| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,119 |
| تعداد مقالات | 76,512 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,920,636 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,048,965 |
کاربست دادههای رسانههای اجتماعی در دستورکارگذاری سیاستگذاری علم و فناوری (مطالعه موردی: پلتفرم ایکس) | ||
| بررسیهای مدیریت رسانه | ||
| دوره 4، شماره 3، 1404، صفحه 489-514 اصل مقاله (485.3 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/mmr.2025.405128.1219 | ||
| نویسنده | ||
| سمیه لبافی* | ||
| کاربست دادههای رسانههای اجتماعی در دستورکارگذاری سیاستگذاری علم و فناوری (مطالعه موردی: پلتفرم ایکس) | ||
| چکیده | ||
| هدف: رسانههای اجتماعی یکی از مهمترین بسترها برای شناخت و درک افکار عمومی و بهرهگیری از آن در فرایند سیاستگذاری بهشمار میروند. این رسانهها فرصت شایان توجهی را برای دولتها فراهم میکنند تا دربارۀ شهروندان یاد بگیرند و با آنان بهطور مؤثر ارتباط برقرار کنند. با وجود این، سیاستگذاران علم و فناوری در ایران، تاکنون بهصورت نظاممند از دادههای رسانههای اجتماعی در فرایند سیاستگذاری علم و فناوری استفاده نکردهاند. غیبت دیدگاههای کاربران حساس به موضوعات سیاستی در این حوزه، میتواند فرایند تدوین، اجرا و ارزیابی سیاستها را با چالش مواجه سازد. از این رو، پژوهش حاضر با هدف بررسی چگونگی کاربست دادههای کاربران رسانههای اجتماعی در مرحلۀ دستورکارگذاری سیاستگذاری علم و فناوری انجام شده است. روش: این پژوهش با رویکردی اکتشافی، ابتدا به مرور نظاممند پژوهشهای پیشین در حوزۀ کاربست دادههای رسانههای اجتماعی و دستورکارگذاری سیاستی پرداخته است. با تمرکز بر یک رویداد مشخص در حوزۀ فناوری، یعنی طرح «صیانت از حقوق کاربران در فضای مجازی»، پُستهای پُرنفوذ منتشرشده در پلتفرم ایکس، در یک بازه زمانی یکساله استخراج شد. پُستهای پُرنفوذ بر اساس تعریف عملیاتی ارائهشده در بخش روششناسی انتخاب و با استفاده از روشهای تحلیل محتوا و تحلیل تم، بررسی و تحلیل شدند. یافتهها: نتایج تحلیل نشان داد که در پُستهای پُرنفوذ پلتفرم ایکس، مجموعهای از ویژگیهای محتوایی و ساختاری وجود دارد که میتواند ظرفیت ایجاد دستورکار سیاستی در حوزۀ سیاستگذاری فناوری را داشته باشد. این ویژگیها شامل ابعاد مختلفی از جمله نحوۀ بیان محتوا، بار احساسی، زمان انتشار و ویژگیهای مرتبط با ساختار شبکه و تعامل کاربران است که در مجموع، به افزایش نفوذ و برجستگی موضوعات سیاستی منجر میشوند. نتیجهگیری: پژوهش حاضر نشان میدهد که دادههای رسانههای اجتماعی، بهویژه پُستهای پُرنفوذ در پلتفرم ایکس، میتوانند بهعنوان منبعی ارزشمند برای شناسایی مسائل اولویتدار و شکلدهی به دستورکار سیاستگذاری علم و فناوری استفاده شوند. تمرکز بر مرحله دستورکارگذاری، امکان شناسایی ویژگیهای مؤثر پُستهای رسانههای اجتماعی را فراهم میسازد و میتواند مبنایی برای توسعۀ ابزارها و مدلهای سیاستگذاری مبتنی بر دادههای رسانههای اجتماعی در آینده باشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| سیاستگذاری؛ دستور کارگذاری؛ شبکههای اجتماعی؛ پلتفرم ایکس | ||
| مراجع | ||
|
فیاضی بروجنی، سید محمدرضا؛ خجسته، حسن؛ گیویان، عبدالله و سجادی جاغرق، سید عبدالله (1400). رهبران افکار در شبکههای اجتماعی (مطالعه موردی رهبران فکری سیاسی در توییتر). مطالعات بینرشتهای در رسانه و فرهنگ، 11(1)، 213- 243.
References Agarwal, R., Gupta, S. & Chatterjee, N. (2022). Profiling fake news spreaders on twitter: a clickbait and linguistic feature-based scheme. In International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems, (PP.345-357). Cham: Springer International Publishing. Azzimonti, M. & Fernandes, M. (2023). Social media networks, fake news, and polarization. European Journal of Political Economy, 76. 102256. https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2022.102256 Blasco-Duatis, M., Coenders, G., Saez, M., García, N. F. & Cunha, I. F. (2019). Mapping the agenda-setting theory, priming and the spiral of silence in Twitter accounts of political parties. International Journal of Web Based Communities, 15(1), 4-24. Bucher, T. & Helmond, A. (2018). The affordances of social media platforms. The SAGE handbook of social media, 1(1), 233-253. Driss, O. B., Mellouli, S. & Trabelsi, Z. (2019). From citizens to government policy-makers: Social media data analysis. Government Information Quarterly, 36, 560–570. Enli, G. (2017). Twitter as arena for the authentic outsider: Exploring the social media campaigns of Trump and Clinton in the 2016 US presidential election. European journal of communication, 32(1), 50-61. Fayazi Borujeni, S.M.R., Khojasteh, H., Givian, A. & Sajjadi Jaghargh, S.A. (2021). Thought leaders in social networks (A case study of political thought leaders on Twitter). Interdisciplinary Studies in Media and Culture, 11(1), 213-243. doi: 10.30465/ismc.2021.36032.2377. (in Persian) Gintova, M. (2019). Understanding government social media users: an analysis of interactions on Immigration, Refugees and Citizenship Canada Twitter and Facebook. Government Information Quarterly, 36(4), 101388. He, W., Zha, S. & Li, L. (2013). Social media competitive analysis and text mining: A case study in the pizza industry. International Journal of Information Management, 33(3), 464–472. Ho-Dac, N. N. (2020). The value of online user generated content in product development. Journal of Business Research, 112, 136-146. Kim, Y., Kim, Y. & Zhou, S. (2018). Theoretical and methodological trends of agenda-setting theory: A thematic analysis of the last four decades of research. The Agenda Setting Journal, 1(1), 5-22 Lahlou, Y., Fkihi, S. E. & Faizi, R. (2021, March). Automatic detection of fake news on Twitter by using a new feature: User credibility. In International Conference On Big Data and Internet of Things (pp. 568-580). Cham: Springer International Publishing. Lee, C. J. & Chua, H. N. (2021, November). Using linguistics and psycholinguistics features in machine learning for fake news classification through twitter. In Proceedings of International Conference on Data Science and Applications: ICDSA 2021, Volume 1 (pp. 717-730). Singapore: Springer Singapore. Lee, E. J., Lee, H. Y. & Choi, S. (2020). Is the message the medium? How politicians’ Twitter blunders affect perceived authenticity of Twitter communication. Computers in Human Behavior, 104, 106188. Lee, J. & Xu, W. (2018). The more attacks, the more retweets: Trump’s and Clinton’s agenda setting on Twitter. Public Relations Review, 44(2), 201-213. Mazoochi, M., Rabiei, L., Rahmani, F. & Rajabi, Z. (2025). Constructing colloquial dataset for persian sentiment analysis of social microblogs. Multimedia Tools and Applications, 1-16. McCombs, M. E. & Shaw, D. L. (1972). The agenda-setting function of mass media. Public opinion quarterly, 36(2), 176-187. Napoli, P. N. (2019). User Data as Public Resource: Implications for Social Media Regulation, Policy and Internet. doi: 10.1002/poi3.216. Panayiotopoulos, P., Bowen, F. & Brooker, P. (2017). The value of social media data: Integrating crowd capabilities in evidence-based policy. Government Information Quarterly,34: 601–612. Park, C. S. & Kaye, B. K. (2017). The tweet goes on: Interconnection of Twitter opinion leadership, network size, and civic engagement. Computers in Human Behavior, 69, 174- 180. Rajabi, Z. & Valavi, M. (2021). A survey on sentiment analysis in Persian: a comprehensive system perspective covering challenges and advances in resources and methods. Cognitive Computation, 13(4), 882-902. Regstad, I. (2016). Is Twitter just rehashing? Intermedia agenda setting between Twitter and mainstream media. Journal of Information Technology & Politics, 13(2), 142-158. Saif, H., He, Y. & Alani, H. (2012). Semantic sentiment analysis of twitter. In International semantic web conference (pp. 508-524). Springer, Berlin, Heidelberg. Shah, C. & Pomerantz, J. (2010, July). Evaluating and predicting answer quality in community QA. In Proceedings of the 33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (pp. 411-418). Shang, L., Chen, B., Vora, A., Zhang, Y., Cai, X. & Wang, D. (2024, May). SocialDrought: a social and news media driven dataset and analytical platform towards understanding societal impact of drought. In Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media (Vol. 18, pp. 2051-2062). Shu, K., Mahudeswaran, D., Wang, S., Lee, D. & Liu, H. (2020). Fake news net: A data repository with news content, social context, and spatiotemporal information for studying fake news on social media. Big Data, 8(3). https://doi.org/10.1089/big.2020.0062 Simonofski, A., Fink, J. & Burnay, C. (2021). Supporting policy-making with social media and e-participation platforms data: A policy analytics framework. Government Information Quarterly, 38(3), 112- 130. Stamatelatos, G., Gyftopoulos, S., Drosatos, G. & Efraimidis, P. S. (2020). Revealing the political affinity of online entities through their Twitter followers. Information Processing and Management, 57, 102-172. Styles, K. (2016). Twitter is 10 and It’s Still Not a Social Network. Available at: http://thenextweb.com/opinion/2016/03/21/twitter-10-still-not-social-network/ [Accessed 24 6 2020]. Valenzuela, S., Puente, S. & Flores, P. (2017). Comparing disaster news on Twitter and television: An intermedia agenda setting perspective. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 61(4), 615-637. Van Dijck, J., de Winkel, T. & Schäfer, M. T. (2023). Deplatformization and the governance of the platform ecosystem. New Media and Society, 25(12). https://doi.org/10.1177/14614448211045662 Walker, G., Cass, N., Burningham, K. & Barnett, J. (2010). Renewable energy and sociotechnical change: Imagined subjectivities of “the public” and their implications. Environment and Planning A, 42(4), 931–947. Wang, X., Wei, F., Liu, X., Zhou, M. & Zhang, M. (2015). Topic sentiment analysis in twitter: a graph-based hashtag sentiment classification approach. In Proceedings of the 20th ACM international conference on Information and knowledge management. 1031-1040. Wong, F. M. F., Wei, Z., Liu, S., Zhao, L. & Zheng, Q. (2018). Hashtag sentiment classification via semantic analysis. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 30(11), 2165–2177. Yan, Z. (2018). Big data and government governance. International Conference on Information Management and Processing. IEEE. 110- 114. Zhou, Z., Bandari, R., Kong, J., Qian, H. & Roychowdhury, V. (2010, July). Information resonance on twitter: watching iran. In Proceedings of the first workshop on social media analytics (pp. 123-131). | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 86 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 90 |
||