Динамическая кластеризация электронных средств массовой информации

Важное политическое и экономическое значение имеет правильная кластеризация СМИ, позиционирование СМИ, обращенных к России.

В зависимости от принадлежности СМИ к тому или иному кластеру соответствующие структуры могут разработать типовые алгоритмы по стимулированию нужной реакции или нейтрализации негативной реакции. Реакции могут быть самыми различными, но статистически часто легко просматриваются пять уровней эмоциональной реакции от негативной до позитивной: резко негативная, негативная, нейтральная, позитивная и восторженная. На наш взгляд, с такой детализацией уровней оценки реакции могут хорошо работать автоматизированные системы, а точность позиционирования СМИ достаточна для построения эффективных алгоритмов управления реакцией.

Вторая шкала позиционирования СМИ определяет важность события, на которое реагируют СМИ. К сожалению, автоматизация оценки уровня важности событий практически невозможна. Эта задача может быть решена с помощью группы экспертов, которые в зависимости от внутреннего ощущения направления развития страны и принятых приоритетов, системы ценностей и убеждений каждого эксперта, представят скорее размытую оценку важности событий в виде системы предпочтений.

Для достижения поставленных целей работы достаточно будет три уровня важности: низкий, средний и высокий. Например, событие «воссоединение Крыма с Россией» имеет уровень - высокая важность, событие «обмен Надежды Савченко» имеет уровень – средняя важность, событие в «2012 году Pussy Riot заняла 16-е место в рейтинге 100 самых влиятельных мыслителей года» имеет уровень – низкая важность.

По всей видимости, будет происходить смещение позиций СМИ, как внутри кластеров, так и между кластерами для одних и тех же СМИ, при изменении предметной категории новостных событий: Внешняя политика; Внутренняя политика; Экономика; Общество; События; Спорт; Культура.

Поэтому в нашем случае для оценки уровня важности события целесообразно применение теории нечетких множеств, а для разработки алгоритмов позиционирования достаточно использовать алгоритмы выбора при нечеткой исходной информации [1].

Таким образом, возможно позиционировать СМИ на матрице оценки: Важность события - Реакция СМИ. В условиях представленных шкал матрица будет иметь пятнадцать различных позиций (ячеек). При достаточной статистике можно получить области преимущественного расположения СМИ в определенном множестве ячеек матрицы оценки и все подмножества ячеек разбивают пространство на кластеры

Дадим следующие наименования кластерам, которые достаточно точно определяют наше отношение к соответствующим СМИ:

• 1-    Патриоты

• 2-    Либералы

• 3-    Аналитики.

«Патриоты» в основном выражено поддерживают государственную политику как внешнюю, так и внутреннюю, стратегию развития страны. К таким СМИ можно отнести: ; ;

;

«Либералы», как правило, выражено оппонируют. Отвергают практически любые инициативы президента и правительства. Эта категория СМИ отражает интересы внешних структур и «пятой колонны» к ним можно отнести: ; ;

В кластер «Аналитики» могут попасть как первые, так и вторые, но в основном те, которые позиционируются как серьезные, вдумчивые демократические, в правильном смысле, СМИ. Для них характерно в основном нейтральное и аналитическое отношение к событиям разной важности.

На мнение таких СМИ опирается интеллигенция: работники науки, медицинские работники, работники вузов, во многих случаях чиновники.

Важность события

Патриоты

Либералы

Аналитики

Рисунок 1 - Матрица оценки СМИ: Важность - Реакция

В случае статистической устойчивости расположения реакций патриотически настроенного СМИ на события в ячейки матрицы оценки с координатами (Рис.1) его целесообразно отнести к категории «Патриоты»:

(важность события – Низкая; реакция - Восторженная)

(важность события – Низкая; реакция - Позитивная)

(важность события – Низкая; реакция - Нейтральная)

(важность события – Средняя; реакция - Восторженная)

(важность события – Средняя; реакция - Позитивная)

(важность события – Высокая; реакция - Восторженная)

При статистически устойчивом расположении реакций СМИ по ячейкам (Рис.1), его следует присоединить к категории «Либералы»:

(важность события – Низкая; реакция - Резко негативная)

(важность события – Низкая; реакция - Негативная)

(важность события – Низкая; реакция - Нейтральная)

(важность события – Средняя; реакция - Резко негативная)

(важность события – Средняя; реакция - Негативная)

(важность события – Высокая; реакция - Резко негативная)

При реакции СМИ со следующим расположением событий в ячейках матрицы оценки с координатами (Рис. 1) его следует отнести к категории «Аналитики»:

(важность события – Низкая; реакция - Нейтральная)

(важность события – Средняя; реакция - Нейтральная)

(важность события – Высокая; реакция - Позитивная) (важность события – Высокая; реакция - Нейтральная) (важность события – Высокая; реакция - Негативная) В категории «Аналитики» следует провести более тонкую классификацию для выявления скрытых врагов, таких СМИ, которые симпатизируют либеральным СМИ, но пытаются скрыть свои симпатии с целями продолжения скрытой разрушительной информационной деятельности. Для таких СМИ будет характерно преимущественное попадание в ячейку матрицы оценки: важность события – Высокая;

реакция - Негативная.

Приведенная модель кластеризации носит динамический характер и предназначена для регулярного автоматизированного мониторинга интернет пространства с помощью интеллектуальных информационных систем таких как, например, ИАС «Семантический архив - 4». Модель позволяет построить алгоритм эффективного управления реакцией СМИ, как для статистически устойчивых СМИ, так и для динамически меняющих свою ориентацию.