Latvijas politiķu un partiju identitātes Twitter komunikācijā: 10. Saeimas vēlēšanu piemērs
•
0 gostou•411 visualizações
Recomendados
Mais conteúdo relacionado
Destaque
Destaque (17)
Mais de nacionalaidentitate
Mais de nacionalaidentitate (20)
Latvijas politiķu un partiju identitātes Twitter komunikācijā: 10. Saeimas vēlēšanu piemērs
- 1. Poli%ķu un par%ju iden%tātes Twi$er kopienā 10. Saeimas priekšvēlēšanu laikā Jānis Pencis, Laura Uzule, Jurģis Šķilters, Monika Kreile, Uldis Bojārs, Inta Brikše Šis darbs izstrādāts ar Eiropas Sociālā fonda atbalstu projektā «Atbalsts doktora studijām Latvijas Universitātē».
- 2. MoKvācija pēLt idenKtāK • IdenKtāte ir aMsLbas un līdzsvara meklēšana – Būt atšķirīgam, oriģinālam, interesantam – Būt pazīstamam, paredzamam un uzKcamam • IdenKtāte ietekmē konkurētspēju
- 3. TeorēKskais rāmējums • Brewer, 1991, Brewer & Gardner, 1996: idenKtātes veidošana noKek divos simultānos un abpusēji atkarīgos sociālās kategorizācijas procesos – piederībā (belongingness) un – diferencēšanā (differen3a3on)
- 4. TeorēKskais rāmējums • Lewin, 1936, 1951: sociālajām kopienām eksistē gan savas iekšējās, gan ārējās struktūras, kas ir vairāk vai mazāk akLvas. Tās ir: – daļa-‐veselais struktūras; – atkarīgas no perspekLvas; – mērķorientētas; – saitēm, kas uzrāda akKvitāK, nav jābūt fiziskām.
- 5. MoKvācija pēLt Twi6er • Twi6er piedāvā jaunus paņēmienus idenKtātes konstruēšanai – Īsa un kodolīga leksika, saīsinājumi, hipersaites utml. – Virtuālās savējo un citu grupas (in-‐groups / out-‐ groups)
- 6. MoKvācija pēLt ar poliKku saisLtās kategorijas • PoliKskās kategorijas ir polarizētas (Heit & Nicholson, 2010) • Iespējama korelācija starp vēlēšanu iznākumu un poliKķu akKvitāK Twi6er (Lassen & Brown, 2010; Hsu & Park, 2010)
- 7. PēLjuma mērķi 1. Atklāt faktorus, kas ietekmē individuālās un kolekLvās idenKtātes formēšanu virtuālajās kopienās (šī pēLjuma gadījumā: Twi6er kopienā); 2. Izstrādāt metodoloģiju sociālo mediju satura un strukturālajai analīzei; 3. Noskaidrot, vai pastāv korelācijas starp vēlēšanu rezultāKem un poliKķu un parKju idenKtātēm Twi6er kopienā.
- 8. Metodoloģija • Datu avoK – Primāri: Twi6er ziņas 10. Saeimas vēlēšanu nedēļā (iegūtas ar Twi6er Streaming API) • Satura analīzei 31'612 ziņas (28.09.2010 – 01.10.2010) • Strukturālajai analīzei 50'032 ziņas (28.09.2010 – 04.10.2010) • Sākotnējā izlase – 179 Twi6er lietotāji-‐poliKķi, parKjas, mediju organizācijas, žurnālisK un eksperK ir papildināK ar ciKem Twi6er lietotājiem, kas ir pieminēK viņu ziņās, līdz 1377 Twi6er lietotāju lielai izlasei. – Sekundāri: preses publicitātes indeksi, reklāmas monitorings
- 9. Metodoloģija • Primāro datu datorizēta un manuāla analīze ar Natural Language Toolkit Library (hlp:// www.nltk.org/) un pašu izstrādāKem instrumenKem: • Vārdu aizvietošana • Vārdu biežuma analīze • Kolokāciju analīze ar PMI algoritmu (Pointwise Mutual Informa3on metric, Manning & Schutze, 2003) • Konkordances rindu analīze • Strukturālā analīze – birkojumi (hashtags) – pārsūLtās ziņas (retweets)
- 10. Pieminējums Twi6er, presē un ziņu aģentūrās 100 deputāK Twiler, presē un ziņu aģentūrās Twiler Presē un ziņu aģentūrās 1234 kandidāK Nav pieminēK 0% 20% 40% 60% 80% 100%
- 11. Pieminējums Twi6er, presē un ziņu aģentūrās
- 12. Pieminējums Twi6er, presē un ziņu aģentūrās
- 13. InvesLcijas reklāmā (TNS AdEx 2010) LVL800,000 LVL700,000 LVL600,000 LVL500,000 LVL400,000 LVL300,000 LVL200,000 LVL100,000 LVL0 L L SC S K ti A A ZZ Ci PL TV N B !B T! N LD PC BL O N BI LT IE AT V V
- 14. Tematu konotācija Twi6er TOP 10 kolokāciju kopa Tematu Pozi@vi Neitrāli Nega@vi skaits Dombrovskis 29 27.59% 68.97% 3.45% Šlesers 12 25.00% 41.67% 33.33% VienoLba 11 0.00% 54.55% 45.45% PLL 14 21.43% 21.43% 57.14% Draugi, rīt es došos vēlēt par Dombrovski, jo es uz3cos viņa profesionālismam (poziLvi); Šlesers apšauba sociālo mediju objek3vitā3 (neitrāli); Dombrovskis: korupcijas protežē vai reke3eris? (negaLvi).
- 15. Tematu konotācija Twi6er TOP 10 kolokāciju kopa Tematu Pozi@vi Neitrāli Nega@vi Rei%ngs skaits Dombrovskis 29 27.59% 68.97% 3.45% +24.14% Šlesers 12 25.00% 41.67% 33.33% -‐8.33% VienoLba 11 0.00% 54.55% 45.45% -‐45.45% PLL 14 21.43% 21.43% 57.14% -‐35.71% Draugi, rīt es došos vēlēt par Dombrovski, jo es uz3cos viņa profesionālismam (poziLvi); Šlesers apšauba sociālo mediju objek3vitā3 (neitrāli); Dombrovskis: korupcijas protežē vai reke3eris? (negaLvi).
- 16. Tematu konotācija Twi6er TOP 10 kolokāciju kopa Tematu Pozi@vi Neitrāli Nega@vi Rei%ngs skaits Dombrovskis 29 27.59% 68.97% 3.45% +24.14% Šlesers 12 25.00% 41.67% 33.33% -‐8.33% VienoLba 11 0.00% 54.55% 45.45% -‐45.45% PLL 14 21.43% 21.43% 57.14% -‐35.71% C B A -‐45.45% -‐35.71% -‐8.33% +24.14% VienoLba PLL Šlesers Dombrovskis -‐40 -‐30 -‐20 -‐10 0 +10 +20
- 17. B A C !
- 18. TV reklāmu naraLvi Iniciators: PLL SC Vienot!ba ZZS Sa!"m"js: B"rni, pension#ri V"l"t#js V"l"t#js Lauksaimnieks Varonis: $lesers U%akovs, Urbanovi&s Dombrovskis Lembergs, D'klavs u.c. M"r(is: Zem#ki nodok)i, Aptur"t bag#to Tic"t, lepoties, str#d#t, Ilgtsp"j+ba, dabas l"t#kas z#les, apkure cilv"ku partijas, eksports, izaugsme, aizsardz+ba, liel#kas un transports, progres+vais darbavietas ES subs+dijas, valsts liel#kas pensijas un nodoklis, vienl+dz+ba, atvese)o%ana, tic"t, m#mi!u algas, str#d#t tikpat labi k# lepoties, nes'dz"ties, nosarg#t me*us un R+gas dom" str#d#t Latvenergo Pal+gs: V"l"t#js V"l"t#js God+gie un zino%ie V"l"t#js Pretinieks: Dombrovskis Bag#to cilv"ku $lesers, Kalv+tis, Nav (gr#matvedis, SVF) partijas Slakteris, kamp"ji, uz!"m"ju elite
- 19. Hipotēze Jo grupas indivīda komunikācija ir (1) biežāka, (2) poziLvāka, (3) temaKski daudzveidīgāka, kā arī (4) izplaLta daudzveidīgākos komunikācijas kanālos, jo indivīds kļūst kogniLvi nozīmīgāks un ietekmīgāks par grupu.
- 20. Birkojumu dinamika 30SEP 01OKT 02OKT 03OKT 04OKT SUM #velesanas 12 346 94 5 457 #ir 27 34 21 32 114 #nobalsoju 71 71 #twibbon 60 60 #pieKek 7 10 16 10 5 48 #vēlēšanas 35 11 46 #cieK 8 16 24 #fail 9 5 9 23 #velesanas2010 7 7 #pll 5 5 #poliKka 5 5 #politsports 5 5 #sleptareklama 5 5
- 21. Birkojumu izmantošana idenKtātes veidošanā • Birkojumi palīdz definēt grupas idenKtāK divos rekursīvos veidos: (1) uzsverot jautājumus, ko par svarīgiem uzskata grupa, un (2) demonstrējot grupas kā sava veida kopienas, kurās šos jautājumus uzskata par svarīgiem.
- 22. PārsūLto ziņu analīze • No 20 visvairāk pārsūLtajiem ziņojumiem 70% ir Kešā veidā saisLK ar vēlēšanām (tajā skaitā divi visvairāk pārsūLKe ziņojumi), 10% ir daļēji saisLK, bet 20% ir ar poliKku nesaisLK. • Puse (7 no 14) ar vēlēšanām saisLto pārsūLto ziņojumu saLriskā veidā kriKzē PLL un tās poliKķus Šleseru un Šķēli, savukārt vēl divi ciK pārsūLtākie ziņojumi kriKzē SC un PCTVL.
- 23. Grupu norobežošanas mehānismi Krievi Viedokļa līderi KorumpanK (out-‐group) (in-‐group) (out-‐group)
- 24. Grupu norobežošanas mehānismi • Atkārtota negaLvu ziņu veidošana par citām grupām (out-‐groups) • Atkārtota poziLvu ziņu veidošana par savējo grupu (in-‐group) • Joki, kas sniedz piederības sajūtu savējo grupai – Zēns pakrīt. Šlesers palīdz viņam piecelKes: ”Tu taču balsosi par mani, vai ne?", zēns: "Es taču savainoju Kkai savu pēdu nevis galvu!" • Birkojumu lietošana
- 25. Secinājumi • PoliKskā vēsLjuma efekKvitāK vēlēšanu diskursā ietekmē četri faktori: (1) pieminēšanas biežums, (2) poziLva konotācija, (3) temaKskā konteksta dažādība, kā arī (4) izplaLšanas kanālu daudzveidība.
- 26. Secinājumi • Twi6er lietotāju intereses dinamiku par kādu noKkumu (vēlēšanām) var novērot, analizējot birkojumu pielietojumu un visvairāk pārsūLtos ziņojumus, kas uzrāda noskaņojumu pret poliKskajām parKjām un to kandidāKem.
- 27. Secinājumi • Jo grupas indivīda komunikācija ir (1) biežāka, (2) poziLvāka, (3) temaKski daudzveidīgāka, kā arī (4) izplaLta daudzveidīgākos komunikācijas kanālos, jo indivīds kļūst kogniLvi nozīmīgāks un ietekmīgāks par grupu.