенности, то есть работы с аудиторией в разных средах — на компьютерах, в мобильном браузере и в мобильных приложениях. И способствуют появлению новых форматов − таких, как нарратив, − поддерживая тенденцию создания контента в разных форматах с учётом особенностей каждой платформы и ее аудитории.

Однако ни в работе К.А. Карякиной «Актуальные формы и модели новых медиа: от понимания аудитории к созданию контента» (2010), где дается перечень актуальных на то время новых медиаформатов, ни в более поздних работах наших соотечественников нам не удалось найти разбора такого явления, как новостные ленты на основе машинного обучения. Отметим также, что исследования в этой области и для западного рынка можно считать зарождающимися, в частности, на сервисе Google Scholar⁶ нам не удалось найти ни одной статьи по прямому соответствию запроса с термином из исследования KPCB.

Итак, что же сейчас представляют собой новостные ленты на основе машинного обучения? В рамках данного исследования под этим термином мы будем понимать персонализированную ленту агрегированных с других ресурсов постов, которые подбираются на основе машинного обучения с учётом данных о конкретных предпочтениях пользователя (явно выраженных посредством предыдущих действий или предположительных). В среде специалистов, занимающихся наполнением таких лент контентом своих проектов, уже устоялось употребление термина «дзен» относительно всех подобных лент. Аналогичного употребления этого термина будем придерживаться и мы в рамках этой работы.

В данном исследовании мы ставим перед собой цель − описать ситуацию, сложившуюся на российском рынке с такими лентами. И в рамках этой цели нам предстоит решить следующие задачи:

• выявить основные отличительные черты российских «дзенов»;
• оценить, насколько полно крупнейшие представители контентных проектов представлены на этой платформе.

 

Охваты «дзенов» в России

Итак, зачем же нужны подобные ленты компаниям? На этот вопрос был найден ответ еще в исследовании KPCB и звучит он так: «Driving Usage + Advertising Growth»⁷. На русский язык это можно перевести как «Увеличение использования + рост рекламы», здесь все аналогично ситуации, сложившейся в социальных сетях с их новостными лентами. Однако для компаний, у которых нет ни своего контента, ни UGC, агрегация контента с других площадок стала развитием их бизнес-модели. Недаром в качестве основных компаний с лентами формата «дзен» в России мы выделяем компании-поисковики, имеющие собственные поисковые системы и браузеры. Для них подобные новостные ленты являются драйвером возвращения на их площадки – в браузеры и приложения.

30 мая 2017 г. на конференции «Яндекса» YAC Виктор Ламбурт⁸, руководитель сервиса «Яндекс.Дзен», заявил о том, что трафик на сайты с его проекта превосходит трафик с любой из социальных сетей⁹, представленной в России. На основе этих данных эксперты рынка полагают, что «Яндекс.Дзен» стал одной из крупнейших контентных и рекламных площадок Рунета.

 

Рисунок 1. Переходы на сайты в день, Россия, по данным «Яндекс.Дзен»¹⁰

 

Впрочем, как отмечается в работе Д. Перелла «Модели монетизации в Интернете» (2016), сейчас потребители имеют практически бесконечный набор решений для новостей – развлечений.

 

Характерные черты российских «дзенов»

Типы устройств. Как видно из англоязычного названия рассматриваемых машинных лент – Algorithmic Mobile Newsfeeds, в первую очередь они проявляют себя на мобильных устройствах. Однако ими они не ограничиваются, по крайней мере, это не характерно для «дзенов», зародившихся на российских платформах. В частности, «Яндекс.Дзен» представлен и для десктопных устройств (то есть устройств, не попадающих в категорию мобильных), поэтому принадлежность к мобильным устройствам в данном описании термина мы не считаем основополагающим для описания категории. Аналогично для MyWidget (напомним, что рассматриваем тут объединенную платформу ленты и виджета обмена трафиком) – он доступен также как с телефонов, так и со стационарных компьютеров. А вот «Статьи для вас» представлены именно на мобильных платформах Google.

Подобное сравнение распределения трафика «Дзена» от «Яндекса» и «Статьи для вас» от Google по этим типам платформ хорошо видно на диаграммах, представленных в статье «Особенности трафика из «Яндекс.Дзена» и рекомендаций в Google Chrome»¹¹ Тимура Токурова, директора по маркетингу медиапроектов Mail.Ru Group. На этих диаграммах нашли своё отражение распределение трафика с персонализированных лент «Яндекса» и Google на контентные проекты Mail.Ru Group. Трафик с MyWidget в данной статье не приводится, однако сам автор утверждает, что трафик с этого источника гораздо ниже, чем трафик с любого из двух вышеперечисленных конкурентов. Данный срез можно считать достаточно репрезентативным из-за большой аудитории контентных проектов Mail.Ru Group (более 44 млн пользователей ежемесячно по данным TNS Web Index Desktop¹²).

 

 

Рисунок 2. Распределение аудитории пользователей машинных лент проектов Mail.ru по операционным системам¹³

 

Браузеры. С чем связана приверженность мобильным или десктопным ОС? Мы считаем, что значительную роль в этом распределении играет дистрибуция данных лент, которая идет в первую очередь за счет браузеров, которые создают и продвигают эти три компании. В той же статье приводится распределение по браузерам пользователей, перешедших с этих лент.

 

Рисунок 3. Распределение аудитории пользователей машинных лент проектов Mail.ru по браузерам

 

Итак, как видно из этого графика, «Яндекс.Дзен» встроен в «Яндекс.Браузер» (и мобильная, и десктопная версия) и «Поисковое приложение Яндекса», «Статьи для вас» – в Google Сhrome (мобильная версия), а лента Mail.Ru Group – в браузер «Амиго» от того же Mail.Ru Group.

Доступны ли они через иные интеграции? Да, «Дзен» стал встраиваться в другие браузеры, у которых пока нет своих новостных лент для России, в частности, в FireFox и Opera. Дополнительно к этому «Дзен» получил блоки на таких ресурсах «Яндекса», как главная страница поисковика.

Кроме того «Дзен» имеет виджеты, которые их сайты-партнеры могут интегрировать в свои ленты, а MyWidget сам по себе является таким блоком в дополнение к ленте. Для «Статей для вас» описания подобных виджетов мы не нашли, опытным путем нам тоже не удалось найти на сайтах такие виджеты, поэтому будем исходить из того, что для российского рынка этот тип дистрибуции его контента пока не поддержан.

В своей статье Тимур Токуров также упоминает, что анализ полученного трафика из этих двух рекомендательных сетей показал, что «пересечение трафика из рекомендаций Google Chrome и «Яндекс.Дзен» на Медиапроектах Mail.Ru составляет всего лишь около 1% (данные Top Mail.Ru)»¹⁴. Эта интересная особенность, скорее всего, также обусловлена жестким разделением аудитории по разным браузерам.

Типы контента. Как видно из англоязычного названия таких машинных лент – Algorithmic Mobile Newsfeeds – в первую очередь они проявляют себя в сборе новостного контента. Под новостью здесь и далее мы понимаем оперативное информационное сообщение, которое представляет политический, социальный, экономический или иной интерес для аудитории в своей свежести, то есть сообщение о событиях, произошедших недавно или происходящих в данный момент. Таким образом, характерной чертой новостного контента является его свежесть, актуальность на данный момент. В связи с этим мы решили проверить, есть ли в лентах, отобранных нами для изучения, не новостной контент (контент, актуальность которого не устаревает в течение недели). Методология проверки была следующей: без авторизации и с чистой историей мобильного браузера каждого из упомянутых производителей (браузер был только что установлен) мы открывали пользовательские ленты и пролистывали первые 50 постов, оценивая, можно ли каждый такой пост отнести к типу «новость» с учетом темы и времени, на протяжении которого он остается актуальным. Получились следующие результаты.

 

Рисунок 4. Соотношение новостного и не новостного контента

 

Таким образом мы видим, что в «Яндекс.Дзене» преобладает не новостной контент, новостей оказалось не более 16%. Лента Google полностью состоит из новостного контента, единственное условное исключение – это вставка с премьерным видеоклипом из YouTube, однако мы и такой тип контента в данном случае отнесли к новостному, так как актуальность этой новости все-таки была связана со временем. Интересно, что для MyWidget наблюдается картина, прямо обратная «Дзену»: там не новостного контента оказалось не более 16%. Итак, мы видим, что для российских «дзенов» лента состоит далеко не только из чисто новостного контента. Подобный тренд отмечен и в работе И. Гай, И. Ронен, А. Равив «Персонализированные потоки активностей: сквозь «реку новостей» (2011).

Объем контента. Объем контента – тоже немаловажный фактор в условно бесконечной ленте. В рамках исследования типа контента мы сначала хотели сделать более расширенную выборку и посмотреть первые 100 постов в каждой ленте. Однако сделать нам этого не удалось из-за ленты «Статьи для вас», которая после нескольких пролистываний с трудом добрала контент на первые 50 постов (после нескольких подгрузок). Таким образом, на момент написания этой статьи (январь, 2017 г.) данная лента была конечна для российского пользователя. Так как основная проблема таких лент при старте – недостаток контента, то рискнем предположить, что именно эта проблема и нашла своё отражения в вышеописанном явлении. У MyWidget подобная проблема также наблюдалась, но была выражена иначе: один и тот же пост от одного и того же источника попадал в ленту несколько раз. Подобное поведение может свидетельствовать либо об особенности настройки формулы ранжирования, либо об аналогичной проблеме с нехваткой контента. В «Яндекс.Дзене» подобных проблем не наблюдалось.

Оформление контента. Следующий аспект, который мы хотим затронуть в нашем сопоставлении «дзенов», − это оформление контента. В качестве основного шаблона лент мы рассматривали шаблоны лент в мобильных браузерах, являющихся основными площадками для дистрибуции этих лент. Для простоты сравнения мы составили таблицу, приведенную ниже.

 

Рисунок 5. Скриншоты оформления ленты «Яндекс.Дзен» в мобильном «Яндекс.Браузере». Первый экран и экран первого скролла ленты

 

Рисунок 6. Скриншоты оформления ленты «Статьи для вас» в мобильном браузере Google Chrome. Первый экран и экран первого скролла ленты

 

 

Рисунок 7. Скриншоты оформления ленты MyWidget в мобильном браузере «Амиго». Первый экран и экран первого скролла ленты

 

Таблица 1. Сравнение элементов оформления мобильных версий пользовательских лент

 

Черту оформления будем считать характерной, если она встречается как минимум в двух лентах. Итак, к таким чертам можно отнести следующие: наличие заголовка, картинок, ссылки на источник контента, лайки/дизлайки, отсутствие времени публикации, и, конечно же, доступность ленты на первом экране браузера, через который она дистрбутируется. Интересно, что время публикации отсутствовало в лентах, где встречается не только новостной контент.

Отдельно отметим, что ни в одном из интерфейсов браузреных лент нам не удалось найти ссылку на редактор профиля, в котором можно было бы подписаться на конкретные каналы через поиск этого канала. Такая возможность нами была обнаружена только в приложении «Яндекс.Дзен».

Наличие отдельного приложения. Еще одним аспектом сравнения будет наличие отдельного (вне браузера или иных интеграций) приложения как отдельной платформы дистрибуции контента. Такое приложение из всех трех лент в Google Play имелось только у «Яндекс.Дзена». Таким образом, наличие собственного приложения нельзя считать характерной чертой российских «дзенов».

Наличие дополнительных блоков дистрибуции контента через контентные площадки. Ранее мы отмечали, что основной вклад в дистрибуцию «дзенов» вносят браузеры. Однако дополнительную поддержку тут оказывают и блоки партнерской дистрибуции, которые могут устанавливать на своих страницах сайты-партнеры. В этих блоках показываются посты «дзенов», что приводит к обмену трафика внутри партнерской сети. Нам удалось найти подтверждение существования таких блоков для «Яндекс.Дзена» и MyWidget. Хотя они появились относительно недавно, их уже можно отнести к характерным чертам российских «дзенов».

Выводы о характерных чертах российских «дзенов». Итак, после того как мы проанализировали основные характерные черты российских «дзенов», можно сделать следующее обобщение. Трафик российских «дзенов» не является только мобильным, десктоп может играть, а в случае с «Яндекс.Дзеном» и играет важную роль. Основной акцент на дистрибуцию «дзенов» сделан на браузерах материнских компаний, но игроки не забывают и о блоках партнерской дистрибуции контента. А вот через отдельные приложения свои ленты игроки пока не спешат распространять – оно есть только у лидера – «Дзена».

Наши «дзены» не являются чисто новостными лентами, там есть и не новостной контент как по тематикам, так и по привязке важности этого контента ко времени. А вот с объемом контента некоторые игроки, похоже, испытывают сложности, которые не были обнаружены только у лидера.

 

Присутствие российских контентых сайтов в «дзенах»

Вторая задача нашего исследования − оценить, насколько полно крупнейшие представители контентных проектов представлены на платформе «дзенов». Ведь на необходимость создавать мультиплатформенный контент обращали свое внимание медиаисследователи еще десять лет назад, в частности, в работе А.В. Асмус «Новые медиаплатформы» (2009). Поскольку, как было описано выше, поиск по конкретным каналам-площадкам был обнаружен только в «Яндекс.Дзене», и то только в версии мобильного приложения, то данная часть исследования будет проводиться только по этому срезу. Это не мешает данному срезу быть репрезентативным, так как «Яндекс.Дзен» является лидером отрасли по охвату площадок и аудитории (см. рис. 1).

Итак, мы хотим понять, насколько основные медиа Рунета приняли этот способ дистрибуции контента, причём приняли не на словах, а на деле – то есть для каких медийных сайтов можно найти каналы в «Яндекс.Дзене», а для каких – нельзя. Так, мы полагаем, что более половины сайтов, представленных в подробном обзоре TNS Web Index «Mobile, Ноябрь 2017, Россия 100 000+»¹⁵, представлены на этой площадке.

Методика оценки такой представленности была следующей:

I. Отобран список сайтов для исследования из представленности на платформе «Яндекс.Дзен» на основе площадок, вошедших в обзор TNS Web Index «Mobile, Ноябрь 2017, Россия 100 000+»¹⁶.

II. Установлено приложение «Яндекс.Дзен».

III. Произведен поиск канала площадки по точному соответствию адреса сайта (без указания доменной зоны и с ней) через поиск внутри приложения.

IV. Полученные данные были систематизированы и занесены в таблицу.

V. На основе систематизированных данных были сделаны выводы, описанные ниже.

 

Таблица 2. Наличие каналов «Яндекс.Дзен» у популярных российских медиа

 

Из таблицы мы видим, что 73% сайтов из перечня имеют каналы в «Яндекс.Дзене». Это подтверждает нашу гипотезу о том, что данное СМИ также считает этот канал важной платформой для дистрибуции контента. 41 сайт из представленных имеет каналы в «Яндекс.Дзене». Все они – сайты с большим объемом текстового контента (новостного или развлекательного).

Первое, что мы оценим, связан ли объем трафика ресурса с наличием канала в «Яндекс.Дзене».

 

Рисунок 8. Наличие канала в «Яндекс.Дзене», зависимость от объема трафика (с учетом поисковых систем)

 

Из диаграммы можно сделать вывод, что гиганты рынка чуть менее лояльны к «Дзену», чем обычные крупные игроки. Так, в «Дзене» нам не удалось обнаружить каналов Google, YouTube и социальных сетей. Такая избирательность может быть связана с нежеланием делиться своим контентом с теми ресурсами, которые сами себя могут считать площадкой для дистрибуции контента. Что же касается других игроков, то каких-либо иных аномалий мы в этой части не наблюдаем.

Далее постараемся понять, влияет ли тип контента на наличие канала в «Дзене».

 

Рисунок 9. Наличие канала в «Дзене» в зависимости от типа контента

 

Как мы видим, у всех ресурсов, которые специализируются на информационном контенте, есть каналы в «Дзене». Косвенно это может быть связано с тем, что «Яндекс.Дзен» стремился собирать контент всех крупных новостных ресурсов, о чем открыто говорил, и с возможностью использования данных таких смежных сервисов, как «Яндекс.Новости» – агрегатора новостей «Яндекса». Развлекательный контент также стремится в новые каналы дистрибуции, а вот социальные сети и объявления менее активны, так как часто (особенно социальные сети) сами воспринимаются как платформы распространения постов.

Кроме того мы обратили внимание на то, что не только наличие информационного контента влияет на пристрастие площадок к «Дзену», но и наличие ярко выраженной тематики (при данном измерении считалось, что у общеновостных площадок тематики нет).

 

Рисунок 10. Взаимосвязь наличия тематического контента с наличием канала в «Дзене»

 

Как мы видим, тематические ресурсы более выраженно тяготеют к созданию ленты, чем не специализированные. Это во многом связано с тем, что через машинное обучение, зашитое в «Дзене», можно проще находить аудиторию, приверженную к той или иной теме. Таким образом, мы можем сделать вывод о том, что информационные и специализированные издания – это те типы площадок, которые наиболее сильно отреагировали на тренд дистрибуции своего контента через «дзены».

Еще один интересный для нашего исследования аспект – влияние наличия большого объема пользовательского контента на наличие канала в «Дзене».

 

 

Рисунок 11. Влияние UGC на наличие канала в «Дзене»

 

При первичном взгляде на эту диаграмму может показаться, что наличие UGC-контента скорее негативно сказывается на наличии канала в «Дзене» у площадки. Однако данный вывод нельзя считать полным, так как блок «имеют UGC-контент как основной, но не имеют канал в «Дзене»» полностью состоит из категорий «социальные сети», «объявления» и дополнительно к ним идут видеохостинги. UGC-типа форумов и блогов полностью вошел в блок «имеют UGC-контент, имеют свой канал в «Дзене»». То есть да, даже если медиа специализируется на UGC-контенте, оно может использовать «дзены» как каналы для привлечения новых активных пользователей.

Итак, давайте внимательнее посмотрим на сайты, которые до сих пор не получили каналов в «Дзене» – объяснима ли их безучастность. 15 из 56 проектов среди отобранных для анализа проектов не имеют каналы в «Яндекс.Дзене». Все эти проекты относятся к одному из четырех классов: поисковые системы, социальные сети, объявления или сайты, специализирующиеся на видеоконтенте. Таким образом, все участвовавшие в исследовании контентные проекты, специализирующиеся именно на текстовом контенте, присутствуют в «Дзене». Другой вопрос в том, создали ли они там каналы самостоятельно или часть из этих каналов является простой агрегацией новостей из других сервисов.

 

Выводы

Итак, как мы и предполагали, более половины российских контентных сайтов, вошедших в обзор мобильной аудитории TNS Web Index «Mobile, Ноябрь 2017, Россия 100 000+»¹⁹, поддержали тренд дистрибуции контента через «дзены», то есть через новостные ленты, основанные на принципе машинного обучения. При этом три основные площадки, которые заявляют о том, что используют работу с Big Data и машинное обучение на своих проектах, поддерживают на своих мощностях такие ленты. Лидером в этом сегменте для российского рынка является лента «Яндекс.Дзена».

Что касается основных черт российских «дзенов», то их трафик не является только мобильным, десктоп может играть, а в случае с «Яндекс.Дзеном» играет важную роль. Основной акцент на дистрибуцию «дзенов» сделан на браузерах материнских компаний, но игроки не забывают и о блоках партнерской дистрибуции контента. А вот через отдельные приложения свои ленты игроки пока не спешат распространять – такой подход использует только лидер «Дзен».

«Дзены» не являются чисто новостными лентами, там есть и не новостной контент как по тематикам, так и по привязке важности этого контента ко времени. А вот с объемом контента некоторые игроки, похоже, испытывают сложности, которые не были обнаружены только у лидера площадок.

Большинство крупных сайтов, которые не позиционируют себя как платформы для дистрибуции контента и не специализируются на видео и объявлениях, в «дзенах» стараются присутствовать. Наличие информационного или специализированного контента – это то, что положительно может сказывать на наличии такого канала. Наличие UGC-контента отнюдь не является препятствием для создания канала в «дзене».

Отметим, что в рамках следующих этапов исследования было бы интересно рассмотреть контентную политику редакций каналов в «дзенах», как мы это делали в работе «Принципы выбора российскими новостными медиаплощадками для создания групп в социальных сетях».

 

---

Примечания

1. Meeker M. (2017) Internet Trends 2017 − Сode conference. May 31. Режим доступа: https://www.kleinerperkins.com/files/INTERNET_TRENDS_REPORT_2017.pdf (дата обращения: 30.01.2018).
2. Именно этих трех лидеров рынка выделяют эксперты отрасли, в частности Тимур Токуров, директор по маркетингу медиапроектов Mail.RuGroup. См.: Токуров Т. Особенности трафика из «Яндекс.Дзена» и рекомендаций в Google Chrome. Режим доступа: https://www.searchengines.ru/osobennosti-trafika-iz-dzena.html
3. Подробнее ознакомиться с возможностями сервиса можно на официальной странице сервиса «Яндекс.Дзен». Режим доступа: https://zen.yandex.ru/about
4. На момент написания статьи (январь 2017 г.) нам не удалось найти в общей помощи Google или Google Chrome. Режим доступа: https://about.google/intl/ru_ru/; https://support.google.com/chrome/
5. Подробнее ознакомиться с возможностями сервиса можно на официаной странице сервиса Mywidget. Режим доступа: https://widget.my.com/features/widget/
6. Google Scholar – сервис компании Google, предоставляющий возможности поиска по научным материалам. Режим доступа: https://scholar.google.ru/
7. Meeker M. (2017) Internet Trends 2017 − Сode conference.
8. Ламбурт В., Трабун Д., Соломенцев Д., Бакунов Г. «Секретный доклад». Конференция YAC, май 2017 года. Режим доступа: https://events.yandex.ru/lib/talks/4489/
9. О ситуации, сложившейся с представлением СМИ в социальных сетях, можно более подробно ознакомиться в нашей предыдущей работе (Першина, 2017).
10. Там же.
11. Токуров Т. Указ. соч.
12. TNS Web Index Desktop, ноябрь 2017, Россия 0+. Режим доступа: https://mediascope.net/services/media/media-audience/internet/information/
13. Токуров Т. Указ. соч.
14. Там же.
15. TNS Web Index Report 2017, 11. Режим доступа: https://mediascope.net/services/media/media-audience/internet/information/
16. Там же.
17. В данном случае в «Дзене» были отдельные каналы на отдельные контентные проекты Mail.ru, общего канала не было.
18. Аналогично ситуации с Mail.ru был обнаружен канал для одного из поддоменов.
19. TNS Web Index Report 2017, 11.

 

Библиография

Асмус А.В. Новые медиаплатформы// Медиаскоп. 2009. Вып. 2. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/новые-медиаплатформы

Замков А.В., Крашенинникова М.А., Лукина М.М., Цынарёва Н.А. Роботизированная журналистика: от научного дискурса к журналистскому образованию // Медиаскоп. 2017. Вып. 2. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2295

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

Круглова Л.А. Российские печатные СМИ: специфика онлайн-версий // Медиаскоп. 2016. Вып. 4. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2205

Першина Е.Д. Принципы выбора российскими новостными медиа площадок для создания групп в социальных сетях // Медиаскоп. 2017. Вып. 2. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2304

 

Guy I., Ronen I., Raviv A. (2011) Personalized Activity Streams: Sifting Through the "River of News". Proceedings of the fifth ACM conference on Recommender systems. ACM, pp. 181−188.

Perell D. (2016) Models of Internet Monetization. Elon Journal of Undergraduate Research in Communications 7 (1). Режим доступа: http://www.inquiriesjournal.com/articles/1479/models-of-internet-monetization