НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В СОЗДАНИИ МЕДИАКОНТЕНТА Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

2. Балабанова О. И. Метод проектов при формировании технологической мобильности студентов техникумов // Современные проблемы науки и образования. -2012.-№ 1

3. Галустов Р. А., Зубов Н. И. Творческие проекты студентов ТЭФ. Под ред. Р. А. Галустова. - Брянск: Издательство БГПУ, НМЦ «Технология», 1999. - 152 с.

4. Домбровская И. В. Проектная деятельность в практике обучения профессиональному английскому языку: возможности и ограничения // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: лингвистика и межкультурная коммуникация. - 2017. - № 3. - С. 132-137.

5. Дьюи Дж. Мое педагогическое кредо // На путях к новой школе — на стороне подростка. - 2002. - № 3 http://www.altruism.rU/sengine.cgi/5/7/8

6. Килпатрик В. Х. Метод проектов. Применение целевой установки в педагогическом процессе; [пер. с англ. Е. Н. Янжул]. - Л.: Брокгауз-Ефрон, 1925. - 43 с.

7. Концепция федеральных государственных образовательных стандартов общего образования: проект / Рос.акад. образования; под ред. А. М. Кондакова, А. А. Кузнецова. - М. : Просвещение, 2008

8. Кузнецов А. А. О школьных стандартах второго поколения // Муниципальное образование: инновации и эксперимент. - 2008. - № 2.

9. Лазарев В. С. Проектная деятельность в школе: неиспользуемые возможности // Вопросы образования. - 2015. - № 3. - С. 292-307.

10. Лебедева А. И., Иванова Е. В. Метод проектов в продуктивном обучении // Школьная технология. - 2002. - №5. - С. 116-120.

11. Новые педагогические и информационные технологии в системе образования: учеб. пособие для студентов вузов и системы повышения квалификации педагогических кадров / под ред. Е. С. Полат. - М: Издательский Центр «Академия», 2001.

12. Полат Е. С. Метод проектов на уроках иностранного языка // Иностранные языки в школе. - 2000. - № 3. - С. 3-9.

УДК 339.138

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В СОЗДАНИИ МЕДИАКОНТЕНТА/VISUALCONTENT

Вовк Екатерина Владимировна,

кандидат педагогических наук, доцент Институт медиакоммуникаций, медиатехнологий и дизайна федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» (г. Симферополь);

Бакаев Никита Сергеевич, студент 4 курса, направление подготовки «Реклама и связи с общественностью» Институт медиакоммуникаций, медиатехнологий и дизайна федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» (г. Симферополь).

Аннотация. В данной статье рассматриваются нейронные сети как инструмент для создания медиаконтента/visualcontent. Авторами раскрыты ключевые понятия -нейронные сети и медиаконтент. Проанализированы нейронные сети как инструмент создания медиаконтента. Отражены возможности применения искусственного интеллекта для создания медиаконтента. Приведена аргументация актуальности применения искусственного интеллекта в медиасфере. Подробно рассказаны положительные стороны применений нейронных сетей в медиасфере. Исследование развивает наше представление о медиатрансформации контента в социальных сетях. В статье раскрывается специфика создания уникального визуального контента. Выделяются и описываются характерные

особенности нейронных сетей и способа их работы. Обобщается практический опыт в создании уникального визуального контента при использовании нейронных сетей. Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, программа «Приоритет-2030» № 075-15-2021-1323.

Ключевые слова: Нейронные сети, медиаконтент, визуальный контент, медиасфера, медиатрансформация.

Annotation. This article discusses neural networks as a tool for creating media content/visualcontent. The author reveals the key concepts - neural networks and media content. Neural networks are analyzed as a tool for creating media content. The possibilities of using artificial intelligence to create media content are reflected. The argumentation of the relevance of the use of artificial intelligence in the media sphere is given. The positive aspects of the applications of neural networks in the media sphere are described in detail. The study develops our understanding of the media transformation of content in social networks. The article reveals the specifics of creating unique visual content. The characteristic features of neural networks and the way they work are singled out and described. Practical experience in creating unique visual content using neural networks is summarized.

This study was financially supported by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation, Priority-2030 programm N 075-15-2021-1323.

Keywords: Neural networks, media content, visual content, media sphere, media transformation.

Постановка проблемы. В современном обществе - информационном, повсеместно используются социальные сети и мессенджеры, для которых есть потребность в создании контента. Наиболее привлекательным для пользователей является визуальный контент в формате изображения или видео, также стоит отметить, что данная тенденция просматривается в росте пользователей платформы «TikTok» и появление схожего формата на других платформах: примером может выступить платформа «VKontakte» с «УКклипами» и «Youtube» с форматом «shorts». Визуальный контент - это информация, которую можно выразить и предать в формате изображения во всех его видах, так же к визуальному контенту относится видео формат и элементы визуального имиджа. Создание уникального визуального контента затрудненно в связи с трудоёмкостью и стоимостью процесса.

Поскольку нейронные сети способны генерировать любое изображение основываясь на запросах по ключевым словам пользователя - генерация логотипа и других визуальных элементов имиджа. Эта задача, которую возможно решить с помощью искусственного интеллекта. Нейронная сеть - это объединение клеток, взаимодействующих с собой путём синапса. Нейросеть использует механизмы, похожие на человеческую нервную систему, исходя из данного сходства искусственный интеллект обладает способностью к анализу и сортировке большого количества данных.

Здесь можно выделить три конкретные цели:

1. Выделение возможностей нейронных сетей для создания визуальных элементов имиджа и контента;

2. Анализ уже имеющихся примеров использования нейронных сетей для создания визуального контента;

3. Структурировать возможности применения нейронных сетей для создания визуального контента.

Нейронные сети, содержат в себе потенциал, как инструмент для создания уникального визуального контента. Нейронные сети являются основным объектом визуального контента, поскольку пользователь получает возможность разработать уникальный контент и ускорить процесс создания уникального контента.

Важно отметить, что генерации, созданные при использовании нейронных сетей необходимо доработать для получения действительно хорошего и качественного контента, который можно будет в дальнейшем использовать в заданных целях.

Изложение основного материала. В условиях современного оборота информации, необходима медиатрансформации контента и визуального контента внутри социальных сетей, так как конкуренция в медиапространстве высокая, а ценится в ней уникальность,

решить данную проблему возможно с помощью нейронных сетей, поскольку социальные сети наполнены разными итерациями уникального авторского контента.

Таким образом, генерируя уникальный контент и дорабатывая его возможно упрощение процессов создания уникального контента.

Нейросети это не изученный до конца инструмент, поскольку искусственный интеллект возможно обучать и пределы его возможностей растут с каждым годом, инновационность данной сферы подчёркивает:

1. Информационная огласка, при применении нейронных сетей (прослеживается на примере журнала Cosmopolitan, сгенерировавшего обложку для журнала используя искусственный интеллект [2];

2. Отсутствие четкой позиции законодательства Российской Федерации по авторскому праву на генерации нейронной сети [1];

3. Малоизученность возможностей применеия нейронных сетей в генерации контента.

Не смотря на отсутствие четкой позиции законодательства Российской Федерации по

вопросам нейронных сетей, авторское право на изображение можно получить, доработав полученное пользователем изображение [6].

Отметим, что в SMM и SEO продвижении алгоритмы делают упор на авторский и уникальный контент, производство которого является трудоёмким процессом. Так же нейронные сети за счёт генерации по ключевому запросу, который основывается на создании визуального контента путём ввода слов, которые описывают изображение, сочетаются с любым написанным текстовым наполнением.

Платформа «VKontakte» активно использует нейронные сети, одним из недавних инструментов может послужить возможность создания уникальной обложки в профиль пользователя сгенерированной искусственным интеллектом. Обложка генерировалась, основываясь на анализе профиля пользователя платформ. Помимо использования нейросетей для генерации обложек, команда социальной сети «VKontakte» анонсировала съёмки сериала, сценарий которого будет написан нейронной сетью. Помимо этого, на платформе «VKontakte», в разделе «VK Клипы» сами пользователи используют искусственный интеллект для создания Deepfake видео, а именно пользователь под ником «Mr. Putin» использует лицо президента Российской Федерации Владимира Владимировича Путина, а также лица глав других государств. Deepfake - результат работы искусственного интеллекта, основанный на объединении, замене и наложении визуального контента на заведомо созданную ложную запись. Применение дипфейков законно, но при соблюдении ст. 152.1 Гражданского кодекса Российской Федерации [1].

Наиболее актуальной нейронной сетью, способной к генерации изображений по ключевому запросу пользователя является «Midijourney». Помимо генерации уникальных изображений, основанных на анализе работ людей, при правильном использовании сервиса можно сгенерировать и логотип по запросу. Генерация по предложению: «логотип агрокомплекс зеленый виноград». На изображении представлена первая генерация из четырех логотипов, пользователь может выбрать один из четырёх и продолжить работу с ним и получить изображение в более высоком разрешении для дальнейшей работы с ним. Также можно делать уникальные обложки или постеры -генерация по ключевому запросу: «Славянская загадка». На примере генераций можно рассмотреть недостатки при использовании сервиса. Одним из недостатков можно выделить отсутствие деталей, уточняющих и делающих логотип авторским. Следовательно, использовать платформу возможно для создания элементов визуального имиджа и его составляющих.

Также был проанализирован контент социальной сети «VKontakte» в некоторых сообществах, где в постах - публикациях или новостях в интернете, блоге [6], были использованы примеры работ искусственного интеллекта. Следовательно в социальной сети «VKontakte» наблюдается тренд на публикацию постов связанных с искусственным интеллектом или демонстраций вариантов изображений полученных по ключевому слову.

Основываясь на анализе применения нейросетей можно структурировать вышеперечисленное:

1. Нейросети создают уникальный визуальный контент в больших объёмах;

2. Генерации необходимо дорабатывать, прежде чем использовать их, в виду отсутствия уточняющих деталей;

3. Искусственный интеллект можно использовать в коммерческих целях для генерации визуального контента;

4. При использовании нейронных сетей можно создать информационный повод и получить дополнительное освещение;

Выводы. Анализ фактического материала подтверждает, что использование нейронных сетей в качестве инструмента для создания визуального/медиаконтента возможен, при незначительной доработке полученных путём генерации изображений.

При использовании нейронных сетей для создания визуального контента появляется ряд преимуществ в виде уникальности контента, простоты его создания.

На настоящем этапе развития социальных сетей и их популярности среди социальных сетей можно выделить, что применений искусственного интеллекта - трендовое направление 2022 года.

Список литературы:

1. «Гражданский кодекс Российской Федерации (часть четвертая)» от 18.12.2006 N 230-Ф3 (ред. от 07.10.2022)

2. Информационный портал РИА Новости: Сайт - 2022. - URL: https://ria.ru/20220622/cosmopolitan-1797266699.html (дата обращения 29.11.2022).

3. Искусственная нейронная сеть, 2016 [Электронный ресурс]: Сайт - 2022. - URL https://ru.wikipedia.org/wiki/ (дата обращения 30.11.2022)

4. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: Горячая линия - Телеком, 2013. - 384 c «Интернет-маркетинг. Настольная книга digital-маркетолога» - Андрей Гавриков, Владимир Давыдов, Михаил Федоров. - 5 с.

5. Сабанокова, С. Х Стереотипы зрительного восприятия в рекламной коммуникации // Актуальные вопросы экономических наук. - Майкоп, 2012. - №25. - С. 131-135.

6. Федотова Г. А., Омаров М.М. SMM-продвижение интернет-магазина как инновационная маркетинговая парадигма // Научные труды SWorld. - 2015. - Т. 19. -No1(38). - С. 28-36.

УДК 008

ДОСУГОВЫЕ ПРАКТИКИ ЖИТЕЛЕЙ г. СИМФЕРОПОЛЯ НА СТРАНИЦАХ ИЗДАНИЯ «КРЫМСКАЯ ПРАВДА» (1960-1980 гг.)

Володин Андрей Николаевич,

кандидат культурологии, доцент Институт медиакоммуникаций, медиатехнологий и дизайна федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского» (г. Симферополь).

Аннотация. В статье представлена краткая характеристика круга досуговых практик, представленных в ежедневном издании «Крымская правда» с 1960 по 1980 годы. За означенный период круг освещаемых досуговых практик расширился, но общая подача материала и идеологическая направленность не претерпели сильных изменений: трудовая деятельность не противопоставлялась досугу, свободное время связывалось в первую очередь с возможностью саморазвития.

Ключевые слова: культурные практики, досуг, советский союз, газета, крымская правда.