#NetBot
To Bot or Not
Studija slučaja #KZN
CNM Liber
Studija slučaja: otkrivanje političkih
botova - #NetBot
Politička polarizacija na Tviteru i strateško
delovanje političkih...
►#KZN
Analiza korišćenja kanala #KZN (konferencija za novinare) u dva navrata,
12. i 17. februara 2015. i ispitivanje pris...
►tviter u srbiji je politički polarizovan
Utvrđeno da na Tviteru postoje
dve jasno polarizovane političke grupacije:
►pozi...
►uposleni, zainteresovani
Otkriveno je da postoje pojedinci u političkim mrežama koje je,
po proizvodnji tvitova* u kratko...
►#KZN
Karakteristike dve konferencije za novinare:
Isti subjekat, različite teme
►najava premijerovog odlaska u Hrvatsku n...
►politička polarizacija na tviteru
Potvrđene dve međusobno polarizovane grupe
koje se u obe situacije ponašaju isto, po iz...
►kvantitativno merenje - uzorak
U tabeli prikazano merenje 12. februara.
Podaci slični merama 17. februara, sa 40% istih u...
►merenje uloge/zadatka
▲Udeo pojedinaca u izvršavanju zadatka, ili uloge na kanalu #KZN 12. februara.
U pro-KZN mreži jeda...
►stranačka komunikacija
Svi tvitove koji su uz zadat hashtag kanala #KZN, sadržali bar još jedan koji
ukazuje na politički...
►pro-KZN i dodatni hashtag #vucic
◄U svih 176 pro-KZN originalnih tvitova 12. februara, utvrđena je
stranačka komunikacija...
►kontra-KZN i dodatni politički
hashtagovi
◄U 221 kontra-KZN slučaja konverzacije 12. februara pronađeno #Vucic, u 7%
stat...
►RT & fave mreža
Kriterijum određivanja RT i fave mreže ukazuje na najmanje jednu jasno
omeđenu grupu korisnika, bez satel...
►RT & fave mreža, dogovorena i
nedogovorena
Levo: pro-KZN grupa koristi RT i fejv u definisanom mikro-krugu
Desno: nedogov...
►lažna impresija o impresijama
◄Prethodno je dokaz da je broj koji označava vidljivost, odnosno metrika
impressions, zapra...
►strategija RT & fave
i globalni prosek
Aktivnost najplodnijih 5 učesnika podrške grupi pro-KZN 12. februara,
#neprirodno:...
►prirodno i neprirodno ponašanje
► pro-KZN se ponaša dogovoreno: u 90% slučajeva se
međusobno, između sebe podržavaju sa R...
►kako neučesnici #KZN dodeljuju
RT i fejv učesnicima
Mreža pro-KZN nema niti jedan RT ili fejv od prolaznika, ili
neučesni...
►analiza @reply odnosa kao
pokazatelja pripadanja političkoj grupi
Uobičajene @reply aktivnosti istaknutih uposlenih na pr...
►RT i fejv se mogu dogovoriti, ali
@reply ne može
▲Na gornja dva originalna statusa primećuje se da RT i fejv mogu biti
do...
►kriterijum “sličnost poruka”i pro-KZN
►U pro-KZN, tokom trajanja događaja, sve poruke učesnika
su slične, i odnose se na ...
►kriterijum “sličnost poruka”i
kontra-KZN
U kontra-KZN sličnost se pronalazi u:
►komentarisanju neslobode novinara da pita...
►sličnost poruka i otkrivanje
uposlenih u mreži kontra-KZN
Zahvaljujući sličnosti poruka, izdvojeni su određeni profili ko...
►kriterijum “sličnost poruka”i
podgrupa A grupe kontra-KZN
Podgrupa A je ranije omeđena na osnovu prirode @reply i @mentio...
►poređenje sličnosti mreža
pojedinaca: kontra-KZN
Izborom nasumičnih parova markiranih kao uposleni u podgrupi A mreže kon...
►poređenje sličnosti mreža
pojedinaca: pro-KZN
Izborom nasumičnih parova markiranih kao uposleni u mreži pro-KZN, i
poređe...
►zaključak
►Pro-KZN je mala politička mreža, homogena je, jasno je odredljiva i
ponaša se po dokazivoj matrici izvršavanja...
►ko, šta, zašto
Ova studija slučaja je deo istraživačkog projekta
Promena medijskog pejzaža: Astroturfing – društveni
eksp...
of 28

To Bot or Not: Politički botovi u Srbiji

Politička polarizacija na Tviteru i strateško delovanje političkih formacija ("botova") u Srbiji, studija slučaja na primeru online događaja #KZN [februar 2015.] Celu studiju možete pogledati i preuzeti ovde: http://www.blogopen.rs/2015/03/11/politicka-polarizacija-na-tviteru-studija-slucaja-kzn/
Published on: Mar 4, 2016
Published in: Social Media      
Source: www.slideshare.net


Transcripts - To Bot or Not: Politički botovi u Srbiji

  • 1. #NetBot To Bot or Not Studija slučaja #KZN CNM Liber
  • 2. Studija slučaja: otkrivanje političkih botova - #NetBot Politička polarizacija na Tviteru i strateško delovanje političkih formacija ("botova"), na primeru online događaja #KZN Centar za nove medije Liber, Novi Sad Mart 2015. blogopen.rs ► @blogopen ►libercentar@gmail.com ► office@blogopen.eu
  • 3. ►#KZN Analiza korišćenja kanala #KZN (konferencija za novinare) u dva navrata, 12. i 17. februara 2015. i ispitivanje prisustva političkog vojnika #NetBot, po ovim različitim kriterijumima: ►proizvodnja tvitova ►sadržaj tvitova ►upotreba zadatog hashtaga i dodatnih političkih hashtagova ►način korišćenja RT, fave i @reply opcije ►sličnost poruka ►sličnost i preklapanje mreže (following/followers) ►sličnost korišćenja ključnih reči i hashtagova u svakodnevnoj komunikaciji
  • 4. ►tviter u srbiji je politički polarizovan Utvrđeno da na Tviteru postoje dve jasno polarizovane političke grupacije: ►pozicija s jedne ►i cela opozicija s druge strane sa nezavisnim pojedincima
  • 5. ►uposleni, zainteresovani Otkriveno je da postoje pojedinci u političkim mrežama koje je, po proizvodnji tvitova* u kratkom vremenu na određenu temu (hashtag), moguće podeliti na: ► uposlene (5 i više originalnih tvitova) #NetBot ► zainteresovane (3 ili 4 originalna tvita) #NetBot ► prolaznike (manje 3 originalna tvita) *dnevni globalni proseci po analitičkom servisu Sysomon, 2014.
  • 6. ►#KZN Karakteristike dve konferencije za novinare: Isti subjekat, različite teme ►najava premijerovog odlaska u Hrvatsku na inauguraciju hrvatske predsednice 12. februara ►tema Esmark i privatizacija železare 17. februara Karakteristike učesnika 2 #KZN online događaja: ►iste matrice ponašanja, ►ponavljanje istih tviter korisnika ►proizvodnja istih i sličnih poruka
  • 7. ►politička polarizacija na tviteru Potvrđene dve međusobno polarizovane grupe koje se u obe situacije ponašaju isto, po izrazito segregacionoj strukturi, sa ekstremno niskim međusobnim vezama između njih: Za potrebe studije imenovane kao: ►pro-KZN (koji podržavaju konferenciju, temu i glavnog nosioca teme, premijera Aleksandra Vučića) ►kontra-KZN (koji oponiraju konferenciji, temi i premijeru)
  • 8. ►kvantitativno merenje - uzorak U tabeli prikazano merenje 12. februara. Podaci slični merama 17. februara, sa 40% istih učesnika pro-KZN i 26% istih u kontra-KZN mreži. ►U pro-KZN samo 37 tviteraša proizvodi čak 176 tvitova. ►U kontra-KZN 3 puta veći broj učesnika proizvodi tek 46 tvitova više. Buka na kanalu. Ponavljaju se isti učesnici. Neki učesnici pro-KZN menjaju ime ili @nadimak između dva događaja.
  • 9. ►merenje uloge/zadatka ▲Udeo pojedinaca u izvršavanju zadatka, ili uloge na kanalu #KZN 12. februara. U pro-KZN mreži jedan korisnik uspeva da napiše 40 tvitova, a čak petoro piše više od 20 tvitova u roku od sat vremena. Nema nijednog prolaznika kroz mrežu (po kriterijumu 1 ili 2 tvita na isti hashtag) U kontra-KZN mreži rekord je 19 tvitova u tom vremenu, a čak 84 korisnika piše samo 1 ili 2 tvita.
  • 10. ►stranačka komunikacija Svi tvitove koji su uz zadat hashtag kanala #KZN, sadržali bar još jedan koji ukazuje na politički kontekst, definisani su kao "stranačka komunikacija". ▲U tabeli je primer udela korišćenja dodatnog hashtaga #vucic ili #vučić uz #KZN►
  • 11. ►pro-KZN i dodatni hashtag #vucic ◄U svih 176 pro-KZN originalnih tvitova 12. februara, utvrđena je stranačka komunikacija. Čak 135 statusa sadrži dodatno i #Vucic, a 9 #Vučić, što se ne može smatrati koincidencijom. Ponašanje pro-KZN definisano je kao radni zadatak uposlenih i zainteresovanih da se tvituje sa dva hahstaga: #kzn + #vucic, odnosno #vučić. Ovakva konverzacija čini udeo od čak 82% od svih pro-KZN tvitova. Formulacija stranačkog zadatka: “tvitujete podršku korišćenjem hashtagova #kzn i #vucic”.
  • 12. ►kontra-KZN i dodatni politički hashtagovi ◄U 221 kontra-KZN slučaja konverzacije 12. februara pronađeno #Vucic, u 7% statusa, a 17. februara u 5%. Ostali hashtagovi u ovoj konverzaciji pojavljuju se samo jednom i ne ukazuju na zadatak i nisu relevantni za istraživanje. Proizvoljno izvedeni i upotrebljeni hashtagovi: ►#dugo_putovanje_u_noć, #glumac, #samopitam 12. februara ►#zelezara, #vlada, #esmark 17. februara Na osnovu ovog kriterijuma nije bilo moguće definisati kontra-KZN kao organizovanu političku grupu sa zadatkom.
  • 13. ►RT & fave mreža Kriterijum određivanja RT i fave mreže ukazuje na najmanje jednu jasno omeđenu grupu korisnika, bez satelita, i to među pro-KZN korisnicima. Članovi pro-KZN, posmatrani kroz aktivnost RT i fejv, su veoma slični, dok su korisnici kontra-KZN manje slični. Po ovom kriterijumu primećuje se da je ►RT i fejv mreža grupe pro-KZN izrazito kohezivna i homogena, i ograničena na jedan krug. ►Bitno: iz tog RT i fejv kruga niko ne izlazi, u taj krug niko ne ulazi. Ovim je izražena glavna karakteristika pro-KZN mreže – zatvorenost.
  • 14. ►RT & fave mreža, dogovorena i nedogovorena Levo: pro-KZN grupa koristi RT i fejv u definisanom mikro-krugu Desno: nedogovorena grupa, kontra-KZN, ima više prstenova komunikacije putem RT i fejv opcije, i više puta potpuno izlazi iz mezo-mreže, Iz ovog prikaza se vidi da zatvaranje u određeni krug istomišljenika, kao što to čini pro-KZN grupa, smanjuje doseg poruka, ali da neprekidna aktivnost doslednog uzajamnog ritvitovanja povećava njihovu potencijalnu vidljivost izraženu brojevima. ►
  • 15. ►lažna impresija o impresijama ◄Prethodno je dokaz da je broj koji označava vidljivost, odnosno metrika impressions, zapravo lažna predstava o stvarnoj vidljivosti poruke. Imressions se može povećati dogovorenom strategijom međusobnog doslednog ponavljanja poruka (RT), ali to ne povećava stvarnu vrednost širenja poruke - doseg ili reach, ukoliko se ne izlazi iz svoje mreže. Prethodna ilustracija pokazuje da grupa pro-KZN uopšte ne izlazi iz svoje mreže, i ona ostaje u okviru jednog prstena. RT omogućava da se jedna poruka potencijalno stvarno prikaže više puta, ali ako to ostaje u okviru iste mreže i ne izlazi iz nje (ritvituju se uzajamno jedni te isti korisnici iste mreže), ta vidljivost se ne širi u druge mreže (reach), već se slaže jedna na drugu u istoj mreži gde ostaje zarobljena. U tom smislu, stvarna nadmoć koju pro-KZN mreža dobija merenjem impressions je – bezvredna.
  • 16. ►strategija RT & fave i globalni prosek Aktivnost najplodnijih 5 učesnika podrške grupi pro-KZN 12. februara, #neprirodno: ►dodeljuje ukupno 100 RT ►dodeljuje ukupno 490 fejv opcija istomišljenicima ►proizvodi ukupno 130 tvitova. ► ukupno ostvaruje čak 720 akcija za sat vremena, ►prosečno12 akcija u minuti ► u odnosu na globalni prosek, to je 8 puta više nego prosečan tviteraš.
  • 17. ►prirodno i neprirodno ponašanje ► pro-KZN se ponaša dogovoreno: u 90% slučajeva se međusobno, između sebe podržavaju sa RT i fejv. ► kontra-KZN se ponaša nedogovoreno: međusobni RT i fejv je na nivou incidenta, manje od 2%. Definisano ponašanje pro-KZN je neprirodno, dok je kontra- KZN prirodno ponašanje.
  • 18. ►kako neučesnici #KZN dodeljuju RT i fejv učesnicima Mreža pro-KZN nema niti jedan RT ili fejv od prolaznika, ili neučesnika konverzacije na ovom kanalu. #neprirodno Mreža kontra-KZN najviše RT i fejv podrške dobija od neučesnika na kanalu #KZN. #prirodno
  • 19. ►analiza @reply odnosa kao pokazatelja pripadanja političkoj grupi Uobičajene @reply aktivnosti istaknutih uposlenih na pro-KZN i kontra-KZN mogu se prikazati kroz gornji grafikon, gde se vidi da pro-KZN uposleni pojedinac daleko ređe izlazi iz dogovorenog kruga, za razliku od tipičnog kontra-KZN predstavnika, koji izlazi iz svoje mikromreže i komunicira sa više prstenova korisnika različito udaljenih od sebe.
  • 20. ►RT i fejv se mogu dogovoriti, ali @reply ne može ▲Na gornja dva originalna statusa primećuje se da RT i fejv mogu biti dogovoreni (pro-KZN 100%) ili prirodni (kontra-KZN 4%), ali da dalja konverzacija na statusu ne može biti kontrolisana. Tipičan uposleni pro-KZN masovno proizvodi sadržaj i koristi RT i fejv, ali nema vremena i za @reply.
  • 21. ►kriterijum “sličnost poruka”i pro-KZN ►U pro-KZN, tokom trajanja događaja, sve poruke učesnika su slične, i odnose se na podršku svega izgovorenog na konferenciji za novinare, uz zadatak korišćenja dva hashtaga, #kzn i #Vucic. Nakon završetka samog događaja nastaje 17 skoro uzastopnih pro-KZN poruka, sve se obraćaju opoziciji, i to rečima ►hejt, hejteri (8 poruka), ►mržnja, mrzitelji (4) ►"nezavisni" novinari, NVO (4) ►paranoici sa značenjem hejteri (1) ► #dnoplaćeničko (1)
  • 22. ►kriterijum “sličnost poruka”i kontra-KZN U kontra-KZN sličnost se pronalazi u: ►komentarisanju neslobode novinara da pitaju slobodno ili podsmeh novinarima (12 takvih poruka), ►neslaganju zbog održavanja #KZN na dan žalosti, a da se ne pominju nastradali (6 takvih poruka), ► aluzije na psihijatriju, doktore i bolest (5 poruka), ►aluzije na pozorište, glumu (4 poruke) i ►osvrt na često repriziranje ovakvih događaja na medijima (4 poruke).
  • 23. ►sličnost poruka i otkrivanje uposlenih u mreži kontra-KZN Zahvaljujući sličnosti poruka, izdvojeni su određeni profili koji deluju kao uposleni na oba #KZN događaja i istražene su njihove mikromreže i odnosi. Podudarnost: ►50 do 240 zajedničkih pratilaca/prijatelja ►među njima uvek isti istaknuti članovi najmanje jedne određene političke partije ►iste i slične ključne reči i hastagovi Postoji najmanje jedna konrektna opoziciona mreža u kontra- KZN grupi, koja se ponaša kao stranačka formacija. Nazvana je podgrupa A grupe kontra-KZN.►
  • 24. ►kriterijum “sličnost poruka”i podgrupa A grupe kontra-KZN Podgrupa A je ranije omeđena na osnovu prirode @reply i @mentions aktivnosti prema oponentima, kojom prilikom su uvek inicirali kontakt da bi poslali slične poruke. Grupisani su na osnovu ►sličnosti poruka, ►podudarnosti u ponašanju i ►podudarnosti međusobnih mreža, Utvrđeno da autori tih poruka pripadaju jednoj većoj mreži, odnosno, jednoj političkoj opciji opozicije i da je iz te opcije najmanje 8 članova bilo uposleno na kanalu #KZN u oba događaja, sa zadatkom ili voljom da aktivno oponira temi i nosiocu konferencije za novinare.
  • 25. ►poređenje sličnosti mreža pojedinaca: kontra-KZN Izborom nasumičnih parova markiranih kao uposleni u podgrupi A mreže kontra- KZN, i poređenjem njihovih ključnih reči, hashtagova, tema i emocija, pokazano da se sličnost njihovih poruka može ponaći poređenjem diskursa pojedinca i njegove mreže
  • 26. ►poređenje sličnosti mreža pojedinaca: pro-KZN Izborom nasumičnih parova markiranih kao uposleni u mreži pro-KZN, i poređenjem njihovih ključnih reči, hashtagova, tema i emocija, pokazano da se sličnost njihovih poruka može ponaći poređenjem diskursa pojedinca i njegove mreže
  • 27. ►zaključak ►Pro-KZN je mala politička mreža, homogena je, jasno je odredljiva i ponaša se po dokazivoj matrici izvršavanja jasnih i vidljivih zadataka prema temi, jasnog odnosa prema oponentima i jakom podrškom jednih prema drugima u okviru iste mreže. ►Kontra-KZN mreža je velika, i ima najmanje jedan politički organizovan tim. Većinski je heterogena, modularna, ne izvršava nijedan unison zadatak i meša se sa prolaznicima, odnosno, nezavisnim pojedincima koji čine njenu većinu.
  • 28. ►ko, šta, zašto Ova studija slučaja je deo istraživačkog projekta Promena medijskog pejzaža: Astroturfing – društveni eksperiment i digitalna pismenost koji CNML sprovodi kao partner "Fondacije za otvoreno društvo, Srbija"

Related Documents