211service.com
Šādi izskatās strīdi Twitter sfērā
Sociālo mediju platformās, piemēram, Twitter, ir izcēlušies daudzi strīdi. Daži ilgst nedēļas vai mēnešus, citi uzpūš sevi pēcpusdienā. Un tomēr lielākā daļa cilvēku paliek nepamanīti. Tas mainītos, ja būtu uzticams veids, kā Twitter straumē reāllaikā pamanīt strīdus.
Tas varētu notikt, pateicoties Kiran Garimella un draugu darbam Aalto universitātē Somijā. Šie puiši ir atraduši veidu, kā tvītu kolekcijā pamanīt strīda pazīmes un atšķirt to no nepretrunīgas sarunas.
Dažādi pētnieki ir pētījuši strīdus vietnē Twitter, taču tie visi ir koncentrējušies uz iepriekš noteiktiem argumentiem, savukārt Garimella un citi vēlas tos pamanīt vispirms. Viņu galvenā ideja ir tāda, ka sarunu struktūra, kas ietver strīdus, atšķiras no tām, kas ir labdabīgas.
Un viņi domā, ka šo struktūru var pamanīt, pētot dažādas sarunas īpašības, piemēram, saikņu tīklu starp tēmā iesaistītajiem; indosamentu struktūra, kurš ar ko piekrīt; un diskusijas noskaņojums neatkarīgi no tā, vai tas ir pozitīvs vai negatīvs.
Viņi pārbauda šo ideju, vispirms izpētot desmit sarunas, kas saistītas ar tēmturi, kas, kā zināms, ir pretrunīgi vērtētas, un desmit sarunas, par kurām zināms, ka tās ir labdabīgas. Garimella un citi izstrādā šīs diskusijas struktūru, aplūkojot retvītu tīklus, sekojumus, atslēgvārdus un to kombinācijas.
Šie tīkli ļauj veikt turpmāku izpēti. Jo īpaši retweet un sekošanas diagrammas atklāj tīklos esošās kopas, kas varētu norādīt uz lietotāju polarizācijas veidu. Protams, tīklus, kas saistīti ar strīdīgām tēmām, var skaidri sadalīt grupās abās debašu pusēs.
Šie attēli (parādīti iepriekš) lieliski atspoguļo strīdus, piemēram, uguņošanu Twitter sfērā. Vispretrunīgākie ir a, b, e un f, kas saistīti ar #beefban, diskusiju par liellopu gaļas aizliegšanu Indijā un ar #russia_march, par protestiem Krievijā.
Pārējie ir mazāk strīdīgi: c un g ir saistīti ar #sxsw, kas ir South by South West jaunrades festivāla atzīme, un d un h ar #germanwings, kas ietvēra sarunas par dramatisku aviokatastrofu pagājušajā gadā, bet kuras kopumā nebija strīdīgas. .
Visos gadījumos attēli skaidri parāda debašu polarizāciju vai tās trūkumu.
Garimella un co izstrādāja rīkus šīs polarizācijas izmēra un līdz ar to arī strīdu mērīšanai. Viņi turpina pārbaudīt šos rīkus vairākās patiesības datu kopās, lai redzētu, cik labi tie apraksta strīdus.
Kopumā viņu metodes pretrunas pamana labāk nekā esošie rīki, taču tās nekādā gadījumā nav ideālas. Tāpēc noteikti ir vajadzīgs turpmāks darbs.
Bet kurš gan būtu domājis, ka pretrunīgi vērtētās tēmas varētu izskatīties tik pārsteidzošas? Izmantojot šādus rīkus, Garimella un co atliek tikai skatīties Twitter straumi un gaidīt uguņošanas sākšanos.
Atsauce: arxiv.org/abs/1507.05224 : domstarpību kvantitatīva noteikšana sociālajos medijos