Приймати рішення про необхідність внесення корективів у свою зовнішність варто тільки після того, як ви зважите всі «за» і «проти». Визначтеся, чи зможете ви змінити свій спосіб життя для того, щоб привертати увагу оточуючих пишними і об’ємними віями, і тільки після цього записуйтеся до майстра.

Нарощення вій.Підвищення кваліфікації Кім-ефект. Мокрий ефект. Л-завиток — Студия краси Наталії Кульчицької

Идет набор на курс!

Срок обучения: 

Оставить заявку

vkl

Тривалість 2-дні з 11.00 до 17.00

•  Інструменти для об’ємного нарощення
•  Матеріали для якісного нарощення
•  Правила розкриття та створення ідеального пучка
•  Оновлення старих стереотипів про нарощення вій
•  Детальне вивчення всіх ефектів нарощування вій (схеми)
•  Створення схем та прохідні точки
•  Робота з формою очей клієнта
•  Вчимось працювати з навислою повікою
•  Правила роботи з кольоровими віями
•  L-згин та секрети роботи з ним
•  Працюємо з створенням об’ємних пучків
•  Вивчаємо «Kim-ефект» та «Мокрий ефект»

1 день:

Теорія + практика (відпрацьовуємо створення об’ємних пучків)

 2 день:

• Перша модель: відпрацьовуємо об’ємне нарощення
• Друга модель: відпрацювання на вибір «Kim-ефект» або «Мокрий ефект»

Уже записалось : 

С вами свяжется представитель учебного заведения и проконсультирует вас.

Модуль: abiturients2

Определение увеличения по Merriam-Webster

непереходный глагол

1 : постепенно увеличиваться (по размеру, количеству, количеству или интенсивности)

2 : для умножения на производство молодняка

а : дополнение или увеличение по размеру, размеру или количеству

2 : то, что добавляется к исходному запасу или количеству путем увеличения или роста (например, потомство, продукция, прибыль)

увеличение — страница статьи Cambridge English Thesaurus

Эти слова используются для обозначения факта увеличения числа, количества, уровня или степени чего-либо.

Одно из самых распространенных слов для этого — увеличение.

В этом году произошло резкое повышение муниципальных налогов.

Противоположность увеличения — уменьшение.

Число посетителей постоянно снижается.

Чтобы узнать больше о противоположностях увеличения, см. Статью в разделе «Уменьшение».

Говоря об увеличении количества, сумм, ставок или действий, вы можете использовать повышение.

В прошлом месяце наблюдался рост инфляции.

В этом квартале у нас резко выросли цены на акции.

Противоположность подъему — падение.

Падения цен на промышленные товары в этом году, скорее всего, не будет.

Прирост или усиление — это положительное увеличение чего-либо.

Мы не видим ожидаемого роста производительности.

Доллар вырос по отношению к евро на этой неделе.

Мы надеемся на рост продаж в этом году.

Быстрый рост можно назвать скачком, скачком, скачком или скачком.Спайк часто используется для обозначения очень высокого, но временного увеличения чего-либо.

В целом скачок цен был ожидаемым.

Внезапный скачок цен на бензин застал путешественников врасплох.

Спрос на авокадо резко возрос.

В последнее время в городе наблюдается всплеск смертности от передозировки.

В контексте бизнеса вы можете говорить о росте продаж, рынке и т. Д., Имея в виду увеличение размера или важности чего-либо. Рост обычно используется положительно.

Мы ожидаем умеренного роста продаж.

В контексте бизнеса и экономики подъем или подъем — это повышение уровня чего-либо, особенно в экономических показателях.

В некоторых секторах экономики произошел резкий подъем.

Добыча природного газа растет.

Противоположность подъему — спад. Противоположность подъему — спад. Эти два слова, такие как «подъем» и «подъем», часто используются в контексте бизнеса или экономики.

Экономический спад, вероятно, продолжится.

Мы наблюдаем спад в производстве автомобилей.

Пикап — это увеличение или улучшение чего-либо до ранее высокого уровня после низкого.

Наконец-то наблюдается рост экспорта.

приведет к увеличению — английский перевод — Linguee

есть увеличение — английский перевод — Linguee

Калькулятор процентного увеличения

Калькулятор процентного увеличения — полезный инструмент, если вам нужно рассчитать увеличение от одного значения к другому в процентах от исходной суммы.Перед использованием этого калькулятора может быть полезно понять, как рассчитать процентное увеличение с помощью формулы процентного увеличения. В следующих разделах эти концепции будут объяснены более подробно.

Как рассчитать процентное увеличение

Понятие процентного увеличения — это, по сути, увеличение от исходного числа до конечного числа, выраженное в 100 частях оригинала. Увеличение на 5 процентов будет означать, что если вы разделите исходное значение на 100 частей, это значение увеличится еще на 5 частей.Таким образом, если исходное значение увеличилось на 14 процентов, значение увеличилось бы на 14 на каждые 100 единиц, на 28 на каждые 200 единиц и так далее. Чтобы сделать это еще более ясным, мы рассмотрим пример, использующий формулу процентного увеличения в следующем разделе.

Формула процентного увеличения

Формула процентного увеличения выглядит следующим образом:

Увеличение в процентах = [(новое значение - исходное значение) / исходное значение] * 100

Пример использования формулы следующий.Предположим, что инвестиции в размере 1250 долларов увеличились в цене до 1445 долларов за один год. Каков процент увеличения инвестиций? Чтобы ответить на этот вопрос, выполните следующие шаги:

1. Определите исходное значение и новое значение.
2. Введите значения в формулу.
3. Вычтите исходное значение из нового значения, затем разделите результат на исходное значение.
4. Умножьте результат на 100. Ответ — увеличение в процентах.
5. Проверьте свой ответ с помощью калькулятора процентного увеличения.

Решая задачу вручную, получаем:

1. [(1,445–1250) / 1,250] * 100
2. (195 / 1,250) * 100
3. 0,156 * 100
4. 15,6 процентов.

Калькулятор процентного роста — отличный инструмент для проверки простых проблем. Его можно использовать даже для решения более сложных задач, связанных с увеличением процента. Вы также можете обнаружить, что процентный калькулятор также полезен в этом типе проблем.

Расчет процентного уменьшения

Если вы хотите знать, как рассчитать процентное уменьшение, мы следуем процессу, очень похожему на процентное увеличение. Обратите внимание на небольшое изменение формулы:

Уменьшение в процентах = [(исходное значение - новое значение) / исходное значение] * 100

Предположим, что через год у нас будет та же инвестиционная стоимость в размере 1445 долларов США. Через год стоимость снизилась до 1300 долларов. Процент снижения будет рассчитан следующим образом:

1. [(1,445–1300) / 1,445] * 100
2. (145 / 1,445) * 100
3. 0.10 * 100 = 10 процентов уменьшения

Хотя мы только что рассмотрели, как рассчитать процентное увеличение и процентное уменьшение, иногда нас просто интересует изменение в процентах, независимо от того, увеличение это или уменьшение. В этом случае вы можете использовать калькулятор процентного изменения или калькулятор процентной разницы. Ситуация, в которой это может быть полезно, представляет собой опрос общественного мнения, чтобы выяснить, отличается ли процент людей, поддерживающих конкретного политического кандидата, от 50 процентов.

Хотя калькулятор процентного увеличения важен в математике, он также полезен в науке, например, для расчета процентного увеличения массы химического элемента в соединении.

Где полезно увеличение в процентах?

Увеличение в процентах полезно, если вы хотите, чтобы проанализировал, как значение изменилось со временем . Хотя процентное увеличение очень похоже на абсолютное увеличение, первое более полезно при сравнении нескольких наборов данных. Например, изменение от 1 до 51 и от 50 до 100 имеют абсолютное изменение на 50, но процентное увеличение для первого составляет 5000%, а для второго — 100%, поэтому первое изменение выросло намного больше. .Вот почему увеличение на процентов является наиболее распространенным способом измерения роста .

Как добавить к числу процентное увеличение?

Если вы хотите увеличить число на на определенный процент , выполните следующие действия:

1. Разделите число, которое вы хотите увеличить, на 100, чтобы найти 1% от него.
2. Умножьте 1% на выбранный процент .
3. Добавьте этот номер к своему исходному номеру.
4. Итак, вы только что добавили процентное увеличение числа!

Как сложить два процента?

К сложите два процента вместе выполните следующие действия:

1. Рассчитайте первый процент, разделив число, которое вы хотите найти, на 100.
2. Умножьте результат на процентное соотношение (например, 50 на 50%), чтобы получить процент от исходного числа.
3. Повторите шаги 1 и 2 для другого номера.
4. Сложите эти два числа вместе, чтобы получить сложение двух процентов.
5. Если число, которое вы хотите найти в процентах, одинаково для обоих процентов, вы можете просто сложить два процента вместе и использовать этот новый процент для получения результата сложения.

Что такое увеличение на 50%?

Увеличение на на 50% — это когда вы на увеличиваете свою текущую стоимость еще на половину . Вы можете найти это значение, найдя половину вашего текущего значения и добавив ее к значению. Например, если вы хотите узнать, что такое увеличение на 50% до 80, вы разделите на 2, чтобы получить 40, и сложите два значения вместе, чтобы получить 120. Увеличение на 50% отличается от увеличения на 100% , что в два раза превышает исходное значение.

Как рассчитать процентное увеличение в Excel?

Хотя использовать калькулятор процентного увеличения Omni проще, вот шаги для расчета ставки дисконтирования в Excel:

1. Введите исходное число (например, в ячейку A1).
2. Введите увеличенное число (например, в ячейку B1).
3. Вычтите исходное число из увеличенного числа (в C1 ввод = B1-A1) и назовите его «разница».
4. Разделите разницы на исходную цену и умножьте на 100 (в D1 ввод = (C1 / A1) * 100) и назовите это «процентное увеличение».
5. Щелкните правой кнопкой мыши последнюю ячейку и выберите Формат ячеек .
6. В поле Формат ячеек под Число выберите Процент и укажите желаемое количество десятичных знаков.

Определение экономического роста

Что такое экономический рост?

Экономический рост — это увеличение производства экономических товаров и услуг по сравнению с периодом времени. Он может быть измерен в номинальном или реальном (с поправкой на инфляцию) выражении. Традиционно совокупный экономический рост измеряется в единицах валового национального продукта (ВНП) или валового внутреннего продукта (ВВП), хотя иногда используются альтернативные показатели.

Ключевые выводы

• Экономический рост — это увеличение производства товаров и услуг в экономике.
• Увеличение капитальных товаров, рабочей силы, технологий и человеческого капитала может способствовать экономическому росту.
• Экономический рост обычно измеряется увеличением совокупной рыночной стоимости произведенных дополнительных товаров и услуг с использованием таких оценок, как ВВП.

Понимание экономического роста

Проще говоря, экономический рост означает увеличение совокупного производства в экономике. Часто, но не обязательно, совокупный прирост производства коррелирует с увеличением средней предельной производительности.Это приводит к увеличению доходов, побуждая потребителей открывать свои кошельки и покупать больше, что означает более высокое материальное качество жизни или уровень жизни.

В экономике рост обычно моделируется как функция физического капитала, человеческого капитала, рабочей силы и технологий. Проще говоря, увеличение количества или качества населения трудоспособного возраста, инструментов, с которыми они должны работать, и рецептов, которые у них есть для объединения труда, капитала и сырья, приведет к увеличению объема производства.

Есть несколько способов вызвать экономический рост. Первый — это увеличение количества материальных капиталовложений в экономике. Добавление капитала в экономику ведет к увеличению производительности труда. Новые, лучшие и новые инструменты означают, что рабочие могут производить больше продукции за период времени. Например, рыбак с сетью выловит больше рыбы в час, чем рыбак с заостренной палкой. Однако для этого процесса важны две вещи.Кто-то в экономике должен сначала участвовать в какой-либо форме сбережений (жертвуя своим текущим потреблением), чтобы высвободить ресурсы для создания нового капитала, и новый капитал должен быть правильного типа, в нужном месте, в нужное время. для рабочих, чтобы действительно использовать его продуктивно.

Второй метод обеспечения экономического роста — это технологическое совершенствование. Примером этого является изобретение бензинового топлива; до открытия энергии бензина экономическая ценность нефти была относительно низкой.Использование бензина стало более эффективным и продуктивным методом транспортировки незавершенных товаров и более эффективного распределения готовой продукции. Усовершенствованные технологии позволяют работникам производить больше продукции при том же запасе капитальных благ, комбинируя их новыми способами, которые являются более производительными. Как и прирост капитала, темпы технического роста сильно зависят от уровня сбережений и инвестиций, поскольку сбережения и инвестиции необходимы для участия в исследованиях и разработках.

Еще один способ стимулировать экономический рост — увеличить рабочую силу.При прочих равных, больше рабочих производит больше экономических товаров и услуг. В 19 веке часть устойчивого экономического роста США была обусловлена ​​большим притоком дешевой и производительной иммигрантской рабочей силы. Однако, как и рост, обусловленный капиталом, у этого процесса есть несколько ключевых условий. Увеличение рабочей силы также обязательно увеличивает объем продукции, которая должна быть потреблена для обеспечения основных средств существования новых рабочих, поэтому новые рабочие должны быть по крайней мере достаточно производительными, чтобы компенсировать это, а не быть чистыми потребителями.Точно так же, как прирост капитала, для правильного типа работников важно перетекать на нужные рабочие места в нужных местах в сочетании с правильными типами дополнительных капитальных благ, чтобы реализовать свой производственный потенциал.

Последний метод — увеличение человеческого капитала. Это означает, что рабочие становятся более квалифицированными в своем ремесле, повышая свою производительность за счет обучения навыкам, проб и ошибок или просто большей практики. Сбережения, инвестиции и специализация — наиболее последовательные и легко контролируемые методы.Человеческий капитал в этом контексте может также относиться к социальному и институциональному капиталу; поведенческие тенденции к более высокому социальному доверию и взаимности, а также политические или экономические инновации, такие как улучшенная защита прав собственности, на самом деле являются видами человеческого капитала, которые могут повысить производительность экономики.

В долларах, а не в товарах и услугах

Растущая или более производительная экономика производит больше товаров и предоставляет больше услуг, чем раньше. Однако одни товары и услуги считаются более ценными, чем другие.Например, смартфон считается более ценным, чем пара носков. Рост следует измерять не только количеством, но и стоимостью товаров и услуг.

Другая проблема заключается в том, что не все люди одинаково ценят одни и те же товары и услуги. Обогреватель дороже для жителя Аляски, а кондиционер — для жителя Флориды. Некоторые люди ценят стейк больше, чем рыбу, и наоборот. Поскольку ценность субъективна, измерить всех людей очень сложно.

Обычно используется текущая рыночная стоимость. В Соединенных Штатах это измеряется в долларах США и складывается вместе для получения совокупных показателей выпуска, включая валовой внутренний продукт.

Знакомство с новостями становится менее фрагментированным с увеличением мобильного доступа

Значимость

Доступ к разнообразным новостям укрепляет демократическое гражданство. Сузили ли цифровые технологии новостные диеты или расширили их, вызывают споры.Предыдущие исследования показывают, что обилие цифровых источников новостей может вести к более фрагментированной аудитории, идеологической сегрегации и эхо-камерам. В нашем исследовании используется беспрецедентная комбинация данных, чтобы показать, что увеличение мобильного доступа к новостям на самом деле приводит к более широкому распространению разнообразного контента и что идеологический самоотбор объясняет лишь небольшой процент одновременного ознакомления с новостями. Мы также обнаружили, что более половины пользователей Интернета в США не используют онлайн-новости.В будущих исследованиях следует избегать обобщений на основе данных только для настольных компьютеров и обращать внимание на увеличивающийся разрыв между информированными гражданами и теми, кто избегает новостей.

Abstract

Обилие вариантов мультимедиа — центральная черта современной информационной среды. Многие отчеты, часто основанные на анализе использования новостей только для настольных компьютеров, предполагают, что такой расширенный выбор приводит к фрагментации аудитории, идеологической сегрегации и эхо-камерам без сквозного воздействия. Вопреки многим из этих утверждений, в этой статье используются многоплатформенные наблюдательные данные, фиксирующие использование как настольных, так и мобильных устройств, чтобы продемонстрировать, что совместное знакомство с различными новостями растет, и что идеологический самоотбор не объясняет большую часть этого совместного воздействия.Мы показываем, что основные средства массовой информации предлагают общие точки соприкосновения идеологически разнородных аудиторий в сети, хотя наш анализ также показывает, что более половины онлайн-населения США не потребляет онлайн-новости, что подчеркивает риск усиления информационного неравенства, обусловленного самоотбором. представляет интерес. Для этого исследования мы используем беспрецедентную комбинацию данных наблюдений из Соединенных Штатов, составляющую 5-летнее временное окно и с участием десятков тысяч экспертов. Наш набор данных отслеживает потребление новостей на разных устройствах и выявляет важные различия в новостных диетах при использовании мультиплатформенного доступа или доступа только для настольных компьютеров.Мы обсуждаем значение наших выводов для того, как мы думаем о текущей среде общения, о том, что мы узнаем новости, и о текущих попытках ограничить влияние дезинформации.

Цифровые технологии коренным образом изменили способ доступа людей к новостям и политическим материалам. Сегодня у аудитории больше возможностей выбора и гибкости, когда дело доходит до потребления контента, но что до сих пор неясно, так это то, какое влияние этот выбор оказывает на общие модели потребления новостей. Ответ на этот вопрос важен, потому что демократии полагаются на информированных граждан.Предыдущие исследования часто интерпретировали обилие средств массовой информации как ведущее к более узкому и более избирательному новостному рациону. Это приведет к увеличению фрагментации аудитории (т. Е. Аудитории расходятся по большему количеству вариантов выбора) и уменьшению совместного воздействия (т. Е. Аудитория самостоятельно выбирает новостные агентства, соответствующие их предвзятым взглядам) (1). Есть свидетельства того, что проникновение в Интернет стимулировало самостоятельный выбор (2) и что платформы социальных сетей позволяют пользователям адаптировать новостные диеты в соответствии со своими предвзятыми идеологическими позициями (3).Однако есть свидетельства того, что межличностные отношения офлайн демонстрируют самый высокий уровень идеологической сегрегации (4, 5), что ставит под сомнение поляризующий эффект цифровых технологий. Исследования документально подтвердили рост потребления партийных новостей с течением времени, с резкими скачками в преддверии важных политических событий (6) и колебаниями, зависящими от характера сообщаемой истории (7, 8). Однако, за исключением нишевых изданий с низким охватом, пристрастные различия между ними невелики, даже если принять во внимание самоуверенный новостной контент.Многие из основных СМИ, на которые приходится наибольшая доля внимания в Интернете, обычно имеют политически разнообразную аудиторию и идеологически центристские, и большинство из них стремятся быть беспристрастными в своих новостях (9, 10). Это приводит к менее пристрастной медиа-среде, чем принято считать (11). Многочисленные исследования описывают новостные диеты, которые более разнообразны, чем это часто предполагается, по крайней мере, для тех, кто потребляет новости (9, 12). Некоторые предоставляют данные, свидетельствующие о значительном совпадении новостных диет демократов и республиканцев (13).Другие считают, что совместное знакомство с новостными источниками больше соответствует разнообразным диетам, чем раздельным (14–16). Есть небольшая часть очень заинтересованных и пристрастных аудиторий, которые самостоятельно выбирают идеологически согласованные новостные сайты (13), и некоторые из них могут жить в эхо-камерах, но эти аудитории не представляют подавляющее большинство пользователей новостей, которые обычно используют разные, и сквозные источники новостей — как мы покажем в анализе ниже.

Этот документ предлагает беспрецедентные доказательства, которые помогают нам лучше понять экосистему онлайн-новостей.В частности, мы используем данные наблюдений из США, которые объединяют поведение веб-отслеживания и самопровозглашенную идеологическую ориентацию ( Материалы и методы, ). Мы используем эти данные, чтобы определить, становится ли аудитория более фрагментированной в отношении доступа к источникам новостей. Для этого мы оцениваем модели совместного воздействия на источники новостей и проверяем, получает ли гипотеза избирательного воздействия (идея о том, что люди целенаправленно выбирают источники, соответствующие их политическим убеждениям) (17) последовательную эмпирическую поддержку.Мы анализируем данные отслеживания мобильных и настольных компьютеров за период 5 лет и характеризуем идеологическое выравнивание новостной аудитории за период 16 месяцев. Мы документируем различия в оценках воздействия, которые возникают, когда анализируется только настольный доступ (как и большинство предыдущих исследований, несмотря на тот факт, что более половины использования цифровых носителей теперь приходится на мобильные устройства; см. Приложение SI , рис. SI4). В оценках для компьютеров не учитывается воздействие через мобильные телефоны и планшеты, и наши данные включают в себя многоплатформенную статистику.Наши результаты показывают, что мультиплатформенные оценки дают совершенно иную картину того, как развивалась среда онлайн-медиа за последние несколько лет.

Результаты

Мы определяем доступ к новостному контенту как пользователей, осуществляющих доступ к веб-домену новостных организаций. На рис. 1 показаны изменения в процентном соотношении охвата новостных агентств и изменения взаимодействия пользователей с этими новостными агентствами (измеренные как среднее время, проведенное в их доменах). На рисунке показано, что существует значительная разница в оценках, извлеченных из данных только для настольных компьютеров и данных для нескольких платформ.Как показывают временные ряды и годовые распределения, измерения для настольных компьютеров недооценивают доступность новостей и среднее время, которое пользователи тратят на просмотр контента с новостных сайтов. Мы оцениваем, изменяют ли эти различия в измерениях выводы, которые мы можем сделать относительно фрагментации, сначала рассматривая совместное воздействие, а затем определяя, какая часть этого совместного воздействия отвечает на идеологический самоотбор.

Охват аудитории ( A ) и вовлеченность пользователей ( B ) для новостных агентств согласно оценкам только для настольных компьютеров и многоплатформенным данным.В прошлом исследовании в основном анализировались данные веб-журналов, отражающие использование настольных компьютеров. Наши данные показывают, что измерения только для настольных компьютеров сильно недооценивают количество пользователей, просматривающих источники новостей, и время, которое они проводят на этих сайтах.

Используя статистику перекрытия аудитории, мы построили ежемесячные сети совместного экспонирования, в которых узлы являются новостными агентствами, а связи измеряют количество уникальных пользователей, посетивших два источника новостей в заданный месяц. Мы интерпретируем эти сети как средство измерения сходства аудитории новостных агентств.Как показано на рис. 2 A , сети могут выглядеть по-разному, в зависимости от того, насколько перекрываются новостные домены. Мы фиксируем эти различия в сетях совместного экспонирования с помощью меры плотности сети (определения см. В Материалы и методы ). Медиа-ландшафты с фрагментированной аудиторией будут иметь значения плотности, близкие к нулю. Показатели плотности основаны на наличии связей, но в контексте совместной экспозиции наших данных связи очень разнородны по величине перекрытия (рис.2 В ). Чтобы устранить самые слабые связи (например, те, которые могут возникнуть в результате случайного просмотра), мы применяем два метода фильтрации к сетям (см. Материалы и методы и SI Приложение для получения результатов для нефильтрованных необработанных данных). Рис. 2 C и D суммируют изменения плотности этих фильтрованных сетей. Хотя общие уровни плотности меняются (например, базовый подход более строг к исключению связей как незначительных), закономерности остаются неизменными: сети, построенные с использованием мультиплатформенных оценок, со временем значительно плотнее, что предполагает увеличение совместного воздействия (и расширение диетических новостей). .Анализ данных с настольных компьютеров приводит к противоположному выводу.

Сети аудитории в разных источниках новостей пересекаются. Узлы в этих сетях являются новостными агентствами, а связи измеряют количество пользователей, взаимодействующих с этими новостными агентствами. ( A ) Плотность сети измеряет количество существующих связей из всех возможных связей, которые могут существовать в сети. В пустой сети без перекрытия аудитории плотность равна 0; в полной сети (где все торговые точки имеют общую аудиторию) плотность равна 1.( B ) Распределение веса по краям для данных настольных компьютеров и многоплатформенных данных (выражено в тысячах). Оценка плотности основана на наличии связей, но связи совместного экспонирования очень разнородны с точки зрения перекрытия аудитории. Чтобы устранить самые слабые связи, мы применяем к нашим данным два метода фильтрации: PMI и извлечение магистрали. ( C и D ) Сети перекрывающихся аудиторий становятся все более плотными со временем, независимо от используемого метода фильтрации: шаблон остается видимым, даже когда сохраняются только наиболее значимые связи (см. SI Приложение для тенденций в необработанных данных, нефильтрованные данные).Эта тенденция свидетельствует о том, что доступ к новостям становится более разнообразным и менее фрагментированным. Данные, в которых используются оценки только для настольных компьютеров, приводят к противоположному выводу.

Чтобы определить, является ли это увеличивающееся совместное воздействие результатом увеличивающегося отбора по идеологическим линиям, мы используем две меры сегрегации (определения см. В Материалы и методы ). Рис. 3 иллюстрирует распределение этих двух показателей. На рис. 3 A и B показаны изменения индекса сегрегации.Как видно из рисунков, уровни сегрегации в целом низкие (для справки, оценка, полученная в предыдущем исследовании с использованием данных за 2009 год из того же источника, составляет 0,075 для доступа к настольным компьютерам, усредненного за 12 месяцев, что позволяет предположить, что общие уровни онлайн-сегрегации снизились. с того времени). Соответственно, среднее локальное значение для мультиплатформенных данных ниже или равно данным для настольных компьютеров. Различия в ежемесячных оценках статистически значимы в соответствии с критерием знакового ранга Уилкоксона ( P = 0.003 для идентификации партии и P <0,001 для политических взглядов; см. SI Приложение ).

Идейные баллы, присвоенные информационным агентствам в зависимости от состава их аудитории. ( A и B ) Изменения в оценках сегрегации ( Материалы и методы, ) для настольных и многоплатформенных данных. Соответственно, локальные средние значения (плавная линия) для многоплатформенных данных ниже или равны данным для настольных компьютеров, что свидетельствует о более низких уровнях сегрегации при рассмотрении мобильного доступа.( C ) Распределение баллов за партийную принадлежность и политические взгляды ( Материалы и методы, ). Аудитория, изучающая новости в наших данных, склонна склоняться к демократам и консервативным взглядам. ( D ) Диаграмма рассеяния, показывающая умеренную связь партийной принадлежности и политических взглядов. ( E и F ) Выравнивание 20 верхних точек по шкале предпочтений. Новостные сайты с более высоким процентом охвата (и, следовательно, с большей аудиторией) сходятся к медиане оценок предпочтения.

На рис. 3 C мы суммируем распределение второго показателя: оценок благоприятствования, присваиваемых новостным агентствам. Эти распределения показывают, что аудитории, потребляющие новости в наших данных, склонны склоняться к демократическим, но также и к консервативным взглядам (ежемесячные распределения см. В приложении SI ). Существует умеренная связь между идентификацией партии и политическим мировоззрением (рис. 3 D ). Величина этой корреляции согласуется с данными опросов, собранных в рамках Американских национальных исследований по выборам (например,г., исх. 18). Рис. 3 E и F увеличьте 20 лучших сайтов, ранжированных по процентному охвату. Эти графики показывают, что сайты с большей аудиторией сходятся к медиане распределений, но также и то, что их согласованность в континууме имеет фактическую ценность. [Здесь есть два предостережения: как уже отмечалось, наша аудитория склоняется к демократам и что идеологические различия между основными новостными СМИ очень незначительны, как показало предыдущее исследование, в котором были присвоены идеологические оценки на основе анализа контента (11)].

Агрегированные оценки сегрегации уже предполагают, что идеологическое избирательное воздействие не является важным фактором в потреблении новостей: оценка намного ближе к 0, чем к 1, и она фактически снизилась по сравнению с тем, что было сообщено в предыдущем исследовании (4). Чтобы дополнительно количественно оценить влияние идеологии на совместное воздействие, мы рассчитываем корреляцию между сетью совместного воздействия и матрицами, измеряющими попарное расстояние для двух идеологических оценок ( Материалы и методы, ).Как показано на рис. 4, корреляции отрицательные и очень значимые: это означает, что чем дальше два новостных сайта попадают в идеологическое распределение, тем меньше перекрытие их аудитории. Результаты регрессионных моделей (рис. 4 C ) подтверждают, что расстояние как в партийной принадлежности, так и в политических взглядах имеет значительное и негативное влияние на совпадение. Этот результат, который мы интерпретируем как свидетельство избирательного воздействия, является устойчивым во всех трех рассматриваемых нами сетях (дополнительные тесты устойчивости см. В приложении SI ).Однако идеология объясняет не более 16% вариации совместного воздействия на новости, а это означает, что отбор по идеологическим линиям — не единственный механизм, объясняющий воздействие новостей (особенно для сайтов с наибольшим перекрытием аудитории: когда магистральная сеть используется в качестве зависимой переменной. , идеология объясняет менее 4% данных).

Соотношение перекрытия аудитории и идеологических оценок. Корреляция сети совместного экспонирования и попарного расстояния в идеологических распределениях отрицательна и очень значима как в сетях PMI ( A, ), так и в магистралях ( B ).Коробчатые диаграммы обеспечивают непараметрические доверительные интервалы, основанные на случайных перестановках. Корреляция отрицательная, потому что перекрытие аудитории уменьшается, чем дальше новостные сайты находятся в идеологическом распределении, показанном на рис. 3 C . Величина корреляции со временем существенно не меняется, и явной тенденции нет. ( C ) Результаты регрессии с необработанными и отфильтрованными сетями в качестве зависимой переменной (данные агрегированы за 2018 г.). Три модели показывают стабильные результаты: перекрытие аудитории выше между новостными сайтами, которые идеологически схожи, в соответствии с оценками предпочтительности.Однако эти две переменные по-прежнему оставляют много необъяснимой структуры в сетях совместного экспонирования: самые предсказуемые модели объясняют только 16% данных (намного меньше, если рассматривать только самое сильное перекрытие или основу сети).

Обсуждение

Многие американцы имеют сильные политические убеждения, а некоторые активно не любят и не доверяют тем, кто симпатизирует другой стороне. Это означает, что теоретически многие люди могут участвовать в широком выборочном воздействии, когда они потребляют новости, и предполагается, что этот эффект станет более выраженным по мере того, как у людей появляется больший выбор средств массовой информации (19, 20).Эффекты избирательного воздействия, которые мы здесь определили, значительны с течением времени, но, несмотря на рост выбора средств массовой информации, эти эффекты, похоже, не увеличиваются в масштабе. Наиболее важно то, что модели идеологической сегрегации, которые мы определяем здесь, объясняют небольшой процент дисперсии новостных диет, в то время как совместное воздействие становится более плотным и, следовательно, менее фрагментированным. Это согласуется с предыдущими исследованиями, в которых анализировались лонгитюдные данные (4, 13), а также с исследованиями механизмов, которые формируют новостные онлайн-диеты, в основном агрегаторы и социальные сети, которые, как показали предыдущие исследования, действительно могут повысить совместное воздействие на разнообразный контент (12, 21, 22). ).

Одно важное предостережение заключается в том, что в нашем анализе используются данные о трафике в домене верхнего уровня. Более детальный анализ данных на уровне унифицированного указателя ресурсов (URL) может дать разные оценки воздействия новостей: большинство людей, получающих доступ к новостным агентствам в Интернете, не обязательно потребляют политический контент, а скорее, развлечения или спорт, как показали предыдущие исследования. (6, 11). Еще одно важное ограничение заключается в том, что наши меры воздействия на контент зависят от посещений и затраченного времени, что дает узкое представление о реальном взаимодействии с новостями: эти показатели на самом деле не говорят нам, как люди обрабатывают прочитанную информацию, чтобы сделать ее совместимой (или не) со своими убеждениями.Однако наш анализ показывает, что нам следует с осторожностью интерпретировать результаты предыдущей работы, основанной на оценках только для настольных компьютеров: такие данные упускают из виду важный и растущий сегмент распространения новостей в Интернете, и, как мы показываем, этот пробел ведет к существенному разница в выводах. Наши данные также не включают всю активность в социальных сетях. Статистика, которую мы анализируем, включает только пользователей, которые переходят по ссылкам, размещенным на таких платформах, как Facebook или Twitter, и посещают соответствующие домены. Аналогичным образом, приложения для обмена сообщениями выходят за рамки нашего анализа, хотя они также стали важным каналом для потребления новостей (10).В этой области очень мало исследований, отчасти из-за трудностей (логистических и этических) доступа и сбора данных, созданных в частных средах с сквозным шифрованием. Тем не менее, активность в социальных сетях и приложениях для обмена сообщениями создает слепые пятна в нашей оценке новостной экосистемы. Выборочная экспозиция на этих платформах может возрасти.

В более общем плане наши результаты указывают на гораздо более глубокую форму избирательного воздействия, которая выходит за рамки традиционного акцента на идеологической сегрегации и партийной поляризации, а именно на растущее неравенство между теми, кто потребляет новости, и теми, кто, несмотря на обилие предложений и непринужденность, доступа, потребляйте мало новостей или совсем не слушайте их (20).Политическая идеология может иметь меньшее значение для потребления новостей в Интернете, чем предполагают предыдущие исследования, при этом уровень интереса к политическим новостям является более значимым фактором, определяющим их воздействие в Интернете. Менее половины онлайн-населения потребляет новости в Интернете [недавние исследования показывают, что потребление новостей любого рода на самом деле значительно перевешивается другими формами медиа-потребления, «составляющими не более 14,2% ежедневных медиа-диет американцев». (23)]. Это создает еще более острую проблему для демократий, поскольку это отказавшееся население также с большей вероятностью будет подвержено дезинформации и другим формам манипуляции.В будущих исследованиях следует уделять больше внимания тому, являются ли группы населения, мало или совсем не знакомые с новостями, более уязвимыми к кампаниям дезинформации или эффектам эхо-камеры.

Материалы и методы

Данные.

Мы используем два основных источника данных наблюдений: 1) панель Comscore Media Metrix, которая представляет собой репрезентативную панель онлайн-населения, которая предлагает оценки использования настольных и мультиплатформенных мультимедиа (ежемесячные агрегаты на уровне домена с октября 2014 г. по декабрь 2018 г., N ∼ 250,000 участников дискуссии) и 2) панель Comscore Plan Metrix, которая предлагает данные о демографических характеристиках аудитории, включая партийную принадлежность (т.е., демократо-республиканское саморазмещение) и политическое мировоззрение (т. е. либерально-консервативное саморазмещение), представленные в виде ежемесячных агрегатов на уровне домена (с сентября 2017 года по декабрь 2018 года, N ∼ 20,000). Полный список новостных агентств, которые мы анализируем ( n = 424), а также дополнительную информацию о характеристиках данных можно найти в SI Приложение .

Методы.

Мы строим сети перекрытия аудитории, используя количество уникальных пользователей, совместно открытых для пары источников новостей за определенный период (например,г., месяц или год). Мы анализируем эти взвешенные сети, построенные с использованием данных наблюдений (то, что мы называем «необработанными сетями»; см. SI, приложение ), и после применения двух методов фильтрации, которые сохраняют связи только со статистически значимым перекрытием, то есть перекрытие большей аудитории, чем ожидалось. случайно. В первой версии, которую мы называем «сети PMI», используется точечная взаимная информационная мера ассоциации. Он определяется на парах новостных сайтов ( i , j ) как PMI (i, j) = logp (i, j) p (i) p (j), где p ( i, j ). ) — это доля всех онлайн-пользователей, которые обращаются к обоим сайтам, а p ( i ) и p ( j ) — это доля всех онлайн-пользователей, обращающихся к каждому сайту.Эти отфильтрованные сети сохраняют только края с PMI больше нуля. Вторая версия — это то, что мы называем «магистралью», которая возникает в результате процедуры фильтрации, которая использует нулевую модель равного распределения веса краев на локальном уровне (центральный узел), чтобы определить, какие края значительно отклоняются от нулевой модели (24). . Эти два метода различаются порогом статистической значимости: базовый подход более строг; подход PMI устраняет меньше связей по сравнению с необработанной версией данных.Мы анализируем эти два типа фильтрованных сетей, чтобы оценить чувствительность наших результатов к выбору в построении сетей совместного экспонирования и исключить возможность влияния шума на результаты.

Меры.

Плотность графа определяется как отношение количества наблюдаемых ребер к количеству возможных ребер с учетом размера сети. Для неориентированных простых сетей

Dt = 2EtVt (Vt − 1), где Et — количество ребер в конкретный момент времени t , а Vt — количество вершин или узлов в конкретный момент времени t (25).Мы рассчитываем «показатель сегрегации», следуя исх. 4 для создания индекса изоляции аудитории с точки зрения идеологии. Оценка для новостных сайтов в нашем списке рассчитывается как

St = ∑i∈I (RiR × Rivi) −∑i∈I (DiD × Rivi), где Rivi — это доля республиканских (или консервативных) посещений сайта. г. Оценка сегрегации приближается к 1, когда республиканцы посещают только республиканские издания, а демократы посещают только демократические агентства, и приблизительно 0, когда республиканцы и демократы посещают одни и те же торговые точки.Мы также рассчитываем «баллы предпочтения», следуя исх. 6 для создания еще одной меры идеологического разнообразия в аудитории новостных сайтов. Мы присваиваем рейтинг предпочтительности новостному сайту и во времени t по формуле fav (it) = (R − D) (R + D), где R — доля аудитории новостного сайта. которые идентифицируют себя как республиканцы, а D означает долю, идентифицирующую себя как демократов. Оценка равна 1, если домен новостного сайта посещают исключительно республиканцы, и -1, если его посещают исключительно демократы (0 означает, что республиканцы и демократы с равной вероятностью посещают сайт).Помимо партийной принадлежности, мы также рассчитываем показатели сегрегации и благоприятствования для «политических взглядов», где категории составляют C, для консерваторов и L для либералов. Мы подсчитываем эти баллы ежемесячно, а для некоторых анализов мы объединяем их ежегодно. См. SI Приложение для получения более подробной информации об этих показателях и ежемесячных распределениях.

Модели.

Поскольку мы анализируем реляционные данные, мы проверяем связь совместного воздействия и идеологии с помощью процедуры множественной регрессии и квадратичного присваивания (MRQAP), теста перестановки для множественной линейной регрессии, разработанного для анализа данных, организованных в квадратные матрицы (26–28).Переменные в этих матрицах указывают на перекрытие аудитории (в соответствии с необработанными сетевыми данными и отфильтрованными сетями) и расстояние между источниками новостей в распределении оценок благоприятствования партийной принадлежности и политических взглядов. См. SI Приложение для получения дополнительных сведений о технических характеристиках.

Доступность данных.

Данные и код, необходимые для воспроизведения результатов, представленных в этой статье, доступны в репозитории Open Science Framework (https: // osfio / hp5fm /) (29).

Благодарности

Работа над этим проектом финансировалась грантом NSF 1729412 и была завершена, когда С.