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    Come il COVID-19 ha polarizzato la politica australiana:#IStandWithDan contro #DictatorDan

    Rete di hashtag a due modalità derivata dal set di dati completo. I nodi sono account e hashtag, i bordi sono pesati in base al numero di volte in cui l'utente A ha pubblicato l'hashtag B, i colori rappresentano i cluster di comunità (modularità), la dimensione del nodo è proporzionale al grado, la rete è filtrata per grado minimo = 50. Credito:https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1329878X20981780

    Uno studio QUT di due campagne di hashtag di Twitter correlate in relazione alla gestione della seconda ondata di COVID-19 da parte del premier del Victorian Dan Andrews ha rilevato che l'attività è stata guidata da un "piccolo, nucleo iper-partigiano di partecipanti altamente attivi" e non account bot.

    Più della metà dei primi 50 account Twitter che twittano gli hashtag anti-Dan si qualificano come account "sockpuppet" anonimi rispetto a un terzo degli account #IStandWithDan.

    Un account sockpuppet è definito come gestito dall'uomo con dettagli del profilo fabbricati o anonimi, spesso creato per sostenere o criticare una persona o un'organizzazione specifica, fingendosi una terza parte indipendente non affiliata con l'operatore principale del conto.

    Il QUT Digital Media Research Center ha raccolto dati da 397, 000 tweet inviati da 40, 000 profili con i risultati che sfidano l'idea di Twitter come "voce della gente".

    I risultati sono stati pubblicati nella rivista di prim'ordine Media International Australia .

    Risultati chiave

    • Evidenzia il problema continuo dell'"ossigeno di amplificazione" per cui l'ingrandimento giornalistico di contenuti falsi o fuorvianti lo rende più visibile e influente di quanto sarebbe stato altrimenti
    • Il 10 percento degli account #IStandWithDan ha pubblicato il 74 percento di tutti i suoi tweet rispetto al 73 percento di #DictatorDan e al 62 percento di #DanLiedPeopleDied
    • Stesso schema applicato per il comportamento di retweet
    • L'87 percento ha retwittato #IstandWithDan e l'83 percento di tutti i retweet in #DictatorDan ha fornito amplificazione per il 10 percento degli account più importanti, rispetto al 76% di #DanLiedPeopleDied
    • Il 18,6% di tutti gli account partecipanti a #DanLiedPeopleDied e il 19% per #DictatorDan sono stati creati nell'anno 2020, rispetto al 10,7 percento per i partecipanti #IStandWithDan
    • Nonostante le diffuse accuse di account bot da campagne opposte, i bot rappresentavano una frazione trascurabile dell'attività complessiva.

    Il ricercatore capo Timothy Graham ha affermato che l'analisi ha rivelato uno sforzo piccolo ma intensamente concentrato da parte dei partecipanti dietro le campagne per far sì che gli hashtag politici diventino di tendenza in Australia.

    "Il blocco vittoriano è stato una questione politica che divide in Australia e il campo di battaglia polarizzato di Twitter è un grande spettacolo, " ha detto il dottor Graham.

    "Ma c'è un circolo vizioso di feedback tra la Twittersphere australiana e la copertura faziosa dei media mainstream e dei commentatori d'élite".

    Il dottor Graham ha affermato che l'hashtag DictatorDan è stato creato il 3 aprile, 2020 da un account marginale anonimo che è stato rilevato dal deputato liberale vittoriano Tim Smith il 17 maggio.

    "L'immagine del premier Andrews con il famoso berretto verde oliva di Mao, pantaloni e camicia abbottonata in seguito divennero un tropo frequente nelle vignette dei giornali editoriali di News Corporation, " Egli ha detto.

    Il professore associato e coautore Daniel Angus ha affermato che lo studio ha evidenziato le complesse e radicate questioni morali che devono affrontare i giornalisti e le parti interessate che hanno voce nella sfera pubblica.

    "I risultati mostrano che Twitter ha un problema di disturbo dell'informazione per cui pochi molto concentrati ma molto attivi possono costringere il loro hashtag a colpire un elenco di tendenza, " Egli ha detto.

    "Invitiamo i giornalisti e le parti interessate politiche ad adottare quadri informatizzati da esperti per identificare e combattere la disinformazione e altri contenuti problematici".

    I metodi di raccolta dei dati dello studio includevano:

    • Analisi della rete socio-semantica dell'utilizzo degli hashtag
    • Strumento di rilevamento del botometer che utilizzava un approccio basato sull'apprendimento automatico per valutare gli account automatizzati
    • Strumento di calcolo VADER che quantifica il sentimento nei dati dei social media
    • Analisi qualitativa dei contenuti e analisi digitale dei profili degli account e dell'attività dei tweet
    • Il set di dati per lo studio è stato raccolto utilizzando la libreria open source Twarc, che è uno strumento per la raccolta e l'archiviazione dei tweet



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