Digivaalit 2015 - Mitä isot digitaaliset aineistot kertovat yhteiskunnasta ja vaikuttamisesta?
•
1 gefällt mir•1,555 views
Luento Helsingin yliopisto Studia Generalia -sarjassa 6.10.2016, teemalla Tiede ratkaisee: big data. https://www.helsinki.fi/fi/uutiset/big-data-aloittaa-studia-generalian-tiede-ratkaisee-luentosarjan
Empfohlen
Empfohlen
Weitere ähnliche Inhalte
Ähnlich wie Digivaalit 2015 - Mitä isot digitaaliset aineistot kertovat yhteiskunnasta ja vaikuttamisesta?
Ähnlich wie Digivaalit 2015 - Mitä isot digitaaliset aineistot kertovat yhteiskunnasta ja vaikuttamisesta? (20)
Mehr von Salla-Maaria Laaksonen
Mehr von Salla-Maaria Laaksonen (20)
Digivaalit 2015 - Mitä isot digitaaliset aineistot kertovat yhteiskunnasta ja vaikuttamisesta?
- 1. ! Digivaalit 2015 Mitä isot digitaaliset aineistot kertovat yhteiskunnasta ja vaikuttamisesta? Salla-Maaria Laaksonen @jahapaula Communication Research Centre, University of Helsinki ! Studia Generalia 6.10.2016
- 2. 2 ! DIGIVAALIT 2015 ! Digitaalisen median vuorovaikutuksen, valtarakenteiden ja agendan hallinnan tutkiminen eduskuntavaalien 2015 alla. ! Tavoitteena myös kehittää uusia laskennallisen yhteiskuntatieteen ja isojen aineistojen analysoinnin menetelemiä
- 3. Ei vallankumousta. Siirtyvätkö olemassa olevat valta-asetelmat myös verkkoympäristöön, vai muodostaako verkkoympäristö uuden median, jonka kautta perinteiset valtarakenteet on mahdollista ohittaa? Entä silloin, kun tutkitaan kuka määrittelee, mistä verkossa keskustellaan? Normalisaatio -hypoteesi Tasa-arvoistumis- hypoteesi (Resnick, 1997)
- 4. Laskennallinen yhteiskuntatiede Laskennallisten, algoritmeihin pohjautuvien menetelmien hyödytäminen yhteiskuntatieteellisten kysymysten tutkimisessa (esim. Lazer et al., 2009) • datan kerääminen • datan esikäsittely • aineiston analysointi
- 5. Isot datamassat ja digital trace data – ihmistoiminnan digitaaliset jäljet
- 6. Sosiaalisen median iso data
- 7. Tä Sosiaalisesta ja perinteisestä mediasta kerätty laaja aineisto (n. 1,4 miljoonaa yksittäistä viestiä) ! ● Ehdokkaiden Facebook- päivitykset ja Twitter-viestit ● Kymmenillä eri hashtageilla käytyä keskustelua (Twitter, Instagram, Tumblr) ● Suomi24:n politiikka-aiheiset viestit ● Perinteisen median politiikka- kategorian uutiset valituista medioista (n = 5427) ● Verkkoetnografiset muistiinpanot ruutukaappauksineen
- 8. Big data tarjoaa lintuperspektiivin. ! Ehdokkaat ja #vaalit2015 VIHR KOK VAS RKP KESK SDP
- 9. Tekstimuotoinenkin big data taipuu yleensä numeroiksi
- 10. Tietokone osaa lukea tämän verran:
- 11. Analyysissa tarvitaan algoritmeja – ja tilastomenetelmiä Vaalikeskustelun teemojen tunnistaminen aihemallinnuksen avulla Agendavaikuttajien tunnistaminen kustomoidulla Python-koodilla ja regressioanalyysilla Vaikuttajaindeksi (Nelimarkka et al. 2015) • Verkkojulkisuuden ja median teemoihin vaikuttivat eduskuntapuolueiden ehdokkaat, pienemmät puolueet todennäköisemmin kuin isot puolueet. • Nuorilla naisehdokkailla korkeampi vaikuttajaindeksi
- 12. Vaikuttajaindeksi ehdokkaittain (a) sosiaaliseen mediaan (b) perinteiseen mediaan
- 13. Small data antaa tulkinnan Keskustelu ehdokkaiden ja kansalaisten välillä erilaista eri palveluissa: Facebookissa kannatetaan, Twitterissä ollaan kriittisiä.
- 14. Big datan heikkous on puuttuva konteksti Verkkoetnografia kuukauden ajan ennen vaalipäivää • osallistuva havainnointi • kenttämuistiinpanot • ruutukaappaukset
- 16. Hashtag-kampanjat • Suora lobbaus vs. mobilisointi • Vaikuttamistaktiikat: liittoumien rakentaminen, yleisen mielipiteen muokkaus, mobilisointi (Jaatinen 1999) • Ketterä keskustelunavaus: helppo, liikkuva, liimaava, memeettinen, sidosryhmäkeskeinen Kampanja- sivusto Äänestyslupaus Vaalilupaus 59 Viraali näkyvyys - argumentit ja emootiot Images [1] [2]
- 17. Laskennallisuuden haasteet Muuttuvat viestinnän muodot: • Tekstuaalinen – visuaalinen: kuvat, videot, virtuaalimaailmat • Reaaliaikaisuus, ”ephemeral net” (e.g., Snapchat) • Algoritmit julkisuuden rakentajina (e.g., Grimmer & Steward, 2013; Gillespie, 2014) ! Muuttuva käsitys yksityisestä ja julkisesta: • Julkisesti yksityinen – yksityisesti julkinen (Lange 2007) • Anonyymi – pseudonyymi – identiteetti – brändi • Käytäjälle katoava konteksti (boyd, 2007) ! Kysymykset datan omistajuudesta ja käytöstä
- 18. Palavat kysymykset laskennalliselle yhteiskuntatieteelle ! Tiedätkö missä kontekstissa aineisto on syntynyt ja kerätty? (e.g. boyd & Crawford, 2012) ! Oletko varma, että algoritmisi tekevät oikeita asioita? (e.g. Grimmer & Stewart, 2013) ! Mitä tapahtuu, kun aineistoa valitaan ja puhdistetaan? (e.g. Ekbia et al., 2015) Etnografinen ote lisää ymmärrystä kontekstista Ihmisen tekemät havainnot tukevat tulkintoja Laadulline ote ja teoria tukevat datan keräystä + big data mahdollista tulosten yleistämisen + laskennallisuus mahdollistaa isompia data aineistoja
- 19. • Yhteiskuntatiede tutkii populaatiota yleistämällä otoksesta tai näytteestä – big data -ajattelu pyrkii tallentamaan “koko” aineiston otoksen tai näytteen sijaan (vrt. kuitenkin Kitchin, 2014) • Big data näyttäytyy helposti teoriavapaana, mutta syvällistä tietämystä aiheesta tarvitaan monessa vaiheessa: aineistoa kerätessä ja rajatessa, sitä analysoitaessa • Laskennalliset menetelmät vaativat aineiston koneluettavassa muodossa mutta kontekstin ymmärtäminen vaatii myös laadullista tarkastelua – monitieteisyys on voimaa ja pienikin data on arvokasta! Lopuksi:
- 20. Kiitos! ! salla.laaksonen@helsinki.fi @jahapaula ! Projektin sivu: https://www.hiit.fi/digivaalit-2015 Rajapinta-blogi: http://www.rajapinta.co We thank Helsingin Sanomat Foundation for providing funding through the project “Digivaalit 2015”. We also thank Kone Foundation for providing funding through the project “Digital Humanities of Public Policy-making”.