Сенсационность и кликбейт: новая модель системной оценки заголовков казахстанских медиа

Аннотация

Исследование предлагает новую модель количественной и качественной оценки кликбейта, направленную на выявление скрытых манипулятивных стратегий в заголовках казахстанских онлайн-медиа. Работа направлена на формирование инструмента системной оценки манипулятивных практик в медиатексте. Научная значимость заключается в создании шкалы глубины кликбейта, сочетающей бинарную систему оценки признаков и взвешенную интерпретацию уровня манипуляции. Практическая ценность заключается в возможности дальнейшей автоматизации модели с использованием технологий обработки естественного языка (NLP).

Методология включает контент-анализ 120-ти заголовков из четырех казахстанских медиаресурсов, отобранных по ключевым новостным рубрикам. В качестве дополнительного источника альтернативного анализа применялась генеративная модель искусственного интеллекта PerplexityAI. Метод позволил апробировать модель оценки в полуавтоматическом режиме с полной ручной перепроверкой результатов интерпретации. 

Анализ показал различия в применении кликбейтных стратегий между таблоидными, государственными и независимыми изданиями. Выявлены наиболее распространенные признаки кликбейта и их зависимость от жанровых и рубричных характеристик новостных текстов. Работа предлагает подход к оценке манипулятивности, позволяющий зафиксировать не только наличие кликбейта, но и его степень.

Исследование вносит вклад в область медиалингвистики и цифровой журналистики, предлагая концептуальную и технологическую основу для анализа манипулятивных стратегий в медиатексте. Результаты могут быть использованы при разработке систем автоматического мониторинга качества новостного контента, а также в образовательной и редакционной практике.