Si les tweets sont mesurés en caractères et qu’une image vaut mille mots, qu’obtenez-vous lorsque vous combinez et examinez des milliers, voire des millions de publications sur les réseaux sociaux à la fois ? La réponse est que de nombreuses données et des chercheurs de l’Université du Nouveau-Mexique les utilisent pour étudier la dynamique sociale et le comportement humain.
Le Dr Xi Gong, professeur adjoint au Département de géographie et d’études environnementales et fondateur du laboratoire de sciences sociales spatialement intégrées (SISS) à l’UNM, utilise les mégadonnées des médias sociaux pour y parvenir. Son laboratoire a étudié des sujets allant du comportement des fans de sport à la communication de crise.
« La beauté des médias sociaux est qu’ils offrent un moyen plus rentable d’observer et d’analyser un large échantillon d’activités et de comportements humains que les mesures traditionnelles, comme l’enquête ou l’interview d’une population », a déclaré Gong. « Ce qui a initialement attiré notre équipe vers la recherche sur les médias sociaux, ce sont les avantages de celle-ci et le fait qu’elle correspond très bien à notre recherche sur la dynamique sociale. »
Tout commence par un post. Vous regardez votre équipe de basket préférée gagner ou perdre un match en temps réel et vous partagez vos pensées sur les réseaux sociaux. Si votre équipe a gagné le match, vous pourriez poster : « Nous avons gagné ! sur les réseaux sociaux ; mais si l’équipe a perdu, c’est sûrement à cause de mauvais appels des arbitres, du moins, c’est votre interprétation.
Ces comportements –– utiliser la victoire de votre équipe comme votre victoire ou dénigrer l’équipe adverse, les fans et les arbitres–– connus sous le nom de Basking in Reflected Glory et Blasting, respectivement, ne sont que deux tactiques que les gens utilisent pour gérer leur image sociale. Gong voulait enquêter sur les comportements en utilisant les tweets des finales NBA 2019.
Plus de 11 millions de tweets ont été collectés pour l’étude intitulée « Explorer la dynamique du comportement des fans de sport à l’aide du big data des médias sociaux, » Publié dans Géographie appliquée, et plus de 240 000 d’entre eux incluaient des balises géographiques. Les tweets et les données associées comme l’heure à laquelle ils ont été publiés et le niveau d’engagement qu’ils ont reçu sont tous téléchargés.
« Avec ce grand ensemble de données de ces publications géolocalisées sur les réseaux sociaux, nous pouvons réellement enquêter sur les changements spatiaux et temporels des attitudes et du comportement humains, ce qu’ils disent ou les hauts et les bas des émotions associées au processus et au résultat du jeu », a-t-il déclaré.
Dans l’étude sur les finales de la NBA, Gong et son partenaire de recherche, Yong Wang, ont pu observer et soutenir un certain nombre de théories sociales existantes sur la façon dont les fans se perçoivent comme faisant partie de leur équipe préférée et blâmeront les forces extérieures lorsqu’ils seront confrontés à des informations négatives sur le équipe.
En 2021, Gong et le Dr Xinyue Ye ont publié « Governors Fighting Crisis: Réponses à la pandémie de COVID-19 dans les États américains sur Twitter » dans Le géographe professionnel. La paire a utilisé les données de Twitter pour examiner comment les gouverneurs des États américains ont utilisé la plate-forme de communication de crise pendant la pandémie de COVID-19.
Il a utilisé l’analyse spatio-temporelle, l’analyse de réseau et l’exploration de texte pour voir si les gouvernements des États communiquaient efficacement avec le public, quels gouvernements collaboraient, comment la fréquence des tweets s’alignait sur la gravité de la pandémie et comment la dynamique différait entre les partis politiques, etc.
L’étude a fourni des suggestions sur la manière dont les agences gouvernementales et les responsables peuvent tirer parti des médias sociaux dans l’élaboration de futurs plans de communication de crise. Les conseils comprenaient le fait de suivre davantage de comptes publics et d’écouter leurs préoccupations de manière cohérente, d’organiser les communications de crise avec des hashtags, de tweeter davantage sur les politiques et les mises à jour, et de suivre et retweeter plus souvent les comptes des pairs gouverneurs.
« Je m’intéresse à la dynamique spatio-temporelle de la société humaine, mais les médias sociaux ne sont pas les seules données que nous examinons », a déclaré Gong. « Nous combinons également les données des médias sociaux avec des données provenant d’autres sources. »
Plus récemment, Gong a utilisé des données Twitter géoréférencées aux États-Unis de 2018 et 2019 pour mieux comprendre les attitudes des gens envers la fracturation hydraulique. Une régression multi-échelle géographiquement pondérée (MGWR) a été utilisée pour examiner les relations au niveau du comté entre les pourcentages de tweets négatifs et des facteurs tels que la démographie, le développement économique, les impacts environnementaux, etc. Des millions de tweets ont été utilisés dans l’étude, « Understanding public perspectives on fracking in the United States using social media big data », publiée dans Annales du SIG.
Les chercheurs ont découvert que les facteurs déterminants de l’attitude des gens envers la fracturation hydraulique variaient selon les régions et les échelles aux États-Unis. les comtés où les inscriptions à l’assurance maladie sont plus élevées sont plus susceptibles d’exprimer moins d’opinions négatives à l’égard des activités de fracturation hydraulique.
Les résultats d’études utilisant les médias sociaux peuvent faciliter la compréhension de la perception publique de certains sujets et aider les décideurs politiques à prendre des décisions sur les ajustements politiques.
Les études sur les médias sociaux reconnues par Gong ont des avantages et des inconvénients. Bien que cela puisse être un excellent moyen de réduire les coûts de recherche, certaines considérations doivent être prises en compte.
« Il a des limites. Différentes plates-formes de médias sociaux ont différents groupes d’âge d’utilisateurs, une seule plate-forme peut ne pas représenter pleinement l’ensemble de la population. Par conséquent, la combinaison d’informations sur les plates-formes de médias sociaux pour générer une vision plus holistique de la dynamique sociale est nécessaire dans les études futures , », a déclaré Gong.
« Les méthodes traditionnelles pourraient également avoir un biais potentiel dans les échantillons – enquêtes, entretiens. Par rapport à celles-ci, les données des médias sociaux sont disponibles à un coût beaucoup plus faible, une vitesse plus rapide et une plus grande quantité. De plus, elles sont open source, car les gens partagent volontairement les données pour le public », a-t-il déclaré.
Les opportunités d’utiliser les mégadonnées des médias sociaux vont au-delà de ce qui a été exploré jusqu’à présent.
« Je me réjouis de toute collaboration potentielle avec d’autres disciplines. Les données des médias sociaux ne sont pas réservées aux scientifiques de l’information géographique ou aux chercheurs en informatique », a déclaré Gong.
« Les données de médias sociaux à haut volume, géoréférencées et open source, en tant que type de données spatiales massives émergentes, offrent une opportunité sans précédent pour découvrir les modèles spatio-temporels de la dynamique sociale à grande échelle, qui peuvent être utilisés pour enquêter sur beaucoup de choses dans différentes disciplines. »
Plus d’information:
Xi Gong et al, Comprendre les perspectives du public sur la fracturation hydraulique aux États-Unis à l’aide des mégadonnées des médias sociaux, Annales du SIG (2022). DOI : 10.1080/19475683.2022.2121856