Гегель считал, что общество становится современным, когда новости заменяют религию.
The News: A User's Manual, Alain de Botton
Читать все новости стало разительно невозможно. И дело не только в том, что пишет их Стивен Бушеми в перерывах между боулингом с Лебовски, а скорее в том, что их стало слишком много. Тут нам на помощь приходят агрегаторы новостей и естественным образом встаёт вопрос: а кого и как они агрегируют?
Заметив пару интересных статей на Хабре про API и сбор данных популярного новостного сайта Meduza, решил расчехлить щит Персея и продолжить славное дело. Meduza мониторит множество различных новостных сайтов, и сегодня разберемся какие источники в ней преобладают, можно ли их осмысленно сгруппировать и есть ли здесь ядро, составляющее костяк новостной ленты.
Краткое определение того, что такое Meduza:
«Помните, как неумные люди все время называли «Ленту»? Говорили, что «Лента» — агрегатор. А давайте мы и в самом деле сделаем агрегатор» (интервью Forbes)
(это не просто КДПВ, а топ-35 медиа по числу новостей указанных в качестве источника на сайте Meduza, включая её саму)
Конкретизируем и формализуем вопросы:
- Q1: Из каких ключевых источников состоит лента новостей?
Иначе говоря, можем ли мы выбрать небольшое число источников достаточно покрывающих всю ленту новостей?
- Q2: Есть ли на них какая-то простая и интерпретируемая структура?
Проще говоря, можем ли мы кластеризовать источники в осмысленные группы?
- Q3: Можно ли по этой структуре определить общие параметры агрегатора?
Под общими параметрами здесь понимаются такие величины, как количество новостей во времени
Что такое источник?
У каждой новости на сайте есть указанный источник, в качестве примера помеченный ниже красным.
Именно этот параметр нас сегодня и будет особенно интересовать. Для анализа нам нужно собрать мета-данные по всем новостям. Для этого у Meduza имеется внутренний API, который можно использовать для своих нужд — запрос ниже вернет 10 последних русскоязычных новостей:
https://meduza.io/api/v3/search?chrono=news&page=0&per_page=10&locale=ru
На основе вот этой Хабра-статьи с кратким описание API и подобных запросов, мы получаем код для скачивания данных
import requests
import json
import time
from tqdm import tqdm
stream = 'https://meduza.io/api/v3/search?chrono=news&page={page}&per_page=30&locale=ru'
social = 'https://meduza.io/api/v3/social'
user_agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.3411.123 YaBrowser/16.2.0.2314 Safari/537.36'
headers = {'User-Agent' : user_agent }
def get_page_data(page):
# Достаём страницы
ans = requests.get(stream.format(page = page), headers=headers).json()
# отдельно достаёт все социальные
ans_social = requests.get(social, params = {'links' : json.dumps(ans['collection'])}, headers=headers).json()
documents = ans['documents']
for url, data in documents.items():
try:
data['social'] = ans_social[url]['stats']
except KeyError:
continue
with open('dump/page{pagenum:03d}_{timestamp}.json'.format(pagenum = page, timestamp = int(time.time())), 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(documents, f, indent=2)
for i in tqdm(range(25000)):
get_page_data(i)Пример того, как выглядят данные для изучения:
affiliate NaN
authors []
bg_image NaN
chapters_count NaN
chat NaN
document_type news
document_urls NaN
full False
full_width False
fun_type NaN
hide_header NaN
image NaN
keywords NaN
layout_url NaN
live_on NaN
locale ru
modified_at NaN
one_picture NaN
prefs NaN
pub_date 2015-10-23 00:00:00
published_at 1445601270
pushed False
second_title NaN
share_message NaN
social {'tw': 0, 'vk': 148, 'reactions': 0, 'fb': 4}
source Интерфакс
sponsored NaN
sponsored_card NaN
table_of_contents NaN
tag {'name': 'новости', 'path': ''}
thesis NaN
title Роструд объявил о прекращении роста безработицы
topic NaN
updated_at NaN
url news/2015/10/23/rostrud-ob-yavil-o-prekraschen...
version 2
vk_share_image /image/share_images/16851_vk.png?1445601291
webview_url NaN
with_banners True
fb 4
reactions 0
tw 0
vk 148
trust 3
Name: news/2015/10/23/rostrud-ob-yavil-o-prekraschenii-rosta-bezrabotitsy, dtype: objectДанные для статьи были собраны в середине июля 2016 и доступны здесь {git}.
Типы документов и надежность источника
Начнем со следующего простого вопроса: какова доля новостей среди всех имеющихся документов и какой вид имеет распределение типов документов?
Из этого распределение видно (для удобства здесь же табличное представление этого распределения ниже), что новости составляют порядка 74% всех документов.
Далее мы сфокусируемся на новостях и в качестве иллюстрации рассмотрим параметр "надежность источника", применимый только к новостям:
Как мы видим фактически все новости попадают в категории "надежный источник" или "требует подтверждения".
Анализ и кластеризация источников
На самом первом графике (в начале статьи) мы видим, что существенный вклад вносят несколько топовых источников. Возьмем источники, на которые приходится порядка ~100 ссылок и попробуем найти на них структуру.
(размеры вершины и дуг пропорциональны количеству ссылок)
Безусловно количество кластеров и само разбиение может быть иным и во многом здесь субъективно.
Из графика выше мы видим, что самый большой вклад вносят российские информагентства ~30% всех новостей, за ним следуют бизнес-медиа с ~11.5%, далее переводы англоязычных медиа ~8.5% и мировые информагентства ~3.5%. Совокупно эти четыре кластера покрывают бо́льшую часть новостей (50%+). У остальных кластеров <3%. Самоцитирование составляет порядка 5%.
Анализ общего числа публикаций
Также интересно: насколько количество новостей из различных источников сопоставимо во времени и можем ли мы взять топ (например, топ-10) и оценить по нему общий тренд на всё количество новостей.
Мы видим, что только ТАСС и Интерфакс количественно существенно отличаются от остального топа, остальные источники количественно довольно близки к друг другу.
Если мы добавим топ-10 и общее число новостей, то заметим, что первое хорошо апроксимирует второе, то есть количество новостей в топ-10 даёт хорошее представление об общем количестве новостей.
Сравнение с медиалогией
Данные и графики в этой части взяты отсюда.
Интересно взглянуть насколько такая выборка соотносится с общими рейтингами цитируемости новостей в сети. Рассмотрим имеющиеся данные медиалогии за май 2016-го:
В целом мы видим, что тройка точно также представлена в топе, хотя и в другом порядке (что довольно естественно, агрегатор не обязательно может поставить к себе высоко-цитируемую новость, например, в силу того, что может посчитать её виральной и недостойной существенного внимания, или приходящейся на слишком ненадежный источник — что согласуется с распределением надежности новостей).
Выводы и ссылка на данные
Тезисно, выводы по рассматриваемым вопросам:
-
Q1: Топ 10-15 новостных источников составляющих большинство новостей: российские информагентства и бизнес-медиа, а также переводы известных международных информагентств и медиа (более половины всех новостей) — см. первый график.
-
Q2: На топовых источниках выделено семь кластеров: причем четыре ключевых перечисленных выше (Q1) покрывают большинство топовых источников и большинство самих новостей — см. график в разделе "Анализ и кластеризация источников".
- Q3: Топ-10 источников позволяет оценить общий тренд на количество новостей агрегатора во времени — см график в разделе "Анализ общего числа публикаций".
Данные (актуальность — середина июля 2016) доступны в git репозитории.
Автор: varagian
