Параметри
Базова структура верстки телевізійних новин: стандартизований підхід до виробництва новин
Тип публікації :
Стаття
Дата випуску :
2024
Автор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Том :
1
Випуск :
84
ISSN :
2522-1272
Початкова сторінка :
83
Кінцева сторінка :
92
Цитування :
Теленков, Д. В. (2024). Базова структура верстки телевізійних новин: стандартизований підхід до виробництва новин. Scientific Notes of the Institute of Journalism, 1(84), 83–92. https://doi.org/10.17721/2522-1272.2024.84.7
Метою цього дослідження є розробка фундаментальної структурної моделі новинних випусків провідних українських телеканалів. Представлено оригінальне визначення поняття «модель верстки новин», що підкреслює її значення як традиційного підходу до створення новинних програм. У дослідженні використано різноманітні наукові методи, зокрема відбір фактів (проаналізовано матеріали зі 100 випусків новин провідних українських телеканалів), класифікацію, моделювання, опитування Дослідження показує, що архітектура цієї моделі охоплює принципи відбору та ранжування тем, методологію подання інформації та ефірні прийоми. Ці компоненти нерозривно пов’язані зі стратегічними підходами до відбору та ранжування тем, які ґрунтуються на засадничих принципах створення новин. Методи подачі інформації стосуються загальних стратегій побудови випуску новин, які передбачають використання системи прийомів, що дають змогу створити цілісний інформаційний сегмент. Водночас методи верстки узгоджуються зі стратегічними підходами, які забезпечують структурованість і візуальну організацію програми новин. Ретельно розроблена модель верстки новин є наріжним каменем для швидкої та скоординованої підготовки новинних сегментів, полегшуючи таким чином управління дискурсом телевізійного каналу.
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Формат
Adobe PDF
Розмір :
725.29 KB
Контрольна сума:
(MD5):cbef910a70b98fe1982bad1d0d1dc57a
Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY
https://doi.org/10.17721/2522-1272.2024.84.7