С распространением социальных сетей телезрители часто посылают свои комментарии в Интернет во время или сразу после просмотра ТВ-программы. Прочитать их может любой, и хотя аудитория каждого пользователя Twitter или Facebook сравнительно небольшая, все вместе они отражают реакцию большой группы зрителей на ту или иную программу. Этим и воспользовались основатели компании Bluefin Labs (www.bluefinlabs.com), создавшие технологию для мониторинга и анализа зрительской реакции на телевизионный контент.

Компания в автоматическом режиме собирает и анализирует два типа данных: во-первых она отслеживает десятки (по другим данным сотни) телевизионных каналов, вещающих в эфире и через кабель. Объектом анализа становятся отдельные шоу и рекламные ролики. Во-вторых, компания собирает сообщения из социальных сетей, находящиеся в открытом доступе. Точнее, те из них, которые имеют отношение к ТВ-программам. Источниками выступают аккаунты пользователей на Twitter, Facebook и, возможно, других социальных сетях и блогах.

За месяц компания обрабатывает свыше 3 млрд комментариев. Сопоставление этих двух типов данных при помощи компьютерных программ дает возможность определить, насколько активно зрители реагируют на тот или иной ТВ-эпизод. По этой информации Bluefin Labs высчитывает два параметра: число комментариев к данному эпизоду и долю этих комментариев в разное время дня. Отчеты можно просматривать на вебсайте, используя программный продукт Bluefin Signals.

Эта технология интересна в первую очередь профессионалам рекламы и пиара. Они получают инструмент, позволяющий наблюдать результаты своей работы в численной форме в огромных масштабах. Но технология интересна не только в рамках этого узко профессионального мира. Практически любое СМИ сейчас поддерживает и активно продвигает свою присутствие в социальных сетях. Как минимум, это аккаунты в Facebook и Twitter, в некоторых случаях это более технологически сложные проекты.

Во всех случаях социальные сети используются для повышения интерактивности СМИ. По сути дела, на наших глазах происходит становление нового типа СМИ, который можно назвать диалоговым. Его особенность – тот самый двунаправленный поток информации, описанный выше. СМИ, таким образом, становится собеседником. Это значительно повышает его эффективность: оно сильнее захватывает внимание и глубже воздействует на зрителя.

Следующим шагом в развитии могут стать медиа, реагирующие на зрителя, вначале в виде подбора программ, а затем и в режиме реального времени. Технологии машинного обучения, известные под общим названием «системы рекомендации», уже достаточно развиты для подбора. Этими технологиями активно пользуются Amazon, Google и другие крупные ИТ-компании.

Алгоритмы реакции на действия зрителя в реальном времени также хорошо разработаны в компьютерных играх. Совмещение этих различных технологий могло бы значительно изменить СМИ и их эффект на потребителя.