Mediju auditorijas (KSK_157)
Īsumā par studiju kursu
Mērķis
Kursa saturs un struktūra izveidota ar mērķi, veicināt izpratni par mākslīgā intelekta balstītu valodu tehnoloģiju izmantojumu mediju auditoriju pētniecībā.
Kursa mērķis ir iepazīstināt studentus ar mediju, sabiedrisko attiecību vēstījumu un reklāmas auditorijas komunikācijas mijiedarbības procesiem, veicinot mūsdienu mediju auditoriju pētniecībā nepieciešamās kompetences, kas saistītas ar mediju auditoriju datu atlasi, strukturēšanu, MI balstītu lietotņu, valodu tehnoloģiju risinājumu izmantošanu mediju auditoriju pētniecībā un pētījumu rezultātu izmantošanu profesionālās darbības ietvaros.
Kursa pamatā ir mediju auditoriju un mediju efektu teorētisko pieeju kritisks izvērtējums, dažādu pieeju vidū padziļināti izmantojot mediju lietojuma un apmierinājuma teoriju, kas skaidro mediju lietojumu un auditorijas uzvedības likumsakarības.
Kursa laikā tiks studēta izpratne par auditorijas veidošanos un transformāciju digitālajā vidē, tās uzvedību sociālās tīklošanās platformu ietekmē, masu auditorijas jēdzienu, kursā apskatītas auditorijas pētījumu metodes un pieejas, ar kuru palīdzību var noskaidrot žurnālistikas, sabiedrisko attiecību un reklāmas komunikācijas (tai skaitā digitālās komunikācijas) efektivitāti un ietekmes faktorus, īpašu uzmanību veltot MI balstītu rīku izmantojumam un valodu tehnoloģiju attīstīšanai mediju auditoriju izpratnē.
Kurss piedāvā plašu mūsdienu komunikācijas vides procesu analīzi, no auditorijas viedokļa vērtējot tradicionālos medijus, sociālos medijus, algoritmu ietekmi, komerciālo un sociāli nozīmīgo informāciju.
Priekšzināšanas
Apgūts kurss "Ievads studijās un specialitātē".
Rezultāti
Sekmīgas studiju kursa apguves rezultātā studenti:
• Aprakstīs mediju un sociālo mediju auditorijas būtību, tipoloģiju, analīzes teorētiskās pieejas.
• Pastāstīs un raksturos mediju auditorijas izveidošanās vēsturisko faktorus un mūsdienu attīstības procesus.
• Izpratīs mediju funkciju, mediju satura un auditorijas savstarpējo mijiedarbību.
• Izklāstīs mediju auditorijas pētījumu mērķus un metodes dažādās komunikācijas jomās.
• Izklāstīs valodu tehnoloģiju izmantojumu auditorijas pētniecībā, skaidrojot MI balstītu rīku (Interneta agresivitātes indekss; Saeimas diskusiju korpuss; Audiense, BrandMentions, Determ, MeltWater, SIMILARWEB, Hootsuite, Talkwalker, Keyhole, Digimind , Mention, Exolyt, Youscan u.c.) iespējas.
• Izpratīs mediju auditorijas aktivitātes un pasivitātes konceptus, interaktivitāti, tās mērķus, funkcijas un efektus.
Sekmīgas studiju kursa apguves rezultātā studenti:
• Izmantojot datu meklēšanas, atlases un strukturēšanas un analīzes iespējas, novērtēs un analizēs mediju auditorijas tipus.
• Atšķirs un pielietos mediju auditorijas pētījumu metodes, instrumentus, MI balstītus rīkus (Interneta agresivitātes indekss; Audiense, BrandMentions, MeltWater, SIMILARWEB, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.).
• Atšķirs un novērtēs multimediju auditorijas uzvedību.
• Atšķirs interaktivitātes līmeņus un funkcijas multimediju komunikācijā.
• Analizēs mediju auditorijas pētījumus un pētniecības pieejas, MI rīku (Interneta agresivitātes indekss; Audiense, BrandMentions, Determ, MeltWater, SIMILARWEB, Hootsuite, Talkwalker, Keyhole, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.) un valodu tehnoloģiju izmantojumu.
• Analizēs un apstrādās datu kopu ar mērķi sagatavot tos mākslīgā intelekta risinājuma treniņam.
• Interpretēs mediju lietojuma paradumus un to cēloņus, izmantojot dažādu MI rīku (Interneta agresivitātes indekss; Audiense, BrandMentions, MeltWater, SIMILARWEB, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.)iespējas.
• Iemaņas integrēs mūsdienu auditorijas izpratnes multimediju komunikācijas procesā.
• Apkopos un analizēs auditoriju pētniecības metožu un MI balstītu lietotņu (Audiense, BrandMentions, MeltWater, SIMILARWEB, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.)izmantošanas iespējas neordināru mediju auditoriju un mediju mijiedarbības problēmu risināšanai (jaunu mediju formātu un satura produktu testēšana, efektivitātes vērtēšana, radošo risinājumu piedāvāšana u.c.).
• Pielietos valodu tehnoloģiju un MI balstītus mediju auditoriju analīzes rīkus (Interneta agresivitātes indekss; Audiense, BrandMentions, MeltWater, SIMILARWEB, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.) un metodes, lai risinātu problēmas, kas saistītas ar dažādu faktoru mijiedarbību (satura veidošana un vadīšana, tā frekvence, auditorijas uztvere, lietojuma paredzamie un neparedzamie ietekmes faktori, īstermiņa un ilgtermiņa efekti u.c.)
• Radīs un spēs piedāvāt sarežģītu (fragmentētu, individuāli orientētu, grūti sasniedzamu, specifisku nišas lietotāju) mediju auditoriju grupu izpētes formātus, metodes un MI balstītus rīkus (Interneta agresivitātes indekss; Audiense, BrandMentions, MeltWater, SIMILARWEB, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.), izmantojot valodu tehnoloģiju iespējas.
• Meklēs, identificēs, atlasīs un analizēs strukturētus un nestrukturētus auditorijas datus, lai profesionālās darbības mērķu ietvaros piedāvātu ar mediju auditorijām saistītu problēmjautājumu risinājumu un MI balstītu rīku (Interneta agresivitātes indekss; Audiense, BrandMentions, MeltWater, SIMILARWEB, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.) izmantojumu un attīstīšanu (auditorijas mediju lietojuma funkciju skaidrošana, auditorijas uzmanības novērtēšana, jaunu aktivitātes un pasivitātes faktoru identificēšana u.c.).
• Izmantojot valodu tehnoloģiju risinājumus, pratīs izveidot auditorijas datu analīzes lietotņu darbības uzdevumus, izstrādājot bakalaura vai maģistra darbu.
Sekmīgas studiju kursa apguves rezultātā studenti būs ieguvuši:
• Kompetenci meklēt, atlasīt, apkopot un analizēt primāros un sekundāros auditorijas datus, piemērojot informāciju mediju auditorijas novērtēšanai un jaunu auditorijas analīzes ideju radīšanai, lai sasniegtu dažādus komunikācijas mērķus.
• Kompetenci radīt idejas mediju auditoriju monitoringa un analīzes risinājumiem, izmantojot MI balstītus rīkus (Interneta agresivitātes indekss; Audiense, BrandMentions, MeltWater, SIMILARWEB, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.) iespējas, to vidū sagatavot un testēt valodu tehnoloģiju rīku treniņmateriālu (Interneta agresivitātes indekss, emociju noteikšanas modelis u.c.).
• Izmantojot iegūtās zināšanas un prasmes, spēs attīstīt kompetenci dažādos profesionālās darbības sektoros, izglītojot un vadot mediju auditoriju datu ieguves, atlases, strukturēšanas, analīzes un MI balstītu rīku Interneta agresivitātes indekss; Audiense, BrandMentions, MeltWater, SIMILARWEB, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.) izmantošanas procesus.
• Atbildību par mediju auditorijas novērtēšanai savāktās un sniegtās informācijas kvalitāti, informācijas avotu vērtību un atbilstību, kā arī tās eventuālajiem efektiem, izmantojot dažādas auditorijas vērtēšanas datus un metodes, to vidū komerciālus un nekomerciālus MI balstītus rīkus Interneta agresivitātes indekss; Audiense, BrandMentions, MeltWater, SIMILARWEB, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.).
• Kritisku un radošu attieksmi pret mediju auditorijas pētījumu metodēm, saturu un formu, to vidū MI balstītiem mediju auditorijas pētniecības rīkiem (Interneta agresivitātes indekss; Audiense, BrandMentions, MeltWater, SIMILARWEB, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.).
• Paškritisku attieksmi pret mediju auditorijas datos un ar MI rīkiem (Interneta agresivitātes indekss; Audiense, BrandMentions, MeltWater, SIMILARWEB, Digimind, Mention, Exolyt, Youscan u.c.) analizētās informācijas vērtību un tās atbilstību komunikācijas mērķiem.
• Atbildīgu, uz zināšanām balstītu tehnoloģiju pielietošanu mediju auditoriju novērtēšanas un sasniegšanas procesā.
Plānojums
| Studiju programma | Studiju semestris | Programmas līmenis | Studiju kursa kategorija | Docētāji | Grafiks |
|---|---|---|---|---|---|
| Multimediju komunikācija, MKN | 1 | Bakalaurs | Obligāts | Anda Rožukalne, Gunta Līdaka, Dite Liepa, Lāsma Šķestere | |
| Multimediju komunikācija, MK | 1 | Bakalaurs | Obligāts | Anda Rožukalne, Dite Liepa, Gunta Līdaka | |
| Sabiedriskās attiecības, SA | 1 | Bakalaurs | Obligāts | Anda Rožukalne, Dite Liepa, Gunta Līdaka | |
| Žurnālistika, ZR | 1 | Bakalaurs | Obligāts | Anda Rožukalne, Dite Liepa, Gunta Līdaka |
