у = 0,06х+4,586.
Также имеется возможность оценить статистическую значимость этой зависимости, исходя из значения Sig.
Иногда данные о влиянии средств массовой информации, которые можно собрать в рамках социального исследования, не отражают глубинных факторов этого влияния и могут быть связаны между собой не из-за зависимости друг от друга, но из-за связи с общей скрытой причиной. Для выявления групп переменных, связанных между собой, а также для сокращения объёмов информации, которую необходимо обрабатывать, используется факторный анализ.
«Факторный анализ - группа методов исследования структуры и снижения размерности пространства переменных Модель А.Ф. предполагает, что значение любой измеряемой переменной зависит от небольшого числа латентных (скрытых) факторов. Основной целью А.Ф. является определение латентных факторов по результатам реальных измерений, и снижение размерности за счет замены набора исходных переменных выделенными факторами. В большинстве случаев предполагается, что факторы статистически независимы, т.е. не коррелируют друг с другом» [4, c.45-46].
Для применения факторного анализа необходимо выделить группы переменных, связанных статистически наиболее сильно. Далее следует интерпретировать эту связь. Например, под воздействием продуктов медиа повышается неуверенность в себе, понижается самооценка, нарушается сон. Если эти переменные связаны между собой, можно сделать вывод, что они определяются общим фактором – степенью тревожности. SPSS позволяет создавать искусственную переменную, обозначающую этот фактор, и рассматривать его связь с другими переменными, например, можно ограничиться одной таблицей сопряжённости между частотой просмотра фильмов ужасов и переменной, обозначающей уровень тревожности и включающей в себя влияние всех заменяемых ей переменных.
Ценности, которые были важны для девушек – респондентов рассматриваемого исследования, следующим образом коррелируют между собой:
| Component | |
| 1 | 2 |
| получить хорошее образование | ,591 |
| реализовать свои возможности | ,556 |
| общаться с интересными людьми | ,693 |
| Иметь свой бизнес | ,802 |
| иметь престижное положение в обществе | ,805 |
| иметь возможности для развлечений | ,586 |
| Иметь благоустроенное жилье | ,535 |
| быть материально обеспеченным | |
| иметь семью и растить детей | ,521 |
| иметь возможность сохранять здоровье | ,689 |
| быть уверенным в себе | ,735 |
| чувствовать собственную защищенность | ,756 |
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 3 iterations.
Таблица2.6 – Корреляция между ценностями, объединяемыми факторами
На основании этих данных можно выделить две группы ценностей, факторы, которые объединяли переменные, их можно назвать 1-«ценность уверенности» и 2-«ценность престижности». Далее мы можем рассматривать связь переменных, обозначающих эти факторы с доверием к различным СМИ, частотой просмотра новостных сообщений, частотой использования Интернет и т.д.
Также можно выделить различные группы средств массовой информации, которые предпочитают девушки:
| Component | ||
| 1 | 2 | 3 |
| Государственным газетам и журнвлам | ,813 | |
| гос. Телевидение | ,908 | |
| гос. Радио | ,911 | |
| негосуд. газеты и журналы | ,631 | |
| Негосуд. Телевидение | ,816 | |
| Негосуд. Радио | ,765 | |
| Российская пресса | ,672 | |
| ОРТ | ,518 | |
| НТВ | ,645 | |
| Западные СМИ | ,762 | |
| другие СМИ | ,667 | |
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 4 iterations.
Таблица 2.7 – Корреляция между доверием СМИ, объединяемыми факторами
Факторный анализ переменных, описывающих доверие к различным СМИ, позволил выделить три группы СМИ. Факторы, объединяющие доверие к этим группам СМИ были описаны как 1-«доверие к государственным СМИ», 2-«доверие к иностранным СМИ» и 3-«доверие к негосударственным СМИ».
И далее, мы можем проверять корреляцию не между только двумя переменными, принимающими, с одной стороны, 2, а с другой – три значения. Корреляция между ними и её статистическая значимость также определяется таким образом, что можно проверить гипотезу о наличии связи.
Таким образом, мы можем определить влияние СМИ на аудиторию подтвердить его результатами анализа. Но на примере факторного анализа мы также видим необходимость совмещения количественного анализа с качественной интерпретацией с точки зрения исследователя.
Изучение аудитории СМИ является очень важным аспектом изучения влияния средств массовой информации. «Самым распространённым направлением исследований массовой информации является исследования массовой аудитории. Востребованность этих исследований определяется потребностью субъектов массово-коммуникативной деятельности в знании аудитории, то есть, общественного мнения, с целью наиболее полной реализации возможностей воздействия на него».[3, c. 258] Во-первых, исследования аудитории позволяют собирать данные о потреблении тех или иных медиа-продуктов, что можно потом сопоставлять с эффектами СМИ и делать выводы о влиянии. С другой стороны, изучение аудитории позволяет описывать важнейшие её характеристики. А свойства аудитории являются очень важными факторами влияния СМИ. Например, очень часто возникают исследовательские программы, связанные с влиянием насилия в СМИ на детей. С другой стороны, различные категории населения являются целевыми для различных рекламных кампаний. Необходимо учитывать социально-демографические, культурные и психографические особенности аудитории для изучения воздействия и его прогнозирования.
Однако, существуют различные технологии, в том числе, информационные технологии, сбора и анализа данных об аудитории СМИ, и предпочтение тех или иных является проблемным вопросом изучения влияния СМИ. Традиционно в Беларуси исследования потребления СМИ и медиа-аудиторий проводились методом панельного опроса, при котором одни и те же респонденты в течение продолжительного времени заполняют анкеты о потреблении ими продуктов электронных и печатных СМИ. Для обработки данных анкетных исследований в Беларуси используется программный продукт PaloMARS. С другой стороны, существует способ сбора данных о телесмотрении с использованием технологии пиплметрии, которые позволяют автоматически собирать данные о включении и выключении той или иной программы различными членами домохозяйства. Программный продукт, обрабатывающий данные пиплметрии в Беларуси, комплексное программное приложение МедиаКлиент и МедиаСервер.
Преимущество анкетного опроса состоит в том, что в нём отображаются действительно те продукты медиа, которые человек видел, обратил на них внимание и помнит об этом. С другой стороны, некоторые исследователи критикуют возможности человеческой памяти, а также ответственность и правдивость респондентов. Ещё одним недостатком подобного способа сбора данных об аудитории является отсутствие необходимой точности: респоденты заполняют анкеты с точки зрения больших временных промежутком (в Беларуси – 15 минут для радио и телевидения), что не позволяет программе, обрабатывающей данные, предлагать информацию от поминутном телесмотрении (хотя, это может быть важно для изучения аудитории коротких рекламных блоков). Кроме того, люди могут отказываться фиксировать игнорирование ими рекламы и переключения с канала на канал, из-за чего данные об аудитории рекламных блоков могут быть завышены.
При использовании пиплметров точность сильно повышается, можно отслеживать аудиторию телеканалов поминутно. Однако, есть вероятность того, что включённый телевизор не является гарантией присутствия в том же помещении кого бы то ни было, а тем более внимания к телепередаче, что искажает представления о характере и численности аудитории и затрудняет изучения влияния медиа.
Для анализа данных панельных опросов телеаудитории в Беларуси используется программа PaloMARS. «PaloMARS v2.0 – это система анализа данных о поведении телеаудитории, предназначенная для использования телевизионными компаниями, рекламными агентствами и независимыми компаниями, работающими в области рекламы.
PaloMARSv2.0 использует данные TB-метрии и историческое расписание телепередач в формате, принятом в конкретной стране. Используя PaloMARS v2.0 вы имеете возможность анализировать следующие телевизионные или медиа события:
Программы;
Споты – единичные выходы рекламы;
Брейки – блоки рекламных объявлений. Существуют два вида брейков:
-внутренние, когда реклама выходит во время программы
-внешние, когда реклама выходит между программами
Пользовательские программы – это программы из расписания, создаваемого приложением прогнозирования Shedule Builder, загруженные в базу данных». [6, c. 13]
С помощью этого программного продукта, на основании имеющейся базы данных (среди которых выделяется телесмотрение респондентов по каналам и временным промежуткам, а также база выходивших в эфир программ и рекламных блоков) можно формировать различные отчёты. «В PaloMARS v2.0 существуют следующие типы отчетов:
Time Band Report, Ranker, Simple Report, Multidimentional Report, Channel Report, Curves Report, Postcampaign Report by Breaks». [6, c. 38]
Эти отчёты дают возможность анализировать статистики, описывающие телесмотрение по временным промежуткам, отдельным программам, телеканалам, а также предоставляют возможность анализировать результаты рекламных кампаний с точки зрения рейтингов, охватов и др.