CC BY
1
4. Toro C., Barandiaran I., Posada J. A perspective on knowledge based and intelligent systems implementation in indus-trie 4.0 //Procedia Computer Science. - 2015. - Т. 60. - С. 362-370.
5. Feldman T. An introduction to digital media. - Routledge, 2003.
6. Rodionov, D., Kryzhko, D., Smirnova, I., Konnikova, O., & Konnikov, E. (2023). Impact of the External Environ-ment on the Development of the ICT Labor Market. In Digital Transformation: What is the Impact on Workers Today? (pp. 181-195). Cham: Springer Nature Switzerland.
7. Rangaswamy A., Gupta S. Innovation adoption and diffusion in the digital environment: some research opportunities //New product diffusion models. - 2000. - Т. 1. - С. 75-98.
8. Uzzell D. People-environment relationships in a digital world //Journal of Architectural and Planning Research. - 2008. - С. 94-105.
9. Lynch C. Authenticity and integrity in the digital environment: an exploratory analysis of the central role of trust //Museums in a digital age. - Routledge, 2013. - С. 314-331.
10. Rodionov D. et al. Modeling changes in the enterprise information capital in the digital economy //Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. - 2021. - Т. 7. - №. 3. - С. 166.
EDN: IKEAQF
Е.А Конников - к.э.н., доцент Высшей инженерно-экономической школы, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия, [email protected],
E.A Konnikov - candidate of economic sciences, associate professor at the Graduate School of industrial economics Peter the Great St Petersburg Polytechnic University, St Peterburg, Russia;
М.А. Бучаев - аспирант, Дагестанский государственный университет народного хозяйства, Республика Дагестан, Россия, [email protected],
M.A. Buchaev - Postgraduate Student, Dagestan State University of Economics, Republic of Dagestan, Russia.
ПОСТРОЕНИЕ И ОПИСАНИЕ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА ЦИФРОВОЙ СРЕДЫ В РАМКАХ АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИОННОЙ ВОСПРИИМЧИВОСТИ CONSTRUCTING AND DESCRIBING THE PARAMETRIC COMPOSITION OF THE DIGITAL ENVIRONMENT WITHIN THE FRAMEWORK OF INFORMATION RECEPTIVITY ANALYSIS
Аннотация. Данное исследование является разделом научного проекта, направленного на изучение информационной восприимчивости цифровой среды, определяемой как способность среды принимать, обрабатывать и усваивать генерируемые в ней информационные импульсы. На данном этапе формируется и уточняется параметрический состав цифровой среды в контексте анализа: строится сетка параметров, на основе которой может быть охарактеризована цифровая среда. Производится подробное теоретическое исследование отобранных параметров: рассматриваются их основные характеристики, особенности, взаимосвязи; формируются системы актуальных показателей-индикаторов; проводится подбор возможных методов анализа. Таким образом, осуществляется полный теоретический анализ совокупности параметров, формирующих модельное представление среды распространения информационного импульса. Результаты исследования являются промежуточными для построения математической модели влияния среды на эффект информационного импульса, однако могут быть использованы в качестве базиса для широкого спектра исследований цифровой среды.
Abstract. This research constitutes a section of a broader scientific project dedicated to investigating the information receptivity of the digital environment, defined as the environment's capacity to receive, process, and assimilate information impulses generated within it. This stage focuses on developing and refining the parametric composition of the digital environment within the context of analysis: a network of parameters is constructed to serve as a framework for characterizing the digital environment. A detailed theoretical examination of the selected parameters is undertaken, exploring their key characteristics, features, interrelationships, and developing systems of relevant indicators. Potential analytical methods are also identified. Thus, a comprehensive theoretical analysis of the parameter set is conducted, forming a model representation of the information impulse propagation environment. The findings of this research serve as an interim step toward constructing a mathematical model of the environment's influence on the information impulse effect. However, these findings can also serve as a foundation for a wide range of digital environment research endeavors.
Ключевые слова: цифровая среда, информационная восприимчивость цифровой среды, информационный поток, информационный импульс, распространение информации, тональность информации, интенсивность и контекст информации.
Keywords: digital environment, digital environment's information receptivity, information flow, information impulse, information dissemination, information tone, information intensity and context.
Благодарности: Работы выполнены в рамках реализации проекта "Разработка методологии формирования инструментальной базы анализа и моделирования пространственного социально-экономического развития систем в условиях цифровизации с опорой на внутренние резервы" (FSEG-2023-0008).
Acknowledgments: The research is financed as part of the project "Development of a methodology for instrumental base formation for analysis and modeling of the spatial socio-economic development of systems based on internal reserves in the context of digitalization" (FSEG-2023-0008).
Введение
Текущее исследование направлено на изучение информационной восприимчивости цифровой среды, результативности генерируемой цифровой информации, параметрического состава влияния среды на эффективность распространения в ней информации.
Изучение цифровой информационной восприимчивости является необходимым для понимания и управления процессами информационного взаимодействия в цифровой среде и имеет критическое значение для ряда областей науки и технологий.
Основные мотивации для изучения цифровой информационной восприимчивости:
1. Развитие информационных технологий.
Повышение эффективности цифровых систем [4]: Понимание информационной восприимчивости цифровой среды позволяет оптимизировать процессы обработки информации, увеличить скорость и точность вычислений, создать более эффективные алгоритмы и системы [5].
Разработка новых технологий: Изучение цифровой информационной восприимчивости открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем [10], управление которыми основано на понимании и обработке информационных импульсов.
Создание более интеллектуальных и адаптивных систем: Цифровая среда, способная эффективно воспринимать, обрабатывать и усваивать информацию, может быть использована для создания более интеллектуальных и адаптивных систем, способных самостоятельно обучаться и решать сложные задачи [8].
2. Управление информационными процессами:
Повышение качества информации [1]: Изучение информационной восприимчивости позволяет разработать механизмы контроля качества информации, снижения шумов и искажений в информационных потоках.
Создание информационных систем с улучшенной безопасностью: Цифровая среда, способная распознавать и отсеивать вредоносные информационные импульсы, может быть использована для создания более безопасных информационных систем.
3. Социальные и гуманитарные исследования [6, 9]:
Понимание влияния цифровой среды на человека [2]: Изучение информационной восприимчивости позволяет анализировать влияние цифровой среды на человеческое поведение, мышление и общение, а также разработать механизмы защиты от негативных последствий цифрового влияния.
Развитие новых методов социальных исследований [3]: Изучение цифровой информационной восприимчивости открывает новые возможности для социологических и антропологических исследований, позволяя анализировать данные о поведении и взаимодействии людей в цифровой среде.
Понимание информационных процессов в обществе: Изучение информационной восприимчивости цифровой среды позволяет анализировать информационные потоки в обществе [7], выявлять тренды, определять уровни доверия к информации и прогнозировать информационные процессы.
Таким образом, изучение информационной восприимчивости, затрагивая несколько дифференцированных векторов научного развития, позволяет формировать исследовательский базис для широкого спектра исследований, обладающих теоретической и практической значимостью.
Основная часть
Информацию в цифровой среде в контексте данного исследования предлагается рассматривать через совокупность информационных импульсов.
Информационный импульс определяется как дискретный единичный акт информационного взаимодействия в цифровой среде, представляющий собой конечный набор данных, генерируемый и передаваемый в этой среде.
Под информационной восприимчивостью цифровой среды предлагается понимать математически (или категориально) описанную способность среды принимать, обрабатывать и усваивать генерируемые в ней информационные импульсы.
Тогда целевая результативность генерируемой информации - эффект подаваемого в цифровую среду информационного импульса, рассчитанный как отношение объёма информации, принятой в среду с целевой характеристикой восприимчивости, к информации базового импульса.
На эффект информационного импульса, генерируемого в определённой среде, в первую очередь оказывает влияние непосредственно среда. Таким образом, на первом этапе формирования алгоритма анализа эффекта импульса требуется выделить наиболее значимые в рамках исследования параметры среды распространения импульса [13]. Предлагается для более последовательного описания среды использовать поуровневую дифференциацию её параметров (рисунок 1).
То есть, дифференциация происходит по уровням влияния параметров: параметры первого уровня являются общими для всех предполагаемых независимых информационных импульсов, параметры второго уровня -общие для группы импульсов, объединённой одной тематикой, и параметры третьего уровня, в свою очередь, индивидуальны для конкретного анализируемого импульса. Далее предлагается подробно рассмотреть выделенные уровни параметров среды распространения.
Параметры первого уровня. К чистым параметрам информационной среды (параметры первого уровня) будут отнесены те параметры, которые существуют в среде вне зависимости от конкретного анализируемого информационного импульса и будут в момент времени являться одинаковыми для двух и более независимых импульсов, которые в теории могут быть сгенерированы, но генерация которых ещё не осуществлена (и соответственно, ими не оказано косвенное влияние на среду). Предлагается на первом уровне выделить два вектора параметров: общее состояние информационной среды и циклы времени.
I уровень
чистые параметры среды / состояние информационной среды / циклы времени /
11 уровень
параметры тематики импульса в контексте среды уровень специфичности / тематическое соответствие
111 уровень
параметры импульса в контексте среды / интенсивность / контекст /
Рисунок 1 - Поуровневая дифференциация параметров среды распространения импульса 1. Общее состояние информационной среды [14].
Состояние информационной среды представляет собой сложный комплекс факторов, определяющих ее информационную насыщенность и актуальность. Ключевым аспектом является информационная плотность, которая отражает количество доступной информации в конкретный момент времени. Высокая информационная плотность может привести к информационному перенасыщению, снижая восприимчивость аудитории к новой информации. Актуальность темы также играет значительную роль. Информация, относящаяся к актуальным
темам, воспринимается аудиторией с большей охотой и запоминается лучше. Влияние состояния информационной среды на восприимчивость аудитории заключается в том, что при высокой плотности и актуальности информации аудитория становится более избирательной и скептичной к новым данным. Это связано с тем, что она уже перегружена информацией и ей сложнее отделить важную информацию от шума.
К ключевым элементам анализа общего состояния информационной среды относятся:
- доступность информации: количество и разнообразие доступных данных, скорость доступа к информации, распределение доступа по различным группам населения (цифровое неравенство), наличие барьеров (цензура, ограничения, технологические ограничения);
- качество информации: достоверность, точность и актуальность данных, объективность и нейтральность информации (эмоциональный окрас), наличие разнообразия точек зрения и источников, уровень влияния дезинформации и пропаганды;
- информационная безопасность: угрозы кибербезопасности и уровень защищенности данных, наличие законодательства и норм в области информационной безопасности, повышение уровня осведомленности пользователей об информационных угрозах;
- информационные технологии: развитие и доступность информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), уровень развития цифровых компетенций населения, влияние новых технологий на структуру информационной среды;
- социальные аспекты: влияние информационной среды на общественное мнение, поведение и ценности, развитие информационной культуры и медиаграмотности, проблемы информационного воздействия и манипуляции.
При этом общее состояние информационной среды может быть выражено через следующие показатели: индекс свободы прессы (оценка уровня свободы слова и независимости СМИ), индекс цифрового развития (оценка уровня развития ИКТ в стране/регионе/на предприятии), индекс интернет-безопасности (оценка уровня защищенности от киберугроз), индекс информационной грамотности (оценка уровня информационной культуры населения/персонала/выборки людей).
2. Циклы времени.
Циклы времени суточные и недельные изменения активности пользователей оказывают значительное влияние на эффективность распространения информации. Анализ этих циклов позволяет определить периоды пиковой активности пользователей, что в свою очередь позволяет оптимизировать стратегии распространения контента. Суточные циклы характеризуются периодами высокой активности пользователей в определенные часы, например, в вечернее время или в обеденный перерыв. Недельные циклы отражают изменения активности в зависимости от дня недели, например, пиковая активность может наблюдаться в выходные дни.
К ключевым элементам анализа циклов времени относятся:
- скорость информационных потоков: изменение скорости распространения информации (от медленных традиционных каналов до мгновенной цифровой передачи), ускорение информационного обмена и возникновение информационного шума, влияние скорости на восприятие и обработку информации пользователями;
- циклы новостей и информационные волны: появление и распространение "горячих тем" в информационном поле, динамика возникновения и угасания информационных волн, влияние информационных волн на общественное мнение и поведение;
- циклы технологического развития: периоды быстрого развития и внедрения новых информационных технологий, циклы замены технологий и их влияние на структуру информационной среды, взаимодействие технологических циклов с циклами информационных потоков;
- социальные циклы: влияние циклов социальных событий и трендов на информационное пространство, взаимодействие информационных волн с социальными процессами, роль информационной среды в формировании общественного мнения и влияния на социальные перемены.
В свою очередь, циклы времени могут быть охарактеризованы следующими показателями: скорость распространения информации (время от появления информации до ее распространения в широких масштабах), продолжительность информационных волн (время существования тем, вызывающих ажиотаж, в информационном поле), частота технологических обновлений (скорость внедрения новых информационных технологий), циклы социальных событий (периодичность возникновения социальных конфликтов, революций и других масштабных событий).
Параметры второго уровня. Параметры второго уровня (параметры тематики импульса в контексте среды) отражают заинтересованность аудитории среды в конкретной тематике, к которой непосредственно относится анализируемый информационный импульс, и являются общими для группы импульсов общей тематики. Предлагается на втором уровне выделить три вектора параметров: уровень специфичности информации, тематическое соответствие, уровень ажиотажа.
1. Уровень специфичности информации.
Уровень специфичности информации определяется степенью фокусировки на конкретной теме или нише, оказывает существенное влияние на ее восприятие и взаимодействие с аудиторией. Высокая специфичность информации означает ее направленность на узкую целевую аудиторию, имеющую специфические интересы в данной теме. Такая информация часто характеризуется глубиной рассмотрения темы, использованием специализированной терминологии и ориентацией на профессиональные аудитории. Несмотря на ограниченный круг заинтересованных лиц, информация может достичь более высокого уровня вовлеченности в этом кругу. Это связано с тем, что она отвечает конкретным потребностям и интересам целевой аудитории, представляя для нее реальную ценность.
В качестве ключевых аспектов анализа уровня специфичности информации могут быть выделены:
- целевая аудитория: для кого предназначена информация, информационные потребности и интересы целевой аудитории, степень типизации знаний и навыков целевой аудитории;
- сфера применения: сфера деятельности, на которую ориентирована информация, требуются ли нетипичные знания для понимания информации, уровень сложности и глубины информации;
- язык и формат представления: наличие специальной терминологии, сленга, формат представления информации (текст, графика, видео, аудио), доступность и понятность информации для целевой аудитории;
- источники и каналы распространения: точка генерации информация, методы и пути передачи, влияние специализации на доступность и распространение;
- влияние на восприятие и поведение: как и каким образом уровень специфичности влияет на восприятие и понимание информации пользователями [11].
Что в рамках анализа может быть выражено через такие показатели как: доля специальных терминов (процент терминов в тексте, специфичных для определенной сферы деятельности), сложность синтаксических конструкций (среднее количество слов в предложении, уровень вложенности фраз), доступность информации для разных групп населения (оценка того, насколько понятна информация для разных групп пользователей с различным уровнем знаний и навыков), число ссылок на специализированные источники (количественная оценка достоверности и глубины информации).
2. Тематическое соответствие.
Тематическое соответствие определяется степенью совпадения ее содержания с интересами конкретного слоя потребителей или ретрансляторов; означает, что информация отвечает на вопросы, интересующие целевую аудиторию, и представляет для нее реальную ценность. Это может проявляться в разных формах: соответствие потребностям - информация предоставляет решения проблем, с которыми сталкивается целевая аудитория; соответствие интересам - информация отражает темы, которые интересуют целевую аудиторию, и представляет новые знания или взгляды на знакомые темы; соответствие ценностям - информация отражает ценности и убеждения целевой аудитории, поддерживая ее взгляды и укрепляя ее лояльность. Высокое тематическое соответствие позволяет увеличить уровень вовлеченности аудитории, поскольку она воспринимает информацию как релевантную своим интересам и потребностям. Это ведет к более высокой вероятности взаимодействия с информацией, ее распространения. Таким образом, тематическое соответствие является неотъемлемым элементом эффективной коммуникации, позволяющим достичь целевую аудиторию и построить с ней устойчивые отношения. Ключевые аспекты анализа тематического соответствия:
- тема информационного ресурса: тема, освещаемая в информационном ресурсе, чёткость определения темы, аспекты темы, глубина и ширина покрытия темы;
- соответствие темы и аудитории: насколько тема информационного ресурса соответствует информационным потребностям и интересам целевой аудитории, используется ли язык, понятный целевой аудитории, используются ли приемы и методы представления информации, соответствующие целевой аудитории;
- логическая структура и организация информации: насколько логично и последовательно представлена информация, наличие и качество системы навигации, позволяющей пользователю легко ориентироваться в контенте;
- качество информации: достоверность и актуальность, отражённость доказательств, фактов и источников для подтверждения информации.
Тематическое соответствие может быть определено следующими показателями: доля ключевых слов по теме (процент ключевых слов в тексте, относящихся к теме информационного ресурса), средняя глубина покрытия темы (количество аспектов темы), доля пользователей, заинтересованных в теме (процент пользователей, посетивших информационный ресурс и проявивших интерес к его теме), уровень удовлетворенности пользователей (оценка того, насколько информация удовлетворяет информационные потребности целевой аудитории).
3. Уровень ажиотажа или «хайпа».
Уровень ажиотажа отражает актуальность и «зашумленность» темы на момент распространения. Высокий уровень ажиотажа свидетельствует о высоком интересе к теме и активном обсуждении в социальных сетях, медиа и других каналах коммуникации. «Зашумленность» отражает количество контента, связанного с темой, и конкуренцию за внимание аудитории. В условиях высокого ажиотажа новая информация может быстро распространяться и привлекать внимание широкой аудитории. Это обусловлено несколькими факторами: повышенная видимость (контент, связанный с «хайповой» темой, чаще попадает в тренды и рекомендации платформ, что увеличивает его видимость для аудитории); склонность к распространению (люди более склонны делиться информацией, связанной с актуальными темами, что способствует еще более быстрому распространению контента); повышенная вовлеченность (аудитория более заинтересована в получении информации по темам, которые активно обсуждаются и вызывают интерес). Важно отметить, что высокий уровень ажиотажа не всегда гарантирует долгосрочный успех распространения контента. После пика хайпа интерес к теме может быстро угаснуть, и контент, связанный с ней, может потерять актуальность. Ключевые аспекты анализа уровня ажиотажа:
- тема информационного ресурса: тема, освещаемая в информационном ресурсе, чёткость определения темы, аспекты темы, глубина и ширина покрытия темы;
- информационный поток: количество публикаций, постов, новостей и других информационных материалов по данной теме, скорость распространения информации и ее охват в информационном пространстве, динамика изменения информационного потока во времени [12];
- активность пользователей: количество комментариев, лайков, репостов и других форм взаимодействия с информационным контентом, уровень вовлеченности пользователей в обсуждение темы, разнообразие мнений и позиций пользователей по данной теме;
- медиа внимание: количество и вид медиа ресурсов, покрывающих тему, то, как тема представлена в медиа (новостях, аналитических материалах, развлекательных программах), наличие "информационных войн" и конкуренции между медиа ресурсами за внимание аудитории;
- социальные эффекты: влияние ажиотажа на общественное мнение и поведение, возникновение социальных движений и трендов, связанных с темой, проявления "информационного загрязнения" и дезинформации в условиях высокого ажиотажа;
- влияние на информационные технологии: развитие новых технологий и инструментов для генерации и распространения информации в условиях высокого ажиотажа, влияние ажиотажа на рейтинг и популярность информационных ресурсов.
В контексте анализа уровень ажиотажа может быть определён через следующие показатели: количество упоминаний темы в социальных сетях (число постов, комментариев и репостов по данной теме), рейтинг темы в новостных агентствах (позиция темы в рейтингах новостей и новостных порталов), индекс популярности темы в поисковых системах (частота поисковых запросов по данной теме), скорость распространения информации (время от появления информации до ее распространения в широких масштабах), уровень вовлеченности пользователей (количество комментариев, лайков, репостов и других форм взаимодействия с информационным контентом).
Параметры третьего уровня. Параметры импульса в контексте среды являются индивидуальными для каждого отдельного импульса и формируют характеристику его базовой предрасположенности к восприятию в среде. На третьем уровне предлагается рассмотреть только вектор интенсивности и контекста информации.
1. Интенсивность и контекст информации.
Качество информации означает ее достоверность, точность и релевантность теме. Высокое качество информации позволяет укрепить доверие аудитории и сформировать положительное мнение о источнике информации. Интенсивность информации отражает ее глубину и детальность. Высокая интенсивность информации может быть эффективной для специализированных аудиторий, но может быть перегружающей для широкой аудитории. Контекст информации определяется текущими обсуждениями и интересами аудитории. Информация, соответствующая текущим дискуссиям и отвечающая на актуальные вопросы, будет восприниматься с большим интересом и вовлеченностью. Таким образом, использование информации с высоким качеством, соответствующей интенсивностью и контекстом, позволяет повысить эффективность коммуникации и достичь целевой аудитории.
К ключевым аспектам анализа интенсивности и контекста информации могут быть отнесены:
- качество информации: достоверность и актуальность, отражённость доказательств, фактов и источников для подтверждения информации.
- интенсивность: количество информации (объем информации, посвященной определенной теме или событию, в определенный промежуток времени), скорость распространения, частота упоминаний;
- контекст: смысловая нагрузка (как информация интерпретируется и воспринимается пользователями в зависимости от контекста), источники информации (достоверные источники, блоги, социальные сети), связанные события (связь с другими событиями и тенденциями в информационном пространстве), точка зрения (нейтральная, критическая, пропагандистская);
- взаимодействие интенсивности и контекста: влияние интенсивности информации на ее восприятие в контексте, способность контекста изменять восприятие интенсивности информации;
- влияние на пользователей: на формирование общественного мнения, на поведение пользователей, на принятие решений.
Интенсивность и контекст информации в рамках анализа могут быть представлены такими показателями, как: количество упоминаний темы в социальных сетях (число постов, комментариев и репостов по данной теме), скорость распространения информации (время от появления информации до ее распространения в широких масштабах), топология информационных сетей (карта связей между разными информационными ресурсами и участниками информационного пространства), точность информации (степень соответствия информации реальным событиям и фактам), тональность информации (степень позитивности, негативности или нейтральности информации).
Сводная параметрическая сетка. Рассмотренные индикаторы цифровой среды могут в рамках исследования считаться достоверным параметрическим составом. Совокупно сетка параметров, показатели, которые могут их характеризовать, и возможные методы анализа представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Параметры среды распространения информации, влияние которых на эффект
информационного импульса принято значимым в контексте исследования
Условное обозначение Параметры среды распространения Индикаторы Методы анализа
1 2 3 4
Чистые параметры среды (I уровень)
Е общее состояние информационной среды индекс свободы прессы, индекс цифрового развития, индекс интернет-безопасности, индекс информационной грамотности Количественные методы: анализ данных по количеству и разнообразию информационных ресурсов, трафику сети, активности пользователей и т.д. Качественные методы: изучение содержания информационных материалов, анализ риторики, пропаганды и дезинформации, изучение мнений пользователей. Комплексные методы: сочетание количественных и качественных методов, использование моделей и алгоритмов машинного обучения, применение различных инструментов анализа данных.
Продолжение таблицы
1 2 3 4
Ct циклы времени скорость распространения информации, продолжительность информационных волн, частота технологических обновлений, циклы социальных событий Анализ временных рядов: изучение динамики информационных потоков и социальных событий во времени. Методы кластеризации и сегментации: выявление групп информационных волн и определение их характеристик. Моделирование и прогнозирование: предсказание будущих трендов и динамики информационного пространства. Качественные методы: изучение восприятия времени пользователями, анализа информационных потоков и их влияния на поведение и ценности.
Параметры тематики импульса в контексте среды (II уровень)
S уровень специфичности информации доля специальных терминов, сложность синтаксических конструкций, доступность информации для разных групп населения, число ссылок на специализированные источники Анализ содержания: изучение текста, изображений, видео и аудио материалов на предмет специфической терминологии, понятий и концепций. Лингвистический анализ: изучение частоты использования специфических терминов, сложности синтаксических конструкций и т.д. Анализ аудитории: изучение демографических характеристик целевой аудитории и ее информационных потребностей. Анализ каналов распространения. Моделирование и прогнозирование.
T тематическое соответствие доля ключевых слов по теме, средняя глубина покрытия темы, доля пользователей, заинтересованных в теме, уровень удовлетворенности пользователей Анализ содержания. Ключевые слова и теги: изучение использования ключевых слов и тегов для определения темы информационного ресурса и его соответствия целевой аудитории. Анализ структуры информационного ресурса: изучение логической структуры информационного ресурса, системы навигации и организации контента. Анализ обратной связи пользователей: изучение отзывов и комментариев пользователей для оценки их восприятия темы информационного ресурса и его соответствия их потребностям. Моделирование и прогнозирование.
H уровень ажиотажа количество упоминаний темы в социальных сетях, рейтинг темы в новостных агентствах, индекс популярности темы в поисковых системах, скорость распространения информации, уровень вовлеченности пользователей Анализ больших данных: изучение информационных потоков в социальных сетях, новостных агентствах и других онлайн-ресурсах. Мониторинг медиа: анализ медиа контента, посвященного данной теме. Опросы и анкетирование: сбор мнений и оценок пользователей о теме. Анализ трендов в поисковых системах: изучение частоты поисковых запросов по данной теме. Моделирование и прогнозирование.
Параметры импульса в контексте среды (III уровень)
K интенсивность и контекст информации количество упоминаний темы в социальных сетях, скорость распространения информации, топология информационных сетей, точность информации, тональность информации Анализ больших данных. Семантический анализ: Изучение смысловой нагрузки текстов, определение ключевых тем, концепций, тональности и т.д. Анализ источников информации: определение достоверности и надежности источников информации. Анализ сетевых структур: изучение связей между разными информационными ресурсами и участниками информационного пространства. Моделирование и прогнозирование.
Таким образом, сформирована сетка параметров, характеризующих цифровую среду в контексте анализа восприимчивости среды, эффекта информационных импульсов и целевой результативности генерируемой информации.
Заключение
Полученная сетка параметров цифровой среды распространения информационного импульса является промежуточным результатом исследования эффекта информационного импульса и восприимчивости среды. Однако проведённый анализ параметрической среды может обособлено выступать в качестве базиса для широкого спектра исследований, напрямую или косвенно связанных с цифровой средой и распространением информации в ней.
Важно отметить, что полученная сетка параметров не является статичной. Цифровая среда постоянно развивается, и ее параметры могут изменяться под влиянием новых технологий, социальных трендов и изменения поведения пользователей. Поэтому необходимо проводить мониторинг и обновление сетки для обеспечения ее актуальности и эффективности. Дополнительные исследования в этой области могут быть направлены на уточнение и расширение сетки, а также на разработку методов их практического применения для анализа конкретных информационных кампаний, событий и трендов в цифровой среде. В дальнейшем разработка и уточнение сетки параметров цифровой среды распространения информационного импульса может стать базой для создания инструментов искусственного интеллекта, способных анализировать информационные потоки, предсказывать тренды и оптимизировать процессы коммуникации в цифровой среде.
Источники:
1. Vosoughi S., Roy D., Aral S. The spread of true and false news online //science. - 2018. - Т. 359. - №2. 6380. - С. 1146-1151.
2. Flaxman S., Goel S., Rao J. M. Filter bubbles, echo chambers, and online news consumption //Public opinion quarterly. - 2016. - Т. 80. -№. S1. - С. 298-320.
3. Goldhaber M. H. The attention economy and the net //First Monday. - 1997.
4. Wei S., Xu D., Liu H. The effects of information technology capability and knowledge base on digital innovation: the moderating role of institutional environments //European Journal of Innovation Management. - 2022. - Т. 25. - №2. 3. - С. 720-740.
5. Abubakre M., Zhou Y., Zhou Z. The impact of information technology culture and personal innovativeness in information technology on digital entrepreneurship success //Information Technology & People. - 2022. - Т. 35. - №2. 1. - С. 204-231.
6. Goldkind L., Wolf L. A digital environment approach: Four technologies that will disrupt social work practice //Social work. - 2015. - Т. 60. - №. 1. - С. 85-87.
7. Paska I. Digital media environments and their implications: instagram //In medias res. - 2019. - Т. 8. - №2. 15. - С. 2347-2364.
8. Rodionov D. et al. Modeling changes in the enterprise information capital in the digital economy //Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. - 2021. - Т. 7. - №2. 3. - С. 166.
9. Damant J. et al. Effects of digital engagement on the quality of life of older people //Health & social care in the community. - 2017. - Т. 25. - №. 6. - С. 1679-1703.
10. Toro C., Barandiaran I., Posada J. A perspective on knowledge based and intelligent systems implementation in industrie 4.0 //Procedia Computer Science. - 2015. - Т. 60. - С. 362-370.
11. Liu Z. Reading behavior in the digital environment: Changes in reading behavior over the past ten years //Journal of documentation. -2005. - Т. 61. - №. 6. - С. 700-712.
12. Nicholas D. et al. Characterising and evaluating information seeking behaviour in a digital environment: spotlight on the 'bouncer' //Information Processing & Management. - 2007. - Т. 43. - №. 4. - С. 1085-1102.
13. Rodionov D. G. et al. Information environment quantifiers as investment analysis basis //Economies. - 2022. - Т. 10. - N°. 10. - С. 232.
14. Rodionov, D., Kryzhko, D., Smirnova, I., Konnikova, O., & Konnikov, E. (2023). Impact of the External Environment on the Development of the ICT Labor Market. In Digital Transformation: What is the Impact on Workers Today? (pp. 181-195). Cham: Springer Nature Switzerland.
EDN: JEPAUE
Е.А Конников - к.э.н., доцент Высшей инженерно-экономической школы, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия, [email protected],
E.A Konnikov - candidate of economic sciences, associate professor at the Graduate School of industrial economics Peter the Great St Petersburg Polytechnic University, St Peterburg, Russia;
Д.Г. Родионов - д.э.н., профессор, Высшая инженерно-экономическая школа, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Россия, Санкт-Петербург, Россия, [email protected],
D.G. Rodionov - Doctor of Economics, Professor, Graduate School of Industrial Economics, Peter the Great StPetersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia;
Д.А Крыжко - ассистент Высшей инженерно-экономической школы, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия, [email protected],
D.A. Kryzhko - assistant at the Graduate School of industrial economics Peter the Great St Petersburg Polytechnic University, St. Peterburg, Russia.
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭФФЕКТА ИНФОРМАЦИОННОГО ИМПУЛЬСА В ЦИФРОВОЙ СРЕДЕ INTERPRETATION OF THE RESULTS OF SIMULATION OF THE EFFECT OF INFORMATION IMPULSE IN THE DIGITAL ENVIRONMENT
Аннотация. Данное исследование является завершающим этапом проекта, изучающего информационную восприимчивость цифровой среды и эффекты распространения информации. Цель: оценка возможностей системы анализа эффекта информационного импульса в цифровой среде и структуризация методов интерпретации индикаторов системы анализа. Предыдущие исследования на этапе моделирования определили интенсивность и разнообразие оборота информации в цифровой среде. Была сформирована универсализированная модель анализа. Структуризация методов интерпретации данной модели, не ограничивая гибкость системы анализа, увеличивает возможности её внедрения, позволяет гарантировать достоверность результатов, анализировать и оптимизировать используемые методы, разрабатывать новые инструменты, а также адаптировать методы интерпретации к новым типам данных и изменениям в цифровой среде. Структурированный подход делает анализ прозрачным и упрощает формирование управленческих решений и процессы планирования, обеспечивая основу для гибкого и устойчивого развития системы анализа.
Abstract. This research represents the final stage of a project examining the information receptivity of the digital environment and the effects of information dissemination. The aim is to assess the capabilities of a system for analyzing the effect of information impulses in the digital environment and to structure methods for interpreting the system's analysis indicators. Previous research at the modeling stage identified the intensity and diversity of information circulation within the digital environment, leading to the development of a universalized analysis model. Structuring the methods for interpreting this model, without restricting the flexibility of the analysis system, enhances its implementation possibilities, ensures the reliability of results, enables the analysis and optimization of existing methods, facilitates the development of new tools, and allows for the adaptation of interpretation methods to new data types and changes within the digital environment. A structured approach makes analysis transparent, simplifying the formation of management decisions and planning processes, providing a foundation for the flexible and sustainable development of the analysis system.
Ключевые слова: цифровая среда, информационная восприимчивость цифровой среды, информационный поток, информационный импульс, моделирование цифровой среды, интерпретация результатов моделирования.
Keywords: digital environment, digital environment's information receptivity, information flow, information impulse, modeling of the digital environment, interpretation of modeling results.
Благодарности: Работы выполнены в рамках реализации проекта "Разработка методологии формирования инструментальной базы анализа и моделирования пространственного социально-экономического развития систем в условиях цифровизации с опорой на внутренние резервы" (FSEG-2023-0008).
Acknowledgments: The research is financed as part of the project "Development of a methodology for instrumental base formation for analysis and modeling of the spatial socio-economic development of systems based on internal reserves in the context of digitalization" (FSEG-2023-0008).
Введение
Данное исследование является заключительным этапом проекта изучения информационной восприимчивости цифровой среды, результативности генерируемой цифровой информации, параметрического состава влияния среды на эффективность распространения в ней информации.
Цифровая среда трансформирует характер распространения, оценки, принятия, ретрансляции информации акторами [1], делая его более интенсивным, но менее структурированным. Современные информационные технологии обеспечивают беспрецедентную скорость распространения информации, что значительно повышает ее влияние на процессы принятия решений, формирование общественного мнения и управление социальными процессами [2, 3, 4].
Изучение информационной восприимчивости цифровой среды является актуальным и важным направлением исследований, позволяющим лучше понять процессы распространения и восприятия информации в современном мире [5, 6]. Результаты таких исследований могут использоваться не только в научной сфере или в управлении, но и для разработки эффективных стратегий борьбы с дезинформацией, повышения цифровой грамотности населения, создания более безопасной и устойчивой информационной среды [7, 8].
После осуществлённого описания параметров, характеризующих цифровую среду в контексте принятия, распространения и отображения информационного импульса; построения математической логики поведения информационного импульса в среде, моделирования эффекта генерируемой информации, требуется апробация
