ГЕНОЛОГІЯ СУЧАСНИХ НОВІТНІХ МЕДІА: ДИНАМІКА РОЗВИТКУ ТА ПІДХОДИ ДО ВИВЧЕННЯ

Анотація

Новітні жанри медіа або мережні жанри1 характеризуються мультимедійністю, гіпертекстуальністю та інтерактивністю. Цими ознаками вони відрізняються від традиційних ЗМІ. Класичні чи то традиційні жанри долають мультимедійний бар’єр і успішно трансформуються. При цьому з’являються нові жанри, що взаємодіють з традиційними, сприяючи інтелектуалізації життя у мережі. Жанровий аналіз поєднує підходи різних мовознавчих та супутніх студій, що дозволяє виявити гомогенні та гетерогенні риси жанрів в синхронії та діахронії. У контексті актуальних парадигм, в синкретизмі мовознавчої та соціологічної інтерпретацій генологія виявляє динаміку розвитку й подібності та відмінности між жанрами. Розвиток кожного жанру – це природний, динамічний, дифузійний процес, який відображає різні сфери життя. Питання аналізу жанрів пов’язане з їхньою мінливістю та контекстуальністю. Жанри не є статичними, і не завжди чітко окреслені; вони можуть еволюціонувати з часом і змінюватися відповідно до змін у комунікативних практиках і в технологічних можливостях. Розуміння мережевих жанрів вимагає визнання їхньої динамічної, мінливої природи, що дозволяє адаптацію та інновації. Попри відносну сталість жанрів сучасні генологічні розвідки наголошують на їхній еволюційній природі та зазначають, що зміни в суспільстві, соціальних ситуаціях, контекстах, їхня інтерпретація та реінтерпретація спричиняють модифікацію жанрів та навіть стирання меж між ними. За допомогою сучасних медійних жанрів, що потребють цифрових технологій, інформація генерується в режимі реального часу, персоналізується її надання споживачеві, який таким чином має можливість брати участь у її творенні та впливати на процес колективної медіатворчости. Одним з яскравих прикладів новітнього гібридного жанру став подкаст як спадкоємець блогу. Мета розвідки – критично проаналізувати існуючі класифікації сучасних мережних2 жанрів, та обґрунтувати підхід, що дасть можливість згрупувати досліджувані жанри з опрою на низку ключових параметрів.