Twitter från ett informetriskt perspektiv Metod, etik, praktik David Gunnarsson Lorentzen
Following tweets around En informetrisk studie av metod Utgångspunkt: Twitter som demokratiskt verktyg lösning på sociala och politiska problem källa för allmän opinion
Vad Twitter egentligen är Ett intressebaserat, elitcentrerat, digitalt socialt nätverk producerat på en kommersiell plattform En mikroblogg vars aktiva användare inte är representativa för populationen Illusion av kontroll över ens bubbla Illusion av kompletta dataset
Intresse av Twitter-data? Twittercensus Filterbubblan Domänspecifik forskning (political science, hälsovetenskap, geovetenskap mm)
Mitt problem Utveckla och tillämpa metoder för att fånga aktiviteterna inom klustret kring politiska hashtags, samt hur studiet av aktiviteterna kan förstås
Att samla in tweets Programmerade instruktioner skickade till ett API Tillgång och ingångar är begränsade Filtrera strömmen utifrån nyckelord, geografiska koordinater eller användare (streaming API) Skicka upprepade sökningar (search API) 1%-sampeln
Big data? Konversationer? Velocity, volume, veracity, variety (e.g. Ning et al) Rich data komplett data? Men hur är det med svar som inte matchar sökkriterier?
Datainsamling Programmeringskunskap krävs för att undvika bekvämlighetsfällan Trots det: materialet har en lutning mot (åsikterna hos) elitanvändare APIet tvingar fram ett val ( fokus på 1000) Slumpmässig sampel är omöjlig (e.g. boyd & Crawford)
Twitter filtrerar fram och bort Hashtags, retweets populära hashtags trendar fer deltagare Populära tweets/användare har större chans att starta konversationer Ett svar avgränsar medan en retweet breddar publik Konversationer kräver täta nätverk med olika synpunkter representerade, samt ett laddat ämne
Hur mäter vi Twitter-aktivitet? Spridare och konversatörer Aktivitet och synlighet Typ av aktivitet Nätverk och centralisering
Konversationsimpact? I de fall då det faktiskt blir diskussion: Gómez, Kaltenbrunner & López: the hindex h of a post is [...] the maximum nesting level i which has at least h > i comments
Etiska frågor Dokument eller människor? Medgivande eller ej? Publikt/personligt eller privat? You are what you tweet Möjligt att avanonymisera (Narayan & Shmatikov; Korayem & Crandall)
Rekommendationer från AoIRs* ethics committee tillämpade Samma kontext för forskare och användare Inga användar-idn, användarnamn, åsikter eller tweets görs tillgängliga (anonymisering) Information ska inte kunna kopplas till individ/organisation Inga citat *) Association of Internet Researchers
Ett komplement till altmetri? Konversationer kring forskningspublikationer (Nelhans & Lorentzen) Vilken typ av källor omnämns och återtwittras? Vilka discipliner/ämnen representerar artiklarna som hänvisas till i konversationerna? Hur ser konversationerna ut och hur hänvisas det till artiklarna i dessa?
Makronivå Vos viewer Tidskrifter: bibliographic coupling
Tweets som skapar reaktion? En tweet som refererat till en DOI samt tweets kopplade till denna genom svar Korta diskussioner, få deltagare
Några slutsatser Mest vidarebefordrat är inte samma som mest diskuterat eller omnämnt Tidskrifter som refereras till via Twitter är inte samma som de som oftast citeras Self promotion, argument (fakta), konversationsstartare
Vad ska vi med detta till? Hur reagerar människor på forskning? Hur reagerar människor på nyheter? Medborgarvs professionell journalistik? Spåra pandemier? Hur kommunicerar vi i samband med kriser? Dock: Twitter är ett komplement, en del av kommunikationsplattformsekologin och långt från representativt
TACK! :) david.gunnarsson_lorentzen@hb.se
Referenser boyd, d. & Crawford, K. (2012). Critical questions for big data. Information, Communication & Society, Vol. 15 (5), 662-679. Gómez, V., Kaltenbrunner, A., & López, V. (2008). Statistical analysis of the social network and discussion threads in Slashdot. WWW 08 Proceedings of the 17th international conference on World Wide Web, pp. 645-654. Korayem, M. & Crandall, D. J. (2013). De-anonymizing users across heterogeneous social computing platforms. In ICWSM, The 7th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. AAAI, Boston, USA. Markham, A. & Buchanan, E. (2012). Ethical decision-making and Internet research, Version 2.0: Recommendations from the A oir Ethics Working Committee.
References Narayanan, A. & Shmatikov, V. (2009). De-anonymizing social networks. 30th IEEE Symposium on Security and Privacy. 173-187. Nelhans, G. & Lorentzen, D.G. (2015). Twitter conversation patterns related to research papers. Information Research, 21(2), paper SM2. Ning, H., Belanger, D. G., Xia, Y., Piuri, V., & Zomaya, A. Y. (2015). Guest editorial special issue on big data analytics and management in Internet of things. IEEE Internet of Things Journal, Vol. 2 (4), 265-267.