Роман Климас включен в состав рабочей группы в сфере средств массовой информации

Участников этого списка могут обязать проверять защищенность инфраструктуры

Измерение влияния СМИ становится все более и более важным. И не менее важно уметь интересно продемонстрировать полученные данные. Ниже приведены некоторые выводы о полезности и эффективности некоторых инструментов:

Topsy

Topsy – хорошо известный инструмент аналитики социальных медиа, ориентированный на работу с Twitter.

График показывает, какие истории получали наибольшее количество твитов в разные дни, – значит, какие события привлекли интерес общественности.

Пользователи, работающие с этим инструментом, сталкиваются также с рядом трудностей. Хотя Topsy позволяет искать твиты без ограничения по времени, для создания графиков вы можете использовать только данные за последние 30 дней. Кроме того, поиск историй, получивших наибольшее количество ретвитов, работает только для наборов данных определенного размера. Поэтому мы не можем сравнивать самые популярные твиты по теме с ключевыми словами и топовые твиты с ключевыми словами.

NodeXL

NodeXL – это расширение Microsoft Excel, которое позволяет создавать интерактивные визуализации на основе данных социальных медиа. Это расширение удивительно просто в использовании. Вам нужно только импортировать данные с платформы социального медиа (для моего проекта я использовал Twitter). Инструмент создает интерактивный контент, демонстрирующий, как информация распространяется пользователями в сети, с помощью "ветвей", связывающих этих пользователей.

Этот инструмент также позволяет загружать изображение, связанное с конкретным аккаунтом Twitter, чтобы продемонстрировать "неформальную сеть" различных новостных организаций. Это показывает, как информация передается от одного журналистского источника – будь то отдельный человек или крупное издание – к другим.

Расширение предлагает ряд других полезных функций, одна из которых – определение главного дистрибьютора новостей по ключевому слову, что позволило нам идентифицировать аккаунты, входящие в два процента самых популярных пользователей Twitter для нашего набора данных.

Единственное, что мне не нравится в NodeXL, – это время работы расширения. У нас были трудности с его запуском на наших старых лэптопах. Хотя это, конечно, не было непоправимой проблемой для нашего проекта в целом, я могу представить, что для журналистов, привыкших выполнять несколько дел сразу, то обстоятельство, что программа требует для работы большого объема памяти, может представлять серьезное неудобство. Мы проанализировали около 500 твитов, но пользователям, работающим с большими наборами данных (программа позволяет анализировать более 18 000 твитов), я рекомендовал бы использовать компьютер с достаточным объемом свободной оперативной памяти.

Easel.ly

Easel.ly дает пользователям возможность создания инфографики. Хотя NodeXL помогает демонстрировать связь между твитами новостных агентств, значительная часть данных, полученных нами благодаря этой программе (в нашем случае – различные страны, в которых были опубликованы эти твиты), не была отражена в созданных визуализациях.

Но Easel.ly отлично подходит для этой цели. Организовав данные и разделив каналы Twitter по географическому признаку, мы смогли создать визуализацию, отражающую количество твитов по странам, где они были опубликованы, для демонстрации реакции мирового сообщества Twitter на изучаемую тему.

По материалам статьи Габриеля Гусмана

ijnet.org

Презентационные материалы по теме