CC BY
25Педагогика
УДК 37
кандидат культурологии, заведующий кафедрой рекламы и связей с общественностью, доцент Бердникова Элина Николаевна
Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский гуманитарный университет профсоюзов» (г. Санкт-Петербург)
БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ КАК ОСНОВА ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ПРОФЕССИИ СПЕЦИАЛИСТА ПО
РЕКЛАМЕ И СВЯЗЯМ С ОБЩЕСТВЕННОСТЬЮ
Аннотация. В статье выявлена важность навыка анализа больших данных в процессе профессиональной подготовки специалистов по рекламе и связям с общественностью. Сегодня объем структурированных и неструктурированных данных, собираемых организациями, беспрецедентен, становится сложно определить, что следует делать с полученными данными, какие аспекты этих данных важны и как ими следует управлять. Big Data - передовая технология, которая позволяет использовать большие объемы данных для принятия более комплексных решений, что трансформирует мир бизнеса и, более конкретно, профессию по рекламе и связям с общественностью. Практики должны развиваться вместе с этой трансформацией путем включения больших данных в традиционные функции PR. Важность больших данных это не огромное количество доступной информации, а ценность, которую можно создать для повышения производительности и лучшего понимания конкурентов, потребителей, сотрудников, средств массовой информации и других общественных слоев.
Ключевые слова: большие данные, реклама и связи с общественностью, цифровые технологии, образование, профессиональная подготовка.
Annotation. The article reveals the importance of the big data analysis skill in the process of professional training of advertising and public relations specialists. Today, the volume of structured and unstructured data collected by organizations is unprecedented, it becomes difficult to determine what should be done with the data received, which aspects of this data are important and how they should be managed. Big data is an advanced technology that allows you to use large amounts of data to make more complex decisions, which is transforming the world of business and, more specifically, the profession of advertising and public relations. The practice should evolve along with this transformation by incorporating big data into traditional PR functions. The importance of big data lies not in the huge amount of information available, but in the value that can be created to increase productivity and better understand competitors, consumers, employees, the media and other social strata.
Key words: Big Data, advertising and public relations, digital technologies, education, professional training.
Введение. Современные технологии и технические средства позволяют нам собирать и хранить все больше информации о пользователях. Растет число устройств, которые самостоятельно собирают информацию с использованием новых технологий. Соответственно, любая отрасль, в которой будет работать специалист по рекламе и связям с общественностью, рано или поздно сталкивается с необходимостью получать информацию из всё большего количества данных.
Изложение основного материала статьи. Big Data (англ. «большие данные») - это структурированная и неструктурированная информация большого объёма, которая собирается и хранится в обезличенном виде на специальных серверах, которые характеризуются высокой скоростью обновления. Источником больших данных являются корпоративные базы данных и массив Web 2.0 - контент, генерируемый пользователями в социальных медиа, на форумах и в мессенджерах, а также информация от разнообразных датчиков, измерительных устройств, сенсорных сетей [1]. В отличие от традиционных маркетинговых исследований, проводимых с ограниченным количеством респондентов, технологии больших данных позволяют создавать модели сотен тысяч или даже миллионов пользователей.
Big Data вводит в область коммуникаций перспективу, которая описывает аналитику больших данных, обсуждает проблемы использования больших данных и предлагает рекомендации о том, как внедрять анализ больших данных в работу специалистов по рекламе и связей с общественностью. Реальная ценность заключается в практических выводах, почерпнутых из этих данных. Основное внимание уделяется процессу поиска информации и применению больших данных в процессе связей с общественностью и коммуникаций. В данный момент все признали, что сами по себе данные не дают всей полноты информации и только предполагают выводы. Раскрытие информации, вложенное в Big Data, требует подключения человека и его аналитического и критического мышления для создания смысла. Бытует мнение, что такими вопросами должны IT-специалисты, но действия по обработке и структурированию данных напрямую зависит от задач, поставленных именно специалистами по коммуникациям. Соответственно, будущие специалисты по рекламе и связям с общественностью должны обучаться концепции больших данных и развиваться вместе со своей профессией.
Матрица коммуникаций PR-специалистов выглядит следующим образом:
Внутренние коммуникации Corporate communications Ввешвве колшуникации Public Relations Работа с инвесторами Investor Relations
Работа с блогосферой п лидерами мнений Bloggers Relations КОММУНИКАЦИИ С nmmiinifatinns Коммуникации с органами власти Government Relations
Социальные сети Social Media Маркетинговые коммуникации Marketing communications Работа с отраслевыми сообществами Community Relations
Анализируя характеристики матрицы PR-коммуникаций выявляются новые форматы информации и модель (модель метаданных), технология и технологический цикл PR, что обозначает перспективы развития теории и практики в данном направлении. В итоге существенные структурно-функциональные трансформации профессиональной деятельности связанны именно с аналитикой больших данных. Базовыми категориями научного знания и практики связей с общественностью являются информация и коммуникация. Информация связей с общественностью - это институциональная
социально ангажированная информация, создаваемая в интересах определенного социального актора-субъекта коммуникации и по его заказу, кодируемая специалистами с целью инкорпорирования и распространяемая в целевых аудиториях по определенным каналам для оптимизации социального взаимодействия [2].
Принимая во внимание, что внешние потоки данных, такие как обычные разговоры в социальных сетях или правительственные данные, поступают из внешних источников и практически не поддаются контролю. Внутренние потоки данных являются факторами эффективности, которые показывают постоянные и переменные затраты и доходы среди другой информации, в то время как внешние потоки данных нацелены, например, на аудиторию, социальные и финансово-экономические тенденции. Независимо от того, используется ли машинное обучение и веб-аналитика для прогнозирования индивидуальных действий, выбора потребителей, поискового поведения, моделей трафика или вспышек заболеваний, большие данные быстро становятся инструментом, который не только анализирует модели, но и может обеспечить прогнозную вероятность события.
Анализ базовых элементов модели рекламной и PR-коммуникации: субъекта, сообщения, объекта - также позволяет зафиксировать существенные изменения. Автором стратегии, целей и задач, критериев реализации и оценки является специалист по рекламе и связям с общественностью. Автором сообщения впервые в обязательном порядке становится коллектив, куда на равных основаниях входят PR-специалист, рекламист, программист, дизайнер, которые должны вырабатывать тактики реализации проекта совместно. Сообщение представляет синергетическое единство мультимедийного креолизованного текста проекта, визуального решения, статистических и иных фактографических данных, отобранных по различным фильтрам для того, чтобы максимально точно, доступно и эффективно донести идею проекта до аудитории и включить ее в коммуникацию. Отметим такие характеристики модели коммуникации метаданных, как многосторонность, постоянные онлайновые изменения, обязательную визуализацию (оптимально - мультимедийную, интерактивную), наглядность, оригинальность подачи [3].
Необходимо зафиксировать обязательность для специалиста в сфере рекламы и PR таких компетенций, как особые навыки поиска, анализа, визуализации информации цифровых источников метаданных для формирования интерактивных форматов уникальной подачи контента и эффективного взаимодействия с аудиторией.
Большие данные лежат в основе почти каждой цифровой трансформации. Большая часть проблем, связана с интеграцией структурированных и неструктурированных данных. Структурированные данные более организованы, их легче собрать и анализировать и менее затратны в анализе, большая их часть хранится в организациях. Неструктурированные данные - такие как электронные письма, документы и данные социальных сетей - могут быть бесценны для организаций, и компании должны найти способы эффективного сбора и анализа этих данных, что в итоге поможет достичь целей компании и создать эффективные тактики и стратегии. Нет никаких сомнений в том, что профессия «Реклама и связи с общественностью» должна продолжать развиваться вместе с большими данными, и с этим ростом и продвижением специалисты могут дополнительно продемонстрировать положительный эффект, который PR оказывает на бизнес в целом [4].
Скорость данных, которые организация получает и с которыми необходимо действовать в режиме реального времени, определяет скоростную характеристику больших данных. Внутренняя ценность данных помогает организациям извлекать смысл, распознавать закономерности и делать обоснованные предположения при принятии решений. Терминология может измениться в ближайшие годы, но необходимость разработки стратегии, сбора и анализа данных останется главным приоритетом для организаций. На ранних стадиях организации сосредотачиваются на объеме данных, но со временем вопросы, связанные с большими данными, смещаются с размера данных на их важность и ценность, получаемую из самих данных.
Поскольку большие данные обычно характеризуются набором внешних и внутренних данных, слишком больших для сбора, управления и обработки обычными бизнес программами, ранок наполняется различным программным обеспечением. Для организации в целом внешние наборы данных могут представлять экономические, финансовые и социальные данные об образе жизни. Внутренние наборы данных включают организационные документы и бизнес-архивы, включая производство, затраты, ценообразование, штатное расписание и другие статистические данные; и примеры общих источников данных, которые могут отражать погоду, данные переписи, веб-сайты организаций, вторичные источники данных из отраслевых групп и многое другое. Для корпоративных коммуникаций, связи с общественностью бренда и маркетинга наборы данных представлены архитектурой корпоративного хранилища данных DataLake для целей последующей обработки в рамках формирования модели цифрового управления компанией.
Внутренние и внешние потоки данных и их совокупный эффект. Внутренние данные находятся в разных подразделениях организации, и доступ к ним строго контролируется. В области корпоративных коммуникаций и маркетинговых связей с общественностью источниками являются «принадлежащие» организации каналы, такие как вебсайты организаций, пресс-релизы, фирменные блоги и страницы, спонсируемые компанией в социальных сетях. Каждый источник предоставляет большие возможности для сбора данных. Кроме того, другие отделы организации также могут владеть внешними данными из опросов, которые в итоге могут быть использованы специалистами по рекламе и связям с общественностью. Таким образом, внешние данные становятся внутренними. В масштабах предприятия источники данных могут включать: данные об объеме продаж, выручке и транзакциях из бухгалтерии; данные центра обработки вызовов из службы поддержки клиентов и потенциальных клиентов из отдела маркетинга и любые другие внутренние источники, которые собирают информацию о клиентах и сотрудниках. Они также могут включать информацию о расходах, штатном расписании и инвентаре. Эти примеры не являются всесторонними и дополнительные внутренние источники данных могут помочь получить важные ответы для принятия решений в работе коммуникатора.
Общие потоки данных собираются по каналам, которые часто доступны многим организациям через внутренние и сторонние потоки данных. Поскольку данные являются общими, они могут быть только частично контролируемыми. Для корпоративных коммуникаций и маркетинговых связей с общественностью бренда общие потоки данных могут поступать от мероприятий, рекламы и спонсорства, в которых участвует ваша организация. Но существуют и другие формы обмена данными, включая, например, отраслевые исследования, которые может дать представление о том, как улучшить эффективность бизнеса с помощью связей с общественностью.
Внешние потоки данных - это те, которые собираются из внешних источников, таких как обычные разговоры в социальных сетях, новости, синдицированные и сводные опросы, правительственные данные и академические исследования. Поскольку данные являются внешними, их невозможно или трудно контролировать. Для корпоративных коммуникаций и маркетинговых связей с общественностью бренда внешние потоки данных поступают из новостей (включая печатные, цифровые и широковещательные), социального и конкурентного маркетинга (включая текст, видео и аудио), и коммуникации. Могут существовать и другие примеры, которые добавляют контекст и понимание процессам ведения бизнеса и связей с общественностью, связанным с: анализом ландшафта, постановкой целей, разработкой стратегии, тактикой и исполнением, оценкой и непрерывным совершенствованием.
Потоки данных по коммуникациям. Внутри организации определенные функции могут иметь источники данных, важные для реализации коммуникативной функции, чем для других. Большая часть данных, генерируемых для связей с общественностью и о них, поступает в результате исследований, основанных на измерении факторов результативности. Согласно словарю по измерению и исследованию связей с общественностью под редакцией докторов философии Дона Стекса и Шеннона Боуэна, этот фактор определен следующим образом: результат - то, что генерируется в результате PR-программы или кампании, который может быть получен и обработан членами целевой аудитории и может оказывать когнитивное влияние на результаты: то, как целевая аудитория или общественность чувствует, думает, знает или верит; заключительный этап коммуникационного продукта, производство, или процесс, приводящий к производству и распространению коммуникационного продукта (брошюры, пресс-релиза, веб-сайта, выступления и т.д.); количество коммуникационных продуктов или услуг, возникающих в результате коммуникации производственный процесс; распространяемое количество и/или количество, достигающее целевой аудитории; иногда используется в качестве результата, служащего зависимой переменной в исследованиях [5].
Результаты также можно определить, как поддающиеся количественной оценке изменения уровня осведомленности, знаний, отношения, мнения и поведения, которые происходят в результате программы или кампании по связям с общественностью; эффект, следствие или воздействие набора или программы коммуникационных мероприятий или продуктов, и могут быть как краткосрочными (немедленными), так и долгосрочными. В ситуациях с большими данными вклад связей с общественностью связан с содержанием и контекстом, которые измеряются такими способами, как контент-анализ, исследование отношения и поведения потребителей и опросы.
Традиционный анализ контента в цифровых и социальных сетях - это методы измерения, изучения и понимание паттернов. Социальные медиа при анализе помогают коммуникаторам извлечь данные из результатов общения с целевыми группами, социальные комментарии отражают осведомленность, отношение, понимание и поведение потребителей. Среди корпоративных коммуникаций и коммуникаций с брендами контент-анализ, также известный в мире больших данных как «текстовая аналитика», является наиболее распространенной формой сбора данных. Процесс основан на методах, которые отличают релевантный контент от нерелевантного (включая текст из социальных и традиционных медиа, а также креолизованный текст, преобразованный из видео, изображений и аудио), а затем извлекает биты квалифицированной информации. Контент-анализ требует статистической проницательности, дополнительных компьютерных навыков, знания технологий и знаний в предметной области профиля «реклама и связи с общественностью». Контент, однажды преобразованный в данные с использованием технологий и опытных аналитиков, позволяет предприятию преобразовывать большие объемы данных в важные и действенные аналитические данные, включая прогнозную аналитику. Количество, качество, относительная эффективность, потенциал воздействия, эксклюзивность и многое другое можно получить из анализа данных специалисту-коммуникатору.
Исследование отношения и поведения. Исследование отношения и поведения - это методы оценки результатов. Исследование отношения относится к изучению мыслей, установок, предпочтений и понимания индивидов или группы. Поведенческие исследования относятся к изучению переменных, которые влияют на формирование решений, действий и паттернов. В литературе по связям с общественностью исследования отношения дают «исходные» данные. Поведенческие исследования дают данные о «результатах». Двумя основными формами исследования отношения и поведения являются -качественные и количественные исследования.
Выводы. В то время как креативность, виртуальность, метавселенные, искусственный интеллект, создание сетей и коммуникации продолжают играть важную роль в современных связях с общественностью, технологии, данные и критическое мышление навсегда изменили способ постановки целей. Разработка и целепологание сообщения, проектирование и выполнение кампании и оценка эффективности связей с общественностью теперь не обходятся без Big Data. Хорошей новостью является то, что большинство инструментов, необходимых для реализации преимуществ связей с общественностью, основанных на данных, уже существуют. Задача профессионалов в области коммуникаций состоит в том, чтобы признать, что профессия, которую они знали, навсегда ушла и требуются новые навыки. Ускоренный темп бизнеса, оцифровка средств массовой информации, необходимость для компаний предоставлять больше и лучшие результаты за меньшие деньги необратимо изменили отношения с общественностью из бизнеса взаимоотношений в бизнес терабайт. Связи с общественностью требуют от практиков создания убедительного заголовка, а также управления сводной таблицей. Те, кто адаптируется, добьются успеха, в то время как те, кто игнорирует растущую важность технологий, науки и данных в связях с общественностью, к сожалению, исчезнут.
Литература:
1. Гринюк, А.К. Перспективы применения Big Data для создания контента в рекламе и связях с общественностью / А.К. Гринюк. - Текст: непосредственный // Молодой ученый. - 2019. - № 16 (254). - С. 172-174. - URL: https://moluch.ru/archive/254/58310/ (дата обращения: 27.01.2023)
2. Шилина, М.Г. Связи с общественностью: к вопросу формирования пролегоменов научного знания / М.Г. Шилина // Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. - 2013. - №3. - URL: https://cyberleninka.rU/article/n/svyazi-s-obschestvennostyu-k-voprosu-formirovaniya-prolegomenov-nauchnogo-znaniya-1 (дата обращения: 30.01.2023)
3. Big Data, Open Data, Linked Data, метаданные в PR: актуальные модели трансформации теории и практики / М.Г. Шилина, В.Ю. Левченко // Медиаскоп. - 2014. - № 1. - С. 16. - URL: http://www.mediascope.ru/en/big-data-open-data-linked-data (дата обращения: 30.01.2023)
4. From the editors Big Data and management / George Gerard, R. Haas Martine, Pentland Alex. - URL: http://aom.org/uploadedFiles/Publications/AMJ/Apr_2014_FTE.pdf (дата обращения: 30.01.2023)
5. Stacks, D.W. Dictionary of Public Relations Measurement and Research, Third Edition. In Institute for Public Relations / D.W. Stacks, S.A. Bowen. - 2013. - Retrieved from http://www.instituteforpr.org/wp-content/uploads/Dictionary-of-Public-Relations-Measurement-and-Research-3rd-Edition.pdf (дата обращения: 25.01.2023)
