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    Comment COVID-19 a polarisé la politique australienne :#IStandWithDan contre #DictatorDan

    Réseau de hashtag à deux modes dérivé de l'ensemble de données complet. Les nœuds sont des comptes et des hashtags, les arêtes sont pondérées par le nombre de fois que l'utilisateur A a posté le hashtag B, les couleurs représentent les clusters communautaires (modularité), la taille du nœud est proportionnelle au degré en degrés, réseau est filtré par degré minimum = 50.Crédit :https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1329878X20981780

    Une étude QUT de deux campagnes de hashtag Twitter interdépendantes en relation avec la gestion par le Premier ministre victorien Dan Andrews de la deuxième vague de COVID-19 a révélé que l'activité était motivée par un « petit, noyau hyper-partisan de participants très actifs" et non des comptes de bots.

    Plus de la moitié des 50 premiers comptes Twitter tweetant les hashtags anti-Dan sont qualifiés de comptes anonymes « sockpuppet », contre un tiers des comptes #IStandWithDan.

    Un compte sockpuppet est défini comme géré par l'homme avec des détails de profil fabriqués ou anonymes, souvent créé pour soutenir ou critiquer une personne ou une organisation spécifique, se faisant passer pour un tiers indépendant non affilié à l'opérateur principal du compte.

    Le QUT Digital Media Research Center a collecté des données de 397, 000 tweets envoyés par 40, 000 profils avec les résultats remettant en cause l'idée de Twitter comme la "voix du peuple".

    Les résultats ont été publiés dans la revue la mieux classée Médias International Australie .

    Principales conclusions

    • Souligne le problème persistant de « l'oxygène d'amplification » par lequel l'agrandissement journalistique d'un contenu faux ou trompeur le rend plus visible et influent qu'il ne l'aurait été autrement
    • 10% des comptes #IStandWithDan ont publié 74% de tous ses tweets contre 73% pour #DictatorDan et 62% pour #DanLiedPeopleDied
    • Même modèle appliqué pour le comportement de retweet
    • 87% ont retweeté #IstandWithDan et 83% de tous les retweets de #DictatorDan ont fourni une amplification pour les 10% des comptes les plus importants, contre 76% pour #DanLiedPeopleDied
    • 18,6% de tous les comptes participant à #DanLiedPeopleDied et 19% pour #DictatorDan ont été créés en 2020, contre 10,7 % pour les participants #IStandWithDan
    • Malgré les accusations généralisées de comptes de bots provenant de campagnes opposées, les bots représentaient une fraction négligeable de l'activité globale.

    Le chercheur principal Timothy Graham a déclaré que l'analyse a révélé qu'un effort modeste mais intensément concentré des participants était à l'origine des campagnes visant à obtenir les tendances des hashtags politiques en Australie.

    "Le verrouillage victorien était un problème politique de division en Australie et le champ de bataille polarisé de Twitter en fait un grand spectacle, " a déclaré le Dr Graham.

    "Mais il existe une boucle de rétroaction vicieuse entre la Twittersphère australienne et la couverture partisane par les médias grand public et les commentateurs d'élite."

    Le Dr Graham a déclaré que le hashtag DictatorDan avait été créé le 3 avril, 2020 par un compte marginal anonyme qui a été récupéré par le député libéral victorien Tim Smith le 17 mai.

    "L'image du premier ministre Andrews dans la célèbre casquette vert olive de Mao, le pantalon et la chemise boutonnée sont devenus plus tard un trope fréquent dans les caricatures éditoriales des journaux de News Corporation, " il a dit.

    Le professeur agrégé et co-auteur Daniel Angus a déclaré que l'étude a mis en évidence les questions morales complexes et profondément enracinées auxquelles sont confrontés les journalistes et les parties prenantes qui ont une voix dans la sphère publique.

    "Les résultats montrent que Twitter a un problème de trouble de l'information par lequel quelques-uns intensément concentrés mais très actifs peuvent forcer leur hashtag à atteindre une liste de tendances, " il a dit.

    "Nous implorons les journalistes et les acteurs politiques d'adopter des cadres éclairés par des experts pour identifier et combattre la désinformation et autres contenus problématiques."

    Les méthodes de collecte de données de l'étude comprenaient :

    • Analyse de réseau socio-sémantique de l'utilisation des hashtags
    • Outil de détection de Botometer qui a utilisé une approche basée sur l'apprentissage automatique pour évaluer les comptes automatisés
    • Outil de calcul VADER qui quantifie le sentiment dans les données des médias sociaux
    • Analyse qualitative du contenu et analyse numérique des profils de compte et de l'activité des tweets
    • L'ensemble de données de l'étude a été collecté à l'aide de la bibliothèque open source Twarc, qui est un outil de collecte et d'archivage des tweets



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