CC BY
17
Вестник Челябинского государственного университета. 2020. № 7 (441). Филологические науки. Вып. 121. С. 114—121.
УДК 81 DOI 10.47475/1994-2796-2020-10715
ББК 81.1
ОСОБЕННОСТИ КОММУНИКАТИВНЫХ КАЧЕСТВ ВЕРБАЛЬНЫХ ТЕКСТОВ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ (НА ПРИМЕРЕ «ПАНТЕОНА АВТОРОВ» «ВКОНТАКТЕ»)
1 2 А. А. Морозова , С. Н. Попова
Челябинский государственный университет, Челябинск, Россия 2Челябинский государственный институт культуры, Челябинск, Россия
Исследование выполнено за счет гранта Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых — кандидатов наук МК-1684.2020.6.
Определяются коммуникативные качества вербальных текстов сообществ социальной сети «ВКон-такте», отмеченных искусственным интеллектом «Прометей». Материал исследования составили 1350 публикаций (45 сообществ в 15 тематических разделах). На основании содержательных критериев текста определено преобладание функциональных коммуникативных качеств речи (логичность, доступность, уместность, выразительность, точность, действенность) над структурными (правильность, чистота, богатство).
Ключевые слова: коммуникативные качества, вербальный текст, социальная сеть, «ВКонтакте», «Прометей», «Пантеон авторов», искусственный интеллект.
Введение
Искусственный интеллект сегодня полноценно внедрен в сферу массовых коммуникаций, и представители медиасреды активно применяют его возможности на своих интернет-площадках. Особенно часто используют в качестве эффективного инструмента для распространения информации и поиска аудитории, заинтересованной в контенте, поставляемом СМИ.
Н. Ньюмен выделил три основных направления в использовании искусственного интеллекта для журналистских редакций:
1) персонализация контента и создание рекомендаций для аудитории;
2) автоматизация историй и видео (так называемая роботожурналистика);
3) инструменты, которые помогут журналистам в борьбе с информационной перегрузкой [13].
В ряде международных изданий кибержурна-листы уже учатся самостоятельно находить и обрабатывать информацию [6], обходясь без помощи человека. Такой способ получения, обработки и публикации данных пока доступен только для узкого круга передовых изданий, в то время как использование искусственного интеллекта в сфере персональных рекомендаций к 2020 г. актуально для большинства интернет-платформ.
Tow Center for Digital Journalism представил общественности отчет о том, как искусственный интеллект может быть использован в редакциях.
Один из очевидных вариантов применения — учет лайков и предпочтений конкретного читателя для создания текстов, интересных именно этому читателю. То есть создание своего рода «контекстной журналистики»: что человек лайкает или ищет — про то ему и пишут. Также можно использовать лингвистические процессоры, которые запоминали бы заголовки, фразы и слова, гарантировано вызывающие у читателя нужную реакцию, на основании анализа его предыдущих реакций на тексты. Однако эксперты замечают, что в долгосрочной перспективе такая персонализация создает для читателя кокон предпочтений (filter bubble) и превращает журналистику в маркетинг [7].
Социальные сети, являясь полноценными современными медиаресурсами, также не отстают от тенденций времени и отдают предпочтение технологиям искусственного интеллекта для конструирования персональных лент пользователей.
Исследователи Г. Х. Сальманова и др. отмечают, что социальные медиа имеют возможность выбирать различные формы контента. Традиционным форматом является текст, в котором заключается небольшая предыстория, пояснение к изображению или прикрепленному под ним видео [11]. Формат, сочетающий в себе вербальный и визуальный компоненты, чаще всего имеет спрос у пользователя.
Постановка проблемы. Вследствие широкого применения искусственного интеллекта для конструирования информационной ленты социальной
сети в поле зрения пользователей сегодня оказывается не столько контент, выбранный самими представителями аудитории, сколько публикации, подобранные для чтения механизмами с использованием машинного обучения и нейронных сетей. На повестку дня встает вопрос качества данного контента, в том числе в аспекте влияния на языковую культуру пользователей социальных сетей, которая отчасти формируется посредством данных медиаресурсов.
Цель исследования — определить коммуникативные качества письменной речи контента (текстов социальных сетей), рекомендуемого пользователям социальной сети алгоритмами искусственного интеллекта.
В качестве материала исследования было выбрано по три сообщества / страницы автора из 15 тематических разделов («Пантеон авторов»), отмеченных искусственным интеллектом «Прометей». В каждом сообществе или на странице автора было проанализировано по 30 последних публикаций, начиная с верхней. Хронологические рамки исследования: 1—10 января 2020 г. В общей сложности для проведения исследования было рассмотрено 1350 публикаций в 45 сообществах / на страницах автора.
Методология исследования
Количественный анализ. Каждое сообщество / каждая страница автора оценены по девяти критериям объективных (содержательных и дополнительных) показателей качественного контента. Знак «+» ставился, если не менее 80 % общего количества публикаций трех сообществ / страниц автора в каждом разделе соответствовали данному критерию, знак «±» ставился в том случае, когда критерию соответствовали от 30 до 80 % публикаций. Знаком «-» был обозначен критерий, который реализован менее чем в 30 % публикаций трех сообществ / страниц автора в каждом тематическом разделе.
Содержательный (качественный) анализ текстов. Все публикации проанализированы по следующим критериям, отражающим коммуникативные качества письменной речи:
1. Внутренняя структура текста.
2. Логичность изложения.
3. Грамотность текста.
4. Информационная насыщенность текста:
— использование терминологии;
— наличие фактов;
— скрытый смысл текста;
— авторская позиция;
— наличие статистики/экспериментов/опыта;
— наличие мнений различных представителей аудитории в рамках темы;
— раскрытие одной тематики в рамках всего текста.
Результаты исследования
1. Социальная сеть «ВКонтакте» и алгоритм искусственного интеллекта «Прометей»
В России одной из самых популярных социальных сетей является «ВКонтакте»: 97 млн пользователей за месяц посещают данную сеть, 9 млрд записей и 650 млн видеозаписей просматриваются на ресурсе за сутки [2].
Социальная сеть была запущена 10 октября 2006 г. и с тех пор претерпела множество изменений. Так, в 2016 г. у пользователей появилась возможность включить «умную» ленту новостей, когда специально созданный программный алгоритм меняет порядок постов и новостей, поднимая вверх наиболее интересные записи.
В сентябре 2017 г. был внедрен механизм поиска и поддержки интересных авторов и сообществ «Прометей». Это искусственный интеллект, позволяющий увеличить заинтересованность пользователей в создании нового контента и предложить аудитории новых, молодых авторов, которые неизвестны публике. С помощью технологий машинного обучения и нейронных сетей «Прометей» находит создателей интересного контента и выделяет на семь дней их знаком огня, который появляется рядом с именем или названием сообщества. Такую метку можно получить неограниченное количество раз.
Вследствие получения метки у автора или сообщества резко возрастает охват аудитории (тысячи человек на неделю). «Прометей» ориентирован на выделение творческих сообществ: писателей, иллюстраторов, фотографов, чаще всего имеющих некоммерческие проекты, но данные тематические направления не являются исключающими.
Также страница сообщества или автора попадает в список приложения «Пантеон авторов» [9], находящийся на публичной странице «ВКонтакте с авторами» (собственное сообщество «Прометея») [3]. В приложении собраны лучшие страницы, отмеченные «Прометеем» за последние четыре недели, при этом данные обновляются один раз в день. Все авторы разделены на 15 разделов: «Новые авторы», «Художники», «Путешествия», «Всё об играх», «Фотографы», «Музыка», «Образование», «Театр и кино», «Юмор», «Блогеры», «Литература»,
«Спорт и здоровье», «Дом и красота», «Хэндмейд» и др.
Существует ряд критериев, которые описаны разработчиками и по которым «Прометей» отбирает авторов:
— Уникальный контент, который может быть представлен в виде оригинального текста и авторских изображений, а также отсутствие большого числа ссылок и репостов.
— Использование функциональных возможностей при публикации материала.
— Оформление страницы или сообщества, уникальное и грамотно реализованное с точки зрения дизайна. Например, наличие аватара, шапки (для сообществ), подробного описания и информации о себе, отсутствие большого количества смайлов. При этом чем оригинальнее и стилистически грамотнее будет выглядеть страница, тем большее количество потенциальной аудитории она сможет привлечь.
— Этичность автора и публикации. Например, вся реклама должна быть отмечена специальной меткой (для сообществ) и не нарушать правила сайта.
— Регулярность публикуемого контента, где учитывается оптимальность количества публикаций — до пяти записей в день.
— Умение «оставаться собой» (разработчики призывают не бояться быть тем, кем на самом деле
является талантливый автор. Необязательно следовать чьим-то правилам — алгоритм искусственного интеллекта «Прометей» поддержит любого в его творческих начинаниях) [8].
Поскольку данные критерии не являются определяющими характеристиками и носят лишь рекомендательный характер, в предыдущих исследованиях на основании анализа научных трудов отечественных и зарубежных авторов, а также практических инструкций для специалистов сфер маркетинга и SEO-продвижения нами были обозначены признаки качественного контента (см. рисунок ниже). Данные объективные критерии (содержательные и дополнительные) легли в основу анализа коммуникативных качеств письменной речи контента, рекомендуемого пользователям социальной сети искусственным интеллектом.
2. Особенности коммуникативных качеств вербальных текстов социальной сети «ВКонтакте», рекомендуемых пользователям при помощи алгоритмов искусственного интеллекта
2.1. Результаты количественного анализа
По результатам проведенного количественного анализа исходя из объективных показателей критериев качества представлена общая, сводная таблица (с. 117).
СУБЪЕКТИВНЫЕ
ОБЪЕКТИВНЫЕ
- актуальность, информативность,
- полезность/практичность,
- эмоциональность,
- этичность автора текста и непосредственно самого текста,
-доступность и понятность.
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ
- виральность (репост/расшаривание контента),
-интерактивность,
- сервисные возможности (постер, граффити, геолокация/карта, опрос, товар),
- мультимедийность.
Структурные (внешние):
- внешняя структура текста,
- форматирование текста,
- визуальность.
Содержательные (внутренние):
- внутренняя структура текста,
- логичность изложения,
- грамотность,
- уникальность,
- информационная насыщенность текста,
- раскрытие одной тематики в рамках всего текста. Дополнительные:
- наличие статистики/экспериментов/опыта,
- наличие авторской позиции (мнение автора),
- наличие мнений различных представителей аудитории в рамках темы.
Критерии качественного контента в социальной сети
Ключевые показатели результата анализа публикаций «Пантеона авторов» исходя из объективных критериев качества контента
Объективные критерии качества контента социальной сети Новые авторы Художники Путешествия Все об играх Фотографы Музыка Образование Театр и кино Юмор Блогеры Литература Спорт и здоровье Дом и красота Хендмейд Другое Общее значение по разделам, %
Содержательные
Внутренняя структура текста + - + + - + - - 26,7
Логичность изложения - + + + - + + + + + + + + - + 80
Грамотность - + - + + + + + - + - - + + + 66,7
Уникальность + + + - + - + - + + + - + + + 73,3
Информационная насыщенность текста - - + - - - + + + + - + + - + 53,3
Раскрытие одной тематики в рамках всего текста + - + + + - + + + + - + + + + 80
Дополнительные
Наличие статистики/ экспериментов/ опыта 0
Наличие авторской позиции + + + - - - + - - + + - + - + 53,3
Наличие мнений различных представителей аудитории - - - - - - + - - - - - + - - 13,3
Кол-во + по всем критериям в совокупности, % 44,4 44,4 66,6 33,3 33,3 Си 55,5 55,5 Си 44,4 22,2 88,8 33,3 55,5
Выделенные нами содержательные признаки текста отражают не только его внутреннюю организацию, но и смысловую, идейную нагрузку. Опираясь на них, можно охарактеризовать основные коммуникативные качества письменной речи контента, отмеченного знаком искусственного интеллекта.
2.2. Результаты качественного анализа текстов
При проведении качественного анализа текстов помимо разработанных нами критериев мы также опирались на труды известных исследователей по русскому языку и культуре речи [1;
5; 10; 12]. В лингвистике коммуникативные качества речи — это объективно существующие свойства и признаки, определяющие степень ее коммуникативного совершенства. Все коммуникативные качества речи можно разделить на структурные и функциональные. К структурным относятся правильность, богатство и чистота. Функциональные включают в себя точность, логичность, выразительность, доступность, действенность и уместность [4]. В целом критерии качества медиатекста совпали с критериями, традиционно используемыми учеными-лингвистами. Несмотря на различия в принадлежности некоторых характеристик к разным типам классификации, базовые признаки как качественного контента, так и коммуникативного качества речи являются во многом идентичными.
Ниже представлены отдельные примеры, демонстрирующие результаты исследования. В скобках указаны названия сообществ или имена авторов аккаунта, откуда приводится пример. Орфография и пунктуация авторов сохранены.
Критерий «внутренняя структура текста» показывает наличие основных частей: введения / вступительной части, главной части, раскрывающей основную мысль, и заключения, содержащего выводы. Все анализируемые тексты отличаются наличием креолизованного компонента, и относительно полноценно вербальная часть представлена лишь в четырех тематических блоках из пятнадцати. Поэтому данный критерий частично соблюден лишь в 26 % материалов. В них можно условно выделить внутреннюю структуру с урезанием того или иного компонента. В подавляющем большинстве проанализированных постов вербальная часть либо отсутствует, либо отличается предельной краткостью, когда публикация состоит из двух-трех слов и фотографии: «Рождение авиадвигателя» (Урбантуризм); «Ребята мои хорошие» (Ну, посмотрим).
Логичностью изложения отличаются 80 % материалов. Это коммуникативное качество речи предполагает понятное и непротиворечивое высказывание. Следует отметить, что публикации в целом не содержат в себе противоположных по смыслу умозаключений. Не отмеченным этот критерий оказался в блоках «Фотографы», «Новые авторы» и «Хендмейд» из-за отсутствия вербального текста и наличия постов, не соответствующих общей тематике страниц. Коррелирующий с логичностью изложения критерий раскрытия одной тематики
в рамках всего текста имеет такой же высокий процент реализации (80 %).
Грамотность — признак текста, который подразумевает отсутствие ошибок орфографического, пунктуационного, лексического и грамматического характера. Грамотностью отличаются больше половины анализируемых материалов (66,6 %). Нарушения выражаются преимущественно пунктуационными ошибками: «Будем делиться важными новостями собственными видео со зверями возможно обзорами на местных котов господи у нас вообще очень много планов» (Хорошие малоизвестные зверята); «Маша абсолютно точно раздвинула мои горизонты и я вошла в 2020 шире глядя на мир» (Оксана Никитина).
Или заведомо неправильным написанием слов: «Записывайте прям щас: Орбитур» (Оксана Никитина).
Также следует отметить нарушение чистоты литературного языка в виде просторечий: «Других способов чувствовать радость Вася не знает. А если и знает, то они всяко сложнее чем поесть вкусня-шек» (Манго); «Наша предложка открыта для ваших заброшек» (Урбантуризм).
Встречается вульгарная грубая лексика: «В жопу снег. Люди рождаются голенькими» (Бредовый заяц).
Критерий «уникальность» обозначает отсутствие копий этого контента в других источниках. Ему соответствует 73,3 % материалов. Исключения составляют публикации в разделах «Музыка», «Театр-кино» и «Спорт». Они состоят из заимствованных фотографий и музыкальных треков.
Информационная насыщенность текста — критерий, отражающий общее количество информации, которая может быть полезна представителю аудитории. Он проявляется в 53,3 % материалов и включает в себя, например, использование терминологии, которое в анализируемых публикациях часто отрицательно влияет на восприятие текста читателем из-за отсутствия пояснений и определений: «Тайлы будут в таком стиле и расцветке, но более однородные» (Спасатель котят); «Профилактика алалии у детей — фрагмент семинара Марианны Лынской» (Путь родителя).
Также встречается использование фактических числовых данных, как правило, это указание точных дат, времени, стоимости, количества и т. д.: «С 9 января работаем в обычном графике с 10:00 до 22:00 каждый день» (БИРО. Библиотека для роста и карьеры); «Только до 22 МСК 28 декабря
у Вас есть время, чтобы выбрать что-то на свой вкус из более чем 165 часов материалов, и на любой бюджет от 70рублей» (Путь родителя).
Скрытый смысл текста, который тоже характеризует общую информационную насыщенность, чаще всего проявляется через рекламную информацию, удерживающую смысл и интригующую читателя: «Ребята! Если что я не пропала, я занимаюсь крутым проектом! Дело скорее всего долгое, но жуть какое интересное. Соберу кучу талантливых людей вместе!» (Ну, посмотрим); или через образные выражения: «Благо несущий районам, в бездне колодцев чарован, К водам примкнувши обводным, спич посвятит себя волнам» (Манускрипт Алли).
Критерий «авторская позиция», или установки, выраженные через систему мыслей и чувств автора, мы рассмотрели отдельно, ему соответствуют 53,3 % публикаций. В них авторы выражают свое субъективное мнение как пассивно: «Кот манул хороший, и все в нем говорит об этом, хочется вам или нет» (Хорошие малоизвестные зверята), так и активно, призывая читателя к действию: «Вот и подходит к концу этот год. Надо расписать достижения и поставить новые цели, настроиться на добрый лад и ответить себе на несколько важных вопросов (здесь каждый решит сам, что для него важно)» (БИРО. Библиотека для роста и карьеры).
Дополнительные содержательные признаки текста, как и авторская позиция, являются вспомогательными факторами для формирования большего доверия аудитории к материалам. Но эти признаки имеют достаточно низкие проценты реализации. Наличие мнений различных представителей аудитории в рамках темы содержится только в двух разделах («Дом и красота», «Образование»). Наличие статистики/экспериментов/опыта не представлено ни в одном.
Структурные коммуникативные качества речи в исследуемых материалах представлены слабо, лишь частично проявляется качество правильности речи. Качества чистота и богатство (разнообразие) речи в целом для публикаций «ВКонтакте» «Пантеона авторов» нехарактерны.
Функциональные коммуникативные качества в анализируемых материалах представлены наиболее широко. Логичность изложения является самым характерным из них. Также тексты страниц, отмеченных «Прометеем», отличаются доступностью для восприятия; уместностью и близостью к интересам читателя; достаточной выразительностью, представленной в основном визуальной частью контента; точностью и предельной лаконичностью и, наконец, действенностью, поскольку эффективность данных текстов подтверждается большим интерактивным откликом пользователей — каждая публикация сопровождается комментариями, репостами и лайками аудиторией подписчиков.
Выводы
Таким образом, критерии качественного контента социальной сети «ВКонтакте», которые во многом коррелируют с коммуникативными качествами речи, не полностью соблюдаются в публикациях, рекомендуемых искусственным интеллектом «Прометей». Проблемы недостаточной информационной насыщенности текста наряду с использованием весьма посредственных способов выразительности во многом обусловлены спецификой социальных сетей, где тексты создают рядовые пользователи, а лента новостей скорее предполагает необъемные публикации. Тем не менее традиционно полноценный текст обладает рядом необходимых характеристик, которые, на наш взгляд, должны быть свойственны и текстам социальных сетей, в частности представителей «Пантеона авторов».
Список литературы
1. Введенская Л. А., Павлова Л. Г., Кашаева Е. Ю. Русский язык и культура речи: учеб. пособие для вузов. Ростов н/Д: Феникс. 2001. 540 с.
2. ВКонтакте. URL: https://vk.com/about (дата обращения 11.01.2020).
3. ВКонтакте с авторами. URL: https://vk.com/authors (дата обращения 11.01.2020).
4. Головин Б. Н. Основы культуры речи: учеб. для вузов по специальности «Рус. яз. и лит.». 2-е изд., испр. М.: Высш. шк., 1988. 320 с.
5. Голуб И. Б. Русский язык и культура речи: учеб. пособие. М.: Логос, 2003.
6. Иванов А. Д. Роботизированная журналистика и первые алгоритмы на службе редакций международных СМИ // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2015. № 2 (16). С. 32—40.
7. Искусственный интеллект для СМИ: страхи больше надежд. URL: https://jrnlst.ru/robots-threat (дата обращения 11.01.2020).
8. Как вести свою страницу, чтобы ее заметил Прометей. URL: https://vk.com/@authors-kak-vesti-svou-stranicu-chtoby-ee-zametil-prometei (дата обращения 11.01.2020).
9. Пантеон авторов. URL: https://vk.com/app6299850-76477496 (дата обращения 11.01.2020).
10. Розенталь Д. Э. Справочник по русскому языку. Практическая стилистика. М., 2001.
11. Сальманова Г. Х., Сахаутдинова Е. Т., Хамитова Ю. Ф., Курманова Л. Р. Маркетинг в социальных сетях — продвижение бренда компании, сайта через социальные сети // Бенефициар. 2016. № 3 (3). С. 23—28.
12. Штрекер Н. Ю. Русский язык и культура речи: учеб. пособие для студентов вузов. М., 2003.
13. Newman N. Journalism, Media, and Technology Trends and Predictions. University of Oxford, 2019. 48 p.
Сведения об авторах
Морозова Анна Анатольевна — кандидат филологических наук, доцент кафедры журналистики и массовых коммуникаций, директор Учебно-научного центра медиаобразования факультета журналистики Челябинского государственного университета, Челябинск, Россия. [email protected]
Попова Светлана Николаевна — кандидат филологических наук, старший преподаватель кафедры режиссуры кино и телевидения Челябинского государственного института культуры. Челябинск, Россия. [email protected]
Bulletin of Chelyabinsk State University.
2020. No. 7 (441). Philology Sciences. Iss. 121. Pp. 114—121.
PECULIARITIES OF COMMUNICATIVE CHARACTERISTICS IN VERBAL TEXTS OF SOCIAL NETWORKS (BY THE EXAMPLE OF «AUTHORS' PANTHEON» IN VKONTAKTE)
A. A. Morozova
Chelyabinsk State University, Chelyabinsk, Russia. [email protected]
S. N. Popova
Chelyabinsk State Institute of Culture, Chelyabinsk, Russia. [email protected]
The article defines the communicative characteristics of verbal texts in the social network VKontakte, marked by the artificial intelligence «Prometheus». The research material includes 11350 publications (45 communities in 15 thematic sectors). The content textual criteria helped to define the domination of functional communicative speech characteristics (logic, availability, aptitude, expressiveness, accuracy, efficiency) over structural ones (correctness, clearness, richness). The criteria for the quality content of the VKontakte social network, which in many respects correlate with the communicative qualities of speech, are not fully met in publications recommended by «Prometheus» artificial intelligence. The problems of insufficient information richness of the text along with the use of very mediocre expressive methods are largely due to the specifics of social networks, where texts are created by ordinary users, and the news feed most likely involves voluminous publications.
Keywords: communicative characteristics, verbal text, social network, VKontakte, «Prometheus», «Authors' pantheon», artificial intelligence.
References
1. Vvedenskaya L. A., Pavlova L. G., Kashaeva E. Yu. (2001) Russkij yazyk I kul'tura rechi [Russian language and culture of speech]. Rostov-on-Don. 540 p. [in Russ.].
2. VKontakte [VKontakte], available at: https://vk.com/about, accessed 11.01.2020.
3. VKontakte [VKontakte with authors], available at: https://vk.com/authors, accessed 11.01.2020.
4. Golovin B. N. (1988) Osnovy kul'tury rechi [Basics of culture of speech]. Moscow. 320 p. [in Russ.].
5. Golub I. B. (2003) Russkij yazyk i kul'tura rechi [Russian language and culture of speech]. Moscow [in Russ.].
6. Ivanov A. D. (2015) Znak: problemnoepole mediaobrazovaniya, no. 2 (16), pp. 32—40 [in Russ.].
7. Iskusstvennyj intellekt dlya SMI: strahi bol'she nadezhd [Artificial intelligence in mass media: fears over hopes], available at: https://jrnlst.ru/robots-threat, accessed 11.01.2020 [in Russ.].
8. Kak vesti svoyu straniczu, chtoby eyo zametil Prometej [How to manage your web page so Prometheus notices it], available at: https://vk.com/@authors-kak-vesti-svou-stranicu-chtoby-ee-zametil-prometei, accessed 11.01.2020 [in Russ.].
9. Panteon avtorov [Authors' Pantheon], available at: https://vk.com/app6299850-76477496, accessed 11.01.2020 [in Russ.].
10. Rozenthal D. E. (2001) Spravochnik po russkomu yazyku. Prakticheskaya stilistika [Handbook of the Russian language. Practical styling]. Moscow [in Russ.].
11. Salmanova G. H., Sahautdinova E. T., Hamitova Yu. F., Kurmanova L. R. (2016) Beneficiar [Beneficiar], no. 3 (3), pp. 23—28 [in Russ.].
12. Shtreker N. Y. (2003) Russkiy yazik I kul'tura rechi [Russian language and culture of speech]. Moscow [in Russ.].
13. Newman N. (2019) Journalism, Media, and Technology Trends and Predictions. University of Oxford. 48 p.
