Метод цифрового слухання (аналіз поглядів користувачів інтернету): джерело інформації з соціальних мереж

• Hausa
• русский
• عربى
• Español
• ខ្មែរ
• Português
• English

Що таке цифрове слухання ?

Висловлюючи свою думку в Твіттері про Дональда Трампа або Брекзіт ви не очікуєте, що ваш допис стане частиною аналізу суспільної думки. Проте, галузь цифрового слухання формується через ваші власні дії в соціальних мережах, які згодом аналізуються з метою зрозуміти погляди кожного потенційного виборця та суспільну думку загалом. Хоча більшість висновків зроблених на основі методу цифрового слухання публікуються науковцями або ГО, цей метод також продається в якості послуги як засіб збору даних для передвиборчих кампаній(1,2).

Цифрове слухання – це термін-парасолька за яким приховані моніторинг та аналіз дій людини в соціальних мережах, таких як Facebook або Twitter. Аналізуються як дії (репости, вподобання, поширення картинок або коментарі) так і зміст дописів (хештеги, пости в Twitteр, дописи та коментарі) (3). Компанії, що пропонують такі послуги слідкують за тим, які теми є найбільш популярними серед користувачів в певний проміжок часу. Разом з тим, компанії не обмежуються лише моніторингом змісту та настрою дописів, на кшталт, ставлення людей до певного кандидата. Одна з таких компаній, Bakamo.Social, що працює з урядами, ГО, та політичними партіями пояснює сенс своїх послуг на сайті:

«Bakamo йде далеко за межі ключових слів та аналізу настроїв дописів в соціальних мережах. З дрібних деталей ми розвиваємо широкі теми, що приваблюють та мотивують людей приєднуватися до бесіди. Ми повною мірою розуміємо соціальний дискурс, вподобання користувачів, визначаємо сегменти [ринку] базуючись на потребах, ідентифікуємо фактори, що впливають на вибір продукту та більше. Через справжні голоси, ви отримуєте реальні, точні, та неочікувані дані про поведінку користувачів.»(4)

Як це працює?

Щоб дізнатися думки виборців та зрозуміти їх політичні настрої, в передвиборчих кампаніях, традиційно, використовують опитування та телефонні дзвінки. Технологія аналізу поглядів користувачів інтернету дозволяє їм провести такий самий вид аналізу проте, набагато швидше, з меншою кількістю ресурсів, та з більшим охопленням аудиторії.

Коли такий аналіз застосовується в поєднанні з іншими даними, такими як перелік підписників або геолокація користувачів, технологія аналізу поглядів користувачів інтернету дозвляє дізнатися думку цільової аудиторії, що робить її цінним інструментом для кандидатів та передвиборчих кампаній.

Технологія аналізу поглядів користувачів інтернету складається з двох компонентів, які завдяки автоматизації стали ще більш ефективними, отже, це - отримання даних та аналіз даних. По-перше, дані збираються за допомогою програмного забезпечення, яке називають скрепером. Так, скрепери збирають інформацію з дописів цільової аудиторії в соцмережах, на кшталт дописів з хештегами в Twitter, або коментарів на Facebook. Через ретвіти в Twitter або вподобання на Facebook аналізуються дані про реакцію в соцмережах, що допомагає зрозуміти «зацікавленість» аудиторії тією чи іншою темою. В подальшому такі реакції класифікують, наприклад, якщо певна тема має мало вподобань, вона класифікується як негативна і навпаки.

Потім, ці дані аналізуються з застосування алгоритмів, які визначають, наприклад, настрій (негативний чи позитивний) допису, аналізуючи слова та контекст в якому вони написані. Більшість таких аналізів будуються на останніх досягненнях в технології «обробки природної мови» (natural language processing (NLP). Згадана технологія – це вид штучного інтелекту, який аналізує великі об’єми тексту. NLP запрограмований розпізнавати не лише позитивний чи негативний настрій певних слів, або контекст, а й розвивати свої власні правила аналізу, оскільки чим більше інформації він обробляє тим розумнішим він стає.

Технологією аналізу поглядів користувачів інтернету не замінюють старі інструменти, натомість, часто її застосовують в комплексі з ними. Наприклад, традиційний інструмент для опитувань, YouGov, збирає дані про громадську думку розсилаючи опитування та користуючись іншими онлайн методами, які використовують політичні партії, уряди та приватні компанії. В 2018 році, YouGov, придбав компанію-розробника штучного інтелекту Portent.IO, аби отримати доступ до її технологій, які стосуються аналізу поглядів користувачів інтернету щоб доповнити роботу YouGov (5). Portent.IO, що після ребрендингу відома як YouGov Signal проводить в Twitter аналіз тексту та реакції користувачів, щоб віднайти ключові дані серед багатьох інших. Такий аналіз має на меті дізнатися про ставлення громадськості до компанії, передвиборчої кампанії або окремих осіб. Такий інструмент може бути корисним для політиків даючи їм розуміння того як вони можуть покращити свій імідж серед потенційних виборців.(6)

Як використовуються ваші дані?

Дані зібрані із соціальних мереж для передвиборчих кампаній корисні в досягненні низки результатів:

↘ Дані можуть допомогти штабам передвиборчих кампаній зрозуміти наскільки негативно чи позитивно сприймається кандидат або певне питання. З яким стилем мовлення вони асоціюються та те, як багато про них говорять.

↘ Дані можуть показати які проблеми турбують громадськість під час виборів.

↘ Програмне забезпечення може також допомогти виявити політичних лідерів думок звертаючи увагу на тих, хто має найбільш широку аудиторію та позитивне ставлення до передвиборчої кампанії.

NUVI, інструмент для аналізу поглядів користувачів в соцмережах розроблений компанією Brickfish пропонує послуги політичного напрямку. «Розуміти, що важливо для ваших виборців будь-коли. Моніторинг трендів та концепцій, що користуються популярністю у ваших виборців. Залишайтеся на вершині нових ідей.»(7) - йдеться в заголовку розділу «Політика» на сайті компанії. Серед послуг, які пропонує компанія також допомога політиками «залишатися на одній хвилі з виборцями», «створення переліків лідерів думок та недоброзичливців та бути проінформованим про те, які теми вони обговорюють», «розуміння настроїв щодо окремих питань» та «візуалізація обговорення певних тем в реальному часі за допомогою додатку на вашому смартфоні».(8)

Компанія Crimson Hexagon, яка також спеціалізується на технології аналізу поглядів користувачів пропонує поглянути більш детально на те, як вона збирає дані про поточні політичні дискусії в соцмережах. Наприклад, нещодавно в компанії проаналізували, які кандидати були найбільш обговорюваними анонсувавши свою участь в виборах президента США 2020. Згідно з їх інформацією, наприкінці 2018 року, коли Камала Харіс 21 січня оголосила про свою участь у виборах, в Твіттер її кандидатуру згадали 191 000 тисячу разів. Таку саму кількість дописів також зібрав Берні Сандерс, анонсувавши свою участь в лютому 2019 року.(9) Вони також проаналізували настрій громадськості напередодні виборів та з’ясували, що багато виборців відчувають «сум» щодо таких важливих питань як зміна клімату та імміграція; деякі люди відчували «страх» чи «радість» стосовно нових кандидатів.(10)

Інша компанія, Ossalabs, просуває власний додаток Election Impact tool, який розроблено спеціально для передвиборчих кампаній.(11) Ossalabs заявляє, що за допомогою своїх інструментів вони можуть допомогти політикам «бути в курсі найактуальніших проблем виборців», «передбачати та вирішувати проблеми до того як вони стануть кризами, «бути підготовленим до атак опонентів» та, «знайти точки дотику в дискусіях».(12)

Деякі приклади

Тайвань: Фірма AutoPolitic працювала над передвиборчою кампанією кандидата на пост мера Тайпею в 2014. AutoPolitic «сканує та перетворює дані з соцмереж в практичний інструмент»(13). З AutoPolitic працював Ко Вен-Дже, який вперше брав участь у виборах мера. Для передвиборчої кампанії доктора Ко, фірма аналізувала громадську думку з метою зрозуміти «які теми турбують суспільство (та чому), хто є інфлюенсерами (з’ясувавши це, вони могли би співпрацювати) та які теми їх найбільше цікавлять.(14) Фірма створила перелік активностей інфлюенсерів в соцмережах та розбив їх на категорії базуючись на власних прогнозах стосовно того якою мірою вони можуть їх залучити до кампанії. Спеціалісти дійшли висновку, що доктор Ко має залучати молоду аудиторію через тату, вуличні танці, баскетбол та велосипеди. Ко врахував ці поради та відвідав тату салон. Цей візит вважається успішним та широко обговорювався в соціальних мережах.(15)

Індія: Germin8 Social Intelligence - індійська компанія, що займається дослідженнями технології аналізу громадської думки в політиці. «Соціальний центр управління» Germin8 – це онлайн програма, що аналізує «дискусії в соціальних мережах»(16). Вони опублікували результати аналізу цих «дискусій» перед виборами 2014 року. Результати показали, що Bharatiya Janata Party (BJP) використовувала в своїй кампанії більше позитивних месседжів, в той час як Aam Aadmi Party головним чином сфокусувалася на таких темах як корупція тощо. Прес-секретар Germin8 заявив, що це могло вплинути на результати обох кампаній. Так позитивні повідомлення привертають увагу виборців, які йдуть голосувати в перший раз, що забезпечило успіх BJP. Це приклад того як технологія аналізу громадської думки дозволяє отримати інформацію, яка може бути інтегрована в стратегії майбутніх передвиборчих кампаній. (17)

Як дізнатися чи ця технологія була використана на мені?

Компанії, що займаються технологією аналізу громадської думки представляють свою діяльність як аналіз відкрито виражених поглядів. Проте ми не знаємо як далеко заходить такий аналіз. Деякі організації не приховують, що використовують Twitter для аналізу поведінки його користувачів, інші навпаки Таким чином, важко зрозуміти, хто є об’єктом прослуховування, а хто ні. Проте можна бути певним, що коментуючи допис в соцмережах ваші дані можуть бути зібрані та використані описаними вище засобами.

Висновки

↘ Технологія аналізу громадської думки позбавлена деяких проблем, які мають традиційні методи дослідження громадської думки, на кшталт само-цензури та ефекту Хоуторна (викликає зміну поведінки суб’єктів, якщо вони знають, що знаходяться під спостереженням.)

↘ Технологія аналізу громадської думки дозволяє отримати більш детальну та актуальну інформацію випереджаючи за ефективністю традиційних методи опитувань.

↘ Технологія аналізу громадської думки спрямована лише на дослідження поведінки як такої, через що отримані дані не враховують такі фактори як «сподівання» та «сенс», які містяться в повідомленнях .

↘ Користувачів не запитують про їх згоду стати частиною аналізу громадської думки, проте, компанії виправдовуються, що збирають дані з відкритих джерел. Девіз компанії Bacamo.Social: «Статистика, не питаючи» дозволяє припустити, що відсутність необхідності отримати згоду користувача розглядається як перевага.

↘ Хоча компанії, які займаються аналізом громадської думки заявляють , що «Зрозуміти настрій досить просто. Це лише відчуття, емоції, ставлення чи думка»(18), зібрати думки людей не так «легко». Ця технологія фокусується на аналізі поточного стану справ використовуючи його для прогнозування майбутньої поведінки людей, що не обов’язково є ефективним.

↘ Безперечно, технологія аналізу громадської думки може допомогти охопити певну аудиторію та провести більш детальне дослідження, ніж із застосуванням традиційних методів. Проте використання технології обмежується політичними групами в соцмережах, що не дає повної картини про точки зору, які існують в суспільстві.

Автор: Ембер Масентайр

1. Dave Nyczepir, ‘The Next Step in Online Persuasion’, Campaign and Elections, accessed 12 March 2019, https://www.campaignsandelections.com/ campaign-insider/the-next-step-in-online-persuasion.
2. ‘2017 French Election Study Microsite’, Bakamo Social, accessed 12 March 2019, https://www.bakamosocial.com/frenchelection.
3. Kristof Varga, ‘Why European Campaigns Should Invest in Social Media Listening’, Campaigns and Elections, accessed 12 March 2019, https://www.campaignsandelections.com/europe/why-europeancampaignsshould- invest-in-social-media-listening.
4. ‘Bakamo.Social | Strategic Social Listening | Insights without Asking’, accessed 12 March 2019, https://www.bakamosocial.com/.
5. Steve O’Hear, ‘YouGov Acquires Portent.IO, accessed 12 March 2019, https://techcrunch.com/2018/12/18/yougov-acquires-portent-io/.
6. ‘How We Work’, YouGov Signal, accessed 12 March 2019, https://yougov-signal.com/how-we-work/.
7. ‘Politics - NUVI - Real-Time Social Intelligence’, accessed 11 March 2019, http://marketingstage.nuvi.com/politics/.
8. ‘Politics - NUVI - Real-Time Social Intelligence’.
9. ‘Bernie Sanders and Kamala Harris Most Discussed Democratic Party Candidates’, accessed 12 March 2019, https://www.crimsonhexagon.com/ the-crimson-post/bernie-sanders-kamala-harris-most-discusseddemocraticparty- candidates/.
10. ‘Bernie Sanders and Kamala Harris Most Discussed Democratic Party Candidates’.
11. ‘Election Impact’, OssaLabs, accessed 12 March 2019, http://www.ossalabs. com/election-impact.
12. ‘Political Campaigns’, OssaLabs, accessed 12 March 2019, http://www.ossalabs.com/political.
13. ‘Case Study’, AutoPolitic, received on 5 August 2018
14. AutoPolitic.
15. AutoPolitic.
16. Elonnai Hickok, ‘Digital Platforms, Technologies, and Data in the General Elections in India’, 2018, accessed 11 March 2019, https://ourdataourselves. tacticaltech.org/posts/overview-india/.
17. Rohan Swamy, ‘Did Social Media Really Impact the Indian Elections?’, Gadgets 360, 20 May 2014, accessed 11 March 2019, https://gadgets.ndtv.com/ social-networking/features/did-social-media-reallyimpact-the-indianelections-
18. Brittany Berger, ‘How to Use Social Media Sentiment Analysis for Listening’, The Mention Blog, 2017, accessed 12 March 2019, https://mention.com/ blog/social-media-sentiment-analysis.