Ира С

  Практическое занятие №8. Графический анализ В кластеризации фотографии поделились на 2 группы. Первая группа объединена тем, что объекты на фото расположены близко к камере и сфотографировано что-то конкретное (ветка, шишки и тп). Во второй группе оказался общий план.  В Image Grid фотографии из первой группы оказались не рядом друг с другом. Здесь тоже можно увидеть две группы. Первая - фото 17, 111, 12, думаю они объединены тем, что на них есть тропинка. Вторая группа не такая явная - фото 16 и 110, не очень понятно чем они объединены. Остальные фотографии не объединены в группы.   Проще определять по Image Grid, тк он нагляднее. Но, точнее оказалась кластеризация.  Я выбрала фотографии природы, которые сделала в течении года. Разделение очень понятно в кластеризации, в Image Grid оно понятно меньше. Факторами разделения в основном являются объекты. Практическое занятие №9. Аудиторный анализ в Google Analytics Я взяла гугл аналитику у Лизы Чугуновой, тк у ме...

   5. Sentiment-анализ Для анализа были выбраны два рассказа одного автора. Первый: "Черная лисица"  Бианки В.В. Второй: "Перышко" Бианки В.В. 1) 2)  С помощью MDS-модели можно отметить, что в первой рассказе больше положительного и нейтрального. Предложение про ранение выделено положительным...  Возможно, так получилось из-за большого количества маленьких абзацев. Второй рассказ более негативно окрашенный. Здесь всё окрашено более точно. И по MDS-модели, и по  Feature Statistics 1-ый текст выглядит более эмоциональным, чем 2-ой. Возможно, это из-за разницы в количествах абзацев, но это заметно по всем показателям.  Лично мне, удобнее воспринимать MDS-модели, но  Feature Statistics  будто более точный. 6. Кластерный анализ Для этого анализа были подобраны 10 коротких рассказов. Один из текстов не попал ни в одну группу. Возможно, это из-за того, что он самый короткий и негативный. Первая группа (красная) объединена тем, что там больше рассказ...

  Автоматизированный фоносемантический и контент-анализ Были взяты два рассказа одного автора. Текст 1: "Девочка на шаре" Текст 2: "Смерть шпиона Гадюкина" Часть 1: Фоносемантический анализ. Текст 1: Текст 2: Можно заметить, что характеристики обоих рассказов практически не отличаются. Программа нашла в обоих текстах как негативные, так и позитивные аспекты, но последние - в малом количестве, что, как мне кажется, не соответствует действительности. Схожесть характеристики, скорее всего обусловлена тем, что оба рассказа одного автора и из одного сборника "Денискины рассказы". Часть 2: Контент-анализ. Текст 1: Текст 2: topic modelling хорошо отражает содержание, но это не так эффективно. (в моём случае точно) word cloude  точнее передаёт содержание текста, потому что выводит пользователю статистику по содержанию всех слов в тексте.  Поэтому я считаю, что по методике word cloude легче определять тематику и содержание текстов.

  Анализируемый материал Реакция аудитории (ключевые слова, реакции и т.д.) Реакция наблюдателя (ключевые слова, ощущения и т.д.) Общее или различное в реакции и ключевых словах Краткий вывод включенного наблюдения 1. Apple world development conference Аудитория находит ролик забавным. Гиперболизация ситуации делает его легким для восприятия, сохраняя при этом социальный подтекст и позитивный настрой. Ситуация, представленная в ролике, кажется нелепой. Не вызывает позитивных эмоций. Кажется очень глупой. Аудитории эта реклама кажется не затянутой, наблюдатель считает её затянутой Реклама понятна и запоминается. 2. Audi Смысл легко читается. Отталкивает из-за большого количества драк. Мало времени уделено самой машине Легко улавливается основной посыл о комфорте авто. Хотя он менее комедийный, его содержание чувствуется более забавным. Интересно смотреть. Не отталкивает. Кажется более продающим. Реакция наблюдателя и аудитории не совпадает. Наблюдатель не считает её отталкивающ...

  1. Описание медиапродукта и целевой аудитории Медиапродукт:  Онлайн-платформа «С réatif » — это интерактивный ресурс, объединяющий мастер-классы, видеоуроки, конкурсы, форумы и персонализированные проекты по различным видам искусства: живописи, дизайну, фотографии, писательству и т.д. Пользователи могут создавать свои портфолио, получать обратную связь и т.п. Целевая аудитория:    - Возраст: 18–40 лет - Интересы: развитие творческих навыков, самовыражение, профессиональный рост в сфере искусства и дизайна - Эта аудитория ищет платформу для обучения, вдохновения и общения с единомышленниками. Они ценят возможность проявить себя, получить экспертную поддержку и участвовать в конкурсах или коллаборациях. Готовы инвестировать в развитие своих навыков и портфолио 2. Персонифицированная бизнес-модель 2.1. Используемые бизнес-модели:     - Подписка (Freemium + Premium)  — базовый доступ к контенту бесплатен; за платную подписку пользователь получает расшир...

1.      Женщина   47  лет , Челябинск, преподаватель в школе, 60 000     тысяч рублей. Женщина 23 года, Челябинск, психолог, зарплата 40 000 тысяч рублей. Они обе любят читать. Отношение: Мать и дочь 2)       2. Медиапродукт: подписка на  сервис электронных и аудиокниг (по типу ЛитРес) Информационные каналы: соц. сети, наружная реклама, контекстная реклама, реклама у блогеров, телевидение 3.1- 3.2   Потребитель :  М ать День Период времени и информационный канал Аргументация Будние дни            1) Завтрак - 6 :30 – 7:00 . Просмотр телевизора           2)   Идет на работу. 7 :20 – 7 :40.  Наружная реклама.         3) Перерыв на работе 13:20-13:45. Просмотр различных сайтов (по типу Яндекс.Дзен)        4 )   Ужин после работы.     18 : 15 – 19 :00. П росмотр соц. сетей ...