Der Hype in den sozialen Medien kann dazu führen, dass Wahlergebnisse bei knappen Rennen früher vorhersagen

Da Social-Media-Plattformen als Seifenkisten für Politiker, Kampagnen und Wähler gleichermaßen dienen, können Meinungsforscher die Wahlergebnisse möglicherweise besser vorhersagen, indem sie die Begeisterung für jeden Kandidaten in den sozialen Medien verfolgen, so eine neue Studie, die von einem Forscherteam aus Penn State veröffentlicht wurde. Stanford University und die University of Florida.

Die Erkenntnisse, veröffentlicht (21. November) in Soziale Medien + Gesellschaftdeuten darauf hin, dass das Geschwätz in den sozialen Medien rund um jeden Kandidaten ein nützlicher Indikator für die öffentliche Stimmung sein könnte. Durch die Analyse der täglichen Gesamtzahl der Erwähnungen von Kandidaten – sogenannte „Bandwagon“ – in Beiträgen auf

„Wir haben den Zug verfolgt, der jeden Kandidaten umgibt, indem wir gezählt haben, wie oft sein Name insgesamt auf Twitter erwähnt wurde, bevor er in „Wir sind in der Lage, Wahlergebnisse schon früh im Wahlkampf vorherzusagen“, sagte S. Shyam Sundar, Professor an der Evan Pugh University und James P. Jimirro Professor für Medieneffekte an der Penn State University und Mitautor der Studie.

„Während sich X in letzter Zeit geändert hat und Erwähnungen darauf für zukünftige Vorhersagen möglicherweise nicht mehr so ​​genau sind, können wir uns andere Social-Media-Plattformen ansehen, um Beiträge zu verfolgen und ähnliche Methoden für bevorstehende Wahlen zu verwenden.“

Laut Sundar stützen sich traditionelle Umfragen häufig auf Kaltakquise registrierter Wähler, und es wird immer schwieriger, Menschen zur Teilnahme zu bewegen und eine gute Stichprobe zu erhalten.

„Es besteht ein dringender Bedarf, die öffentliche Stimmung einzuschätzen, die sich nicht nur auf Telefone verlässt, da Umfragen bei knappen Rennen immer unzuverlässiger werden“, sagte Sundar. „Diese Arbeit fügt mehr Daten hinzu und kann uns helfen, knappe Rennen vorherzusagen.“

Auf Social-Media-Plattformen wie X werden den Nutzern durch Likes und Shares der Beiträge automatisch Beliebtheitskennzahlen generiert. Die Forscher stellten ihren Datensatz aus der Twitter Premium API zusammen, die Zugriff auf alle nicht gelöschten öffentlichen Tweets seit 2006 bietet und so eine Datenerfassung basierend auf bestimmten Suchbegriffen ermöglicht.

Um Tweets zu analysieren, entwickelte das Forschungsteam ein Modellierungstool, um den Zeitpunkt zu ermitteln, an dem die Unterstützung konkurrierender Kandidaten auseinanderzufallen beginnt. Anschließend wählten die Forscher ein kompetitives Rennen im US-Senat im Jahr 2014 aus, um ihre Methodik zu testen, bevor sie sie in acht knappen Rennen in den Jahren 2016 und 2018 implementierten.

Sie sammelten während des Wahlzyklus ab dem 1. September tägliche Tweet-Gesamtzahlen und verwendeten dabei wahlspezifische Hashtags. Sie analysierten mehr als 800.000 Tweets sowohl auf Stimmungs- als auch auf Lautstärketrends. Unter „Volumen“ versteht man die Größe des Zuges bzw. die Anzahl der Stellen, die einen Kandidaten umgeben. Sentiment-Zug bezieht sich auf den Inhalt der Beiträge.

„Sentiment-Trends schnitten bei der Vorhersage von Wahlergebnissen etwas besser ab als Volumen-Trends. Durch die Kombination dieser beiden Kennzahlen konnten wir sieben der acht Wahlen in unserer Stichprobe vorhersagen“, sagte Hauptautor Jinping Wang, Assistenzprofessor für Journalismus und Kommunikation an der Universität Florida, die ihren Doktortitel an der Penn State erlangte.

Mit anderen Worten: Die Qualität – und nicht nur die Quantität – der Beiträge über einen Kandidaten könnte laut den Forschern einen besseren Aufschluss über dessen Wahlausgang geben.

„Während negative Erwähnungen möglicherweise besser sind als gar keine Erwähnungen, wenn es darum geht, Aufsehen zu erregen, haben unsere Daten gezeigt, dass die Art der Erwähnungen einen Unterschied macht, und je mehr positive Erwähnungen, desto besser“, sagte Sundar, der auch als Co-Mitarbeiter fungiert. Direktor des Media Effects Research Laboratory. „Es geht nicht nur um die Anzahl der Tweets. Unsere Worte machen einen Unterschied, und die Verbreitung von Fehlinformationen im Zusammenhang mit einem Kandidaten führt nicht dazu, dass dieser Unterschied aufrechterhalten wird.“

Die Forscher verglichen ihre Ergebnisse mit Umfragedaten aus Quellen wie Marist College, YouGov und Emerson College, die im gleichen Zeitraum erhoben wurden.

„Wir waren überrascht, dass wir in sieben der acht von uns untersuchten Wahlzyklen diese mitreißenden Trends bis zurück in den September erkennen konnten und dass unsere Analyse mit den Wahlergebnissen übereinstimmte“, sagte Wang.

Das Team untersuchte auch Bot-Aktivitäten oder Beiträge, die von automatisierten Programmen generiert wurden, die menschliches Verhalten auf Social-Media-Plattformen nachahmen. Die Forscher fanden heraus, dass von Bots generierte Tweets nur 3 bis 5 % der Posts ausmachten, verglichen mit etwa 20 % bei einer Präsidentschaftswahl.

„Die auf dem Zug basierenden Vorhersagen waren sehr genau und konnten viel früher als Umfragen erstellt werden“, sagte Nilàm Ram, Professor für Kommunikation und Psychologie an der Stanford University und Teil des Forschungsteams. „Obwohl wir den letztendlichen Gewinner früher identifizieren konnten, schlagen wir nicht vor, Umfragen durch Social-Media-Analysen zu ersetzen, sondern einfach einen weiteren Wertindikator anzubieten. Bei wettbewerbsorientierten politischen Wettbewerben wie diesen könnten zusätzliche Datenquellen, wie etwa Social-Media-Metriken, die Qualität verbessern.“ von Wahlprognosen.

Wang wies darauf hin, dass soziale Medien bei jüngeren Nutzern wahrscheinlich eine größere Rolle spielen werden.

„Die meisten Menschen erhalten Nachrichten und Informationen auf ihren Mobiltelefonen, zunehmend über soziale Medien, da die Bedeutung traditioneller Medien allmählich verschwindet. Für einige Bevölkerungsgruppen könnten die Vorhersagen des Zuges besser sein“, sagte sie.

Bandwagon-Vorhersagen seien auch besser geeignet, um das Auf und Ab der Unterstützung für einen Kandidaten zu verfolgen, sagten die Forscher.

„Der Grund, warum soziale Medien genutzt werden können, um Ergebnisse und Stimmungen zu Beginn eines Wahlzyklus vorherzusagen, liegt darin, dass sie im Gegensatz zu Umfragen, die tendenziell weniger regelmäßig stattfinden, tägliche Schnappschüsse liefern“, sagte Sundar.

Während sich die Forscher im Vorfeld der US-Senatorwahlen auf politische Tweets konzentrierten, sagten sie, dass die nachgewiesenen Mitläufereffekte und analytischen Ansätze, die in diesem Projekt verwendet wurden, auf mehrere andere Bereiche angewendet werden könnten, um größere soziale Phänomene vorherzusagen und zu verstehen, einschließlich der Verbreitung von Fehlinformationen und Trends bei gesundheitsbezogenen Phänomenen wie der Impfrate.