Растущее внимание уделяется показателям шумихи в социальных сетях, связанным с президентскими кампаниями 2016 года.
Аналитики, средства массовой информации и кампании хотят знать, имеет ли шумиха в социальных сетях какую-либо прогностическую ценность, как в совокупности, так и в отношении склонности отдельных лиц голосовать. Но когда дело доходит до оценки этих данных, решение о том, на какие элементы следует обратить внимание, имеет решающее значение для получения информации.
Самая вопиющая проблема, связанная с рассмотрением шумихи в социальных сетях, заключается в том, что кампании, СМИ и аналитики (по большей части) игнорируют подавляющее большинство того, что происходит в социальных сетях.
Наиболее важными категориями для анализа данных социальных сетей являются:
-
Point of Origin - Данные социальных сетей измеряют содержание и влияние чьей-либо первоначальной публикации в Twitter, Facebook или других социальных сетях. Что касается данных социальных сетей, связанных с кампанией, то наиболее важным разделением является просмотр сообщений, которые
- Исходят из каналов, принадлежащих кампании - К ним относятся официальные каналы кампании, личные каналы кандидата и каналы любых сотрудников или их заместителей, выступающих от имени кампании.
- Источник из независимого канала расходов - К ним относятся сообщения от SuperPAC, некоммерческих организаций 501C(4) и других политических организаций, поддерживающих и продвигающих конкретного кандидата.
- Источник от широкой публики - Это низовые, скорее всего, органические упоминания кандидатов отдельными людьми, независимо от того, являются ли они гражданами или вероятными избирателями, или нет.
-
Настроение поста - По отношению к кандидату это пост в социальных сетях
- Положительный
- Нейтральный
- Отрицательный
Хотя настроение в конечном итоге является важным показателем для оценки последствий шумихи в социальных сетях для кандидатов, измерить его невероятно сложно. Учитывая огромное количество постов о кандидатах, оценка настроений должна быть сделана с помощью компьютера. И хотя компьютеры являются невероятно мощными инструментами для подсчета слов и фраз в сотнях миллионов постов о кандидатах, они имеют серьезные ограничения на определение значения этих постов, особенно настроений.
Например, компьютеры очень плохо распознают сарказм, а мы все знаем, сколько сарказма используется в разговорах о кандидатах. Компьютеры также сталкиваются с проблемами, когда дело доходит до определения местных разговорных выражений. Например, хотя слово «злой» обычно считается отрицательным словом, в Новой Англии оно обычно используется для выражения положительного настроения.
Проблема анализа настроений, несмотря на то, что ее необходимо преодолеть, не находится в центре внимания этой статьи. Сегодня мы сосредоточимся на создании постов в социальных сетях и на том, почему это важно.
Я недавно присутствовал на панельной дискуссии о моделировании убеждения избирателей, организованной Высшей школой политического менеджмента Университета Джорджа Вашингтона в Инновационном центре Microsoft в Вашингтоне, округ Колумбия. В состав группы вошли специалисты по моделированию данных избирателей для кампаний Теда Круза и Марко Рубио, а также аналитик из Национального комитета Демократической партии (DNC) и другие. Участники дискуссии рассказали о том, как они использовали невероятно обширные наборы данных, включающие данные опросов, данные веб-куки и контекстные данные, для тестирования почти 200 моделей поведения избирателей, часто каждую ночь. Результаты этих моделей использовались для руководства усилиями по работе с избирателями, чтобы максимизировать количество голосов за каждого кандидата.
Чего поразительно не хватало в этих моделях, так это данных, полученных из того, что люди публиковали в социальных сетях. А учитывая ежедневные колебания, которые они изучали, это упущение казалось в лучшем случае упущенной возможностью, а в худшем - серьезной проблемой.
Когда я спросил у панели, почему они не используют данные социальных сетей в своих моделях, ответ был несколько неясным. Но одно было ясно: когда их заставили задуматься над вопросом, ответы, которые они дали, были сосредоточены на данных, связанных с сообщениями в социальных сетях, созданными в ходе кампаний.
«Да», - сказали они, - кампании уделяли пристальное внимание тому, что набирает обороты в их каналах Facebook, Twitter и других социальных сетях. Консультант кампании Cruz также отметил, что их кампания потратила на продвижение в социальных сетях больше, чем любая другая кампания.
Эта схема анализа распространена и в средствах массовой информации. И хотя есть несколько очень хороших анализов того, как работают собственные сообщения кампании в социальных сетях, гораздо меньше анализов того, что другие люди говорят о кандидатах сами по себе.
Как указано выше, сосредоточение внимания только на сообщениях в социальных сетях, созданных в рамках кампаний, - это только часть истории. И, как оказалось, это очень небольшая часть, потому что шумиха в социальных сетях, созданная постами, исходящими от кампаний, составляет гораздо менее 10% от общего количества.
Во время праймериз я следил за шумихой в социальных сетях о кандидатах. Двумя инструментами, которые я использовал, были собственные данные Facebook «Люди говорят об этом», которые представлены на каждой странице Facebook, и барометр Facebook USA Today (который по состоянию на 31 мая больше не обновляется). Метрика Facebook «Люди говорят о» показывает количество лайков, комментариев и репостов, полученных конкретной страницей за последние семь дней. Барометр Facebook USA Today измеряет количество лайков, комментариев и репостов на странице кандидата за семь дней, ПЛЮС общее количество постов в Facebook с упоминанием кандидата.
Сравнение этих двух показателей на разных этапах кампании показало, что шумиха кандидатов, вызванная их собственными постами, составляет ничтожную долю их общей шумихи. Например, в марте 2016 года, когда Сандерс и Клинтон генерировали около миллиона лайков, комментариев и репостов на своих собственных страницах в Facebook, их общая шумиха в Facebook, включая упоминания, происходящие из профилей, страниц и групп других людей, составляла 24, 000 000 до 34 000 000. Этот однобокий рисунок был виден на протяжении всей кампании.
Учитывая это огромное расхождение в шумихе, основанной на точке происхождения, любой, кто анализирует влияние социальных сетей на выборы, не рассматривая более широкий спектр данных, должен упускать большую часть того, что происходит на самом деле. Мы не можем знать полное влияние социальных сетей на выборы, ЕСЛИ мы не посмотрим на весь объем данных, а не только на реакцию кампаний на посты в социальных сетях.
Для дальнейшего чтения вот подборка статей, написанных о влиянии социальных сетей:
Сообщает ли шумиха в социальных сетях что-нибудь о результатах выборов? Ниша Читтал
Вот как кандидаты от Республиканской партии получают шумиху в социальных сетях, похожую на Трампа: завершив свои кампании Антоанетой Русси
Почему использование кандидатами социальных сетей может рассказать нам больше, чем опросы Берната Иванчича
Предварительные выборы в Facebook: где кандидаты в президенты 2016 года побеждают в битве за лайки Мэтью Конлена и Рубена Фишера-Баума
Сила социальных сетей на выборах 2016 года Габриэль Гиллеспи
США Отслеживание новостей о выборах от Fleishman Hillard
Социальная защита и политика: Facebook Buzz предсказывает рост Берни Сандерса на праймериз, Алан Розенблатт, доктор философии.
Социальная адвокация и политика: еще один удар по вовлечению в социальные сети, предсказывающий праймериз Республиканской партии, Алан Розенблатт, доктор философии
Социальная защита и политика: препятствия кандидатам в президенты 2016 года с помощью Facebook, автор Алан Розенблатт, доктор философии.