26 liiroriiiiitic-i št. ;) lotiiik l'>7>< selekcija v množičnem komuniciranju v.batagelj a.fenligoj s.splicSnal UDK 301:51 :681.3 FNl' - VTO matematika in mshaniki FSPN Univerza v Ljubljani Članek obravnava možnosti pojasnjevanja selekcije v množičnih komunikacijskih procesih s hierar­ hičnim določanjem skupin spremenljivk ter poskus avtomatične selekcije s klasifikacijo sporočil v disjunktne skupine« SELECIION IN MASS COMMUNICATION - The article deals wltb posslbillties of explanation of selectl- on in mass eommunicatlon processes based on hlerarchloal elustarlng of variables and an attempt of automatical selection based on the clasalflcatlon of messages Into disjunctive groups. Selektivno vedenje je eden izmed bistvenih mo­ mentov komunikacijskih procesov; nekatere de­ finicije (Luhmann, 1975) celo označujejo komu­ niciranje kot zapovrstnost selektivnih reakcij na (predhodne) selekcije. V najbolj razvitem komunikacijskem sistemu - množičnem komunici­ ranju - so selekcijskl procesi odvisni od dveh temeljnih skupin dejavnikov, določenih z "dvo­ jno naravo" množičnih medijev, tj. njihovo pripadnostjo materialni bazi po eni strani ter hkratno zasidranostjo v družbeni nadstavbl po drugi (idejni) strani. Razvoj (ali nastanek novih) medijev je odvisen od razvoja proizva­ jalnih sil; zgodovinska analiza kaže, da gre razvoj komunikacijske tehnologije v smeri vse večje prepustnosti komunikacijskih kanalov (povečevanja sprejemnih in oddajnih kapacitet). Kot abstraktna možnost torej komunikacijska tehnologija zmanjšuje Intenzivnost selekcije, saj omogoča (kot nujen, ne pa sadosten pogoj) izmenjavo vse večje količine informacij. V krajših časovnih razdobjih (ob dani komunika­ cijski tehnologiji) pa je tehnična prepustnost komunikacijskih kanalov konst6mtna, zato nas v proučevanju selektivnega vedenja komunlka- torjev bolj zanima kvalitativna, vsebinska stran selekcije. Schramm je v svoji raziskavi leta 1957 ugotovil, da ponudba množičnih medijev pomeni le 3 odsto­ tke prvotne množice sporočil, ki jo oblikujejo dopisniki informacijskih agencij. Vendar pa v STOjl študiji procesa selekcije v množičnem komuniciranju ne proučuje tudi faktorjev, ki določajo selektivno vedenje na različnih rav­ neh komunikacijskega procesa. Po drugi strani najdemo - zlasti v novejšem obdobju - vrsto raziskav ene same ravni selekcije v množičnem komuniciranju (v komunikacijskih institucijah), usmerjenih v spoznavanje in pojasnjevanje fa­ ktorjev in kriterijev selekcije. Velik del empiričnih raziskav na tem področju ne razlikuje med faktorji in kriteriji selek­ cije. Gre za analogijo med "objektivnim" in "subjektivnim" v politični socializaciji t s (subjektivnimi) kriteriji selekcije tako lahko poimenujemo v posamezniku nakopičene izkušnje, na katerih temelji posameznikov (komunikator- jev) odnos do družbenih procesov In odnosov, medtem ko se v (objektivnih) faktorjih Izraža objektivno dana, zgodovinsko določena družbe­ na stvarnost, v kateri poteka komunikacijski proces. V podružbljenem množičnem komuniciranju imajo faktorji selekcije še poseben pomen, saj ne le prispevajo k oblikovanju subjektivnih kriterijev selekcije, marveč nanjo tudi nepo­ sredno vplivajo. Značilnosti Izhodne množice sporočil so torej odvisne od značilnosti vbo­ dne množice sporočil v komunikacijskem prooeau, komunikatorjevlh kriterijev selekcije ter obje­ ktivnih faktorjev, ki vplivajo na oblikovanja kriterijev selekcije In na selekcijo samo. Od prepustnosti komunikacijskih kanalov je seveda 29 odvisno, ali se izhodna množica sporočil aktu­ alizira v medijski vsebini ali ne. Razlikovanje med kriteriji in faktorji selek­ cije ima tudi pomembne metodološke implikacije: medtem ko merimo (ugotavljamo) značilnosti se- lekcijsklh kriterijev z istimi spremenljivkami kot značilnosti (vhodnih in izhodnih) sporočil, to ne velja za faktorje selekcije. Z drugimi besedami: kriteriji selekcije na višjem nivoju (v času t-1) postanejo značilnost sporočil na nižjem nivoju (v času t) vsaj implicitno, med­ tem ko faktorji selekcije na prvem nivoju ne delujejo več neposredno na selekcijo na drugem nivoju neodvisno od faktorjev drugega nivoja. (Če proučujemo selekcijo na različnih ravneh, a npr. znotraj istega političnega sistema, je seveda odveč opozarjati, da gre za delovanje številnih identičnih faktorjev na obeh ravneh, vendar neposredno na vsaki ravni posebej.) Končno to pomeni, da je mogoče raziskovati u- veljavljanje kriterijev selekcije v komunika­ cijskih procesih dovolj veljavno z metodami analize sporočil, kar nikakor na velja za pro­ učevanje faktorjev selekcije. V nadaljevanju se bomb omejili na prvi del problema, tj. ra­ ziskovanje selekcijskih kriterijev. Cilj empiričnega raziskovanja, ki je bilo izve­ deno na pobudo UNESCO, je bil preskus veljavno­ sti hipotez o kriterijih selekcije v množičnih medijih, ki so jih postavili in praktično po­ trdili raziskovalci v ZDA, ZRN, Veliki Brita­ niji, na Švedskem in Finskem. Raziskovanje kriterijev selekcije (Galtung in Ruge, 1965, Ostgaard, 1965, Rosengren, 1970, Schulz, 1976, Harris, 1975) je bilo doslej omejeno skoraj izključno na analizo ponudbe množičnih medijev, na podlagi take usmerjenosti pa nikakor nI mo­ goče zanesljivo sklepati o dejanskih kriterijih selekcije. Mnogi med njimi so poskušali svoje ugotovitve posplošiti, ne da bi upoštevali de­ lovanje faktorjev selekcije, in dokazati splo­ šno veljavnost posebnih kriterijev selekcije v množičnem komuniciranju. Predmet naše analize so bila sporočila, ki jih je iz lastnih in tujih virov (tiskovnih agencij) sprejel Tanjug v času med 19. in 26. septembrom 1977« S pomočjo postavljenih kriterijev selekoi- je (tabela 1) smo hoteli: 1, ugotoviti, ali je z njimi mogoče pojasniti selekcijo vhodnih sporočil v Tanjugu in 2, določiti kriterije, s katerimi bi lahko vsaj delno) sporočila selekcionirali avto­ matično. Za analizo smo izbrali nalbolj pogosto verifi­ cirane hipoteze s krlterijsklmi spremenljivka­ mi, kt jih povzemamo v tabeli 1, TABELA 1; Raziskovalne hipoteze KRITERIJSKE SPREMENLJIVKE HIPOTETIČNA VERJETNOST, DA SPOROČILO PRESTANE SELEKCIJO VELIKA MAJHNA Viri selektorja Etnocentrizem PersonifIkaci j a Konfllktnost dogajanja Ekonomska moč subjekta dogajanja Število vključenih subjektov (le za mednarodne odnose) lastni močem visoka velika velika tuji šibak nizka majhna majhna veliko majhno Kriterijske spremenljivke in spremenljivka o selekciji so merjene z nominalnimi ali kvečjemu ordlnalnimi lestvlcaual. Zato za preverjanje hi­ potez o odvisnosti kriterljskih spremenljivk na selekcijo sporočil ne moremo uporabiti kla­ sičnih postopkov multlvariatne analize (kot npr. multiplo regresijo). Metodologi si v zadnjih desetletjih prizadevajo, da bi Izdelali multl­ variatne metode tudi za nominalne oziroma ordl- nalne spremenljivke. Nekaj takih metod je ob določenih pogojih glede na spremenljivke že iz­ delanih kot npr. več metod analize skupin (So­ ka! in Sneath, 1962S, jardlne in Sibson, 1968, Hartigan, 1975, Everitt, 197't-), log-linearnl modeli (Goodman, 1971) in latentni struktural­ ni modeli (Mooijaeuft, 1978). V raziskovanju se­ lekcijskih kriterijev jugoslovanske agencije Tanjug smo se odločili za metode za analizo skupin. K tej odločitvi je precej pripomoglo tudi dejstvo, da so bili dostopni le programi za analizo skupin (CLUŠE); vendar pa smo jih nekaj izdelali na novo (LEADER), Raziskovanje selekcijskih kriterijev je potekalo v treh korakih: 1. dihotomizacija (nominalnih) kriterljskih spre­ menljivk, 2. proučevanje povezanosti dlhotomnih kriterlj­ skib spremenljivk (dks) in spremenljivke o selekciji, 3. klasifikacija sporočil glede na določene vre­ dnosti dks in primerjava med avtomatsko kla­ sifikacijo in selekcijo v agenciji Tanjug. Skoraj vsaka krlterijska spremenljivka je mer­ jena z nominalno lestvico. Take spremenljivke smo dihotomizirall tako, da je vseika vrednost kriterijske nominalne spremenljivke nova (dummy) spremenljivka (1 - ima dano vrednost, O - nima dane vrednosti). Ta postopek dihotomizacija no- 30 minalnib spremenljivk se pogosto uporablja, vendar je potrebna opreznost pri statistični analizi takih spremenljivk. TABELA 2« Dlhotomizaoi.la kriterijakih spremen- l^llvk KRITERIJSKE SPREMENLJIVKE DKS Viri selektorja Etnooentrizem Tanjug Evropa Personifikacija delovanje posameznikov Konfliktnost dogajanja konfliktni dogodki niti konflikt niti kooperacija kooperacija Ekonomska moč subjekta razviti subjekti HO Število vključenih sub- notranja politika jektov mednarodnih odn bilateralni odnosi nosov multilateralni odnosi mednarodne organizacije Področje dogajanja v mednarodnih odnosih politika gospodarstvo vojna in mir kultura "human interest" Prepustnost prepustnost Za 1-to in j-to dka lahko zapišemo naslednjo kontingenčno tabeloi ^ I i 0 1 •^ij *'ij 0 *ij *id Povezanosti (podobnosti) med dvema dks smo me­ rili s Sokal-Nichner-jevim koeficientom asoci­ acije« S, "ij DTT+cTT+dj *ij * "ij ' ""ij " "^ij Za proučevanje povezanosti dks smo uporabili metodo hierarhičnega določanja skupin spremen­ ljivk (Sokal in Sneath, 1963, Everitt, 197*), ki temelji na postopnem združevanju skupin spre­ menljivk v novo skupino. Združevanje poteka takole: začetne skupine so kar posamezne spre­ menljivke. Ned njimi poiščemo najbliSji (naj- podobnejši) skupini, ki ju nadomeetimo z novo skupino - njunim predtsavnikom. Nato določimo "razdalje" med novo skupino in preostalimi skupinami. Zopet poiščemo najbližji skupini itd. Postopek ponavljamo dokler se vse skupine ne zlijejo v eno samo skupino. Potek združeva­ nja grafično ponazorimo z drevesom - dendrogra- mom. Metode hierarhičnega določanja skupin se ločijo po tem, kako določimo "razdaljo" med novo skupino in preostalimi skupinami. Program OLUSE temelji na Lance-Wllliamsovem obrazcu« D(k.{i,ji)-'>^D(k,i)+y2D(l^.d)liD(l»d)+ •X|D(k,i)-D(k,j)| kjer je D(m,n) "razdalja" (različnost,) med skupinama m in n. Z /i,j} je označena skupina, ki jo dobimo z združitvijo i-te in j-te skupi­ ne. S primerno izbiro koeficientov v gornjem obrazcu dobimo večino znanih metod hierarhične­ ga določanja skupin. V primeru raziskovanja kriterijskih spremenljivk smo se odločili za Wardovo metodo, katero več avtorjev (npr. Mojena, 1976) na podlagi empiri­ čnih primerjav metod priporoča kot najprimer­ nejšo. Za Wardovo metodo so l/nJSKA KULTUR «£D QR TANJUG PREPUS CDSPDO tlULTlL W OOGO KDNJFLl K K HUMAN EVROPA RA2V]T KOOP PDLITI PtRSON 8 ] L A T E 10 11 1 17 3 3 13 5 6 12 15 1'6 7 G 2 Il-'ln TABELA 3t Hierarhična določitev skupin dka 31 Ji^ - n(k,i)/n(i,j,k) U2 - n(k,d)/n(i,j,k) /i - - n(k)/n(i,j,k) kjer n(i) pomeni število spremenljivk v skupini i in podobno n(i,j)"n(i)+n(j) in n(i,j,k)"n(i)+ +n(j)+n(k). Različnost med samimi spremenljivkami smo meri­ li takole: D(i,j) 1 - S, 13 kjer je Sj^j Sokal-Michenerjev koeficient asoci­ acije. Rezultat združevanja je podan v dendrogramu v tabeli 5, Zgornja skupina spremenljivk vklju­ čuje spremenljivko o selekciji (PREPUS) in jo tedaj lahko označimo kot tisto skupino krite­ rijev, ki v Tanjugu povečujejo verjetnost ob­ jave sporočila. Torej: čim večje število zna­ čilnosti (dks) iz zgornje skupine je prisotnih v posamičnem sporočilu, tem večja je verjetnost, da ga bodo Tanjugovi selektorji objavili. Med kriteriji je najpomembnejši zaupanje lastnim informacijskim virom (TANJUG), saj je "najbli­ že" objavi (PREPUS). Označitev srednje in spo­ dnje skupine dks je lahko dvojna: lahko gre za tiste dks, ki so irolevantne s stališča sele­ kcije, ali pa za dks, ki povečujejo intenziv­ nost selekcije oz. zmanjšujejo verjetnost ob­ jave sporočila. Za obe skupini pa velja, da se posamične dks med seboj izključujejo, da torej posamično sporočilo ne more imeti vseh značil­ nosti dane skupine. To je pomembno, če hočemo simulirati selekcijski proces v Tanjugu, saj je treba poiskati (ali določiti) take posebne skupine sporočil, znotraj katerih ni izključu­ jočih se dks, ne pa le dve splošni skupini, od katerih bi ena predstavljala hipotetično skupi­ no neobjavljenih sporočil. Predikcijsko vrednost uporabljenih dks smo pre­ skusili z avtomatsko klasifikacijo sporočil glede na določene vrednosti dks in jo nato pri­ merjali z dejansko selekcijo v Tanjugu. Za kla­ sifikacijo sporočil smo uporabili metodo vodi­ teljev (Hartigan, 1975), ki razvrsti enote - sporočila v diejunkthe skupine enot s tipični­ mi predstavniki skupin - voditelji. Pri meto­ di voditeljev so lahko voditelji podani (kla­ sifikacija) ali pa jih določi postopek sam (določanje skupin). Pri klasifikaciji vsako enoto priredimo skupini, ki je določena z eno­ ti najbližjim (najbolj podobnim) voditeljem. Pri določanju skupin je postopek podoben, le da med postopkom določamo nove voditelje. Za nove voditelje postavimo ali enote, ki 30 od danih voditeljev preveč oddaljene, ali pa eno­ to, ki je od vseh voditeljev najoddaljenejša« Za merjenje razdalje (različnosti) med dvema sporočiloma smo zopet izbrali Sokal-Michnerjev koeficient asociacije. Rezultat klasifikacije sporočil z metodo vodi­ teljev je podan v tabeli 4, v kateri so sjor,;-- čila razvrščena v pet disjunktnih skupin. To število se je namreč izkazalo kot optimalno a stališča predikcijske vrednosti uporabljenih dks, tj. z določitvijo petih skupin je bil pov­ prečni odstotek pravilno uvrščenih sporočil glede na dejanske odločitve selektorjev o se­ lekciji največji. TABELA 4: Klasifikacija sporočil po metodi voditeljev vrednosti dks dks Tanjug bilateralni odnosi multilateralni odnosi mednarodne organizacij konfliktni dogodki neutralni dogodki kooperacija politika gospodarstvo vojna in mir kultura "human interest" notranja politika personifikacija Evropa razviti subjekt prepustnost % vseh vhodnih sporo­ čil po dobljenih sku­ pinah % pravilno klasifioi- ranih sporočil glede na dejanske uredniške odločitve Tanjuga ' 1 0 1 0 a 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 66.4 97.4 2 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0, 0 0 1 1 1 5.6 24.8 za voditelje 5 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 11.9 95.5 4 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 6.5 38.0 5 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 ; 0 0 1 9.8 51.^ x/ Sporočilo je pravilno klasificirano, če ima enako vrednost prepustnosti kot voditelj, k ka­ teremu je pridruženo. Če analizo omejimo zgolj na obe skupini avto­ matično izločenih sporočil (1. in 5. skupina v tabeli 4), je predikcijska vrednost dks tako velika, da bi te dks lahko že praktično upora­ bljali. S prvo skupino smo avtomatično izločili 66.4 odstotka izmed 5516 prispelih sporočil z le 2.6 odstotno napako. S tretjo skupino smo 32 dodatno izločili nadaljnjih 11.9 odstotka pri­ spelih sporočil s '*,7 odstotno napako. Ma te­ melju uporabljenih kriterijev smo torej skupaj izločili 78.3 odstotka vhodnih sporočil s pov­ prečno 2.9 odstotno napako. Za ostanek sporočil uporabljene dks niso dovolj izčrpne, tako da z njimi ni mogoče v celoti po­ jasniti odločitev selektorjev, ne amemo pa za­ vreči tudi drugega možnega vzroka neskladnosti med avtomatično in dejansko selekcijo, da neim- reč selektorji niso vedno konsistentni v svojih odločitvah. Z napovedovanjem celote uredniških odločitev v Tanjugu na temelju hipotetičnih kriterijekih spremenljivk bi namreč četrtino (2f.4 %) spo­ ročil, ki 80 jih Tanjugovi uredniki objavili, izključili iz komunikacijskega procesa. Po dru­ gi strani pa bi podvojili število sporočil, ki prestanejo selekcijo, z vključitvijo takih spo­ ročil, ki so jih Tanjugovi uredniki dejansko izločili, tako da bi se "avtomatična prepustnost sporočil v Tanjugu povečala na 21.7 odstotka, medtem ko dejanska znaša 9.8 odstotka. V zaključku moramo torej znova opozoriti na problem, ki smo ga omenili Se na začetku - na vlogo faktorjev, ki v času spreminjajo krite­ rije selekcije. 10 R. Mojenat Ulerarchical Grouping Methods and Stopping RulestAn Evaluation, The Com­ puter Journal, 20(1976)'»- 11 A. Mooijaart: lAtent Structure Models, di­ sertacija, Leiden, 1978 12 £. Ostgaards Factors Influencing the 71ow of New8, Journal of Feace Research, 1963, Vol. 2 13 K. Roaengren: International News: Zntra and Extra Media Data, Acta Sociologica, 1970, Vol. 13 14 W. Scbramm: L*information et le development national. Pariš, 1965 13 W. Scbultsi Oie Konatruktion von RealitBt in den Nachriehtenmedien, MUnohen, 1976 16 R.R. Sokal, P.H.A. Sneath: Principles of Numerlcal Taxonomy, Preeman, London, 1963 17 C. Trampuž, A, Perligoj« Nekateri vidiki uporabe računalnikov v sociologiji in po­ litologiji, Informatica 1(1977)1 IITERATUHA: V. Batagelj: OUISE, priročnik, Ljubljana, 1977 V. Batagelj: LEADER, priročnik, Ljubljana, 1978 B. Everltt: Cluster Analysis, SSRC, London, 1974 W. Galtung, M. Ruge: The Struoture of Pore- ign News, Journal of Peaoe Research, 1965, Vol. 2 L.A. Goodman: The Analysi8 of Multidimen- slonal Contingeno7 Tables: Stepwise Froce- dures and Direct Estimatlon Methods for Building Models for Multiple Classification, Technometrics 13 (1971)1 Ph. Harris! Selective Imagea, lAMOR Confe- renoe, Leioester 1976 J.A. Hartigan: Cluetering Algorithms, John Wiley and Sons, New York, 1975 N. Jardin, R. Sibson; Mathenatical Taxonomy, John Wiley and Sons, New Vork, 1971 N. Luhmann v: 0. Schatz (ed.), Die elektro- nishe Revolution, Graz,1975