что означает показатель mi в системе призма
«Призма» — готовое решение для анализа показателей регионов
Наши проекты
Контакты
Рассылки «Ведомостей» — получайте главные деловые новости на почту
Ведомости в Facebook
Ведомости в Twitter
Ведомости в Telegram
Ведомости в Instagram
Ведомости в Flipboard
Решение Федеральной службы по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) от 27 ноября 2020 г. ЭЛ № ФС 77-79546
Учредитель: АО «Бизнес Ньюс Медиа»
И.о. главного редактора: Казьмина Ирина Сергеевна
Рекламно-информационное приложение к газете «Ведомости». Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) за номером ПИ № ФС 77 – 77720 от 17 января 2020 г.
Любое использование материалов допускается только при соблюдении правил перепечатки и при наличии гиперссылки на vedomosti.ru
Новости, аналитика, прогнозы и другие материалы, представленные на данном сайте, не являются офертой или рекомендацией к покупке или продаже каких-либо активов.
Сайт использует IP адреса, cookie и данные геолокации Пользователей сайта, условия использования содержатся в Политике по защите персональных данных
Все права защищены © АО Бизнес Ньюс Медиа, 1999—2021
Любое использование материалов допускается только при соблюдении правил перепечатки и при наличии гиперссылки на vedomosti.ru
Новости, аналитика, прогнозы и другие материалы, представленные на данном сайте, не являются офертой или рекомендацией к покупке или продаже каких-либо активов.
Все права защищены © АО Бизнес Ньюс Медиа, 1999—2021
Решение Федеральной службы по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) от 27 ноября 2020 г. ЭЛ № ФС 77-79546
Учредитель: АО «Бизнес Ньюс Медиа»
И.о. главного редактора: Казьмина Ирина Сергеевна
Рекламно-информационное приложение к газете «Ведомости». Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) за номером ПИ № ФС 77 – 77720 от 17 января 2020 г.
Сайт использует IP адреса, cookie и данные геолокации Пользователей сайта, условия использования содержатся в Политике по защите персональных данных
Технологии анализа СМИ
и соцсетей
СМ Индекс – новый KPI
для SMM и PR
СМ Индекс показывает, насколько бренд захватил внимание аудитории, каков его настоящий «вес» в соцсетях. Для этого оцениваются все упоминания бренда на всех платформах и для каждого упоминания взвешивается влиятельность площадки и вовлеченность конкретного сообщения.
Значение СМ Индекса зависит от аудитории автора или сообщества, которые опубликовали сообщение, аудитории их репостеров, и от значения вовлечённости сообщения (количество лайков, репостов, комментариев). Оценка учитывает тип сообщения (пост/репост/комментарий), а также тип площадки (персональный аккаунт, группа или сообщество).
Масштаб СМ Индекса – от 0 до 1000 пунктов. Значение 1000 присваивается наиболее яркому сообщению у самого влиятельного блогера с большой аудиторией репостеров. На данный момент СМ Индекс рассчитывается для площадок Facebook, ВКонтакте, Одноклассники, Instagram, Twitter и YouTube. Оценка определяется для авторов с аудиторией от 1000 подписчиков и для сообществ от 5000 подписчиков, со временем технология «посчитает» и площадки с меньшей аудиторией.
Формула СМ Индекса включает:
МедиаИндекс
Индекс рассчитывается автоматически с применением технологий лингвистического анализа по методике, разработанной компанией «Медиалогия» совместно с учеными-математиками и аналитиками масс-медиа и PR.
Значение МедиаИндекса определяется для каждого объекта (компании, персоны, бренда) в каждом сообщении СМИ.
Формула МедиаИндекса имеет 3 основных составляющих:
МедиаИндекс является зарегистрированной торговой маркой компании «Медиалогия».
Индекс Цитируемости
Индекс Цитируемости (ИЦ) – показатель качества распространения контента СМИ.
ИЦ рассчитывается на базе математико-лингвистического анализа текстов 70 000 открытых источников СМИ и 900 млн. аккаунтов соцмедиа.
Во избежание самоцитирования из анализа исключены ссылки на СМИ, входящие в один медиахолдинг, также объединенные единым брендом и редакцией. Не учитываются показатели посещаемости, тиража или аудитории.
Под ссылками подразумеваются упоминания источника в контексте всех возможных словосочетаний: «в газете … опубликовано интервью», «по сообщению…», «как передали…», «по материалам…» и т.п., а также гиперссылки в интернет-изданиях.
Рейтинги публикуются по следующим категориям:
Рейтинги по ИЦ публикуются с периодичностью: месяц, квартал, год.
При обработке результатов учитывается написание упоминаемого источника и вариативность синонимичного ряда.
Обзор Prisma ORM: как забыть об SQL и сосредоточиться на данных
ORM (англ. Object-Relational Mapping — «объектно-реляционное отображение или преобразование») — технология программирования, которая связывает базы данных с концепциями объектно-ориентированных языков программирования, создавая «виртуальную объектную базу данных».
Работа с базами данных (моделирование данных, изменение схем, формирование запросов и т.п.) — одна из наиболее сложных задач, возникающих при разработке приложений. Prisma предлагает решение, позволяющее сосредоточиться на данных вместо SQL.
Что такое Prisma?
Как утверждают разработчики, Prisma представляет собой «открытую ORM нового поколения для Node.js и TypeScript», реализующую «новую парадигму объектно-реляционного отображения».
Поддерживаемые языки программирования:
Как Prisma работает?
Все начинается с определения схемы. Схема позволяет разработчикам определять модели с помощью интуитивно понятного языка. Она также содержит соединение с БД и определяет генератор:
Каждая модель привязана к таблице в БД и является основой для генерируемого Prisma Client интерфейса доступа к данным.
В приведенной схеме мы настраиваем следующее:
Миграции
Доступ к данным
Prisma Client позволяет разработчикам мыслить в категориях объектов. Другими словами, вместо концепции экземпляров модели, в ответ на запрос к БД возвращаются обычные JavaScript-объекты. Кроме того, запросы являются полностью типизированными. Рассмотрим несколько примеров:
С полным описанием API можно ознакомиться здесь.
Быстрый старт
В данном разделе мы научимся отправлять запросы к базе данных SQLite на TypeScript с помощью Prisma Client.
Загрузка начального проекта и установка зависимостей
Копируем репозиторий с начальным проектом (на самом деле в данном репозитории находится 2 проекта, один на JavaScript, другой на TypeScript; разница между ними невелика):
Переходим в директорию, с которой мы будем работать, устанавливаем зависимости и открываем директорию в редакторе кода:
Проект состоит из 6 файлов:
| Post | ||||
|---|---|---|---|---|
| id | title | content | published | authorId |
| 1 | Hello World | null | false | 2 |
Формирование запроса
Перед тем, как писать запрос к БД с помощью Prisma Client, взглянем на нашу схему:
Файл script.ts на данном этапе выглядит следующим образом:
Начнем с запроса на получение всех пользователей:
Выполним этот код с помощью следующей команды:
Вот что должно появиться в терминале:
Обратите внимание, что переменная allUsers является строго типизированной благодаря типам, автоматически генерируемым Prisma Client. В этом можно убедиться, если навести курсор на allUsers в редакторе кода (VSCode или любом другом со встроенной поддержкой TypeScript):
Запись данных
Запрос findMany используется для чтения данных из БД. Для записи данных используется запрос create :
Наш запрос добавил новую запись в таблицу Post :
| Post | ||||
|---|---|---|---|---|
| id | title | content | published | authorId |
| 1 | Hello World | null | false | 2 |
| 2 | Prisma облегчает работу с БД | null | false | 1 |
Давайте «опубликуем» созданный пост с помощью запроса update :
Наш запрос обновил соответствующую запись в таблице Post :
| Post | ||||
|---|---|---|---|---|
| id | title | content | published | authorId |
| 1 | Hello World | null | false | 2 |
| 2 | Prisma облегчает работу с БД | null | true | 1 |
Изменение схемы
Сначала добавим новую модель ( Profile ) в нашу схему:
Затем выполняем следующую команду:
Express REST API
В данном разделе мы с нуля реализуем REST API с помощью Prisma Client, Express и TypeScript.
REST (от англ. Representational State Transfer — «передача состояния представления») — архитектурный стиль взаимодействия компонентов распределенного приложения в сети.
Инициализация проекта и установка зависимостей
Создаем директорию проекта, инициализируем проект и устанавливаем зависимости:
Структура нашего проекта будет следующей:
Схема и модели
Наша схема будет состоять из 2 моделей — User и Post :
Как видите, мы снова испольуем SQLite в качестве БД, модель User не изменилась, а у модели появилось несколько дополнительных полей.
Файл prisma/seed.ts будет использоваться для наполнения БД фиктивными данными. Вставьте в него следующий код:
Прежде чем мы перейдем к непосредственной реализации REST API, создадим БД и наполним ее данными.
Для создания БД выполняем следующую команду:
Запускам выполнение скрипта из :
Теперь наша БД готова к использованию.
REST API
Реализуем минимальный сервер с помощью Express:
Далее импортируем Prisma Client и создаем экземпляр клиента:
Теперь определимся с конечными точками (endpoints), которые будут нужны нашему приложению:
Начнем с GET-запросов.
Получение всех пользователей:
Получение определенного поста:
Получение черновиков пользователя:
Получение всех опубликованных постов с условиями:
Создание нового поста:
Создание нового пользователя:
Увеличение количества просмотров поста:
На этом разработка нашего REST API завершена.
С другими примерами использования Prisma можно ознакомиться здесь.
Проверка работоспособности API
Пришло время убедиться в работоспособности нашего REST API. Для этого воспользуемся Postman. Обратите внимание, что для работы с localhost необходимо установить настольного агента (desktop agent).
Запускаем сервер с помощью команды:
Получаем всех пользователей:
Получаем пост с id === 2 :
Создаем нового пользователя:
Создаем новый черновик от лица Боба:
Публикуем данный черновик:
Увеличиваем количество его просмотров:
Полагаю, мы убедились в том, что наш сервис прекрасно функционирует.
Заключение
Итак, какие выводы можно сделать из проведенного нами обзора Prisma ORM? Безусловно, по сравнению с другими популярными решениями для работы с БД семейства SQL, такими как Sequelize или TypeORM, Prisma выглядит более привлекательно как с точки зрения удобства создания и изменения БД, так и с точки зрения простоты формирования запросов и получения данных.
Если же говорить о более специализированных инструментах, таких как Mongoose, то сложно вынести окончательный вердикт, учитывая, что разработчики Prisma обещают в ближайшее время представить MongoDB connector. Однако, если на данный момент Prisma и уступает Mongoose в некоторых аспектах, тот факт, что Prisma умеет работать с несколькими реляционными БД, а также предоставляет возможность выполнять комплексные (include) и точечные (select) запросы (по аналогии с GraphQL), заставляет внимательно следить за ее дальнейшим развитием.
Вместе с тем, нельзя сказать, что Prisma реализует совершенно новый подход к работе с БД. Речь идет, скорее, о доработке существующих технологий, об их совершенствовании в русле доминирующих концепций.
Облачные серверы от Маклауд можно использовать для разработки на WebAssembly.
Зарегистрируйтесь по ссылке выше или кликнув на баннер и получите 10% скидку на первый месяц аренды сервера любой конфигурации!
Как власти читают ваши блоги: расследование Forbes
«Мы вообще этим не занимаемся (тем, что обсуждается в соцсетях. — Forbes), нам на это плевать, я имею в виду всем гражданам страны, за исключением довольно узкой группы людей», — сказал премьер 10 августа на встрече с активом «Единой России». За две недели до этого пресс-секретарь Владимира Путина Дмитрий Песков в разговоре с газетой «Ведомости» язвительно отвечал на вопрос, знают ли в Кремле об опубликованных блогером Алексеем Навальным криминальных фактах из прошлого главного следователя Александра Бастрыкина. «Не исключаю, что, не забыв выложить эту информацию в социальную сеть, этот гражданин забыл отправить письмо (президенту и в СКР)», а реагировать на сообщения в соцсетях Кремль не будет, сказал Песков.
Однако за «узкой группой людей», на которую не реагируют, власти на самом деле следят очень внимательно. Как выяснил Forbes, у десятков высших чиновников в кабинетах установлена специальная система мониторинга сетевых дискуссий.
Призма Володина
Пионером по отслеживанию социальных медиа стало Управление внутренней политики администрации президента. Еще до думских выборов главному их куратору Вячеславу Володину (тогда вице-премьеру и главе штаба Общероссийского народного фронта, сейчас первому замглавы администрации президента) была установлена система производства компании «Медиалогия», позволяющая в реальном времени отслеживать дискуссии в социальных сетях и блогах, рассказывает собеседник Forbes в руководстве одной из IT- компаний и бывший сотрудник управления внутренней политики.
Представитель администрации президента подтверждает: система называется «Призма», она установлена непосредственно в кабинете Володина и в настоящее время действительно используется. Представитель «Медиалогии» подтвердил Forbes: такая система существует, один из терминалов предоставлен администрации президента.
Сотрудник президентской администрации признается: по итогам наблюдения за блогами Володин строго спрашивает. Настроек в терминале начальника подчиненные Володина не знают, но набор обозреваемых блогов явно нерелевантен, говорит один из собеседников: недостаточно обозреваются те аккаунты, где пишут позитивно настроенные к власти авторы.
«Призма» значится среди продуктов «Медиалогии», предложенных к продаже. В краткой аннотации на своем сайте создатели обращаются к высоким государственным начальникам: активность граждан в соцмедиа приводит к «росту социальной напряженности: нагнетанию беспорядков, протестным настроениям, экстремизму». В аннотации к «Призме» также сказано, что терминал предназначен непосредственно для личного использования руководителями.
«Медиалогия» не стала предоставлять Forbes демодоступ к системе, но согласилась описать «Призму» в письменном комментарии.
Система может отслеживать отдельно стоящие блог-площадки и соцсети. Всего, по словам разработчиков, под око Кремля попадают 60 млн «источников». При этом система анализирует тональность высказываний каждого из этих источников с погрешностью 2-3% практически в реальном времени (лаг в несколько минут), пишет директор «Медиалогии» по развитию Фарит Хуснояров.
В мониторинг попадают практически все площадки, за исключением Facebook, утверждают разработчики. В том числе блоги на LiveJournal, Twitter, YouTube. Правда, в аннотации на сайте «Медиалогии» Facebook числится среди обозреваемых сетей, то же говорит и один из собеседников Forbes, видевших «Призму» в деле.
«На монитор поступают наиболее обсуждаемые новости в социальных медиа, они представлены как топовые сюжеты (кластеры). При этом можно посмотреть, из каких постов формируется тот или иной топовый сюжет. В каждом сюжете оцениваются сообщения по характеру упоминания, количество негативных и позитивных постов отражается на экране. Характер упоминания определяется по факту и тональности (отношение автора)», — пишет представитель компании-производителя.
Судя по военным терминам из описания, представленного компанией, пользователи «Призмы» видят социальные медиа как поле непрекращающейся битвы: «Новости классифицируются по определенным темам, которые фиксируются в техническом задании индивидуально. Например, «информационные риски», «активность/мероприятия», «конкуренты» и др. Помимо этого на экране представлена графическая информация: динамика позитивных и негативных сообщений по количеству за последние 24 часа. Эта динамика может быть настроена по определенным темам и объектам. Также на экране представлен график информационных атак, отражающий долю ботов по негативу (соотношение негативных ботов к общему количеству)».
Стоимость «Призмы» (состоит из «харда», «софта», установки и обслуживания) разработчики не раскрывают. Проверка выигранных «Медиалогией» и связанной с ней компанией «Медиамониторинг» (зарегистрирована по тому же адресу) тендеров по сайту госзакупок показала: поставок «Призмы» кому-либо из госзаказчиков в 2011-2012 годах не было (всего 14 побед в госконкурсах).
Песков сказал Forbes, что о поставке системы в АП он не знает, а разработчики сообщили, что пока лишь тестируют «Призму» и терминал в кабинете Володина стоит бесплатно: «Медиалогия» выпустила бета-версию, которая используется в администрации президента и в правительстве Москвы… На данный момент контрактных отношений по «Призме» нет. Коммерческая эксплуатация продукта планируется в 2013 году».
Как сообщил Forbes собеседник в IT-отрасли, терминалы «Призмы» установлены отнюдь не только в двух кабинетах, но примерно у полусотни других высокопоставленных чиновников: у руководства МВД, в мэрии Москвы, в аппарате спикера Госдумы Сергея Нарышкина, у главы «Роснефти» Игоря Сечина и пр.
Директор Центра политинформации Алексей Мухин, немного пользовавшийся «Призмой», обрисовывает круг потенциальных клиентов: «Это нужно для спецслужб и Кремля. Я видел эту систему. Это впечатляет, хорошая вещь. Думаю, такая штука есть и у Дмитрия Анатольевича».
Пресс-секретарь премьера Наталья Тимакова была недоступна для комментариев. В пресс-службе правительства на вопрос, работает ли «Призма» в Белом доме, ответить затруднились.
«Микроскопом забивают гвозди»
Приблизительно в то время, когда в кабинете Володина появилась система слежения за соцмедиа, в Кремле, готовящемся к парламентским выборам, было принято решение: основной упор в агитации в интернете направить на обитателей социальных сетей. Тогда именно оттуда власть ждала опасность. Действительно, первый крупный митинг на Болотной площади состоялся после наплыва в декабре посетителей в специальную группу в Facebook.
На Западе анализ деятельности пользователей в соцсетях уже поставили на службу политике. Сервис микроблогов Twitter в августе начал вести предвыборный политический индекс, сравнивая положительные твиты о том или ином кандидате с общим количеством записей в твиттере. По сообщению компании, в неделю анализируется около 2 млн записей о кандидатах в президенты США Бараке Обаме или Митте Ромни. А стартап PoliticIT выкладывает в свободный доступ данные анализа сообщений почти всех англоязычных соцсетей, ранжируя кандидатов в президенты США. В штабе Обамы система, аналогичная «Призме», тоже работает: кластеризуя записи в блогах после той или иной речи кандидата-демократа, «робот» даже способен отвечать части обладателей аккаунтов, с остальным массивом «комментаторов» работает PR-команда Обамы.
Избиратели США сейчас глубже россиян погружены в социальные сети, однако следующий избирательный цикл в России также, возможно, пройдет под знаком соцмедиа. «Сейчас в сети находится активный срез общества, а скоро там будут вообще все. Те, кому сейчас 45, уже пользуются «ВКонтакте», а те, кому сейчас 2 года, тоже будут уже в сети. Это объективный процесс. Власти здесь необходимы инструменты, чтобы доносить до людей информацию в правильном ключе», — говорит депутат Госдумы от «Единой России» Роберт Шлегель.
Однако прозрачных методик работы с той информацией, которую может давать система мониторинга блогов, у нас, в отличие от Америки, нет, говорит собеседник в IT-отрасли, реагируют на сетевые темы по старинке, административным ресурсом и «накруткой» позитивных тем. «Микроскопом забивают гвозди», — приводит он афоризм.
Представитель администрации президента говорит, что результат анализа блогов часто становится темой для директив Володина.
Непереводимый олбанский
К следующим выборам, возможно, системы анализа и мониторинга соцмедиа будут уже совсем другими, ожидают ученые. «Направление стало активно развиваться около 10 лет назад. А года через 4 прогнозируется переход количества в качество. Будет совершенно другой уровень семантического анализа динамического набора документов на естественном языке… Сейчас мы видим коренной скачок в алгоритмах и функциональности программных средств. Уже сейчас можно делать вполне адекватные прогнозы», — говорит замзаведующего кафедрой анализа данных и искусственного интеллекта НИУ ВШЭ Алексей Незнанов.
Фактически алгоритмы анализа языка, по словам ученых, могут вплотную приблизить машину к пониманию написанного в соцмедиа. Уже сейчас экспериментальные системы, подобные «Призме», распознают тональность сообщений на 80-90%. Единственное, что может помешать машине разложить мысли блогера на эмоциональные составляющие, — это «олбанский» (интернет-сленг. — Forbes) и эзопов языки. «Ирония, игра словами и сарказм — это очень тяжело. Трудно понять сарказм Набокова, но понять пользователя блогосферы — это еще сложнее. Задача решается приблизительно», — говорит научный сотрудник лаборатории НИУ ВШЭ Дмитрий Игнатов.
Ученые утверждают, что вскоре от анализа содержания соцмедиа можно будет легко перейти к манипулированию этой средой. «Пока еще накапливается опыт прогнозирования развития сетей и решения частных задач анализа данных, этот опыт, очевидно, позволит эффективно манипулировать акторами в сетях, с учетом стандартных социологических ограничений», — уверен Незнанов.
Необходимые математические расчеты уже сделаны. В 2009 году вышла монография замглавы Института проблем управления РАН Дмитрия Новикова с коллегами «Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства», где приведены модели распространения информации в социальных сетях в зависимости от характера новости и репутации «агента».
«Мы можем пытаться влиять на мнение членов соцсетей, на связи между ними, причем разными способами, вариантов много: если вы хотите вбрасывать информацию, то надо воздействовать на людей неравномерно, выискивать активных людей с репутацией… Можно выращивать репутацию своих агентов, давая им правдивую информацию, а затем внедряя в общий поток какие-то другие идеи. Можно, наоборот, уничтожать репутацию чужих агентов, дискредитировать их… В итоге появляется взаимодействие, противоборство субъектов, осуществляющих воздействие на агентов. Все как в жизни, точнее, это и есть жизнь», — размышляет Новиков.
«Власть просто смотрит в экран, где мигают огонечки»
«Призма» появилась и стала внедряться у чиновников вскоре после серии уличных революций на Ближнем Востоке, где главным мобилизационным средством восставших были именно соцсети. Российское МВД стало пользоваться системой вскоре после родившегося в блогосфере оглушительного скандала вокруг казанского ОВД «Дальний».
Бывший глава управления внутренней политики администрации президента Константин Костин, который сейчас возглавляет Фонд развития гражданского общества, верит в то, что чиновники могут использовать соцмедиа, чтобы прогнозировать неприятности и избегать их. Работая в Кремле, чиновник успел попользоваться «Призмой», а сейчас уже пытается создать собственную систему слежения за обитателями соцсетей. Вот только «начинка» ему нужна помощнее, чем в программе от «Медиалогии».
«Там берется несколько сотен блогеров, и система анализирует то, что происходит внутри их замкнутого сообщества. Это слишком малая часть, она не дает представления об общей картине. Мне же нужно понимать, что в реальном времени происходит в сетях. Наши системы этого не дают, пока у нас нет таких технологических возможностей», — утверждает Костин. Он ведет переговоры с двумя американскими компаниями, считающимися лидерами на рынке систем по поиску и анализу контента в сети: Crimson Hexagon и General Sentiment.
«Социальная энергия» в сети должна изучаться властями и все больше использоваться в работе, полагает бывший кремлевский обитатель. Традиционные СМИ, по словам Костина, уходят в прошлое, освобождая место для социальных медиа.
У Путина и его пресс-службы «Призмы» или аналогичной системы нет, мониторить сети, может, и надо, но не в первоочередном порядке, непреклонен Песков. «В соцсетях и блогах действительно можно найти серьезные обсуждения… Но на фоне общего объема этих блогов доля серьезного обсуждения ничтожно мала. Подавляющее большинство тем носит несерьезный характер и малоприменимо для работы администрации президента», — сказал пресс-секретарь президента Forbes.
В подготовке материала принимал участие Иван Васильев