Ссылка для цитирования: Першина Е.Д. Взаимодействие аудитории с контентом СМИ в социальных сетях: опыт российских массмедиа // Меди@льманах. 2022. № 1. С. 77–87. DOI: 10.30547/mediaalmanah.1.2022.7787
DOI: 10.30547/mediaalmanah.1.2022.7787© Першина Елена Дмитриевна
аспирантка кафедры теории и экономики СМИ факультета журналистики
МГУ имени М.В. Ломоносова,
менеджер ООО «Яндекс»
(г. Москва, Россия), firstlena@mail.ru
В 2010 гг. значимость социальных сетей для СМИ намного возросла: они стали одним из основных источников трафика на сайты СМИ1 и информации для аудитории2. Так, уже первое исследование «Медиапотребление в России»3 (проводится регулярно с 2015 г.) компании Deloitte, показало, что одним из главных трендов потребления медиаконтента является интерес к новостям, просматриваемым через личный профиль в социальных сетях4. Далее эта тенденция только усиливалась, что продемонстрировали результаты и исследования5: социальные сети вошли в пятерку наиболее часто называемых источников и, более того, опередили печатные СМИ и радио (см. рис. 1).
Рисунок 1. Источники новостей, (выбор двух основных источников)6
Социальные сети стали одним из лидеров не только по количеству пользователей, которые потребляют новостной контент через них, но и по таким важным показателям, как доверие к новостям и вовлеченность аудитории. Информации из социальных сетей стали доверять больше, чем информации из журналов, газет, радио, и даже больше, чем новостям от людей, полученных при прямом общении.
Схожие тренды описаны и в других исследованиях того периода. Так, в исследовании ComScore «Цифровое будущее в фокусе, Россия» (Digital Future in Focus Russia)7мы находим данные о том, что социальные медиа еще в середине 2010 гг. были лидерами с точки зрения как охвата, так и вовлеченности десктопной аудитории российского сегмента Интернета. Аналогичные тенденции наблюдаются и на зарубежных рынках (подробнее об этом можно прочитать в «Отчете о цифровых новостях» (Digital News Report, 2018) Института исследования журналистики Reuters8).
Теоретические исследования, связанные с потреблением медиа в целом и через социальные сети в частности, очень разнообразны. Это труды российских ученых (см., напр.: Вартанова, 2013, 2019; Вырковский, Любимцева, 2015; Dunas, Vartanov, 2020; Kolesnichenko, Vyrkovsky, Galkina, Obraztsova et al., 2018; Вырковский, Шароян, 2014; Колесниченко, Вырковский, Галкина,. Образцова и др., 2018; Вьюгина, 2017, 2018; Дугин, Куприянова, 2017; Дунас, Толоконникова, Черевко, 2017; Дунас, 2020; Дьяченко, 2013, 2016; Колесниченко, 2021; Полуэхтова, 2014; Шароян, 2017; Щепилова, 2019) и зарубежные исследования (см., напр.: Aduloju, 2020; Alrubaian, Al-Qurishi, Alamri, Al-Rakhami et al., 2019; Dolan, Conduit, Frethey-Bentham, Fahy, Goodman, 2019; Kampes, Brentel, 2020; Kim, Yang, 2017; Kim, Lee, Yoon, 2015; Lewis, Molyneux, 2018; Subhayan, Sílvia, Sandra, 2018; Jacob, Nelson, Ryan, 2017; Syrdal, Briggs, 2018; Peruta, Shields 2018; Chin, Lu, Wu 2015; Srivastava, Saks, Weed, Atkins, 2018; Shawky, Kubacki, Dietrich, Weaven, 2019). Подчеркнем, что такой интерес к заявленной теме не удивителен, так как преобладание audience-first business models становится все более выраженным (Villi, Picard, 2019).
В большинстве работ по исследованию взаимодействия контента и аудитории в социальных сетях использовались схожие подходы, к которым прибегнем и мы: изучение реакции аудитории проводилось на больших объемах данных, собранных при помощи выгрузок (с последующей разметкой этих данных). Иногда к этим подходам добавлялось проведение опросов. С точки зрения научных интересов наша работа наиболее близка к исследованию «Маркетинг вашего университета в социальных сетях: контент-анализ типов и форматов постов в Facebook» (Marketing your university on social media: a content analysis of Facebook post types and formats) (Peruta, Shields, 2018). Многие вопросы, которые они поднимают в ходе своего исследования, соотносятся с задачами нашей работы: «Повышает ли использование фотографий вовлеченность у постов?», «Какие категории контента вызывают наибольшее вовлечение?» и т.п. В рамках исследования нас заинтересовал и схожий научный вопрос: от чего зависит реакция аудитории социальных сетей на посты российских федеральных СМИ?
Для проведения нашего исследования мы собрали базу данных, в которую вошло более 200 000 постов, опубликованных в четырех социальных сетях крупными федеральными СМИ, и определили временные рамки: период с 2014 г. (когда социальные сети на постоянной основе стали выделять в индустриальных отчетах как значимые источники трафика на сайты СМИ) по 2018 г. (когда закончился активный прирост трафика из социальных сетей на сайты СМИ и этот показатель вышел на плато). Данные собирались каждую последнюю полную неделю октября, что позволило избежать неточностей в статистических данных, связанных с изменением сезонов.
Выборка основывалась на рейтинге компании «Медиалогия»9 («Федеральные СМИ − август 2014»10), поскольку на момент начала нашего исследования (сентябрь 2014 г.) эта была самая актуальная статистика. Мы целенаправленно рассматривали именно федеральные средства массовой информациии, т.к. контент этих массмедиа наилучшим образом отражает существующие тренды.
В выборку вошли:
Исходя из данных, представленных в исследовании Mail.ru Group «Социальные сети в России»11, были выбраны четыре социальные сети: «ВКонтакте», «Одноклассники», Facebook, Twitter. В указанный перечень популярных групп также вошла социальная сеть «Мой Мир», однако поскольку не набралось материалов для ее детального изучения (не было активных групп СМИ из нашего перечня), эта соцсеть была исключена из дальнейшего исследования12.
Группы СМИ для выгрузки данных определялись следующим образом: группа принадлежит массмедиа из отобранного перечня и размещена в одной из указанных социальных сетей. Кроме того, она должна была удовлетворять двум дополнительным условиям: 1) быть официальной группой этого СМИ (иметь либо подтвержденных статус, либо ссылку на эту группы с сайта СМИ); 2) в группе должна быть опубликована хотя бы одна новость в изучаемый период.
В выгрузках, содержащих посты указанных групп за период исследования, были представлены дополнительные данные: количество лайков, комментариев, репостов, подписчиков/членов группы в начале и в конце изучаемого периода, время публикации поста, наличие элементов мультимедиа13. Кроме того, мы разметили все посты и ввели дополнительные параметры: тематика, эмоциональный настрой (коннотация), наличие эмодзи и эмотиконов (этих данных в первоначальных выгрузках не имелось). Разметка проводилась на базе краудсорсинговой платформы «Яндекс.Толока»14 (мы просили пользователей разметить посты соответствующим образом, при этом решение принималось исходя из взвешенного большинства ответов относительно конкретного поста), также использовался визуальный анализ. Размечались только посты на русском и английском языках. И уже на основе этих данных мы смогли сделать выводы, позволяющие нам ответить на вопрос: от чего зависит реакция аудитории социальных сетей на посты российских федеральных средств массовой информации?
В первую очередь мы изучимли реакцию пользователей на затронутые в постах темы. Чтобы распределить посты по затронутым в них темам, требовалось определить, какую классификацию тем постов использовать. Мы оперировали классификацией тем сервиса «Яндекс.Новости»15, т.к. он имеет многолетний опыт, основанный на миллионах новостей, которые через него проходят. К моменту разметки собранной нами базы (весна 2020 г.) информация на сервисе были сгруппирована по следующим тематическим разделам: «Политика», «Общество», «Экономика», «В мире», «Спорт», «Происшествия», «Культура и мода», «Технологии», «Наука», «Авто». Однако в ходе предварительной разметки контента было решено дополнить представленный выше список несколькими часто встречающимися темами: «Военная тема» (рассказ о военных событиях/конфликтах или военном вооружении), «Историческая тема» (сводки о событиях прошлого), «Опрос» (опрос среди пользователей группы), «Юмор» (что-то смешное/забавное), «Другое» (все, что не вошло в представленные выше темы: приветствия, гороскопы и т.п.).
В среднем больше лайков приходится на темы «Юмор» (более 120 в среднем на пост) и «Культура и мода» (более 80 в среднем на пост), комментируют больше «Политику» (более 40 в среднем на пост), «Военную тему» и «Опросы» (чуть менее 40 на пост), а репостят – «Опросы» и «Исторические темы» (около 10 на пост) (см. рис. 2).
Рисунок 2. Количество лайков, репостов и комментариев (в среднем на пост, по темам)
Что касается реакции аудитории на посты в зависимости от их настроя, то лайкать предпочитают позитивные новости, а комментировать – негативные (см. рис. 3). Репостят чуть больше позитивные новости, но этот тренд значительно менее выражен, чем два предыдущих. То, что лайкать предпочитают позитивные новости (на них в среднем приходится более 70 лайков, в то время как на негативные в среднем – менее 30), не удивительно, ведь странно ставить знак одобрения под постом о ДТП или чем-то подобным. Именно поэтому многие социальные сети предпочитают в дополнение к лайкам вводить другие типы реакций (печаль и т.п.). При этом стоит учитывать, что иногда пользователи могут ставить лайк и под негативной новостью, одобряя, что СМИ подняли эту тему.
Рисунок 3. Количество лайков, репостов и комментариев (в среднем на пост, в зависимости от настроя поста)
Реакция аудитории на пост СМИ может быть связана с тем, какими элементами мультимедиа дополнен пост (видео/аудио/картинками). Так, пользователи предпочитают репостить, лайкать и комментировать посты с элементами мультимедиа, чем без них (см. рис. 4). При этом в среднем на посты с видео приходится больше лайков, комментариев и репостов, чем на посты с картинками (разница по лайкам более, чем в два раза). Отметим также, что в социальных сетях «ВКонтакте», «Одноклассники» и Facebook большинство постов сопровождается элементами мультимедиа, а в Twitter ситуация противоположная.
Рисунок 4. Реакция аудитории в зависимости от наличия в посте элементов мультимедиа (в среднем на пост)
Следующий вопрос нашего исследования – реакции на эмодзи и эмотиконы в постах. В рамках данной статьи под эмодзи будут пониматься мини-картинки внутри текста, которые могут либо передавать эмоциональную окраску, либо заменять собой слово, а под эмотиконами – типографически набранные элементы, которые можно задать при помощи клавиатуры.
Первое, что необходимо обозначить, – эмодзи или эмотиконы встречаются в постах средств массовой информации нечасто: реже, чем один раз на 100 постов. Таким образом, постов массмедиа с эмодзи и эмотиконами было менее 1% в выборке, однако из-за объема самой выборки проведение анализа подобного контента и фиксация результатов была все-таки возможна. Отметим, что при анализе постов на наличие эмодзи и эмотиконов мы также дополнительно обращались к зарубежным исследованиям (Caroline, 2015; Tian, Galery, Dulcinati, Molimpakis at al., 2017; Tauch, Kanjo, 2016; Turnbull, Jenkins, 2016).
На количество лайков значимо влияет использование в тексте эмодзи и эмотиконов, а на рост количества комментариев – только наличие эмотиконов (см. рис. 5). Посты с эмодзи, наоборот, в среднем комментируют реже, чем без них. Прирост по количеству повторных цитирований постов, где используются эмодзи и эмотиконы, есть, однако он не столь заметен, как прирост по лайкам.
Рисунок 5. Реакция аудитории в зависимости от наличия в посте эмодзи и эмотиконов (в среднем на пост)
Отметим также, что в среднем больше лайков приходится на пост, где эмодзи используется для замены слова, в то же время репостить и комментировать предпочитают те посты, где эмодзи передают эмоции (см. рис. 6).
Рисунок 6. Реакция аудитории постов СМИ в зависимости от причины использования эмодзи (в среднем на пост)
Таким образом, восприятие постов аудиторией и реакция на них зависит от контента. Во-первых, от темы поста: лайкают больше посты на тему «Юмор» и «Культура и мода», комментируют больше «Политику», «Военную тему» и «Опросы», а репостят – «Опросы» и «Исторические темы». Во-вторых, реакция аудитории зависит от настроя (коннотации) поста: лайкать предпочитают позитивные новости, комментировать – негативные новости, хотя разница здесь не столь велика, как в случае с лайками, а репостят чуть больше позитивные новости. В-третьих, реакция аудитории зависит от использования элементов мультимедиа: пользователи предпочитают лайкать, репостить и комментировать посты с элементами мультимедиа, чем без них. При этом в среднем на посты с видео приходится больше лайков, комментариев и репостов, чем на посты с картинками. В-четвертых, реакция аудитории зависит от использования в тексте эмодзи и эмотиконов: использование в тексте эмодзи и эмотиконов значимо влияет тоько на количество лайков.
В дальнейшем мы планируем продолжить изучение вопросов, связанных с представленностью федеральных российских средств массовой информации в социальных сетях.
[1] Новости в Интернете: СМИ и читатели, официальное исследование компании «Яндекс». Режим доступа: https://yandex.ru/company/researches/2014/ya_news (дата обращения: 01.01.2021); Модели медиапотребления. Что люди читают, почему, когда и как / Mail.ru Group. Режим доступа: https://mediator.media/doc/Mediator_2017_How_People_Read.pdf (дата обращения: 01.01.2021).
[2] Медиапотребление в России – 2015–2018 / Deloitte . Режим доступа: https://www2.deloitte.com/ru/ru.html (дата обращения: 01.01.2021).
[3] Медиапотребление в России – 2018.Технологический аспект медиапотребления / ИЦ Deloitte в СНГ. Режим доступа: https://www2.deloitte.com/ru/ru/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/media-consumption-in-russia.html (дата обращения: 01.01.2021).
[4] Там же.
[5] Там же.
[6] Там же.
[7] Digital Future in Focus 2015 Russia (2015) / ComScore. Режим доступа: http://d-russia.ru/wp-content/uploads/2015/11/2015-Russia-Digital-Future-in-Focus.pdf (дата обращения: 01.01.2021).
[8] Digital News Report (2018) / Reuters Institute for the Study of Journalism. Режим доступа: http://media.digitalnewsreport.org/wp-content/uploads/2018/06/digital-news-report-2018.pdf?x89475
[9] Компания «Медиалогия» – разработчик автоматической системы мониторинга и анализа СМИ в режиме реального времени. В ее базе данных обрабатывается информация о более чем 20 000 СМИ разных типов. Рейтинги «Медиалогии» представлены на официальном сайте компании: http://www.mlg.ru/ratings/federal_media/ (дата обращения: 01.01.2021).
[10] Федеральные СМИ − август 2014 / Медиалогия. Режим доступа: http://www.mlg.ru/ratings/federal_media/ (дата обращения: 01.01.2021).
[11] Социальные сети в России / Mail.ru Group. 2018. Режим доступа: http://corp.mail.ru/media/files/issledovanie-auditorij-sotcialnykh-setej.pdf (дата обращения: 01.01.2021).
[12] При появлении этого рейтинга среди представителей профессионального сообщества разгорелся спор о том, насколько представленные в нем данные соответствуют реальной картине, т.к. некоторые представители индустрии склонны считать, что аудитория «Моего Мира» во многом является «мертвой», то есть не ведущей какой-либо активной деятельности на просторах этой сети (по крайней мере в России). Так, российские новостные медиа, видимо, все-таки не смогли найти для себя нужную аудиторию в этой социальной сети. В 2014 г. из приведенных в рейтинге «Медиалогии» СМИ лишь у «Комсомольской правды» была найдена ссылка на группу в «Моем Мире» с главной страницы сайта, при этом даже эта группа не могла быть включена в данное исследование, так как она не подходила под другой параметр – показатель активности: в изучаемый период 2014 г. в ней не было сделано ни одной публикации. Последняя публикация в ней была датирована так: «27 мая 2014 в 17:50», из чего можно сделать вывод, что на момент начала исследования группа уже не была «живой». Таким образом, как саму группу, так и сеть «Мой Мир» пришлось исключить из исследования из-за отсутствия в ней материала для изучения.
[13] Следует уточнить, что данные о наличии или отсутствии медийного контента в привязке к конкретному посту брались из двух источников: из первоначальных выгрузок (там, где эти данные содержались) и из разметки контента для тех выгрузок, в которых не было информации о наличии или отсутствии медийного контента. В последнем случае могли возникать разночтения в трактовке формулировки «наличие картинки», потому что при публикации ссылки в социальных сетях сейчас автоматически подтягивается иллюстрация со страницы, куда ведет ссылка, если она там есть. В этом случае при выгрузке невозможно было бы увидеть добавленную иллюстрацию, а в ручной разметке большинство пользователей считали, что иллюстрация есть. Эту особенность стоит учитывать при интерпретации результатов, касающихся использования элементов мультимедиа в постах.
[14] Яндекс.Толока – сервис, позволяющий анализировать большие массивы данных. Режим доступа: https://toloka.yandex.ru/ (дата обращения: 01.01.2021).
[15] Яндекс.Новости. Режим доступа: https://yandex.ru/news/ (дата обращения: 01.01.2021).
Вартанова Е.Л. Постсоветские трансформации российских СМИ и журналистики. М.: МедиаМир, 2013.
Вартанова Е.Л. Теория медиа: отечественный дискурс. М.: Фак. журн. МГУ; Изд-во Моск. ун-та, 2019.
Вырковский А.В., Любимцева М.А. Восприятие аудиторией различных видов текста в российских деловых интернет-СМИ // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2015. № 2. С. 143–167.
Вырковский А.В., Шароян С.В. Критерии воспринимаемого качества журналистских материалов (на примере деловых СМИ) // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2015. № 1. С. 22–46.
Вьюгина Д.М. Интернет в ежедневном медиапотреблении цифрового поколения России // Медиаскоп. 2018. Вып. 3. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2475
Вьюгина Д.М. Особенности медиапотребления цифрового поколения России // Медиаскоп. 2017. Вып. 4. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2386
Дугин Е.Я., Куприянов О.А. Модели взаимодействия телевидения с аудиторией: между новыми и традиционными медиа // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2017. № 5. С. 72–83.
Дунас Д.В. Социализация и самореализация как ключевые мотивы медиапотребления (опыт исследования поколения Z в России) // Меди@льманах. 2020. № 5. С. 25–34.
Дунас Д.В., Толоконникова А.В., Черевко Т.С. Актуальные концептуальные подходы к рассмотрению процесса медиапотребления онлайн-новостей молодежью // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2017. № 5. С. 30–50.
Дьяченко О.В. Методика исследования сообществ российских СМИ в социальной сети «ВКонтакте» // Меди@льманах. 2013. № 4. C. 16–23.
Дьяченко О.В. Российские СМИ в социальных сетях Facebook и в «ВКонтакте»: анализ активности и информационных предпочтений аудитории // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2016. № 1. С. 28–45.
Колесниченко А.В. Журналистика и блогосфера: жанрово-тематические пересечения // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2021. № 1. С. 52–75.
Полуэхтова И.А. Диджитал день [Digital Day], или Медиапотребление «цифровых аборигенов» // Актуальные проблемы медиаисследований –2014: тезисы III Всерос. науч.-практ. конф. НАММИ. М.: Фак. журн. МГУ, 2014. С. 105−107.
Шароян С.В. Факторы читательского предпочтения аудитории деловых онлайн-СМИ (на примере сайта РБК) // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2017. № 4. С. 98–118.
Щепилова Г.Г. Видеоконтент в Интернете: особенности аудиторного потребления // Вопросы теории и практики журналистики. 2019. Т. 8. № 2. С. 342–354.
Aduloju E.T. (2020) Undergraduate Students and Time Spent on Social Networking Sites: A Study of the University of Port Harcourt, Nigeria. World of Media Journal of Russian Media and Journalism Studies 1 (3): 57–72. DOI: 10.30547/worldofmedia.3.2020.3
Alrubaian M., Al-Qurishi M., Alamri A., Al-Rakhami M. at al. (2019) Credibility in Online Social Networks: A Survey. IEEE Access 7: 2828–2855 DOI:10.1109/access.2018.2886314
Caroline K. (2015) Do You Know What I Mean: A Linguistic Study of the Understanding of Emoticons and Emojis in Text Messages Dissertation. Режим доступа: http://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2%3A783789&dswid=6586
Chin C.-Y., Lu H.-P., Wu C.-M. (2015) Facebook Users’ Motivation for Clicking the “Like” Button. Social Behavior and Personality: an international journal 43 (4): 579–592. DOI:10.2224/sbp.2015.43.4.579
Dolan R., Conduit J., Frethey-Bentham C., Fahy J. et al. (2019) Social Media Engagement Behavior: A Framework for Tngaging Customers Through Social Media Content. European Journal of Marketing 53 (10): 2213–2243. DOI: 10.1080/0965254X.2015.1095222
Dunas D.V., Vartanov S.A. (2020) Emerging Digital Media Culture in Russia: Modeling the Media Consumption of Generation Z. Journal of Multicultural Discourses 15 (2): 186–203.
Jacob L., Nelson, Ryan F.L. (2017) The Effect of Digital Platforms on News Audience Behavior, Digital Journalism 6 (3). Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/320805230_The_Effect_of_Digital_Platforms_on_News_Audience_Behavior DOI: 10.1080/21670811.2017.1394202
Kampes C.F., Brentel, I. (2020) The German Online Media Market: Online-Born Information Offerings and Their Audiences – A Shift Towards Digital Inequalities? World of Media. Journal of Russian Media and Journalism Studies 4: 5–34.
Kim S., Lee, J., Yoon D. (2015) Norms in Social Media: the Application of the Theory of Reasoned Action and Personal Norms in Predicting Interactions with Facebook Page Like Ads. Commun Res Rep 32 (4): 332–341. DOI:10.1080/08824096.2015.1089851
Kim C., Yang S. (2017) Like, Comment, and Share on Facebook: How Each Behavior Differs from the Other. Public Relations Review 43: 441–449. DOI: 10.1016/j.pubrev.2017.02.006
Kolesnichenko A.V., Vyrkovsky A.V., Galkina M.Y., Obraztsova A.Y. et al. (2018) Transformation of Newsroom Work in the Digital Era. Russian Journal of Communication 11 (1): 1–16. DOI: 10.30547/worldofmedia.1.2018.1
Lewis S., Molyneux L. (2018) A Decade of Research on Social Media and Journalism: Assumptions, Blind Spots, and a Way Forward. Media and Communication 6 (4): 11–23. DOI: 10.17645/mac.v6i4.1562
Peruta A., Shields A.B. (2018) Marketing Your University on Social Media: a Content Analysis of Facebook Post Types and Formats. Journal of Marketing for Higher Education 28 (2): 175–191. DOI: 10.1080/08841241.2018.1442896
Subhayan M., Sílvia M-V, Sandra G-B. (2018) Networks of Audience Overlap in the Consumption of Digital News. Journal of Communication 68 (1): 26–50. DOI:10.1093/joc/jqx007
Syrdal H.A., Briggs E. (2018) Engagement with social media content: a qualitative exploration. Journal of Marketing Theory and Practice 26 (1-2): 4–22. DOI:10.1080/10696679.2017.1389.
Srivastava J., Saks J., Weed A.J., Atkins A. (2018) Engaging Audiences on Social Media: Identifying Relationships Between Message Factors and User Engagement on the American Cancer Society’s Facebook Page. Telematics and Informatics 35 (7): 1832–1844. DOI: 10.1016/j.tele.2018.05.011
Shawky S., Kubacki K., Dietrich T., Weaven S. (2019) Using Social Media to Create Engagement: a Social Marketing Review. Journal of Social Marketing 9 (2): 204–224. DOI: 10.1108/JSOCM-05-2018-0046
Tauch C., Kanjo E. (2016) The Roles of Emojis in Mobile Phone Notifications. Ubicomp/ISWC'16 Adjunct. Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/305489819_The_roles_of_Emojis_in_Mobile_Phone_Notifications DOI:10.1145/2968219.2968549
Tian Y., Galery T., Dulcinati G., Molimpakis E. at al. (2017) Facebook Sentiment: Reactions and Emojis. Proceedings of the Fifth International Workshop on Natural Language Processing for Social Media. Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/318740552_Facebook_sentiment_Reactions_and_Emojis DOI:10.18653/v1/W17-1102
Turnbull S., Jenkins S.J. (2016) Why Facebook Reactions Are Good News for Evaluating Social Media Campaign. Journal of Direct, Data and Digital Marketing Practice 17 (3): 156–158. DOI:10.1057/dddmp.2015.56
Villi M., Picard R. (2019) Transformation and Innovation of Media Business Models. In: Prenger M., Deuze M. (eds.) Making Media: Production, Practices, and Professions. Amsterdam: Univ. Press, pp. 121–132. DOI:10.1017/9789048540150.009
Дата поступления в редакцию: 12.01.2022
Дата публикации: 18.02.2022
