Стрингер — это журналист-фрилансер или внештатный репортер, который сотрудничает с одним или несколькими информационными и новостными агентствами в индивидуальном порядке. В современном понятии стрингером может стать любой очевидец, проявивший инициативу и предоставивший фото- или видеоматериал. Этимология этого понятия до конца не ясна. Понятие происходит от англ. string («струна» или «тетива») и согласно с Оксфордским словарём стрингер — тот, кто связывает слова вместе, или «нанизывает» слова на нить. По другим версиям название происходит из музыкального понятия «первая скрипка» (англ. first string) — штатный журналист и «вторая скрипка» (англ. second string) — журналист-фрилансер. В большинстве случаев стрингеры являются независимыми фотокорреспондентами и телерепортёрами и поставляют аудио-, фото- и видеоматериал. Как правило, они освещают важные события или ведут репортажи из опасных зон, где произошли теракты, стихийные бедствия, война и пр.Однако это могут быть и интервью или описание событий из труднодоступных для штатных репортеров мест. Задача Стрингера — донести до людей правду, пусть неудобную властям. Ради этого я вместе с солдатами федеральных войск иду на передовую, фиксируя каждый момент. А спустя два-три часа пробираюсь к боевикам и снимаю оттуда. Самые страшные, но реальные кадры вы увидели благодаря мне и моим коллегам. Для нас, стрингеров, нет запретных зон. — Стрингер Виталий Агеев Этот термин является профессиональным жаргонизмом. Обычно в новостях личность репортеров-фрилансеров не раскрывается. Объём работы таких журналистов обычно никак не ограничивается, и они не получают определённый оклад. Стрингеры получают зарплату за каждый отдельный материал, предоставленный информационному агентству. Объём заработка стрингера зависит не только от количества снимков или длины репортажа, но и от важности освещённых событий и уровня опасности, которой он себя подвергает. Таким образом, доходы такого журналиста целиком зависят от его инициативы и зачастую превышают доходы его «штатных» коллег.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).