communicologyКоммуникологияCommunicology2311-30652311-3332МАК10.21453/2311-3065-2024-12-4-68-82communicology-476Research ArticleСОЦИОЛОГИЯ КУЛЬТУРЫSOCIOLOGY OF CULTUREКультурные практики аудитории в цифровой медиасреде: фактор рекомендательных сервисовAudience Cultural Practices in the Digital Media Environment: the factor of recommendation serviceshttps://orcid.org/0000-0003-0200-3785НазаровМ. М.NazarovM. M.

Назаров Михаил Михайлович – доктор политических наук, главный научный сотрудник

119333, Москва, ул. Фотиевой, 6, к.1

Nazarov Mikhail Mikhailovich – DSc (Polit.), Chief researcher

119333, Moscow, Fotieva, 6, bld. 1

vy175867@yandex.ruИнститут социально-политических исследований Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской Академии НаукРоссияInstitute of social and political studies of the Russian Academy of SciencesRussian Federation2024191220241246882Copyright © Назаров М.М., 20242024Назаров М.М.Nazarov M.M.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.communicology.ru/jour/article/view/476

В статье обсуждается роль рекомендательных сервисов как нового элемента современной медиасреды. Методология анализа предполагает, что аудиторные практики обусловлены взаимовлиянием автономной активности пользователей, с одной стороны; структурных параметров медиа, других социальных институтов – с другой. Показано, что алгоритмы рекомендательных сервисов являются важной составляющей платформенного управления в медиа бизнесе. Постоянное отслеживание поведения пользователей повышает адресность рекомендательных сервисов, способствует индивидуализации и автоматизации коммуникационного обмена в обществе информационного изобилия. Форматы реализации рекомендательных алгоритмов оказываются «встроенными» в медиапотребление, влияя на формирование культурных практик людей. Утверждается, что рекомендательные сервисы в медиа являются одной из областей производства т.н. алгоритмической культуры, как результата приложения вычислительных процедур для сортировки и иерархизации различных объектов жизненного мира на основе поведенческих данных. Предметом эмпирической части исследования являются практики использования рекомендательных сервисов российской аудиторией. Зафиксировано, что три четверти респондентов обращались к содержанию, которое предлагалось рекомендательными сервисами. При этом практики алгоритмических рекомендаций вызывают как положительные, так и отрицательные оценки. В связи с вопросом о доверии рекомендательным сервисам мнения разделились: для примерно половины респондентов характерна различная степень недоверия; тогда как для трети опрошенных присущим было доверие рекомендательным сервисам. Выявлено, что доверие рекомендательным сервисам статистически значимо коррелирует с показателями: возраста; положительными ожиданиями от внедрения технологий искусственного интеллекта и их использованием в повседневной жизни; активностью обращения к социальным сетям и платформам просмотра онлайн-видео.

The paper represents the analysis of the role of recommendation services as a new element of the modern media environment. The methodology presupposes that audience practices are interdependent by autonomous user activity, on the one hand, and structural parameters of media and other social institutions, on the other. The author argues that recommendation algorithms are an important component of platform management in the media business. Online monitoring of user behavior increases the targeting capabilities of recommendation services, contributes to the individualization and automation of communication exchange in a society of information abundance. The formats for implementing recommendation algorithms turn out to be “embedded” in media consumption, influencing individual’s cultural practices. Author concludes argued that media recommendation services are one of the areas of production of the algorithmic culture, as a result of the application of computational procedures for sorting and hierarchizing various objects of the life world based on behavioral data. Practice of using media recommendation services by the Russian audience forms the empirical part of the study. It was recorded that three quarters of users turned to the content offered by recommendation services. At the same time, the practices of algorithmic recommendations cause both positive and negative assessments. At the same time, the practices of algorithmic recommendations cause both positive and negative assessments. Opinions are divided on the issue of trust in recommendation services: about half of the respondents were characterized by varying degrees of distrust; whereas third of the respondents featured with trust in recommendation services. Findings revealed that trust in recommendation services is statistically significantly correlated with indicators of: age; positive expectations from the introduction of artificial intelligence technologies and their use in everyday life; activity of accessing social networks and online video viewing platforms.

медиапотреблениерекомендательные сервисыалгоритмыцифровая культурааудиториямедиаmedia consumptionrecommendation servicesalgorithmsdigital cultureaudiencemediaReferencesВартанова Е.Л. (2019). Отечественная теория медиа: основные понятия. М.: Факультет журналистики МГУ; Издательство Московского университета.Anderson С. (2009). The Longer Long Tail. New York: Random House Books.Вартанова Е.Л. (2019). Теория медиа: отечественный дискурс. М.: Факультет журналистики МГУ; Издательство Московского университета.Bucher T. (2018). If... Then. Algorithmic power and politics. Oxford: Oxford University Press.Володенков С.В., Артамонова Ю.Д. (2020). Информационные капсулы как структурный компонент современной политической интернет-коммуникации // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. № 53. С. 188-196.Caplan R. (2018). Algorithmic filtering. In: Mediated communication. Berlin; Boston: De Gruyter.Кириллина Н.В., Фабричных М.А. (2023). Характеристики медиапространства: влияние на поляризацию мнений аудитории // Коммуникология. Т. 11. № 4. C. 51-59.Chandler D., Munday R. (2020). A dictionary of media and communication. Oxford.Назаров М.М. (2020). Платформы и алгоритмизация в медиа: содержание и социальные следствия // Коммуникология. Т. 8. № 2. С. 108-124.Fisher E., Mehozay Y. (2019). How algorithms see their audience: media epistemes and the changing conception of the individual. Media, Culture & Society. Vol. 41. No. 8. P. 1176-1191.Паризер Э. (2012). За стеной фильтров. Что интернет скрывает от вас. М.: Альпина Бизнес Букс.Hallinan B., Striphas T. (2016). Recommended for you: The Netflix Prize and the production of algorithmic culture. New Media & Society. Vol. 18. No. 1. P. 117-137.Полуэхтова И.А. (2018). Динамика мотивационной структуры телепотребления россиян // Медиаскоп. № 4. С. 8.Kirillina N.V., Fabrichnykh M.A. (2023). Characteristics of mediaspace: influence on the polarization of public opinion. Communicology (Russia). Vol. 11. No. 4. P. 51-59 (in Rus.).Салихова Е.А. и др. (2022). Алгоритмические рекомендательные системы и цифровые медиаплатформы: теоретические подходы // Информационное общество. № 6. С. 84-95.LaRose R. (2010). The problem of media habits. Communication Theory. Vol. 20. No. 2. Р. 194-222.Шварц Б. (2002). Парадокс выбора. Как принимать решения, о которых мы не будем жалеть. М.: Бомбора.Naab T.K., Schnauber A. (2016). Habitual initiation of media use and a response-frequency measure for its examination. Media Psychology. Vol. 19. No. 1. Р. 126-155.Anderson С. (2009). The Longer Long Tail. New York: Random House Books.Nazarov M.M. (2020). Media platforms and algorithms: content and social implications. Communicology (Russia). Vol. 8. No.2. P. 108-124 (in Rus.).Bucher T. (2018). If... Then. Algorithmic power and politics. Oxford: Oxford University Press.Pariser E. (2012). Behind the wall of filters. What the Internet hides from you. Moscow: Alpina Business Books (in Rus.).Caplan R. (2018). Algorithmic filtering. In: Mediated communication. Berlin; Boston: De Gruyter.Poluekhtova I.A. (2018). Dynamics of the motivational structure of television consumption of Russians. Mediascope. No. 4. P. 8 (in Rus.).Chandler D., Munday R. (2020). A dictionary of media and communication. Oxford.Rubin A.M. (1993). Audience activity and media use. Communication Monographs. Vol. 60. No. 1. P. 98-105.Fisher E., Mehozay Y. (2019). How algorithms see their audience: media epistemes and the changing conception of the individual. Media, Culture & Society. Vol. 41. No. 8. P. 1176-1191.Salikhova E.A. et al. (2022). Algorithmic recommender systems and digital media platforms: theoretical approaches. Information Society. No. 6. P. 84-95 (in Rus.).Hallinan B., Striphas T. (2016). Recommended for you: The Netflix Prize and the production of algorithmic culture. New Media & Society. Vol. 18. No. 1. P. 117-137.Schwartz B. (2002). The paradox of choice. How to make decisions that we will not regret. Moscow: Bombora (in Rus.).LaRose R. (2010). The problem of media habits. Communication Theory. Vol. 20. No. 2. Р. 194-222.Striphas T. (2015). Algorithmic culture. European Journal of Cultural Studies. Vol. 18. No. 4-5. P. 395–412.Naab T.K., Schnauber A. (2016). Habitual initiation of media use and a response-frequency measure for its examination. Media Psychology. Vol. 19. No. 1. Р. 126-155.Vartanova E.L. (2019). Domestic media theory: basic concepts. Moscow: Faculty of Journalism, Moscow State University; Moscow University Publishing House (in Rus.).Rubin A.M. (1993). Audience activity and media use. Communication Monographs. Vol. 60. No. 1. P. 98-105.Vartanova E.L. (2019). Media Theory: Domestic Discourse. Moscow: Faculty of Journalism, Moscow State University; Moscow University Publishing House (in Rus.).Striphas T. (2015). Algorithmic culture. European Journal of Cultural Studies. Vol. 18. No. 4-5. P. 395–412.Volodenkov S.V., Artamonova Y.D. (2020). Information capsules as a structural component of modern political Internet communication. Tomsk State University Journal of Philosophy, Sociology and Political Science. No. 53. P. 188-196 (in Rus.).Webster J.G. (2014). The marketplace of attention: How audiences take shape in a digital age. Cambridge, MA: The MIT Press.Webster J.G. (2014). The marketplace of attention: How audiences take shape in a digital age. Cambridge, MA: The MIT Press.Williams R. (1994). Television. Technology and cultural form. New York: Routledge.Williams R. (1994). Television. Technology and cultural form. New York: Routledge.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.