Telegram-каналы с рейтингами и статистикой
(Некоторые только частично.)
@tg_analytics — Telegram Analytics
@telemetr_me — Telemetr
@DavydovIn — Давыдов.Индекс
@pornstat — PORNSTAT
@Porn_Map — PornMap
@i_curtain — Железный занавес
@mapsanddata — Maps&Data
@data_csv — data.csv
@mapsmind — Мировые рейтинги
@WCIOMofficial — Всем ВЦИОМ!
@medialogia — Медиалогия
@BrandAnalytics — Brand Analytics
Жирным выделены наиболее интересные пиарщикам.
#подборка #Telegram
(Некоторые только частично.)
@tg_analytics — Telegram Analytics
@telemetr_me — Telemetr
@DavydovIn — Давыдов.Индекс
@pornstat — PORNSTAT
@Porn_Map — PornMap
@i_curtain — Железный занавес
@mapsanddata — Maps&Data
@data_csv — data.csv
@mapsmind — Мировые рейтинги
@WCIOMofficial — Всем ВЦИОМ!
@medialogia — Медиалогия
@BrandAnalytics — Brand Analytics
Жирным выделены наиболее интересные пиарщикам.
#подборка #Telegram
Как анализировать политическую позицию Telegram-каналов
На мой взгляд, для объективной количественной оценки в российском информационном поле можно следовать модели, которую я назвал «Либерометр». Она помогает понять расклад сил в любой социальной сети (не только Telegram), основываясь на изучении большого количества аккаунтов (когда счёт идёт на сотни и тысячи).
1. Выделяем полярную характеристику (в данном случае: либерально-антироссийские/патриотично-пророссийские).
2. Вводим шкалу от -5 до 5 для оценки степени либеральности (-5 — экстремально антироссийский канал, +5 — однозначно патриотичный, остальное — промежуточные ступени, 0 — нейтральный).
3. Вводим фиксированную выборку постов для анализа (допустим, 10% или каждый день с первого числа каждого месяца), т.к. всё просмотреть обычно нереально. В идеале у каждого поста должна быть равная вероятность попасть в выборку, как у социологов.
4. Просматриваем посты из выборки и присваиваем каналу экспертную оценку по «Либерометру».
Модель не безупречна и требует много времени, но лучше я пока не знаю.
Есть подводные камни. Во-первых, желательна работа нескольких экспертов, чтобы было быстрее. Во-вторых, авторы некоторых каналов могут годами не выражать свою позицию (допустим, канал об IT), а потом внезапно, по случаю какого-то события, выйти за пределы своей ниши и выразить её, и этот пост может не попасть в выборку.
#теория #Telegram #SMM
На мой взгляд, для объективной количественной оценки в российском информационном поле можно следовать модели, которую я назвал «Либерометр». Она помогает понять расклад сил в любой социальной сети (не только Telegram), основываясь на изучении большого количества аккаунтов (когда счёт идёт на сотни и тысячи).
1. Выделяем полярную характеристику (в данном случае: либерально-антироссийские/патриотично-пророссийские).
2. Вводим шкалу от -5 до 5 для оценки степени либеральности (-5 — экстремально антироссийский канал, +5 — однозначно патриотичный, остальное — промежуточные ступени, 0 — нейтральный).
3. Вводим фиксированную выборку постов для анализа (допустим, 10% или каждый день с первого числа каждого месяца), т.к. всё просмотреть обычно нереально. В идеале у каждого поста должна быть равная вероятность попасть в выборку, как у социологов.
4. Просматриваем посты из выборки и присваиваем каналу экспертную оценку по «Либерометру».
Модель не безупречна и требует много времени, но лучше я пока не знаю.
Есть подводные камни. Во-первых, желательна работа нескольких экспертов, чтобы было быстрее. Во-вторых, авторы некоторых каналов могут годами не выражать свою позицию (допустим, канал об IT), а потом внезапно, по случаю какого-то события, выйти за пределы своей ниши и выразить её, и этот пост может не попасть в выборку.
#теория #Telegram #SMM