Реферат: по информационным технологиям в предметной области 4 интернет ресурсы в предметной области исследования 29
Название: по информационным технологиям в предметной области 4 интернет ресурсы в предметной области исследования 29 Раздел: Остальные рефераты Тип: реферат | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ВЫПУСКНАЯ РАБОТА ПО «Основам информационных технологий » Магистрантки ФФСН кафедры социологии Артёменко Елены Константиновны Руководители: Кандидат социологических наук, зав. каф. Социальной коммуникации Терещенко Ассистент: Шешко Сергей Михайлович Минск – 2008 СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ КО ВСЕЙ ВЫПУСКНОЙ РАБОТЕ. 3 РЕФЕРАТ ПО ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ.. 4 ИНТЕРНЕТ РЕСУРСЫ В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ.. 29 ПРЕЗЕНТАЦИЯ МАГИСТЕРСКОЙ ДИССЕРТАЦИИ.. 32 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ К ВЫПУСКНОЙ РАБОТЕ. 33 СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ КО ВСЕЙ ВЫПУСКНОЙ РАБОТЕ 1. ИТ – Информационные технологии; 2. ПО – Программное обеспечение; 3. СМИ – Средства массовой информации; 4. SPSS – Statistical Package for the Social Science. РЕФЕРАТ ПО ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ «Проблемные вопросы использования ИТ в изучении влияния средств массовой информации» ОГЛАВЛЕНИЕ РЕФЕРАТАГЛАВА 2 ПРОБЛЕМНЫЕ ВОПРОСЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПАКЕТА SPSS ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ВЛИЯНИЯ СМИ.. 8 ГЛАВА 3 ПРОБЛЕМНЫЕ ВОПРОСЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ИЗУЧЕНИИ АУДИТОРИИ СМИ.. 17 ГЛАВА 4 ВОЗМОЖНОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ИССЛЕДОВАНИИ ВЛИЯНИЯ СМИ 23 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ К РЕФЕРАТУ.. 26 ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ К РЕФЕРАТУ.. 27
|
Государственным газетам и журнвлам |
Total |
|||
0 |
1 |
|||
Быть уверенным в себе |
0 |
2 |
0 |
2 |
1 |
7 |
1 |
8 |
|
2 |
4 |
3 |
7 |
|
3 |
29 |
4 |
33 |
|
4 |
86 |
33 |
119 |
|
5 |
381 |
103 |
484 |
|
Total |
509 |
144 |
653 |
Таблица 2.1 – Таблица сопряжённости между переменными «ценность уверенности» и «доверие к государственным газетам и журналам».
Value |
Approx. Sig. |
||
Nominal by Nominal |
Phi |
,104 |
,217 |
Cramer's V |
,104 |
,217 |
|
N of Valid Cases |
653 |
Таблица 2.2 – Проверка статистической значимости связи между переменными «ценность уверенности» и «доверие к государственным газетам и журналам».
негосуд. газеты и журналы |
Total |
|||
0 |
1 |
|||
быть уверенным в себе |
0 |
2 |
0 |
2 |
1 |
5 |
3 |
8 |
|
2 |
3 |
4 |
7 |
|
3 |
18 |
13 |
31 |
|
4 |
69 |
48 |
117 |
|
5 |
257 |
212 |
469 |
|
Total |
354 |
280 |
634 |
Таблица 2.3 – Таблица сопряжённости между переменными «ценность уверенности» и «доверие к негосударственным газетам и журналам».
Value |
Approx. Sig. |
||
Nominal by Nominal |
Phi |
,068 |
,709 |
Cramer's V |
,068 |
,709 |
|
N of Valid Cases |
634 |
Таблица 2.4 – Проверка статистической значимости связи между переменными «ценность уверенности» и «доверие к негосударственным газетам и журналам».
Так, таблицы 2.1 и 2.3 показывают, какова частота совместного появления различных оценок важности ценности уверенности в себе и доверия государственным или негосударственным газетам и журналам, а таблицы 2.2 и 2.4 демонстрируют значения коэффициентов корреляции и предоставляют значения Approx. Sig., которое можно сравнить с задаваемым исследователем уровнем ошибки первого рода α и подтвердить или не подтвердить гипотезу о связи между двумя переменными. Если Approx. Sig. больше α, то гипотеза не подтверждается, что мы можем увидеть в данном случае при α=0,1.
Регрессионный анализ доступен для количественных переменных, относящихся к порядковой, интервальной или относительной шкале. Он позволяет не просто подтвердить связь между переменными, но и определить как измениться зависимая переменная при определённом изменении независимой. Результатом регрессионного анализа является уравнение регрессии вида y=ax+b.
Зависимость может быть разного рода: логарифмическая, экспоненциальная, линейная. Обрабатывая данные, SPSS предлагает значения коэффициентов для составления уравнения, а также проверяет статистическую значимость этих коэффициентов. Эти коэффициенты впоследствии применяются к переменной, логарифму от переменной или экспоненте от переменной. Это определяется по характеру размещения точек на координатной плоскости с помощью визуального анализа, доступного средствами программы. [4, c.846-847] Кроме определения характера связи, регрессионный анализ обладает очень важным прогностическим потенциалом, и оценить возможное значение зависимой переменной мы можем для любого предполагаемого значения независимой.
Например, по материалам исследования, рассмотренного ранее, можно составит уравнение регрессии для зависимости важности ценности сохранять здоровье от доверия к государственному телевидению, что может быть весьма актуальным для оценки действенности социальной рекламы на эту тему и государственных программ популяризации здорового образа жизни. В результате обработки значений этих переменных мы получаем таблицу следующего вида:
Model |
Unstandardized Coefficients |
Standardized Coefficients |
t |
Sig. |
|
B |
Std. Error |
Beta |
|||
1 |
(Constant) |
4,586 |
,036 |
128,845 |
,000 |
гос. телевидение |
,134 |
,088 |
,060 |
1,525 |
,128 |
a Dependent Variable: иметь возможность сохранять здоровье
Таблица 2.5
Где B - это значение коэффициента b, а Beta – значение коэффициента а. В данном случае при изменении доверия к государственному телевидению (х) можно следующим образом спрогнозировать важность ценности сохранить здоровье (у):
у = 0,06х+4,586.
Также имеется возможность оценить статистическую значимость этой зависимости, исходя из значения Sig.
Иногда данные о влиянии средств массовой информации, которые можно собрать в рамках социального исследования, не отражают глубинных факторов этого влияния и могут быть связаны между собой не из-за зависимости друг от друга, но из-за связи с общей скрытой причиной. Для выявления групп переменных, связанных между собой, а также для сокращения объёмов информации, которую необходимо обрабатывать, используется факторный анализ.
«Факторный анализ - группа методов исследования структуры и снижения размерности пространства переменных Модель А.Ф. предполагает, что значение любой измеряемой переменной зависит от небольшого числа латентных (скрытых) факторов. Основной целью А.Ф. является определение латентных факторов по результатам реальных измерений, и снижение размерности за счет замены набора исходных переменных выделенными факторами. В большинстве случаев предполагается, что факторы статистически независимы, т.е. не коррелируют друг с другом» [4, c.45-46].
Для применения факторного анализа необходимо выделить группы переменных, связанных статистически наиболее сильно. Далее следует интерпретировать эту связь. Например, под воздействием продуктов медиа повышается неуверенность в себе, понижается самооценка, нарушается сон. Если эти переменные связаны между собой, можно сделать вывод, что они определяются общим фактором – степенью тревожности. SPSS позволяет создавать искусственную переменную, обозначающую этот фактор, и рассматривать его связь с другими переменными, например, можно ограничиться одной таблицей сопряжённости между частотой просмотра фильмов ужасов и переменной, обозначающей уровень тревожности и включающей в себя влияние всех заменяемых ей переменных.
Ценности, которые были важны для девушек – респондентов рассматриваемого исследования, следующим образом коррелируют между собой:
Component |
|
1 |
2 |
получить хорошее образование |
,591 |
реализовать свои возможности |
,556 |
общаться с интересными людьми |
,693 |
Иметь свой бизнес |
,802 |
иметь престижное положение в обществе |
,805 |
иметь возможности для развлечений |
,586 |
Иметь благоустроенное жилье |
,535 |
быть материально обеспеченным |
|
иметь семью и растить детей |
,521 |
иметь возможность сохранять здоровье |
,689 |
быть уверенным в себе |
,735 |
чувствовать собственную защищенность |
,756 |
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 3 iterations.
Таблица2.6 – Корреляция между ценностями, объединяемыми факторами
На основании этих данных можно выделить две группы ценностей, факторы, которые объединяли переменные, их можно назвать 1-«ценность уверенности» и 2-«ценность престижности». Далее мы можем рассматривать связь переменных, обозначающих эти факторы с доверием к различным СМИ, частотой просмотра новостных сообщений, частотой использования Интернет и т.д.
Также можно выделить различные группы средств массовой информации, которые предпочитают девушки:
Component |
||
1 | 2 |
3 |
Государственным газетам и журнвлам |
,813 |
|
гос. Телевидение |
,908 |
|
гос. Радио |
,911 |
|
негосуд. газеты и журналы |
,631 |
|
Негосуд. Телевидение |
,816 |
|
Негосуд. Радио |
,765 |
|
Российская пресса |
,672 |
|
ОРТ |
,518 |
|
НТВ |
,645 |
|
Западные СМИ |
,762 |
|
другие СМИ |
,667 |
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 4 iterations.
Таблица 2.7 – Корреляция между доверием СМИ, объединяемыми факторами
Факторный анализ переменных, описывающих доверие к различным СМИ, позволил выделить три группы СМИ. Факторы, объединяющие доверие к этим группам СМИ были описаны как 1-«доверие к государственным СМИ», 2-«доверие к иностранным СМИ» и 3-«доверие к негосударственным СМИ».
И далее, мы можем проверять корреляцию не между только двумя переменными, принимающими, с одной стороны, 2, а с другой – три значения. Корреляция между ними и её статистическая значимость также определяется таким образом, что можно проверить гипотезу о наличии связи.
Таким образом, мы можем определить влияние СМИ на аудиторию подтвердить его результатами анализа. Но на примере факторного анализа мы также видим необходимость совмещения количественного анализа с качественной интерпретацией с точки зрения исследователя.
ГЛАВА 3 ПРОБЛЕМНЫЕ ВОПРОСЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ИЗУЧЕНИИ АУДИТОРИИ СМИ
Изучение аудитории СМИ является очень важным аспектом изучения влияния средств массовой информации. «Самым распространённым направлением исследований массовой информации является исследования массовой аудитории. Востребованность этих исследований определяется потребностью субъектов массово-коммуникативной деятельности в знании аудитории, то есть, общественного мнения, с целью наиболее полной реализации возможностей воздействия на него».[3, c. 258] Во-первых, исследования аудитории позволяют собирать данные о потреблении тех или иных медиа-продуктов, что можно потом сопоставлять с эффектами СМИ и делать выводы о влиянии. С другой стороны, изучение аудитории позволяет описывать важнейшие её характеристики. А свойства аудитории являются очень важными факторами влияния СМИ. Например, очень часто возникают исследовательские программы, связанные с влиянием насилия в СМИ на детей. С другой стороны, различные категории населения являются целевыми для различных рекламных кампаний. Необходимо учитывать социально-демографические, культурные и психографические особенности аудитории для изучения воздействия и его прогнозирования.
Однако, существуют различные технологии, в том числе, информационные технологии, сбора и анализа данных об аудитории СМИ, и предпочтение тех или иных является проблемным вопросом изучения влияния СМИ. Традиционно в Беларуси исследования потребления СМИ и медиа-аудиторий проводились методом панельного опроса, при котором одни и те же респонденты в течение продолжительного времени заполняют анкеты о потреблении ими продуктов электронных и печатных СМИ. Для обработки данных анкетных исследований в Беларуси используется программный продукт PaloMARS. С другой стороны, существует способ сбора данных о телесмотрении с использованием технологии пиплметрии, которые позволяют автоматически собирать данные о включении и выключении той или иной программы различными членами домохозяйства. Программный продукт, обрабатывающий данные пиплметрии в Беларуси, комплексное программное приложение МедиаКлиент и МедиаСервер.
Преимущество анкетного опроса состоит в том, что в нём отображаются действительно те продукты медиа, которые человек видел, обратил на них внимание и помнит об этом. С другой стороны, некоторые исследователи критикуют возможности человеческой памяти, а также ответственность и правдивость респондентов. Ещё одним недостатком подобного способа сбора данных об аудитории является отсутствие необходимой точности: респоденты заполняют анкеты с точки зрения больших временных промежутком (в Беларуси – 15 минут для радио и телевидения), что не позволяет программе, обрабатывающей данные, предлагать информацию от поминутном телесмотрении (хотя, это может быть важно для изучения аудитории коротких рекламных блоков). Кроме того, люди могут отказываться фиксировать игнорирование ими рекламы и переключения с канала на канал, из-за чего данные об аудитории рекламных блоков могут быть завышены.
При использовании пиплметров точность сильно повышается, можно отслеживать аудиторию телеканалов поминутно. Однако, есть вероятность того, что включённый телевизор не является гарантией присутствия в том же помещении кого бы то ни было, а тем более внимания к телепередаче, что искажает представления о характере и численности аудитории и затрудняет изучения влияния медиа.
Для анализа данных панельных опросов телеаудитории в Беларуси используется программа PaloMARS. «PaloMARS v2.0 – это система анализа данных о поведении телеаудитории, предназначенная для использования телевизионными компаниями, рекламными агентствами и независимыми компаниями, работающими в области рекламы.
PaloMARSv2.0 использует данные TB-метрии и историческое расписание телепередач в формате, принятом в конкретной стране. Используя PaloMARS v2.0 вы имеете возможность анализировать следующие телевизионные или медиа события:
Программы;
Споты – единичные выходы рекламы;
Брейки – блоки рекламных объявлений. Существуют два вида брейков:
-внутренние, когда реклама выходит во время программы
-внешние, когда реклама выходит между программами
Пользовательские программы – это программы из расписания, создаваемого приложением прогнозирования Shedule Builder, загруженные в базу данных». [6, c. 13]
С помощью этого программного продукта, на основании имеющейся базы данных (среди которых выделяется телесмотрение респондентов по каналам и временным промежуткам, а также база выходивших в эфир программ и рекламных блоков) можно формировать различные отчёты. «В PaloMARS v2.0 существуют следующие типы отчетов:
Time Band Report, Ranker, Simple Report, Multidimentional Report, Channel Report, Curves Report, Postcampaign Report by Breaks». [6, c. 38]
Эти отчёты дают возможность анализировать статистики, описывающие телесмотрение по временным промежуткам, отдельным программам, телеканалам, а также предоставляют возможность анализировать результаты рекламных кампаний с точки зрения рейтингов, охватов и др.
Очень важной характеристикой программного продукта является возможность формирования отчётов для различных аудиторий. Целевые аудитории определяются с точки зрения пола, возраста, населённого пункта или типа населенного пункта, дохода, а также могут быть взвешены в разных долях по отношению к каждому признаку (например, можно определить целевую аудиторию, в которой 70% будут составлять женщины, а 30% - мужчины).
Среди статистик, вычисляемых программой, стоит отметить: размер аудитории, рейтинг (доля аудитории среди целевой группы), охват (отношение всех, кто сталкивался с передачей или роликом заданное количество раз, к целевой аудитории), средняя частота контакта, количество контактов, среднее время просмотра передачи и др.
Рисунок 3.1 – Окно выбора статистик PaloMARS
Программа предоставляет возможность рассчитывать как средние за период, так и суммарные показатели телесмотрения. Эти возможности отражены в диалоговом окне параметров отчёта Calc Options.
С помощью этого диалогового окна можно выбирать также определение зрителя (те, кто смотрели передачу в течение определённого времени или определённый процент времени от длительности передачи). Кроме того, есть возможность определять базовую дату для расчета. Из-за того, что заполнение анкет-дневников телесмотрения для респондентов является трудоёмким и утомительным занятием, чередуются две выборки. Для статистических же расчетов, нужно, чтобы выборка респондентов была одна и та же, поэтому определяется базовая дата. «В идеале, для получения независимых результатов анализа, должна использоваться одна и та же выборка респондентов для всего периода. Это не всегда возможно на практике. Для решения этой проблемы PaloMARSv2.0 предлагает вам выбрать базовую дату.
Рисунок 3.2 – Окно определения параметров расчётов в PaloMARS
Наиболее часто используемый способ задания базовой даты – это метод Middle Day. В нем используется выборка среднего дня (с учетом весов). PaloMARSv2.0 автоматически определяет средний день. Вы можете задать любую другую дату в качестве базовой для проведения расчетов». Однако, с другой стороны, при этом используются прогнозные показатели для второй части выборки, что также может искажать данные. Это является ещё одним недостатком панельного метода сбора данных и обработки его в PaloMARS, который снимается в пиплметрических исследованиях, где труднее договорится об установке пиплметра, но нет необходимости чередовать выборки и выборка остаётся постоянной.
Для решения проблем, связанных с недостатками использования панельного дневникового опроса, в Беларуси начали использовать пиплметрию и на базе Института Социологии НАН был разработан комплексный программный продукт МедиаКлиент и МедиаСервер. Если программа Паломарс предполагает загрузку данных и их обработку в рамках одной организации, то подробный оперативный сбор данных пиплметрии не даёт возможности загрузки данных для всех использующих их организаций. Организации используют МедиаКлиент для формирования структуры отчётов и посылают запрос на МедиаСервер, который предоставляет отчёт, сформированный по запросу.
Пиплметрия – технология сбора данных о телесмотрении. «Базируется она на использовании специализированного оборудования (пиплметров), которое подключается к телевизорам, имеющимся в квартире, и в автоматическом режиме с посекундной точностью фиксирует время включения и выключения различных телеканалов. Также каждому члену семьи на пульте дистанционного управления назначается «своя кнопка», которую он один раз нажимает, когда начинает смотреть телевизор и еще раз, когда заканчивает. Сложение данных счетчика о работе телевизора и записей индивидуального просмотра дает точное знание о фактической аудитории каждого телеканала, передачи или рекламного ролика». Выделяют следующие преимущества такого сбора данных: «Его основными преимуществами, благодаря которым он заменил опросные методы (в том числе и дневниковый) в большинстве развитых стран Европы и Америки еще в конце 20-го века, являются:
запись информации происходит полностью автоматически, а не по памяти, что значительно упрощает работу участников и, как следствие, улучшает качество данных;
исключена возможность умышленного или неумышленного искажения информации участником исследования, так как нет необходимости «от руки» записывать «что смотрелось»;
посекундная фиксация смотрения позволяет учитывать очень важный момент оттока зрителей во время выхода рекламы, что дает возможность рассчитать реальное количество контактов зрителей именно с рекламным роликом, а не с передачей, внутри которой он выходил и показатели которой, как правило, намного выше;
высокая оперативность передачи данных в аналитический центр: с утра уже известны данные за вчерашний день, что позволяет вовремя реагировать на различные промежуточные результаты в ходе рекламной кампании.
появляется возможность использовать так называемую систему «продаж по рейтингам». Суть заключается в том, что рекламодатель платит не за время на телеканале (которое может оказаться с низкими рейтингами), а сразу за нужный ему результат – гарантированное количество контактов зрителей с его рекламным сообщением. И уже задача телеканала это обеспечить, выпуская рекламу в передачах с соответствующими рейтингами». [7, c. 1]
Данные, собранные с помощью приборов «Телемер» заносятся в базу данных и обрабатываются. «Программное обеспечение предназначено для совместного анализа данных о телепросмотре, которые собираются методом пиплметрии, и выходах эфирных событий (передачах и рекламе) на различных телеканалах.
Комплекс представляет собой клиент-серверное приложение, которое включает клиентскую часть – МедиаКлиент и серверную часть – МедиаСервер. Основными функциями клиентской части является создание запросов и отображение результатов; серверная часть обрабатывает запросы клиентов с заданной точностью. Передача запросов на сервер и отправка результатов расчетов клиентам осуществляется через сеть Интернет.
МедиаКлиент позволяет формировать четыре вида запросов:
1. запрос по передачам,
2. запрос по роликам,
3. запрос по интервалам,
4. запрос по размеру целевых групп.
Все запросы имеют схожую структуру: в каждом нужно задать набор анализируемых эфирных событий, целевую базу и целевые группы, набор медиа-показателей и внешний вид отчета. Для удобства все составляющие запросов можно сохранять в архивы, чтобы в последствии их можно было использовать повторно в других запросах». [8, c. 2]
Таким образом, мы рассмотрели две технологии изучения аудитории СМИ (и в первую очередь, телеаудитории), с их преимуществами, недостатками и проблемами применения.
ГЛАВА 4 ВОЗМОЖНОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ИССЛЕДОВАНИИ ВЛИЯНИЯ СМИ
Влияние средств массовой информации является актуальным предметом современных социальных исследований. И как во всех социальных исследованиях, в них широко применяются информационные технологии. Изучение влияния представляет собой изучение причинно-следственной связи между содержанием СМИ и изменением знаний, убеждений, поведения их аудитории. Одним из проблемных аспектов изучения причинно-следственной связи в социальных явлениях является то, что там нельзя ограничиваться информационными технологиями, так как оно предполагает и самостоятельное качественное исследование социолога. Для определения причинно-следственной связи необходимо определение связи между переменными, что часто невозможно сделать без использования информационных технологий, но также и внутренний анализ этих переменных, определение, являются ли причина предвосхищающей следствие во времени, и нет ли общих факторов, которые могли бы быть общей причиной связанных явлений. Изучение корреляций, связи между переменными, а также её статистической значимости, доступно средствами программного пакета SPSS. Однако, в использовании пакета также есть свои ограничения. Изучение знаний, представлений, убеждений и поведения может касаться данных различного типа. Основные типы данных в социальной статистике – это номинальные, порядковые и количественные. И весь спектр возможностей статистического анализа средствами SPSS применим только к данным более высокого уровня (порядковым и количественным). С другой стороны, переменные, описывающие аудиторию и эффект СМИ часто могут быть номинальными, т.е. качественными. Поэтому исследователям, для расширения возможностей анализа, часто необходимо приводить номинальные переменные к более сложным типам – порядковым или дихотомическим, для которых возможен количественный анализ связи не только посредством таблиц сопряжённости, но и корреляционный, регрессионный, факторный анализ и т.д.
Второй группой проблем использования информационных технологий для изучения влияния СМИ являются проблемы, связанные с исследованием аудиторий медиа. Существуют различные технологии и программные продукты, используемые в Беларуси. Первая технология – это сбор данных методом дневникового панельного опроса и обработка их средствами программы PaloMARS. При этой технологии респонденты самостаятельно заполняют графики просмотра телепередач. Проблемы, связанные с этой технологией, касаются субъективности данных (они зависят от памяти, ответственности респондентов). С другой стороны, нет возможности сохранять одну и ту же выборку на протяжении всего исследования из-за трудоёмкости заполнения, а это снижает точность расчетов и прогнозов. Кроме того, данная технология и отчёты, сформированные программой PaloMARS ограничивают в точности временных промежутков телесмотрения, а также они недостаточно оперативны.
Все эти недостатки снимаются использованием технологии пиплметрии и применением для исследований аудитории комплексного продукта МедиаКлиент-МедиаСервер. Однако, у этой технологии также есть ограничения. Во-первых, регистрация включения-выключения телеприёмника не является гарантией того, что респондент смотрит программу или находится в помещении. С другой стороны, использование данных не является автономным, поэтому получение отчётов, сформированных с помощью МедиаКлиента, с МедиаСервера может быть недостаточно оперативным.
Таким образом, можно увидеть и огромную необходимость использования информационных технологий в изучении влияния средств массовой информации. Однако, как и в других областях социально-гуманитарных исследований, необходим также серьёзный качественный анализ проблем и усовершенствование программных продуктов для изучения медиа-влияния и медиа-воздействия.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Роль средств массовой информации в современном обществе очень велика, и постоянно существует необходимость подвергать тщательному изучению влияние СМИ на личность и общество.
Влияние СМИ – это многомерное явление. Для его изучения, для изучения эффектов массовой коммуникации необходимо совмещать данные о содержании сообщения и данные об изменении знаний, представлений, убеждений и поведения как отдельных людей, так и социальных групп. При изучении влияния исследователям необходимо устанавливать причинно-следственную связь между потреблением продукта массовой коммуникации и предполагаемым результатом этого потребления. Однако этот процесс обусловлен столькими факторами и так сложен для объяснения, что до сих пор у исследователей нет единого мнения насчёт силы и характера влияния СМИ.
Мы рассмотрели инструменты изучения причинно-следственных связей между продуктом медиа и его влиянием на аудитории и возможности и ограничения использования информационных технологий в таких исследованиях. Также в этой работе были рассмотрены основные аспекты изучения аудитории как важнейшего фактора влияния СМИ и проблемы применения информационных технологий в этой области социальных исследований.
Результаты этой работы позволили сделать вывод о том, что существует огромная необходимость использования информационных технологий в изучении влияния средств массовой информации. Однако, как и в других областях социально-гуманитарных исследований, необходим также серьёзный качественный анализ проблем и усовершенствование программных продуктов для изучения медиа-влияния и медиа-воздействия.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ К РЕФЕРАТУ
1. Брайант, Дж., Томпсон С. Основы воздействия СМИ.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. — 432 с .
2. Ковалева Г.Д., Ростовцев П.С. Анализ социологических данных с применением статистического пакета SPSS: Учебно-методическое пособие/ Ковалева Г.Д., Ростовцев П.С. - Новосибирск: НГУ, 2002. - 160 с.
3. Науменко Т.В. Социология массовой коммуникации/ Науменко Т.В. – СПб.: Питер, 2005 – 288 с.
4. Социология. Энциклопедия / Сост. и науч. ред. Грицанов, А.А. и др./ Грицанов, А.А. - Мн., 2003 – 1312 с.
5. Терещенко, О.В. Первые шаги в SPSS для Windows: Учебн.-метод. пособие/ Терещенко, О.В. – Мн.: БГУ, 2001 – 81 с.
6. PaloMMARS2v: Руководство пользователя/ Ультер Системс Инк. – М.: Ультер Системс Инк. – 243 с.
7. Официальный Интернет-сайт научно-исследовательской организации «Гевс» [Электронный ресурс] / Пиплметрия – Минск, 2008. – Режим доступа : http://gevs.by/ru/people_metriya – Дата доступа : 12.12.2008.
8. Официальный Интернет-сайт научно-исследовательской организации «Гевс» [Электронный ресурс] / Программное обеспечение – Минск, 2008. – Режим доступа : http://gevs.by/ru/soft – Дата доступа : 12.12.2008.
ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ К РЕФЕРАТУ
PaloMARS, 7, 17, 18, 19, 20, 23
SPSS, 3, 6, 8, 9, 10, 12, 14, 23, 26
МедиаКлиент, 7, 17, 21, 22, 24
Пиплметрия, 21, 26
Регрессионный анализ, 12
Таблицы сопряжённости, 10
Факторный анализ, 6, 14, 16
ИНТЕРНЕТ РЕСУРСЫ В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ
http://www.auditorium.ru/
Информационно-образовательный портал, посвящённый социальным исследованиям, содержащий обширную библиотеку публикаций по социальным наукам, объявления о конференциях и образовательных программах.
www.gender.univer.kharkov.ua/kcgs.shtml
Официальный сайт Харьковского Центра гендерных исследований.
http://gender-ehu.org
Сайт Центра гендерных исследований, созданного в октябре 1997 г. при поддержке Фонда Джона Д. и Кетрин Т. Макартуров с целью внедрения (в том числе посредством новых учебных программ) гендерных исследований в академическую среду, проведения исследований и создания условий для научного обсуждения гендерной теории и гендерных проблем на постсоветском пространстве.
http://www.sagepub.com/home.nav
Официальный сайт издательского дома Sage, содержащий базу журналов и монографий по социальным наукам, медицине, проблемам коммуникации
http://www.isras.ru/
Сайт институт социологии РАН на котором расположены данные об актуальных событиях в мире социологии (конгресс, конференции), описаны структура и цели работы учреждения, а также находятся литература по социологии.
http://www.ecsocman.edu.ru
Электронная версия журнала «Социологические исследования», с публикациями авторов и рецензиями.
http://art-tyom-n-co.narod.ru/
Магистрантки Артёменко Е. факультет философии и социальных наук
Специальность социология
Смежные специальности
|
Основная специальность
|
Сопутствующие специальности
|
ПРЕЗЕНТАЦИЯ МАГИСТЕРСКОЙ ДИССЕРТАЦИИ
Презентацию можно посмотреть по ссылке:
http://art-tyom-n-co.narod.ru/ presentation . ppt
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ К ВЫПУСКНОЙ РАБОТЕ
1. Брайант, Дж., Томпсон С. Основы воздействия СМИ.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. — 432 с .
2. Ковалева Г.Д., Ростовцев П.С. Анализ социологических данных с применением статистического пакета SPSS: Учебно-методическое пособие/ Ковалева Г.Д., Ростовцев П.С. - Новосибирск: НГУ, 2002. - 160 с.
3. Науменко Т.В. Социология массовой коммуникации/ Науменко Т.В. – СПб.: Питер, 2005 – 288 с.
4. Социология. Энциклопедия / Сост. и науч. ред. Грицанов, А.А. и др./ Грицанов, А.А. - Мн., 2003 – 1312 с.
5. Терещенко, О.В. Первые шаги в SPSS для Windows: Учебн.-метод. пособие/ Терещенко, О.В. – Мн.: БГУ, 2001 – 81 с.
6. PaloMMARS2v: Руководство пользователя/ Ультер Системс Инк. – М.: Ультер Системс Инк. – 243 с.
7. Официальный Интернет-сайт научно-исследовательской организации «Гевс» [Электронный ресурс] / Пиплметрия – Минск, 2008. – Режим доступа : http://gevs.by/ru/people_metriya – Дата доступа : 12.12.2008.
8. Официальный Интернет-сайт научно-исследовательской организации «Гевс» [Электронный ресурс] / Программное обеспечение – Минск, 2008. – Режим доступа : http://gevs.by/ru/soft – Дата доступа : 12.12.2008
Слайд 1 |
Слайд 6 |
||
Слайд 2 |
Слайд 7 |
||
Слайд 3 |
Слайд 8 |
||
Слайд 4 |
Слайд 9 |
||
Слайд 5 |
Слайд 10 |