Архив статей журнала

МИА RUSSIA TODAY И SPUTNIK В КИТАЙСКОЙ СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ SINA WEIBO: ПРИНЦИПЫ ЛОКАЛИЗАЦИИ МЕДИАКОНТЕНТА (2025)
Выпуск: № 37 (2025)
Авторы: Го Юйбо, Быкова Елена Владимировна

В статье проведен анализ локализации медиаконтента в верифицированном аккаунте PT в сравнении с аккаунтом Sputnik в китайской социальной сети Sina Weibo. Исследование показало, что аккаунты реализуют на платформе разные принципы локализации контента. PT использует на Sina Weibo интерактивную стратегию коммуникации с аудиторией, в то время как Sputnik ориентирован только на линейную информационную стратегию локализации. RT вовлекает пользователей в коммуникацию с помощью таких принципов локализации, как отсылки к китайской традиционной культуре, китайским прецедентным высказываниям и фразеологизмам, юмористической подаче, т. е. работает как массовое издание. Аккаунт Sputnik на Sina Weibo реализует принцип информирования при локализации контента, который применяется в традиционной качественной прессе: ориентация на фактический материал с учетом интересов китайской аудитории. Авторы делают вывод, что приёмы локализации в аккаунте PT позволяют достигать высокой вовлеченности в коммуникацию своих подписчиков, что проявляется в комментариях, репостах и лайках. Эффективность приемов локализации контента в аккаунте Sputnik определяется количеством просмотров публикаций. Эмпирическая база исследования включает в себя анализ контента на официальных аккаунтах МИА Russia Today (@今日俄罗斯RT) и Sputnik (@俄罗斯卫星通讯社) на платформе Sina Weibo в период с 2017 г. по настоящее время. Для демонстрации приемов локализации контента приведены примеры 14 топ-постов, собравших самое большое количество комментариев, лайков и репостов за анализируемый период (публикации в аккаунте МИА Russia Today: 1067 комментариев,3135 лайков и более 346 тысячи просмотров, публикации в аккаунте Sputnik: 24 комментариев, 224 лайка, и более 68 тысячи просмотров.

Сохранить в закладках
ГЕНЕРАТИВНЫЕ НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ СОЗДАНИЯ НОВОСТНОГО И РЕКЛАМНОГО КОНТЕНТА: АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИИ (2025)
Выпуск: № 37 (2025)
Авторы: Мальцев Никита Дмитриевич

Статья представляет собой исследование развития генеративных нейросетей Gigachat, YandexGPT и ChatGPT для создания новостного и рекламного контента. В работе анализируются особенности алгоритмов, применяемые методы анализа текстов, а также возможности и ограничения этих моделей. Наиболее важной частью исследования является актуализация данных и сравнение точности, структуры и эмоциональной окраски текстов, созданных нейросетями с 2023 по 2025 год. Исследование подчеркивает важность глубокого понимания принципов работы языковых моделей для эффективного их использования в медиасфере, включая борьбу с фейками и дезинформацией.

Сохранить в закладках