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    Como COVID-19 polarizou a política australiana:#IStandWithDan versus #DictatorDan
    p Rede hashtag de dois modos derivada do conjunto de dados completo. Nós são contas e hashtags, as bordas são ponderadas pelo número de vezes que o usuário A postou a hashtag B, as cores representam os clusters da comunidade (modularidade), o tamanho do nó é proporcional ao grau, a rede é filtrada por grau mínimo =50. Crédito:https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1329878X20981780

    p Um estudo da QUT de duas campanhas de hashtag do Twitter inter-relacionadas em relação à manipulação da segunda onda do COVID-19 pelo premier vitoriano Dan Andrews descobriu que a atividade foi impulsionada por um "pequeno, núcleo hiperpartidário de participantes altamente ativos "e não contas de bot. p Mais da metade das 50 principais contas do Twitter que tweetam as hashtags anti-Dan foram qualificadas como contas anônimas "sockpuppet", em comparação com um terço das contas #IStandWithDan.

    p Uma conta sockpuppet é definida como gerenciada por humanos com detalhes de perfil fabricados ou anônimos, frequentemente criado para apoiar ou criticar uma pessoa ou organização específica, fingindo ser um terceiro independente não afiliado ao operador da conta principal.

    p O QUT Digital Media Research Center coletou dados de 397, 000 tweets enviados por 40, 000 perfis com as descobertas desafiando a ideia do Twitter como a "voz do povo".

    p Os resultados foram publicados em jornal de primeira linha Media International Australia .

    p Principais conclusões

    • Destaca o problema contínuo de 'oxigênio de amplificação', pelo qual a ampliação jornalística de conteúdo falso ou enganoso o torna mais visível e influente do que teria sido de outra forma
    • 10 por cento das contas #IStandWithDan postaram 74 por cento de todos os seus tweets em comparação com 73 por cento para #DictatorDan e 62 por cento para #DanLiedPeopleDied
    • Mesmo padrão aplicado para comportamento de retuíte
    • 87 por cento retuítes em #IstandWithDan e 83 por cento de todos os retuítes em #DictatorDan forneceram amplificação para os 10 por cento das contas mais proeminentes, em comparação com 76 por cento para #DanLiedPeopleDied
    • 18,6 por cento de todas as contas que participam de #DanLiedPeopleDied e 19 por cento de #DictatorDan foram criadas no ano de 2020, em comparação com 10,7 por cento para participantes #IStandWithDan
    • Apesar das acusações generalizadas de contas de bot de campanhas opostas, bots representaram uma fração insignificante da atividade geral.
    p O pesquisador líder, Timothy Graham, disse que a análise revelou que um esforço pequeno, mas intensamente concentrado, dos participantes estava por trás das campanhas para fazer com que as hashtags políticas se tornassem uma tendência na Austrália.

    p "O bloqueio vitoriano foi uma questão política polêmica na Austrália e o campo de batalha polarizado do Twitter é um grande espetáculo, "Dr. Graham disse.

    p "Mas há um ciclo vicioso de feedback entre a Twittersfera australiana e a cobertura partidária da mídia tradicional e de comentaristas de elite."

    p Dr. Graham disse que a hashtag DictatorDan foi criada em 3 de abril, 2020 por uma conta anônima que foi apanhada pelo parlamentar liberal vitoriano Tim Smith em 17 de maio.

    p "A imagem do premiê Andrews com o famoso boné verde-oliva de Mao, calças e camisa de botão mais tarde se tornaram um tropo frequente nos cartuns de jornais editoriais da News Corporation, " ele disse.

    p O professor associado e co-autor Daniel Angus disse que o estudo destacou as questões morais complexas e profundamente enraizadas que os jornalistas e as partes interessadas que têm voz na esfera pública enfrentam.

    p "As descobertas mostram que o Twitter tem um problema de desordem de informação em que poucos intensamente concentrados, mas altamente ativos, podem forçar sua hashtag a atingir uma lista de tendências, " ele disse.

    p “Imploramos aos jornalistas e às partes interessadas políticas que adotem estruturas informadas por especialistas para identificar e combater a desinformação e outros conteúdos problemáticos”.

    p Os métodos de coleta de dados do estudo incluíram:

    • Análise de rede sócio-semântica do uso de hashtag
    • Ferramenta de detecção de botômetro que usava abordagem baseada em aprendizado de máquina para pontuar contas automatizadas
    • Ferramenta computacional VADER que quantifica o sentimento em dados de mídia social
    • Análise qualitativa de conteúdo e análise forense digital de perfis de conta e atividade de tweet
    • O conjunto de dados para o estudo foi coletado usando a biblioteca de código aberto Twarc, que é uma ferramenta para coletar e arquivar tweets



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