Diese Präsentation wurde erfolgreich gemeldet.
Wir verwenden Ihre LinkedIn Profilangaben und Informationen zu Ihren Aktivitäten, um Anzeigen zu personalisieren und Ihnen relevantere Inhalte anzuzeigen. Sie können Ihre Anzeigeneinstellungen jederzeit ändern.

Twitter bots for dummies

2.501 Aufrufe

Veröffentlicht am

Veröffentlicht in: Soziale Medien
  • Als Erste(r) kommentieren

Twitter bots for dummies

  1. 1. Tokom ovog istraživanja* Prikupljeno je i analizirano 15.700 tvitova koje je objavilo 7.459 tviteraša *nije povređen nijedan tviteraš
  2. 2. Na obuci za botove, osim edukacije ponudili smo i sendviče i sokiće
  3. 3. Na obuci za botove, osim edukacije ponudili smo i sendviče i sokiće
  4. 4. Udeo govora mržnje* u botovanoj i organskoj konverzaciji na nekom hashtagu Kada ima botova na hashtagu: 12% Kada nema botova: 1% *Govorom mržnje u najširem smislu, karakterišemo svaki govorni čin koji nosi tešku uvredu, bezrazložni ad hominem napad, ličnu kvalifikaciju, direktnu psovku...
  5. 5. Analiza pominjanja reči “botovi” u periodu od 30 dana 2.384 tvita 1.228 tviteraša Nijedan izvan Srbije 523 uvredljive reči / kvalifikacije 1.077 tvitova u kojima se optužuje SNS da su botovi 217 tvitova u kojima se optužuje opozicija (DS) da su botovi 939 tvitova opšteg pominjenja botova, bez adrese
  6. 6. Neki zaključci Nakon detaljne kvantitativne i kvalitativne analize dobijenih podataka moguće je predstaviti nekoliko instruktivnih zaključaka ovog istraživanja, kao i ponuditi njihovo naučno objašnjenje.
  7. 7. Polarizacija i autosegregacija Istraživanje je ukazalo na izuzetnu političku polarizaciju aktera obuhvaćenih ovim društvenim digitalnim eksperimentom. Korisnici određenog hashtaga u svojoj komunikaciji najčešće ne dolaze do nekih zajedničkih i/ili pomirljivih stavova, već političke zajednice koriste društvene mreže kao sredstvo autosegregacije.

×