Запрос на такие критерии есть у крупных технокомпаний, с середины нулевых выстраивающих рекомендательные системы для пользователей. У самих пользователей, которые хотят быть уверены в качестве продукта. У СМИ, согласных делать качественные материалы в обмен на пессимизацию платформами заведомо некачественных. И, конечно, у рекламодателей, которые смогут обеспечить себе размещение на площадках с качественным контентом. Кроме того, по данным Chartbeat, качественные материалы обеспечивают лучший просмотр рекламы – пользователи, читающие материал дольше 75 секунд, уделяют рекламе на 60 % больше внимания.
17.1 Автоматическое измерение качества
В 2016 году журналист и медиааналитик Фредерик Филлу (Frederic Filloux) в серии статей в своем издании Monday Note предложил список объективных сигналов качества журналистских материалов[55]. Такую сигнальную скоринговую систему в теории можно масштабировать на любое издание или платформу и тем самым существенно усложнить жизнь производителям фейков, кликбейтерам и просто создателям низкокачественных текстов.
Все сигналы Филлу разделил на три группы: заявленные (stated signals), производные (inferred signals) и субъективные (subjective signals).
17.1.1 Заявленные сигналы
Заявленные сигналы прилагаются к любому новостному материалу в процессе производства в системе управления контентом. Вот некоторые сигналы, которые предлагает забирать из системы публикации Филлу:
• Длина материала;
• Время публикации (отдельно – флаг «всегда актуально»);
• Время и место написания (хотя бы на уровне «местный материал», «зарубежное бюро», «штаб-квартира издания»);
• Число авторов;
• Число версий;
• Целевая аудитория – материал с высокой/низкой местной ценностью, тематический материал;
• Тип заметки (расследование, репортаж, фичер и т. п.);
• Степень мультимедийности.
Анализ, проведенный Филлу, показывает, что длинные материалы в среднем качественнее коротких. Несколько авторов обычно также создают лучший материал, чем один. То же касается количества редакций материала и вычитки – производилась ли она на уровне отдела или на уровне главного и шеф-редактора.
Надежный индикатор качества – сопровождение интерактивным блоком с визуализацией данных или инфографикой.
Естественно, любой из сигналов, взятый изолированно, ничего не говорит о качестве материала. Но эксклюзивный репортаж на 5000 слов, подготовленный тремя авторами и сопровождаемый графиками, в среднем заслуживает большего внимания читателя, чем проходная новость на 200 слов, написанная одним человеком и ориентированная на жителей небольшого городка.
Обратите внимание, что такая система способна эффективно предохранять пользователя от большого количества фейковых сообщений, не обращаясь к проверке фактов, а просто поднимая планку потребления на недосягаемую для производителей фальшивых новостей высоту.
17.1.2 Производные сигналы
Производные сигналы – показатели, которые могут быть автоматически измерены или оценены сторонним наблюдателем после публикации материала[56]. Сюда могут входить и некоторые заявленные сигналы – например, длина, время публикации и часто место подготовки материала (их сравнительно легко вычленить из текста).
Филлу вводит понятие ПКИ или показателя качества издания
[128]. ПКИ можно определить, учитывая множество параметров – качество авторов, первоисточник, продолжительность жизни как отдельных материалов, так и издания.
Если автор пишет давно и в основном качественные материалы (здесь вводится ПКА – показатель качества авторов
[129]), это должно влиять на качество издания в целом. Медиа, долго находящиеся на рынке, в целом заслуживают большего доверия. Издатели, становящиеся поставщиками эксклюзивов, так же авторитетнее тех, кто лишь перепечатывает или перерабатывает сообщения.
В первом приближении хорошей базой для расчета ПКИ становится и число отраслевых наград, которые получило издание. Для конкретного материала важным элементом становится оцениваемый читателем уровень общественной значимости. Понятно, что постоянно затрагивающее значимые темы издание с меньшей вероятностью выпустит шлак, а редко выпускающее общепризнанные значимыми расследования – с большей.
К этому всему добавляются метрики вовлеченности – время чтения, склонность читателей к реакции на материал (комментировать, аннотировать, пересылать друзьям). Важный индикатор – распространение по социальной сети пользователя, причем стоит учитывать не только количество перепостов, но и скорость. В модели Филлу этот параметр имеет низкий вес, так как популярный материал не обязан быть качественным.
Естественно, что репутация в скоринговых системах не должна учитывать совсем уж старые заслуги. Так устроен расчет кредитного рейтинга. Например, компания Fair Isaac, чьей системой расчета пользуются банки США, учитывает только последние семь лет истории заемщика. Аналитики справедливо полагают, что за семь лет могло произойти очень многое.
17.1.3 Субъективные сигналы
К субъективным относятся сигналы, которые пока довольно сложно определить автоматически. Например
• Стиль письма;
• Взвешенность;
• Тщательность проработки;
• Аналитические качества;
• Эмоциональность (автоматически довольно легко определить тон, но не допустимость той или иной эмоции в журналистском материале);
• Сложность затронутой темы;
• Инновационность подхода.
17.1.4 Технологические сигналы
Анализ структуры HTML-документа и технических свойств площадки зачастую может сказать довольно многое о качестве контента[57]. Структура базового материала включает в себя:
• Источник;
• Название материала;
• Автора;
• Совокупность изображений, иллюстрирующих анонсный блок и сам материал;
• Текст материала;
• Видеоролики;
• Связанные материалы;
• Информацию в подвале страницы.
Данные об издании и домене, где материал опубликован, вносит свой вклад в понимание, можно ли доверять этому СМИ. Доверие выше, если домен зарегистрирован давно, а данные о владельце не скрыли. Такой простой процесс, примененный к списку сайтов, позволяет предотвратить распространение фейков.
