Istraživanje pominjanja ključne reči Vučić, Vucic i Вучић, kao i hashtagova #Vučić i #Vucic, u periodu od 6. februara do 6. marta 2015. godine.
Istraživanje pokazuje da je odnos prema Aleksandru Vučiću na Tviteru pretežno negativan, u 92% slučaja, a da u isto vreme, mediji o Vučiću izveštavaju u istom tom procentu pozitivno.
Analizom je utvrđeno da je preovlađujući govor podrške Aleksandru Vučiću uglavnom govorni čin tvrdnje, a da se podrška svaki četvrti put izražava obračunom sa neistomišljenicima, pri čemu se najčešće koristi logička pseudoargumentacija.
Istraživanje pokazuje da je preovlađujući govor oponiranja Aleksandru Vučiću je takođe tvrdnja i to u više od polovine tvitova, a po načinu iskazivanja preovladava ironija i sarkazam.
Duboljom analizom diskursa, utvrđena je direktna kauzalnost vrste javnog govora premijera i vrste govora tviteraške javnosti. Posebno uočljiva je zapaljivost govora segregacije, razdvajanja, tipa "ja versus oni", "mi versus vi", koja poziva obe grupe na ponavljanje logičke matrice na Tviteru.
Istraživanje je pokazalo da na Tviteru postoji visok nivo političkog nezadovoljstva obe grupe. "Negativna" grupa ga iskazuje u 100% svojih tvitova, a "pozitivna" grupa svoju podršku premijeru iskazuje političkim nezadovoljstvom prema oponentima u čak polovini slučajeva.
Istraživanje je rađeno na uzorku od 4.758 jedinstvenih profila koji su objavili 9553 tvitova koji sadrže ključnu reč Vučić. Narativno objašnjenje nalaza možete pogledati ovde http://www.blogopen.rs/2015/03/27/aleksandar-vucic-i-politicka-polarizacija-i-diskurs-na-tviteru/
1 of 41
More Related Content
Aleksandar Vučić, politička polarizacija i diskurs na Tviteru [istraživanje]
1. Aleksandar Vučić i
politička polarizacija na
Tviteru
Istraživanje pominjanja premijera Vučića na
Tviteru u cilju definisanja političke
polarizacije i vrste diskursa na ovoj mreži
u periodu od 06. februara do 06. marta 2015.
Ključne reči: Vučić, Vucic, #Vučić, #Vucic, Вучић
Centar za nove medije Liber, Novi Sad
Mart 2015.
blogopen.rs ► @blogopen ►libercentar@gmail.com ► office@blogopen.eu
3. Uzorak
Jedinstvenih profila: 4.758
Oiriginalnih tvitova: 9.553
Total RT: 4.839
Total fave: 23.176
NAPOMENA: Svi statistički i kvantitativni podaci iz ove analize odnose na dan 6. marta,
kada je završena online obrada i otpočeta obrada podataka u off-line modu. Budući da je
Tviter živ medij, neki podaci (broj RT, fave i sl.) su u međuvremenu porasli, a neki statusi su
i izbrisani.
7. Računaju se svi tvitovi profila i ukupan broj fejvova koje su dobili za njih u posmatranom
periodu.
8. Mediji
U “medije” su svrstani svi tvitovi medija, koji na
Tviteru prenose svoje vesti, putem naslova i linka,
bez obzira da li sama vest nosi pozitivan,
neutralan ili negativni sentiment.
U ovoj grupi su i “spam nalozi” i tviter nalozi koji
imitiraju medije, kao i profili koji vuku RSS feed sa
medija i nemaju nikakvu drugu aktivnost.
Broj pozitivnih tviter pominjanja ključne reči
VUČIĆ preko medija i naslova vesti: 92%
9. Negativan i pozitivan
sentiment tvitova
►Kao tvitovi sa pozitivnim sentimentom karakterisani su
svi originalni statusi koji nose pozitivan, ili neutralan
sentiment. U ovoj grupi se nalaze i tvitovi kojima su
tviteraši, osim svog mišljenja, prenosili vesti sa drugih
medija, a sa pozitivnim ili neutralnim sentimentom.
►Negativni sentiment dodeljen je originalnim tvitovima
koji pominju ključnu reč “Vučić” u izražavanju negativnog
ličnog mišljenja, ili prenose vesti sa medija u kojima se
kritikuje premijer.
13. Koji su to statusi-rekorderi ličnih
naloga u broju fave opcija
Ilustracije vode na odgovarajuće linkove
14. Koji su to statusi ličnih naloga,
rekorderi po dometu
Ilustracije vode na odgovarajuće linkove
15. Analiza govora
pozitivnog sentimenta
tvitova
Govor koji se koristi u pozitivnim tvitovima
najčešće sadrži tvrdnje i podršku. Podrška se u
50% slučajeva izražava kroz negativni odnos
prema oponentima.
Prema govornom činu, sadržaj je analiziran kao:
podrška, tvrdnja, pitanje i savet .
Većina tvitova sadrži više od jednog govornog čina.
17. Način iskazivanja
pozitivnog sentimenta
Prema načinu iskazivanja, pozitivni tvitovi govornog čina
tvrdnje, pitanja i saveta, kvalifikovani su, kada je bilo
uslova,
i kao ironija ili sarkazam.
Ironija ili sarkazam se u ovom slučaju pojavlju
prilikom iskazivanja podrške, načinom
oponiranja neistomišljenicima.
19. Analiza govora
negativnog sentimenta
tvitova
Govor koji se koristi u negativnim tvitovima se
može, u najširem smislu reči, okarakterisati kao
govor otvorene netrpeljivosti.
Prema govornom činu, sadržaj je analiziran kao:
uvreda, kletva, psovka, pretnja, pitanje,
savet, tvrdnja.
Većina tvitova sadrži više od jednog govornog čina.
20. Kada oponiraju Vučiću, tviteraši iz ove grupe najčešće koriste tvrdnje, a kletve i pretnje se
pojavljuju samo incidentno.
21. Način iskazivanja
negativnog sentimenta
Prema načinu iskazivanja, negativni tvitovi
govornog čina tvrdnje, pitanja i saveta,
kvalifikovani su, kada je bilo uslova,
i kao ironija ili sarkazam.
22. Kada oponiraju neistomišljenicima, tviteraši iz “negativne” grupe veoma često koriste ironiju
i sarkazam, za razliku od “pozitivne” grupe.
23. Upotreba argumenata u
neslaganju
Govor, stav, koji je korišćen u izražavanju
negativnog mišljenja, po načinu argumentacije
grubo je podeljen kao:
Govor segregacije (govor razdvajanja, gde se
osoba ili grupa stavljaju u poziciju “vi ili mi”)
Govor pseudoargumenata (promena predmeta
diskusije-ad hominem, govor predrasuda,
preterano uopštavanje...)
24. Vrsta argumentacije prema
neistomišljenicima
Tvitovi iz “pozitivne” grupe prema neistomišljenicima Tvitovi iz “negativne” grupe prema neistomišljenicima
Skoro polovina svih iskaza članova “pozitivne” grupe u komunikaciji prema
oponentima, sadrži pseudoargumentaciju.
25. Govor segregacije
“on versus mi”
Analiza pokazuje da izjave i događaji u vezi sa
premijerom direktno provociraju vrste izjava
tviteraša.
To se najbolje vidi putem analitike pojavljivanja
govora razdvajanja, koji kulminira 2. i 3. marta,
nakon objavljivanja autorskog teksta Aleksandra
Vučića: Moj odgovor njima, koji bismo takođe
okarakterisali kao primer govora segregacije
“ja protiv njih / oni protiv mene”.
27. Dominacija psovki
Takođe, primetan porast direktnih tviteraških
uvreda i psovki istog/sličnog tipa pronalazimo 3.
marta, nakon izjave premijera: “Vičite meni
Vučiću pe*deru, ali ne vređajte Novaka”.
Ova rečenica je za tviteraše bio “poziv”, tako da je
većina uvredljivih tvitova nosila taj sadržaj toga
dana u različitim varijetetima u “negativnoj”
grupi.
29. Mediji i RSS nalozi
Mediji koji pominju ključnu reč “Vučić” kroz
naslove svojih članaka, imaju značajan udeo u
broju originalnih statusa u posmatranom
periodu.
92% od svih statusa medija nosi pozitivan
sentiment.
33. Ilustracije vode na odgovarajuće linkove
Statusi medija, rekorderi po
dometu
- svet -
37. Najdeljeniji linkovi do 6. marta
Moj odgovor njima, SNS (167 deljenja)
Blair hired to advice Serbia, RT.com (81)
Aleksandar Vučić i prvi put u istoriji, Istinomer
(70)
Vucic wants to commit political suicide, RT.com
(65)
Serbia: media and government, Peacefare (61)
Ovi kvantitativni podaci su naročito izmenjeni (daleko su veći na dan objavljivanja studije
nego na dan obrade podataka), budući da je deljenje linkova nastavljeno kada smo uveliko
otpočeli obradu prikupljenih podataka. Ovde smo zadržali vrednosti na dan 6. marta. Klikom
na linkove može se utvrditi aktuelno stanje.
40. Metodologija
Kvantitativna analiza: Podaci prikupljani preko servisa Tvitni.me u periodu od 6.
februara do 6. marta.
Prikupljani su samo tvitovi koji sadrže ključnu reč Vučić, Vucic, #Vučić, #Vucic i
Вучић.
Iz analize izbačeni svi tvitovi koji sadrže ključnu reč “Vučić”, a ne odnose se na
premijera Aleksandra Vučića (Andrej Vučić, Ksenija Vučić, Milena Vučić, Tom
Vucic...).
Kvalitativna analiza: Svaki pojedinačni tvit je određivan po vrsti sentimenta
neposrednom analizom (pročitan i obeležen po vrsti, ili po sentimentu). Za
tvitove sa nejasnim sentimentom (obično kod ironije), proverena cela prethodna
i kasnija konverzacija, ili profil autora tvita.
Podeljeni na pozitivne i negativne, tvitovi su potom posebno pojedinačno
analizirani dubinskom analizom po vrsti govornog čina, načinu iskazivanja i
argumentacije.
41. Centar za nove medije Liber
Blogopen.rs
libercentar@gmail.com
@blogopen
Mart 2015.