Корреляция формы и содержания заголовочных комплексов электронных изданий

Обложка

Цитировать

Аннотация

статья посвящена исследованию взаимосвязи формальных и семантических параметров заголовочных комплексов в цифровых медиа. На основе анализа 100 заголовков (новостные порталы, электронные журналы, социальные медиа, международные и нишевые медиа) выявлены корреляционные модели, демонстрирующие влияние визуального оформления на прагматическую эффективность заголовков. В исследовании применен комплексный подход, включающий контент-анализ с кодированием параметров (визуальные, лингвистические, технические), корреляционный анализ (коэффициент Пирсона) и межплатформенное сравнение. Практическая значимость заключается в рекомендации для редакций, включая автоматизацию выбора цветовой схемы на основе NLP-анализа тональности и интеграцию эмодзи в социальные медиа. Для CMS-систем предложены алгоритмы динамической генерации заголовков с учетом паттернов восприятия. Результаты подтверждают гипотезу о синергии мультимодальных элементов в цифровой коммуникации. Выборка ограничена российскими платформами, что требует осторожности при экстраполяции результатов. Не учтены динамические изменения заголовков в режиме реального времени (A/B-тестирование). Дальнейшие исследования могут быть направлены на анализ культурных различий (например, цветосемантика в китайских медиа) и адаптацию модели для VR-сред и мобильных интерфейсов.

Об авторах

Юнчунь Ши

Санкт-Петербургский государственный университет

Список литературы

  1. Вартанова Е.Л. Цифровая медиасфера: вызовы и трансформации. М.: МедиаМир, 2022. С. 201.
  2. Ван Дейк Т.А. Дискурс и контекст. Cambridge UP. 2014. С. 178 – 181.
  3. ГОСТ Р 7.0.83-2021. Электронные издания. Основные виды и выходные сведения. С. 2.
  4. Даль В.И. Толковый словарь живого великорусского языка. URL: https://gufo.me/dict/dal (дата обращения: 20.01.2025).
  5. Добросклонская Т.Г. Медиалингвистика: системный подход. М.: Аспект Пресс, 2020. С. 47.
  6. Кресс Г., Ван Левен Т. Чтение изображений: The Grammar of Visual Design. Routledge. 2006. С. 25 – 26.
  7. Кожина М.Н. Методология медиаисследований. М.: Аспект Пресс, 2018. С. 88.
  8. Лаптева О.А. Веб-коммуникация: лингвистический аспект. М.: Флинта, 2018. С. 44.
  9. Мельник Г.С. Медиадизайн: теория и практика. СПб.: Питер, 2019. С. 68.
  10. Нильсен Дж. Как пользователи читают в Интернете. NNGroup. 2021. URL: https://www.nngroup.com/articles/how-users-read-on-the-web/.
  11. Прохоров Ю.Е. Медиатекст в цифровой культуре. СПб.: РГПУ, 2021. С. 52 – 53.
  12. Якобсон Р. Лингвистика и поэтика // Стиль в языке. MIT Press. 1960. С. 77.
  13. Adobe Sensei. AI-Powered Content Optimization. URL: https://www.adobe.com/sensei (дата обращения: 20.01.2025).
  14. Baldi G. Visual Semiotics in Digital Communication. Oxford UP. 2019. С. 5.
  15. Elliot A.J., Maier M.A. Color Psychology: Effects of Perceiving Color on Psychological Functioning. Annual Review of Psychology. 2015. С. 43.
  16. Филд А. Знакомство со статистикой с помощью SPSS. Sage. 2020. С. 4.
  17. Google Search Central. The Impact of Structured Data on SEO. URL: https://developers.google.com/search/docs (дата обращения: 20.01.2025).
  18. Гудфеллоу И., Бенгио Й., Курвиль А. Глубокое обучение. MIT Press. 2018. С. 67.
  19. Hall E.T. Beyond Culture. Anchor Books. 1976. С. 34.
  20. Каплан А.М. Социальные медиа и новая логика участия // Журнал маркетинга. 2020. С. 11.
  21. Ройс Т. Мультимодальный анализ дискурса: Systemic-Functional Perspectives. Continuum. 2007. С. 23.
  22. Instagram for Business. Emoji Impact Report. 2023. URL: https://business.instagram.com (дата обращения: 20.01.2025).
  23. Барсалоу Л.В. Когнитивная психология: Mind and Brain. Pearson. 2020. С. 17.
  24. Норман Д.А. Дизайн повседневных вещей. Basic Books. 2013. С. 54.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).