Качественный анализ контента социальных сетей
Введение
Социальные медиа стали важной частью общественной жизни. Она
влияет на убеждения, качества, состояние ума людей, а также на их
ожидания и практику. Таким образом, веб-социальные сети позволяют
правительствам и ассоциациям привлекать частных лиц, позволяя
клиентам делать осознанный выбор. Анализ веб-контента социальных
сетей как данных, ключевых идей и предметов имеет решающее
значение для создания методов обучения и определения методов. Из-
за этого интернет привлек значительное количество
исследовательских групп (Jong, Duckers, & Van der Velden, 2016).
В частности, критическая часть изучения социальных сетей и систем
для продвижения понимания обмена данными, развития настроений и
распространения уже была воспринята (Mitchell, 2007). Контент
социальных сетей широко открыт, доступен и актуален в электронных
процедурах. Используя данные, полученные из социальных сетей,
специалисты могут трансформировать важный опыт в убеждения,
качества, склонности и взгляды пользователей социальных сетей на
полезность создаваемого контента, его содержание и формирование
доверия (Mitchell, 2007). В данной статье представлен анализ
контента, распространяемого через социальные сети, с целью
подчеркнуть сложную природу платформы как коммуникационного
инструмента.
Социальные медиа состоят из приложений, основанных на интернете
и созданных в соответствии с технологическими основами Web 2.0
(Nabi & Oliver, 2009). Он позволяет формировать и обмениваться
контентом, созданным клиентом. Используя веб-технологии и
интернет, социальные медиа могут превратить обмен информацией
от одного человека ко многим в обмен информацией от многих ко
многим. Пользователи могут загружать такие вещи, как видео, музыка,
фотографии и текстовые сообщения, которые позволяют им делиться
мнениями, чувствами, идеями и опытом с другими членами своего
круга знакомств, включая тех, кого можно считать друзьями.
Социальные сети претерпели заметный рост, особенно в
развивающихся странах. В частности, мобильные платформы,
онлайновые форумы, сайты социальных сетей и службы обмена
мгновенными сообщениями демонстрируют экспоненциальный рост,
что привело к широкому использованию социальных сетей (Rihoux,
2013). Таким образом, социальные медиа превратились в
эффективный инструмент демократизации. Кроме того, социальные
медиа расширили возможности переписки и совместных усилий между
людьми в огромных масштабах без географических, временных и
рамочных ограничений (Nabi & Oliver, 2009).
Контент-анализ социальных сетей
Обмен мнениями о продукте или услуге, как позитивный, так и
негативный, растет в социальных сетях и оказывает существенное
влияние на общество. Из-за этого исследователи придумали
различные инструменты для анализа содержания сообщений и
кластеризации документов и инструментов, которые помогают в
интеллектуальном анализе текста вместе (Rihoux,
2013). Неконтролируемое потенциальное изучение тем полезно в
различных приложениях, таких как упорядочивание документов в
соответствии с их тематикой и фильтрация информации на основе
предпочтений пользователя. Байесовская модель используется для
сбора текстовых документов, основанных на теме. Этот топический
идеал можно рассматривать как вероятностную модель скрытого
семантического исследования.
Существующие способы работы с расследованием выводов, будь то
на основе обучения или правил, были сосредоточены на определении
баллов для некоторых документов (Salkind, 2010). Дифференцируя,
этот подход концентрируется на распознавании тем и связей между
этими темами посредством проведения исследовательских
исследований элементов и тематического картирования. В частности,
исследовательское исследование факторов используется для
различения компонентов или тем и факторов или слов, которые имеют
место в определенных классификациях (Flick, 2014). Тематическое
картографирование находит связи между данными сопутствующими
событиями, как это представлено в выборочных работах (Nabi &
Oliver, 2009). Этот подход может быть использован для отделения как
определенности, так и предположений от сетевого контента в режиме
онлайн.
Контент-анализ относится к методике, используемой для вывода
выводов путем выявления специфических особенностей сообщений,
как систематически, так и объективно (Jong, Duckers, & Van der Velden,
2016). Она включает в себя качественный анализ сообщений, а также
обобщение, которое опирается на научный метод и не ограничивается
контекстом представления сообщений или типами переменных,
которые могут быть измерены. Используемый в качестве стратегии
экспертизы, запрос содержания имеет несколько координационных
центров (Salkind, 2010).
Во-первых, он дает важное понимание обстоятельств, которые не
ограничиваются существующими перспективами или философиями,
следовательно, позволяя найти новые спекуляции на эту тему
(Mitchell, 2007). Во-вторых, исследование содержания является
исключительно мощным, когда соответствующие модели, служащие
предпосылками для количественных исследований, недоступны (Nabi
& Oliver, 2009). Кроме того, наблюдательный подход учитывает
предположения членов группы (Flick, 2014).
Исследовательский Вопрос
Что качественный анализ контента социальных сетей говорит о его
качестве?
Обзор контента и анализ социальных сетей
Рассмотренное содержание взято из Tripadvisor.com форум, который
советует людям на лучших сайтах путешествовать и места для
размещения, чтобы забронировать. - Это прекрасное зрелище света и
воды-не что иное, как симфония озера. Это одна из многих
достопримечательностей в центре Куала-Лумпура наряду с
легендарными башнями-близнецами Петронас. Действительно, Вы не
можете пропустить их, они одни из самых высоких зданий в мире! " -
Стив Кауфер, генеральный директор TripAdvisor. Столица Малайзии
является наглядным примером использования процедур
расследования контента социальных сетей. Имидж Куала-Лумпура
играет решающую роль в совершенствовании его туристической
индустрии. Поэтому владельцы бизнеса и государственные чиновники
должны знать, как путешественники видят город.
Метод качественного подхода, используемый для анализа данных,-это
подход обоснованной теории и компьютерный лексический
анализ. Загруженный контент подвергался сопровождающим трем
этапам автоматизированного агрегирования изменений: краткое
изложение ключевых черт изображения через WordSmith, сбор
качеств в переменные с использованием SPSS и анализ идеи
руководства изображения, проведенный с помощью Leximancer.
Во-первых, ключевые качества были распознаны с помощью
Вордсмита. Несколько ключевых слов были идентифицированы и
отсортированы с учетом их ценности. Были выделены исходные
ключевые слова, имеющие вдвое большее нормальное число
ключевых признаков. "Лумпур" не был включен, поскольку это
пространство концентрации, а не характеристика. Такие фразы, как
"красивый свет", "самые высокие здания", "культовые башни-близнецы
Петронас" рассматривались как ключевые качества изображения
этого места. Во-вторых, 8 отличительных лозунгов или ключевых
характеристик были собраны в пару фундаментальных компонентов с
помощью SPSS. Каждая запись контента со страницы была введена
независимо, чтобы определить номера повторений слов.
Была составлена рекуррентная таблица из 8 свойств и 30
реакций. Проверялось повторение ключевых слов, а также общее
число повторений каждой реакции. Реакции с суммарным числом
повторений менее семи были стерты. Таким образом, в таблице
рецидивов было оставлено 8 признаков и 24 реакции. Уточненные
документы по содержанию были объединены для формирования еще
одной записи ace, которая была противопоставлена лексической
ссылке.
Наконец, содержательный документ ace был разбит с использованием
Leximancer, и идеи были сформулированы в свете сопутствующих
событий существенных характеристик. Основные идеи и их связи с
другими были внешне описаны для того, чтобы дать им
определение. Все эти идеи были связаны с главным впечатлением
путешественников от Лумпура. Несколько ключевых идей целевой
картины Лумпура включали ‘город", "фокус", "наследие", "здание",
"церковь", "пост" и "клуб". Можно проанализировать две связки
взаимосвязанных картин целей, в частности, игорный клуб и
социальное наследие. Городские предметы первой необходимости,
например транспорт и район, служат связующими звеньями между
этими двумя группами.
Вывод
По мере того как интернет трансформируется в размерах, способах и
других качествах, исследование веб-контента, особенно онлайновых
сетей, и превращение этих концепций в идеи превратились в тест для
ученых-технологов, бизнес-экспертов и политиков. Чтобы избежать
этой проблемы, можно использовать методологический прием,
связанный с изменением записей контента из онлайновых сетей в
идеи, которые повторяются, эффективно интерпретируются, заметны
и обладают контурами идей. Используемый подход обоснованной
теории показывает, что помимо сбора релевантной информации для
исследования, существует необходимость позволить идеям и темам
развиваться с нуля.