Twitter公众:线上话语与线下行为的一种关系理论
2018-06-21 12:13:27
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来源: 社论前沿

编译: 唐斌斌

编者按:在线社交网络是理解在线社区和线下政治进程交叉的重要背景。本文通过随机抽取Twitter平台30,995名用户的113,985条推文数据,研究2010年美国国会选举时期不同用户的行为差异。结果显示,在推文中仅包含候选人姓名的用户与使用特定平台语言的用户行为有显著差异。使用自由文本的用户往往是“非精英”用户,他们不太可能被“认证”,也较少推送与候选人有关的信息。此外,与分享带有@或#标签的候选人信息相比,在Twitter上分享自由文本的候选人信息更有可能与投票结果相关。本研究对研究线上话语与线下行为之间的动态关系具有方法论意义。总的来说,本文研究结果支持这样一种观点,即更易接近的交流方式更能反映更广泛的社会趋势。

引言

最初,一些文献利用tweet样本来估计提到候选人或政党的信息的相对份额,来预测美国全国选举,结果显示,该党的“推特排名”反映了他们在选举日的相对地位(也就是说,被提及最多的政党通常会获得更多的选票)。随后的研究在国际上检验这种相关性,研究人员通常发现,衡量一个政党或候选人在Twitter上的表现与选举成功之间存在双变量相关性。

本文对推特与投票相关性进行了方法论和理论探讨。在方法上,本文认为这种相关性的大小和统计意义取决于在分析中使用的Twitter信息。与回答调查问题的受访者不同,Twitter的用户在选择时并不受限制。Twitter鼓励用户使用特定的平台功能来编写、修饰和链接他们的消息。本文的一个论点是,那些“简单”的消息(即自由文本,没有特定的书写格式的推文)比复杂的信息(有特定书写格式的推文,比如带有@或#字符)更能追踪线下政治行为。

在理论上,本文利用政治科学中的“公共问题”文献来解释为什么简单的信息比复杂的信息更能与选举结果相关联。本文认为Twitter用户在关注选举的程度上存在差异。一些Twitter用户群体是由经常使用该平台的“资深”用户组成的,在某种意义上,他们是社交媒体的“精英”。他们有更多的追随者,并被公认为“重要人物”(类似中国的微博大V,译者注)。其他用户拥有的追随者少,编写的推文更简单。本文认为,与非精英Twitter用户联系在一起的广泛传播的讨论,将更好地与选举结果相关,因为当政治候选人变得具有竞争力时,他们会予以关注。拥有更复杂信息的精英Twitter用户可能是政治“狂热者”,他们对候选人的讨论可能并不总是与候选人的短期政治选举命运联系在一起。

这些结果与对互联网和社交行为的研究有关,因为它们提出了一种更广泛的理论,即社会科学家应该如何分析社交媒体数据。社交媒体对行为研究者的作用是连续的。有些类型的数据与感兴趣的变量有很强的相关性,有些则不然。使用社交媒体数据(如Twitter信息)没有“一刀切”的方法。研究人员的一项重要任务是识别线上语境与线下行为可靠相关的数据。

文献回顾与假设

早期互联网研究的一个基本发现是,每个人在访问和使用互联网上有很大的不同。性别、收入和其他社会因素导致了互联网使用的系统性差异,此外,社会经济地位较低的个人不太可能访问互联网、或以复杂的方式使用互联网或使用最新的平台。

研究还表明,人们在使用搜索引擎时,会根据他们的教育程度和年龄而有所不同。与此同时,研究表明,互联网用户之间仍然存在着不同类型的交流方式。学者们可以识别出不同类型的领导人,他们利用互联网实现政治、社会和人道主义目的,比如组织救济海地地震受害者。总的来说,互联网被描绘成一系列相互联系的社区,人们因网站、兴趣和使用方式聚集在一起。这表明,像Facebook和Twitter这样极受欢迎的社交媒体并不是同质的用户群体,而是包含了极为多样化的在线社区。

现代政治科学的一个重要论点是没有单一公众(single public)。相反,会有对某一特定问题,比如税收、生育权利或言论自由感兴趣而聚集在一起的公众或群体。Krosnick(1990)将问题公众定义为一群人,对他们来说这个问题很重要,他们用这种偏好来指导他们的政治行为。这些人在考虑他们的选票时,对这个问题的重视程度是不相称的。Krosnick和他的合作者认为人们关注特定的问题是基于各种认知和情感的原因。有些问题特别容易记住,而另一些问题则加剧了人们的情绪。

问题公众很重要,因为他们影响政策。选举产生的官员可能会更积极地回应问题公众,因为这些选民比一般选民更有献身精神。“问题公众”理论激发了本文对Twitter与选举关系的分析。与选民一样,Twitter用户不应被视为无差异的群体,有些用户会比其他人更关心某个问题。

从经验上讲,Twitter公众可能很重要,因为他们可以作为一种指标,可以衡量在其他方面很难观察到的政治进程。在政治活动中,如选举或国会辩论,有兴趣的个人会在社交媒体上与朋友或志趣相投的人交流,或者简单地宣布他们对某个问题的支持或反对。

关于选举,获得选民支持的候选人可能会引起注意,这可能是消极的或积极的。这种关注将鼓励党派、选民、媒体和那些对政治漫不经心的人表达他们对选举的看法或评论,哪怕只是表达批评。由于这个原因,听众对候选人的关注所产生的信息应该作为对候选人相对实力的衡量。这个与政治学家Vince Price在《公众舆论》中提出的论点非常相似。他从几十年的民意调查中得出结论,认为没有一个单一“公众”。相反,人们以不同的方式参与政治。Twitter公众是“旁观者公众”的一部分,他们使用利普曼语言(Lippman’s language),被看作是对公共事务感兴趣的相对稳定阶层(Lippmann, 1927)。

人们应该预料到,来自不同Twitter公众的用户所产生的信息会在跟踪公众情绪的程度上有所不同。以安德鲁•沙利文(Andrew Sullivan)等知名政治记者为代表的用户,很可能是喜欢讨论政客和公共政策的政治狂热者。这些讨论可能与政治候选人的具体起起伏伏关系不大,而更大程度上是由更一般的用户讨论所驱动的,一旦政治候选人变得有竞争力,这些用户就会关注政治竞选。这意味着,对于精英用户而言,非精英用户发送的推特信息与投票的相关性更大。这也意味着编写语法更简单的消息的用户可能是不太被注意到的非精英用户。

因此,本文提出以下两个假设:

假设1:在Twitter上,用简单信息表达对候选人关注比用复杂信息更与选票结果相关。

假设2:使用特定Twitter的语法编写消息的用户与使用自由文本信息的用户有显著差异。

数据与分析策略

候选人资料

本文收集了美国联邦选举委员会和人口普查数据,构建了所有主要政党国会候选人的数据集。然后,对每个候选人进行了互联网搜索,手工确认他们的官方竞选Twitter账号,在所有858名候选人中,83.2%有相应的Twitter活动。

Twitter数据

Twitter是一个受欢迎的社交网络和微博平台,在2010年每天有超过5000万条推文。用户可以跟踪其他用户,在实时回馈中接收他们的帖子,这些帖子可以被转发。用户可以用标签(例如#tax或#congress)来标记他们的信息,这可以让其他人通过搜索找到他们,类似于电视或广播频道。

本文在2010年8月1日至11月1日之间收集了547,231,508条推文的随机样本,于11月2日中午12点结束收集。本文的推文样本是使用Twitter的‘gardenhose’流媒体API收集的,它捕获了整个Twitter数据流的大约10%的随机样本。每条tweet都包含有用的元数据,或关于tweet的数据和用户在tweet发生时的个人信息,包括:原始文本、时间戳、域名、标签、关注者数量、状态总数和帐户的年龄。

本文对30995名用户进行了分析,这些用户在推特上发布了113985条关于2010年大选中一个或多个候选人的信息。本文将用户分为“公共”类,这取决于他们在推特上引用候选人的方法。例如,如果一个用户只使用#JohnBoehner和@ nancypelosi,他们将会被统计在#和@公众中。

分析策略

利用这些数据,本文首先检查Twitter讨论(或地区用户份额)与候选人相对于对手(或地区用户份额)的选票差额之间的相关性。其次,分析了用户的个人资料的各种统计数据,这些数据在他们第一次发布关于候选人推文时就开始了。最后,本文随机抽取300条推文进行了内容分析。

结论与讨论

这项研究表明,使用社交媒体生成的数据分析真实事件(如选举结果)之前,说明人们如何使用社交媒体是很重要的。基于先前对互联网技能的研究,本文证明了人们在Twitter上会以不同的方式谈论国会选举。这些差异可能反映用户的社会地位、他们使用平台的技能,或者他们想从社交网络体验中得到什么。本文的主要发现支持这样一种假设,即使用互联网的用户以类似于线下体验的方式生成与选举相关的数据。

信息与社会交集意味着学者们应该对网络话语与线下话语的关系形成一个系统的理论。文献已经给出了这样一个理论的轮廓。这项研究和其他研究表明,这种理论需要考虑不同的系统和联系,以及它们带来的挑战。对一些人来说,互联网就像语音的模拟。对另一些人来说,它是听众招揽和信息传播。这些不同的模式对应着不同类型的用户,有些比另一些更常见,有些比其他更有利于政治话语。

推特公众理论将使未来的研究人员能够评估社交网站产生的数据的预测价值。理想的情况是,研究人员会对任何给定的通信进行测量,以表明它与日常语音或文本的亲密程度,或者表明它在多大程度上使用了更复杂的社交网络功能。这种测量可以估计数据对研究其他社会现象(如投票、交易或公众意见)的有用性。这样的理论,以及它所产生的测量结果,将把信息学与社会学、政治学、健康和经济学等相关的社会科学领域联系起来。

文献来源:

Karissa McKelvey, Joseph DiGrazia & Fabio Rojas (2014) Twitter publics: how online political communities signaled electoral outcomes in the 2010 US house election, Information, Communication & Society, 17:4, 436-450.

 
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