Сегодня посмотреть сериал — это только половина удовольствия. Вторая начинается после финальных титров: найти разбор, включить подкаст, посмотреть видеобзор, а потом ещё час спорить в комментариях о том, кто на самом деле прав.

Вокруг «Офиса» и «Клиники», вселенной Marvel, «Игры престолов» и других больших франшиз существуют сотни фанатских подкастов. Люди годами пересматривают то, что уже видели, разбирают персонажей, строят теории и замечают детали, которые упустили в первый раз.

Например, Office Ladies — подкаст актрис Дженны Фишер и Анджелы Кинси о сериале Офис — набрал больше 400 млн прослушиваний.

И дело, кажется, совсем не в том, что нам нужно ещё раз услышать сюжет.

Мы хотим его обсудить.

Нам нужны «свои»

Фильм не всегда получается посмотреть с кем-то. И даже если человек рядом есть, не факт, что он тоже хочет полтора часа обсуждать финал.

Интернет эту проблему решает. Можно найти людей, которые смотрят тот же сериал, любят ту же игру или уже десять лет спорят о той же теории. Неважно, где они находятся и знакомы ли вы вообще.

Исследования подкастов показывают, что такие шоу становятся местом для обсуждения любимых историй, а ещё слушатели приносят туда собственные версии, знания и интерпретации — и вместе создают новые смыслы вокруг уже существующего произведения. Исследовательница Энн Корфмахер вообще рассматривает rewatch, recap и review-подкасты как отдельные формы фанатского творчества. А голос делает эту связь ещё сильнее. Исследования подкастов показывают, что ощущение сообщества возникает там, где есть регулярность, близость, парасоциальные отношения (односторонние психологические связи, когда слушатель начинает воспринимать ведущего как близкого друга или знакомого) и возможность для слушателя как-то участвовать в жизни шоу.

Получается довольно забавная вещь:

мы включаем подкаст из-за сериала, а остаёмся из-за людей.

Мы больше не просто смотрим

На первый взгляд это бесконечная рекурсия: подкаст о сериале, видео о подкасте, тикток о видео, мем о сериале и снова подкаст, где всё это обсуждают. Но, возможно, в этом и есть одна из главных особенностей современной культуры.

Мы всё реже просто получаем произведение. Мы его обсуждаем, разбираем, пересобираем, цитируем, пародируем и превращаем в собственный контент.

В исследованиях фанатской культуры это называют participatory culture — культурой участия. Аудитория здесь уже не просто потребляет готовую историю, а сама становится частью того, как эта история продолжает существовать.

И фанатские подкасты — отличный тому пример.

Фанат может быть зрителем, критиком, исследователем и создателем контента одновременно. Иногда он знает вселенную лучше любого журналиста. Помнит все сюжетные линии, находит ошибки, строит теории — и потом записывает об этом подкаст.

То есть граница между аудиторией и автором становится всё тоньше.

Нам вообще нравится собираться вокруг историй

И здесь фанатские подкасты оказываются частью гораздо более старой привычки. Люди всегда собирались вокруг историй: пересказывали мифы (кстати, у нас есть целый подкаст про мифы!), спорили о героях, придумывали новые версии, передавали их дальше.

Интересно, что эта привычка работает не только с современными сериалами. Мы можем взять историю, которой несколько сотен лет, и всё равно начать обсуждать её так, будто она произошла вчера.

В «Мрачных сказках» именно это и происходит: старые сюжеты становятся поводом поговорить о верованиях, культуре и о том, почему истории переживают своих авторов на сотни лет.

История может закончиться. Разговор — нет

Книга заканчивается.
Сериал заканчивается.
Игра заканчивается.

Но разговор вокруг них может продолжаться годами.

Особенно хорошо это видно на rewatch-подкастах. Мы возвращаемся к историям, которые уже знаем, но теперь смотрим на них немного иначе: замечаем новые детали, меняем отношение к персонажам, вспоминаем, что чувствовали при первом просмотре.

Энн Корфмахер описывает rewatch-подкаст как своеобразное возвращение к тексту: повторный просмотр становится не копией прежнего опыта, а новым способом взаимодействия с уже знакомой историей.

Мы возвращаемся не потому, что забыли, что случилось.
Наоборот. Мы возвращаемся именно потому, что помним.

Возможно, поэтому сегодня история редко заканчивается финальными титрами.

Сначала мы её смотрим, потом обсуждаем, потом находим людей, которые тоже хотят её обсуждать. А потом обнаруживаем, что сам разговор стал отдельной историей. И иногда — не менее интересной, чем та, с которой всё началось.

Leave a comment

Алгоритмы не выбирают контент за нас. Они учатся выбирать вместе с нами

Алгоритмы не решают, что станет хитом: они не умеют отличать хорошую музыку от плохой. Но они учатся на наших решениях и кликах. Исследования последних лет подтверждают эту любопытную картину. Алгоритмы не просто формируют вкус — они формируются нашим вкусом. Между человеком и рекомендательной системой возникает цикл обратной связи, в котором каждый постоянно влияет на другого.

А что мы на самом деле сообщаем алгоритмам своими действиями?

Вкус как данные

Каждый лайк, каждый пропущенный трек, каждая песня, которую мы дослушали до конца, становятся сигналом. Для нас это выглядит как привычное действие. Для алгоритма — как информация о наших предпочтениях.

Spotify анализирует историю прослушивания, поведение похожих пользователей и множество других сигналов. Apple Music дополняет машинное обучение редакторскими подборками, оставляя место человеческой кураторской работе. Яндекс Музыка в «Моей волне» учитывает не только лайки и пропуски, но и время суток, длительность прослушивания, настроение музыки и даже поведение пользователей с похожими вкусами.

Все эти системы пытаются ответить на один вопрос:

«Что человек захочет услышать следующим?»

Вкус становится привычкой

Авторы исследования Spotify «Algorithmic Effects on the Diversity of Consumption on Spotify» обнаружили интересный эффект.

Алгоритмы не создают вкус с нуля. Они постепенно направляют его.

После перехода на персонализированные рекомендации пользователи чаще слушают похожую музыку и реже выходят за пределы уже знакомых жанров. При этом, когда человек начинает искать музыку самостоятельно, разнообразие резко увеличивается. Получается, алгоритм не закрывает нас в клетке. Он скорее направляет по пути наименьшего сопротивления.

Если раньше для открытия новой музыки нужно было читать журналы, слушать радио, спрашивать друзей или случайно наткнуться на незнакомую группу, сегодня достаточно сказать Алисе «включи что-то новое».

Парадокс в том, что эти рекомендации часто приводят нас к уже знакомым шаблонам. Они находятся всего в одном шаге от того, что мы уже любим.

Почему популярное становится ещё популярнее

Есть другой эффект, который исследователи называют popularity bias: если песня уже стала хитом, алгоритм чаще рекомендует её другим пользователям.

Больше рекомендаций приводит к большему количеству прослушиваний. Нарастающее количество прослушиваний повышает вероятность новых рекомендаций. Так возникает цикл, в котором популярность начинает воспроизводить саму себя. Но это не означает, что алгоритмы намеренно продвигают только хиты. Скорее они интерпретируют высокий интерес аудитории как ещё один сигнал качества.

И именно поэтому новым исполнителям становится значительно сложнее попасть в поле зрения слушателей. Кстати, у нас как раз вышел седьмой сезон «Черного лебедя». Если вы ещё не встретили его в рекомендациях — теперь встретили.

И всё же алгоритмы умеют удивлять. Было бы слишком просто обвинить их в том, что они убивают открытия. Исследования Spotify о Discover Weekly показывают обратное. Для миллионов пользователей именно алгоритм стал первым способом познакомиться с неизвестными исполнителями.

Тогда кто отвечает за вкус?

Мы привыкли думать, что вкус — это что-то личное и почти неизменное. Но, если посмотреть на вкус как на практику или опыт, это даёт другую интерпретацию.

происходящего. Что если вкус формируется через повторения и способность останавливаться на чём-то дольше нескольких секунд?

Философ Пьер Бурдьё в своей книге «Различение. Социальная критика суждения вкуса» писал, что вкус никогда не бывает исключительно индивидуальным. Он связан с культурной средой, образованием, опытом и социальным контекстом. На них влияет новый фактор — рекомендательная система.

Может быть, вкус — это ответственность?

Если алгоритм учится у нас, значит, каждый выбор становится маленьким голосованием за то, каким будет культурное пространство завтра, и, возможно, вкус — это не то, что у нас есть. Это то, что мы постоянно тренируем.

Каждый раз, когда мы сознательно ищем незнакомую музыку, слушаем альбом целиком, даём шанс сложному произведению или открываем исполнителя без миллионов прослушиваний, мы вмешиваемся в работу алгоритма и добавляем в систему новый сигнал.

Именно поэтому вопрос «формируют ли алгоритмы вкус?» кажется неполным. Гораздо важнее спросить иначе:

Что мы сами ежедневно учим алгоритмы считать значимым и ценным?

Leave a comment

Бренды всё реже просто повторяют трендовый звук или шаблон. Вместо этого они копируют механику интернет-коммуникации: самоиронию, Постиронию, абсурдный интернет-юмор, подачу, характерную для людей, постоянно находящихся онлайн, или формат внутренней шутки для своих.

Например, тренд на максимально неидеальный контент

Креаторы специально оставляют паузы, оговорки, смех за кадром, странные фрагменты диалога — потому что аудитория устала от идеального контента и воспринимает такие моменты как более аутентичные. То есть адаптируется уже не сам мем, а ощущение интернет-среды, из которой он появился.

Именно поэтому один и тот же мем может умереть за неделю, а его интонация — остаться частью контента на месяцы. Как, например, легендарная фраза из Властелина колец. Сам мем умер, но эта драматизация через псевдоэпичность осталась. Люди до сих пор строят шутки по той же логике, даже не вспоминая исходную картинку.

Или например этот, который мы адаптировали в соцсетях сами:

Или, например, тренд на блуперсы. Всем хочется заглянуть за кулисы любимых проектов и увидеть их создателей не только как персонажей или ведущих, но и как обычных людей. И неважно, идет ли речь о фильме, сериале или подкасте. Кстати, у нас в студии тоже есть такие моменты. Блуперсы из «Дневников Лоры Палны» и «Истины где-то рядом». Адаптируем тренды и радуем фанатов одновременно, получается.

Об этом пишут Джин Ли и Джени Умбак в своей статье «The Viral Turn: Rethinking Virality in the Creator Economy on TikTok» («Вирусный поворот: переосмысление вирусности в экономике создателей контента на TikTok»), обращая внимание на появление термина shared cultural signals (общие культурные сигналы), который означает, что мемы помогают людям мгновенно распознавать «своих». По сути, мемы становятся маркерами принадлежности — примерно так же, как раньше эту роль выполняли музыкальные субкультуры, стиль одежды или локальные сообщества. Вот как мемы и тренды становятся связующей тонкой нитью между разными людьми, формируют отдельную культуру и голос, который таился за смешной ироничной картинкой.

Или например, тренд на блуперсы — всех хочется прикоснуться к закульсью любимых проектов и узнать людей больше как людей, а не персонажей, будь то фильм или подкаст. Кстати и у нас в студии есть блуперсы, от Дневников Лоры Палны и Истины где-то рядом. Адаптируем тренды и радуем фанатов одновременно, получается.

Anti-expert / peer-to-peer culture

Аудитория все меньше доверяет «идеальным экспертам» и сильнее — людям, которые выглядят как живущий под боком сосед.

Они сильнее вовлекаются в форматы, в котором креатор креатор выглядит как человек в процессе поиска, размышления и исследования. Таким образом, с таким человеком хочется испытывать новые опыты, смотреть, как у него что-то получается и нет. Сдвиг от идеального выстроенного курса к человечному формату с возможностью совершать ошибки и двигаться дальше.

В подкастах это особенно заметно через:
— неидеальные диалоги,
— спонтанные обсуждения,
— смену мнений прямо в процессе разговора,
— отсутствие финального вывода,
— уход от слишком структурированного интервью.

Так, окей! Мы видим, что люди стремятся к неидеальности и человечности, но почему не все тренды выживают в этой борьбе за внимание зрителя, хоть и имеют все шансы?

Аудиотренды сейчас живут несколько дней — это факт: в условном TikTok, звук резко становится вирусным, затем все делают одинаковые видео, затем начинается чрезмерное использование и звук становится кринж. Причем интересно, что иногда «умирает» не сам формат, а его буквальное повторение. Интонация при этом может остаться частью интернет-языка.

Тренд на 7х7,9х9 был популярен буквально несколько дней и потом все про него забыли: мем или формат может резко стать массовым, но из-за огромной скорости распространения так же быстро превратиться в визуальный шум.

Быстрее всего исчезают тренды, основанные на форме — конкретном звуке, картинке или шаблоне, то есть чем более точный в исполнение, без возможности широкой импровизации тренд, тем скоротечнее его судьба. Дольше всего живут те, которые попадают в актуальное состояние аудитории и предлагают новый способ общения. Поэтому сегодня ценность представляет уже не сам мем, а культурный код, который он оставляет после себя. Именно этот код затем подхватывают бренды, креаторы и медиа, превращая его в часть нашей повседневности.

Subscribe now