Алгоритмы и контент-стратегии регионального ТВ в цифровой среде: платформа как редактор (на примере телеканала «360»)

В условиях цифровой трансформации медиапотребления особую актуальность приобретает изучение механизмов алгоритмического влияния на редакционные практики региональных телеканалов. Внимание исследователей всё чаще сосредотачивается не только на контенте, но и на платформах как активных участниках информационного процесса. Настоящее исследование посвящено анализу того, как алгоритмы рекомендаций в социальных сетях и агрегаторах (ВКонтакте, Telegram, Яндекс.Дзен) влияют на формат, жанровую структуру, стилистику и выбор тем в новостном контенте телеканала «360». Раскрывается концепт «платформа как редактор», в рамках которого цифровые медиаплатформы не только транслируют, но и формируют повестку за счёт своих алгоритмов. Анализируются типовые практики редакционного производства: жанровая редукция, эмоционализация контента, клиповое построение новостных материалов и приёмы визуального вовлечения аудитории. В центре внимания - изменение профессиональных практик и логики контент-стратегий под давлением требований цифровых экосистем. Методология включает контент-анализ 90 постов, статистическую обработку вовлечённости и сравнительную классификацию по жанрам, структуре и тематике. Научная новизна исследования заключается в обосновании концепции «платформа как редактор», согласно которой алгоритмические механизмы цифровых площадок не только распространяют, но и активно формируют структуру, стиль и тематику медиаконтента. Впервые для регионального телевещателя («360») проведён сопоставительный анализ его присутствия на трёх разных цифровых платформах с учётом их алгоритмической логики. Новым является внедрение метрики вовлечённости «реакции на 1000 просмотров» для количественной оценки эффективности постов. Также исследование демонстрирует, как стилистика новостей (эмоциональность, визуальная насыщенность, длина текста) адаптируется под требования рекомендательных систем. Такой подход позволяет выявить зависимость редакционных решений от технической архитектуры платформ и актуализирует необходимость учитывать алгоритмы в процессе медиапланирования, особенно в региональном медиасегменте.

In the context of the digital transformation of media consumption, the study of the mechanisms of algorithmic influence on the editorial practices of regional TV channels has become particularly relevant. Researchers are increasingly focusing not only on content but also on platforms as active participants in the information process. This study is dedicated to analyzing how recommendation algorithms in social networks and aggregators (VK, Telegram, Yandex.Zen) influence the format, genre structure, style, and topic selection in the news content of the "360" TV channel. The concept of "platform as editor" is revealed, within which digital media platforms not only broadcast but also shape the agenda through their algorithms. Typical practices of editorial production are analyzed: genre reduction, emotionalization of content, clip-based construction of news materials, and techniques for visually engaging the audience. The focus is on the changes in professional practices and the logic of content strategies under the pressure of digital ecosystem demands. The methodology includes content analysis of 90 posts, statistical processing of engagement, and comparative classification by genre, structure, and topic. The scientific novelty of the study lies in substantiating the concept of "platform as editor," according to which the algorithmic mechanisms of digital platforms not only disseminate but also actively shape the structure, style, and themes of media content. For the first time, a comparative analysis of the regional broadcaster ("360") presence on three different digital platforms, considering their algorithmic logic, has been conducted. The introduction of the engagement metric "reactions per 1000 views" for quantitative assessment of post effectiveness is also new. Additionally, the study demonstrates how the stylistics of news (emotionality, visual saturation, text length) is adapted to the requirements of recommendation systems. This approach allows for the identification of the dependence of editorial decisions on the technical architecture of platforms and highlights the need to consider algorithms in the media planning process, especially in the regional media segment.