Ово је оно што се бори на Твиттер-у

$config[ads_kvadrat] not found

Не верь разлюбит игра на гармошке

Не верь разлюбит игра на гармошке
Anonim

Друштвени медији износе најбоље и најгоре у људима, али чешће најгоре. За друштвене научнике, међутим, то је златно доба проучавања агресивног људског понашања и психологије иза онлине спатова. Тим финских истраживача тренутно анализира различите карактеристике борбе на Твиттеру - како настају, како се шире и како их боље визуализовати у сврху података. А резултати заправо изгледају прилично кул - чинећи те емоционалне испаде изгледају као шарене експлозије петарде.

У необјављеном папиру који је постављен у академско спремиште арКсив, Киран Гаримелла и њене колеге са Универзитета Аалто у Хелсинкију илуструју особине контроверзи на Твиттеру и како се они пореде са неконтраверзним разговорима.

Гаримелла је упоредио кључне речи, хасхтагове и мреже ретвитова / фаворита које су пратиле загрејане твеетове, у поређењу са бенигним или пријатељским твеетовима. Они су проучавали ове групиране мреже и посматрали како поларизоване стране формирају и комуницирају са другима, и мапирали неколико примера.

У горњој слици, графикони А и Е илуструју хасхтаг #беефбан (који се односи на спорни предлог за забрану говедине у Индији), а Б и Ф представљају # руссиа_марцх (користи се у дискусијама о руској инвазији на Украјину). С друге стране, Ц и Г илуструју много мање контроверзне #свсв, а Д и Х демонстрирају мрежу за #германвингс. Поларност и интензитет дебата су јасни у прве четири, док су последње четири показале много хомогенију мрежу.

Фински истраживачи и даље раде на развоју бољих инструмената за мјерење поларизације у контроверзама на Твиттеру, али ово је велики први корак ка стварању модела који би могли помоћи научницима или онима у медијима да идентификују борбе у друштвеним медијима прије него што се разнесу и боље припреме. да прати и извештава о њима.

$config[ads_kvadrat] not found