Українська
Отримано 28.06.2023, Доопрацьовано 14.10.2023, Прийнято 15.11.2023
Мета дослідження полягає у визначенні ресурсів інформаційного впливу контенту блогосфери інтернет-видання «Цензор.НЕТ». Для реалізації цієї мети необхідно розв’язати такі завдання: виконати тематичний аналіз мультимедійного контенту блогосфери; проаналізувати продуктивність тем контенту; встановити види візуальних матеріалів; визначити продуктивність та художні особливості використання різних видів візуалізації контенту. Методологія дослідження полягає у використанні загальнонаукових методів аналізу, синтезу, логічних узагальнень, застосування яких дало змогу встановити тематичну спрямованість, види візуалізації текстової інформації, їхню роль у здійсненні інформаційного впливу на користувачів блогосфери інтернет-видання «Цензор.НЕТ». Використання методів синхронного зрізу й статистичного дало змогу встановити кількісні показники провідних тем постів у блогосфері та видів візуалізації аналізованого тексту. Синхронний зріз сформовано на основі вибіркової сукупності. Візуалізацію використано для представлення результатів дослідження, зокрема щодо тематики постів у блогосфері та видів візуалізації аналізованого тексту. Наукова новизна роботи полягає в синхронному моніторингу тематичного спрямування та форм візуалізації контенту інтернет-видання, що дає змогу оцінити його можливості здійснювати інформаційний вплив на читачів. Висновки. Контент блогосфери на платформі «Цензор.НЕТ» становить поєднання текстової та візуальної інформації. Тематична структура блогів вказує на топові проблеми, які пов’язані із політичними, воєнними, соціально-економічними умовами життєдіяльності країни, спричиненими російсько-українською війною. Контент блогів свідчить про високий рівень нестабільності суспільства, очікування агресії, а також діяльності української влади щодо складних викликів сьогодення. До кола найпоширеніших способів візуалізації належать фотографії, скриншоти та відео. Специфіка мультимедійності контенту блогу визначається особливостями блог-платформи та характером публікацій. Блог з оптимальним співвідношенням текстової та візуалізованої інформації дає можливість залучити широку цільову аудиторію читачів, здійснювати на них інформаційний та емоційний вплив.
блог; блогосфера; тематична структура тексту; візуалізація контенту; фотографія; відеоконтент
[1] Butusov, Yu. (2023). A hero who became a symbol of indomitability. Tsenzor.NET.
[2] Herashchenko, A. (2023). Aircraft with a total value of 1 billion US dollars were parked in Saki. Tsenzor.NET.
[3] Drachova, O.P. (2021). The professional blogosphere of YouTube channels: Methods of promotion, visualization and rhetorical techniques. Bulletin of V.N. Karazin Kharkiv National University. Social Communications, 17.
[4] Druzenko, H. (2023). Valerii Zaluzhnyi – hero of Ukraine. Tsenzor.NET
[5] Druzenko, H. (2023). The winning formula. Tsenzor.NET.
[6] Druzenko, H. (2023). Red and black world. Tsenzor.NET.
[7] Druzenko, H. (2023). What does it mean to be Ukrainian? Tsenzor.NET.
[8] Ivanov, S. (2023). Business collaborator. Tsenzor.NET.
[9] Mykhelson, O. (2023). Two questions before the exchange of prisoners. Tsenzor.NET.
[10] Turchynov, O. (2023). Azov – 8 years of struggle. Tsenzor.NET.
[11] Turchynov, O. (2023). How the volunteer movement began. Tsenzor.NET.
[12] Fedorenko, Yu. (2023). The language of freedom. Tsenzor.NET.
[13] Fedorenko, Yu. (2023). Signal. Tsenzor.NET.
[14] Chen, S., Chen, X., Lu, Z., & Huang, Y. (2023). "My culture, My people, My hometown": Chinese ethnic minorities seeking cultural sustainability by video blogging. Proceedings of the ACM on Human Computer Interaction, 7(CSCW1), 76. doi: 10.1145/3579509.
[15] Devlin, A.S., Anderson, A., Hession-Kunz, S., & Zou, A. (2022). Is a picture always worth 1000 words? Website images of classrooms and perceptions of the institution. Learning Environments Research, 25(1), 217-233. doi: 10.1007/s10984-021-09358-x.
[16] Hai-Jew, S. (2022). “Visual Journaling” shares and overshares on the social web. Common Visual Art in a Social Digital Age, 187-200.
[17] Ilias, I.S.C., Ramli, S., Wook, M., & Hasbullah, N.A. (2022). Factors influencing users’ satisfaction towards image use in social media: A PLS-SEM analysis. International Journal of Interactive Mobile Technologies, 16(15), 172-186. doi: 10.3991/ijim.v16i15.32555.
[18] Kar, P., Xue, Z., Ardakani, S.P., & Kwong, C.F. (2023). Are fake images bothering you on social network? Let us detect them using recurrent neural network. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 10(2), 783-794. doi: 10.1109/TCSS.2022.3159709.
[19] Singh, B., & Sharma, D.K. (2022). Predicting image credibility in fake news over social media using multi-modal approach. Neural Computing and Applications, 34(24), 21503-21517. doi: 10.1007/s00521-021-06086-4.
[20] Song, H., Healey, J., Siu, A.F., Wigington, C., & Stasko, J. (2023). Experts prefer text but videos help novices: An analysis of the utility of multi-media content. Conference on Human Factors in Computing Systems – Proceedings, 108. doi: 10.1145/3544549.3585900.
[21] Yen, A.-Z., Fu, M.-H., Ang, W.-H., Chu, T.-T., Tsai, S.-H., Huang, H.-H., & Chen, H.-H. (2023). Visual lifelog retrieval: Humans and machines interpretation on first-person images. Multimedia Tools and Applications. doi: 10.1007/s11042-023-14344-x.
[22] Yuille, J.C. (2014). Imagery, memory and cognition (PLE: Memory): Essays in honor of Allan Paivio. Psychology Press, 356.
English