Дипломная работа: Новые медиа как средство привлечения молодой аудитории на примере радиостанции Эхо Москвы

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

7. На каких «звёзд»/лидеров мнений приходит аудитория?

Прежде всего, на ярких. Конечно, важно, разделяет ли аудитория точку зрения, но если человек яркий и интересный, то даже его оппонентам интересно вникать в происходящее, чтобы яростно поспорить с высказываемой точкой зрения. Популярнее всего - Александр Невзоров, Юлия Латынина, Евгения Альбац, Николай Сванидзе, Максим Шевченко, Виктор Шендерович, Екатерина Шульман

8. Ваше отношение к введению платного доступа к некоторым публикациям на сайте "Эха" ? Повысит ли интерес ограниченность и недоступность для массового пользователя?

Наша общая позиция в редакции "Эха Москвы" заключается в том, что мы не намерены ставить пейволы. Наша задача - распространение информации, а пейволы, на наш взгляд, противоречат этой задаче.

9. Какие слабые и сильные стороны по работе с «новыми медиа» (сайт/соцсети) вы видите у коллег? («Дождь», «Свобода», «Говорит Москва»)

Не хотел бы оценивать работу других коллег, не считаю это корректным со своей стороны. Могу лишь сказать, что мы многому учимся в том числе и у наших коллег. Сфера SMM и YouTube относительно новая, с постоянно меняющимися правилами игры и принципами работы с аудиторией. Мы внимательно следим за этими тенденциями и достаточно гибки в том, чтобы перестраивать свою работу при необходимости.

10. Какие слабые и сильные стороны по работе с «новыми медиа» (сайт/соцсети) вы видите у конкурентов? («ВестиФМ», «Россия 24» и другие)

В данном случае все СМИ, работающие в сфере соцмедиа, являются нашими коллегами и конкурентами одновременно, поэтому ответ тот же, что и на 9-ый вопрос.

11. Чтобы вы изменили в работе своего подразделения? Что вам мешает это сделать?

Я бы нанял больше людей и увеличил масштаб работы по каждым из направлений, уделяя серьезное внимание появлению новых площадок, медийных сфер и новых принципов работы в сети. То есть больше бы экспериментировал. К сожалению, соцсети хороши с точки зрения приобретения аудитории, но пока не очень хорошо работают с точки зрения приобретения ресурсов. Точнее так: пока мы заняты расширением аудитории, а не заработком, поэтому не можем себе позволить быстрое развитие.

Приложение 5.

«Выводы SPSS». Таблица 1.

 

EchoFans

EchoIndep

ро Спирмена

Polit_int_1

Коэффициент корреляции

-,182**

-,124

Знч. (2-сторон)

,007

,070

N

216

216

Polit_int_2

Коэффициент корреляции

-,216**

-,071

Знч. (2-сторон)

,001

,298

N

216

216

Polit_int_3

Коэффициент корреляции

-,230**

-,099

Знч. (2-сторон)

,001

,147

N

216

216

Polit_int_4

Коэффициент корреляции

-,196**

-,022

Знч. (2-сторон)

,004

,753

N

216

216

Polit_int_5

Коэффициент корреляции

,005

,090

Знч. (2-сторон)

,940

,187

N

216

216

Polit_int_6

Коэффициент корреляции

-,029

,162*

Знч. (2-сторон)

,666

,018

N

216

216

Russia1

Коэффициент корреляции

,188**

,054

Знч. (2-сторон)

,005

,426

N

216

216

Dozhd

Коэффициент корреляции

-,329**

-,247**

Знч. (2-сторон)

,000

,000

N

216

216

Vesti

Коэффициент корреляции

,033

,079

Знч. (2-сторон)

,628

,247

N

216

216

Echo

Коэффициент корреляции

-,613**

-,522**

Знч. (2-сторон)

,000

,000

N

216

216

Meduza

Коэффициент корреляции

-,387**

-,305**

Знч. (2-сторон)

,000

,000

N

216

216

Life

Коэффициент корреляции

-,020

-,067

Знч. (2-сторон)

,772

,325

N

216

216

**. Корреляция значима на уровне 0.01 (2-сторонняя).

*. Корреляция значима на уровне 0.05 (2-сторонняя).

Приложение 5.

«Выводы SPSS». Таблица 2.

 

EchoFans

EchoIndep

Ро Спирмена

Duma

Коэффициент корреляции

-,165*

-0,063

Знач. (двухсторонняя)

0,015

0,357

N

216

216

Gov

Коэффициент корреляции

-,135*

-0,032

Знач. (двухсторонняя)

0,048

0,640

N

216

216

Putin

Коэффициент корреляции

-,213**

-0,091

Знач. (двухсторонняя)

0,002

0,182

N

216

216

**. Корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя).

*. Корреляция значима на уровне 0,05 (двухсторонняя).

«Выводы SPSS». Таблица 3.

 

N

Swan - Sheva

Отрицательные расхожденияa

20

Положительные расхожденияb

10

Совпадающие наблюденияc

23

Всего

53

a. Swan < Sheva

b. Swan > Sheva

c. Swan = Sheva

Статистические критерииa

 

Swan - Sheva

Z

-1,643

Асимп. знач. (двухсторонняя)

0,100

a. Критерий знаков

 

N

Gudok - Sheva

Отрицательные расхожденияa

23

Положительные расхожденияb

4

Совпадающие наблюденияc

26

Всего

53

a. Gudok < Sheva

b. Gudok > Sheva

c. Gudok = Sheva

Статистические критерииa

 

Gudok - Sheva

Z

-3,464

Асимп. знач. (двухсторонняя)

0,001

a. Критерий знаков

 

N

Swan - Sharg

Отрицательные расхожденияa

15

Положительные расхожденияb

8

Совпадающие наблюденияc

30

Всего

53

a. Swan < Sharg

b. Swan > Sharg

c. Swan = Sharg

Статистические критерииa

 

Swan - Sharg

Точная знч. (двухсторонняя)

,210b

a. Критерий знаков

b. Использовано биномиальное распределение.

 

N

Gudok - Sharg

Отрицательные расхожденияa

21

Положительные расхожденияb

6

Совпадающие наблюденияc

26

Всего

53

a. Gudok < Sharg

b. Gudok > Sharg

c. Gudok = Sharg

Статистические критерииa

 

Gudok - Sharg

Z

-2,694

Асимп. знач. (двухсторонняя)

0,007

a. Критерий знаков

«Выводы SPSS». Таблица 4.

Критерий Манна-Уитни

Ранги

 

Polit_int_1

N

Средний ранг

Сумма рангов

EchoFans

0

67

124,87

8366,00

1

149

101,14

15070,00

Всего

216

 

 

EchoIndep

0

67

119,49

8006,00

1

149

103,56

15430,00

Всего

216

 

 

Статистики критерияa

 

EchoFans

EchoIndep

Статистика U Манна-Уитни

3895,000

4255,000

Статистика W Уилкоксона

15070,000

15430,000

Z

-2,666

-1,812

Асимпт. знч. (двухсторонняя)

,008

,070

a. Группирующая переменная: Polit_int_1

Сопряжённость

 

Polit_int_1

0

1

% по строке

% по строке

humour

0

31,6%

68,4%

1

30,4%

69,6%

yt_edu

0

25,6%

74,4%

1

34,9%

65,1%

yt_polit

0

36,6%

63,4%

1

17,5%

82,5%

lifestyle

0

33,3%

66,7%

1

25,4%

74,6%

DudGuest

0

37,1%

62,9%

1

25,2%

74,8%

DudQuest

0

34,1%

65,9%

1

25,9%

74,1%

DudNeform

0

32,4%

67,6%

1

28,4%

71,6%

Критерии хи-квадрат Пирсона

 

Polit_int_1

humour

Хи-квадрат

0,035

ст.св.

1

Значимость

0,851

yt_edu

Хи-квадрат

2,152

ст.св.

1

Значимость

0,142

yt_polit

Хи-квадрат

7,641

ст.св.

1

Значимость

,006*

lifestyle

Хи-квадрат

1,314

ст.св.

1

Значимость

0,252

DudGuest

Хи-квадрат

3,582

ст.св.

1

Значимость

0,058

DudQuest

Хи-квадрат

1,571

ст.св.

1

Значимость

0,210

DudNeform

Хи-квадрат

0,367

ст.св.

1

Значимость

0,545

Результаты основаны на непустых строках и столбцах в каждой внутренней подтаблице.

*. Статистика хи-квадрат значима на уровне ,05.

«Выводы SPSS». Таблица 6.

Критерий Манна-Уитни

Ранги

Polit_int_1

N

Средний ранг

Сумма рангов

YotuFunc

0

67

117,13

7847,50

1

149

104,62

15588,50

Всего

216

 

 

Статистические критерииa

 

YotuFunc

U Манна-Уитни

4413,500

W Вилкоксона

15588,500

Z

-1,403

Асимп. знач. (двухсторонняя)

0,161

a. Группирующая переменная: Polit_int_1

«Выводы SPSS». Таблица 7.

Критерий хи-квадрат Пирсона

 

Polit_int_1

Polit_int_2

Polit_int_3

Polit_int_4

Polit_int_5

Polit_int_6

Politics_Apps1

Хи-квадрат

,651

4,725

,055

3,428

,875

2,825

ст.св.

1

1

1

1

1

1

Знч.

,420

,030*

,814

,064

,350b

,093b

Politics_Apps2

Хи-квадрат

,023

,329

1,122

1,624

,059

,011

ст.св.

1

1

1

1

1

1

Знч.

,880

,566

,290

,202

,808b

,916b,c

Politics_Apps3

Хи-квадрат

,098

,631

,010

4,182

,735

,549

ст.св.

1

1

1

1

1

1

Знч.

,755

,427

,920

,041*

,391b,c

,459b,c

Politics_Apps4

Хи-квадрат

,224

2,087

,829

1,011

,035

,178

ст.св.

1

1

1

1

1

1

Знч.

,636

,149

,363

,315

,851b

,673b

Politics_Apps5

Хи-квадрат

2,882

2,115

5,540

5,451

2,206

,315

ст.св.

1

1

1

1

1

1

Знч.

,090

,146

,019*

,020*

,137b,c

,575b,c

Politics_Apps6

Хи-квадрат

4,846

8,625

2,522

,434

,000

,989

ст.св.

1

1

1

1

1

1

Знч.

,028*

,003*

,112

,510

,983b,c

,320b,c

Politics_Apps7

Хи-квадрат

 

 

 

 

 

 

ст.св.

 

 

 

 

 

 

Знч.

 

 

 

 

 

 

Politics_Apps8

Хи-квадрат

2,234

,369

,188

,774

,019

,014

ст.св.

1

1

1

1

1

1

Знч.

,135b,c

,544b,c

,665b,c

,379b,c

,890b,c

,905b,c

Результаты основаны на непустых строках и столбцах в каждой подтаблице с наиболее глубоким уровнем вложенности.

*. Статистика хи-квадрат значима на уровне ,05.

b. Более 20% ячеек в данной подтаблице имеют ожидаемые частоты менее 5. Результаты теста с применением критерия хи-квадрат могут оказаться некорректными.

Приложение 5. «Выводы SPSS». Таблица 8.

 

 

 

EchoGaz

EchoVenik

Ро Спирмена

Duma

Коэффициент корреляции

0,122

0,170

 

 

Знач. (двухсторонняя)

0,264

0,214

 

 

N

86

55

 

Gov

Коэффициент корреляции

-0,055

0,068

 

 

Знач. (двухсторонняя)

0,618

0,621

 

 

N

86

55

 

Putin

Коэффициент корреляции

0,005

-0,039

 

 

Знач. (двухсторонняя)

0,967

0,780

Приложение 6.

Благодарности

Я выражаю благодарность всем, кто помогал в работе над магистерской диссертацией. Ваши слова и действия задали необходимый настрой, направили мысль в нужное русло.

Тая Лагутенкова, Дмитрий Яскевич, Андрей Голубев, Владислав Голованенко, Дмитрий Высоцкий, Кристина Арутюнова, Александра Ерохина, Илья Иваненко, Евгения Степанникова, Марина Древаль и Андрей Юмашев - ваше неравнодушие к прохождению опроса укрепили мою уверенность на успешное написание моей научной работы.

Мои коллеги Ирина Баблоян, Нино Росебашвили, Мария Базарова, Нина Эйрджан, Ирина Соларёва и Наталья Самойлова все эти два года помогали мне эффективно тратить своё время на работу и учёбу без ущерба друг к другу.

Амалия Акопян и Виктор Ляшок - ваша конструктивная критика анкеты опроса позволила сделать её лучше и, как следствие, саму работу.

Александр Кириллов, Михаил Иоффе, Владислав Каминский, Александра Федоренко и Никита Тюленев - ваше предложение помощи в распространении моего опроса позволило собрать необходимую минимальную выборку менее чем за 3 дня.

Особая благодарность выражается Илье Пономарёву за консультацию по работе в SPSS, Андрею Очеповскому за помощь в поисках теоретической базы и работе с ней. И Полине Гриценко - за то, что составила компанию при поступлении на образовательную программу и прошла её вместе со мной.

И, кончено, большое спасибо моему научному руководителю Никите Савину за терпение моей безалаберности.