Analiza zawartości i modelowanie tematów tweetów Trumpa / Clinton

W ostatnim czasie media ciągle koncentrują się na tweetach prezydenta Stanów Zjednoczonych. Wydaje się, że codziennie rano pojawia się jakaś nowa wiadomość, obserwacja lub atak, które prezydent wznieca przeciwko prawdziwym lub postrzeganym wrogom. Prezydent Trump zwykle używa 280 i więcej znaków, aby ogłosić lub wypowiedzieć się na temat jakiegoś aspektu polityki rządu. Jego tweety mają duży wpływ na ustalanie codziennej agendy medialnej. Jest to w dużej mierze spowodowane tym, że informacje pochodzą od samego prezydenta.

Czy zawsze tak było? Czy tweety kandydata Trumpa miały także znaczący wpływ na ustawienie lub zmianę porządku obrad Hilary Clinton podczas kampanii prezydenckiej?

Trump opracował swoją strategię Twitterową podczas kampanii prezydenckiej w 2016 roku. Jednocześnie kandydatka Demokratów, Hilary Clinton, wdrażała swoją własną strategię. Kiedy dzisiaj przyjrzymy się wpływowi tweetów prezydenta Trumpa, możemy założyć, że jego wpisy miały podobny wpływ na kampanię.

W swoim artykule „Trump vs Clinton, Twitter Communication during the U.S. Primaries,”, autorzy Fromm, Melzer, Ross i Stieglitz, podczas kampanii obserwowali na Twitterze wpisy dwóch głównych kandydatów i zadali dwa pytania:

1. Jaki jest charakter komunikacji na Twitterze głównych kandydatów na prezydenta podczas amerykańskich prawyborów w 2016 roku?
2. W jakim stopniu na stronie Twitter odbywa się ustalanie porządku obrad między kandydatami?

Autorzy postawili hipotezę, że ze względu na ich status, obecne i poprzednie stanowiska oraz sposób, w jaki korzystają z Twittera, "istnieją powody, by sądzić, że kandydaci powinni wpływać na swoje plany. Badanie, czy rzeczywiście tak jest, pomaga zrozumieć, w jaki sposób kandydaci korzystali z Twittera przed wyborami ".

W celu przeprowadzenia badania, autorzy zebrali ponad 6000 tweetów podzielonych równo między dwóch kandydatów. Tweety pochodziły z okresu od 15 listopada 2015r. do 4 czerwca 2016r. Zgromadzone wpisy zostały poddane analizie treści, z wykorzystaniem modelowania tematów programów QDA Miner i WordStat. Autorzy zbudowali słownik wyrażeń dla swoich konkretnych tematów, używając istniejącego słownika jako materiału bazowego. Powstały słownik zawierał 21 kategorii: zatrudnienie, środowisko, broń, służba zdrowia, wojsko i obrona, terroryzm, slogany, media, rodzina, prawa, spotkania, podziękowania, finansowanie kampanii, partie i politycy, koteria, polityka zagraniczna, edukacja, ekonomia, sprawiedliwość, rodzina Trumpa i mniejszości.

Słownik został przetestowany na losowo wybranych, ręcznie wprowadzonych tweetach. Tweety kandydatów zostały także poddane analizie w kontekście linii czasu, aby autorzy mogli zobaczyć, jak wpłynęli oni na swoje plany.

Artykuł pokazuje, w jaki sposób modelowanie tematu, budowa i użycie słownika może pomóc w badaniu dużej ilości tekstu, w tym przypadku ponad 6000 tweetów. Wyniki badań nie pasowały idealnie do hipotezy autorów, wzbudziły inne pytania i zachęciły do dalszych badań.

Pełną treść artykułu znajdą Państwo pod adresem:

Analiza komunikacji Trump versus Clinton na Twitterze