تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,533 |
تعداد مقالات | 70,522 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,135,701 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,241,169 |
بررسی الگوی رفتاری نسلهای ایکس، وای، زد در مواجهه با محتوای کرونا در شبکه اجتماعی توییتر | ||
بررسیهای مدیریت رسانه | ||
دوره 2، شماره 4، 1402، صفحه 519-543 اصل مقاله (937.32 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/mmr.2024.376465.1079 | ||
نویسندگان | ||
صادق شکری* 1؛ آیدین سلام زاده2؛ حمیدرضا کرکه آبادی3 | ||
1دانشجوی دکتری، گروه مدیریت رسانه، دانشکده علوم ارتباطات، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران. | ||
2استادیار، گروه مدیریت بازرگانی، دانشکده مدیریت کسبوکار، دانشکدگان مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
3دکتری، گروه مدیریت رسانه، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف: در این پژوهش الگوی رفتاری کاربران فارسی زبان توییتر با محوریت بیماری کرونا و بهتفکیک سه نسل بررسی و توصیف شده است. برای کشف این الگو، دو فرضیه تفاوت مضمون احساسی توییتهای منتشرشده توسط هر نسل و بررسی تفاوت واکنش احساسی آنان به اخبار خاص کرونایی مدنظر قرار گرفت و در بازه یکساله اول همهگیری این بیماری در ایران بررسی شد. برای تشریح جایگاه مخاطبان در فرایند ارتباط و نیز نحوه برداشت آنان از پیام، از نظریههای استفاده و رضامندی و نظریۀ دریافت بهره برده شد. ابعاد ناشناخته این بیماری و نحوه انتقال آن، به همکاری شهروندان با سیاستهای بهداشتی حکومتها نیاز دارد؛ از این رو ادراک مخاطبان رسانه از محتوای مرتبط با کرونا، بیشازپیش در کانون توجه سیاستگذاران رسانه و سلامت قرار گرفت. روش: بهکمک فنون دادهکاوی، نسلهای مختلف کاربران فارسی این پلتفرم دستهبندی شد. در ادامه، توییتهای آنان بهصورت دستی جمعآوری و با ابزار جستوجوی پیشرفته و با کلمات کلیدی، دستهبندی و مدلسازی شد. برای تخمین سن و جنسیت کاربر، از شبکه فیسنت و مدل ماشینهای بردار پشتیبان استفاده شد. برای استخراج ویژگیها، از مدل Wordtovector و برای کلاسبندی این توییتها و اطلاق یک احساس به آنها، از مدل LSTM بهره برده شد. یافتهها: در گروه نمونه سه احساس ترس، طنز و انتقاد، برای توصیف مضمون احساسی توییتها بیشترین نمود را داشته است. در نهایت، مشاهده شد که الگوی رفتاری نسل زد در محیط توییتر با انتشار طنزآمیز محتوا همراه است؛ در حالیکه سویه انتقادی آن کمتر است. این الگو زمانی که بهسمت نسل ایکس و وای میرود، معکوس میشود؛ در حالیکه سویه ترس در مضامین همه کاربران، روند و حجم کمابیش یکسانی داشت. نتیجهگیری: بین ۲۰ تا ۳۰ درصد تمامی پیامهای تولیدشده مخاطبان با محوریت کرونا، محتوایی داشت که حاوی ترس بود. این میزان برای هر گروه سنی یکسان بود و این تشابه را میتوان در تعبیر همگرایی نسلی مشاهده کرد؛ اما در دو احساس دیگر بروز یافته، یعنی احساس انتقاد و طنز، این همگرایی دیده نمیشد. نسل زد، اغلب در برخورد با محدودیتهای ناشی از کرونا و تبعات دامنهدار آن، نگرشی طنزآلود داشت. گویا نحوه برداشت، تفسیر و و در ادامه بازخورد آنها به پدیده کرونا که در بدو امر، موضوعی ترسناک و خطرآفرین برای زندگی فردی و اجتماعی انسان است، کاملاً تفسیری متضاد است. این تفاوت را میتوان در گزاره شکاف یا تعارض نسلی دستهبندی کرد. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوی رفتاری؛ تحلیل احساسات؛ پاندمی کرونا؛ مطالعات نسلی؛ شبکه اجتماعی توییتر | ||
مراجع | ||
ادیبی، مهدی؛ یزدخواستی، بهجت؛ فرهمند، مهناز (١٣٨٧). جهانیشدن با تأکید بر هویت اجتماعی جوانان شهر اصفهان. فصلنامه مطالعات ملی، 9(3)، 99-118.
بالس، کریستوفر (1380). «ذهنیت نسلی» (حسین پاینده، مترجم)، ارغنون، شماره 1.
بصیری، محمد احسان؛ حبیبی، شیرین؛ نعمتی، شهلا (1400). تحلیل احساسات توئیتهای مرتبط با کرونا در ایران با استفاده از شبکه عصبی عمیق. مطالعات مدیریت کسبوکار هوشمند، 10(37)، 109-134.
خواجهئیان، داتیس؛ صلواتیان، سیاوش؛ کلی، شقایق؛ سلطانی، توحید (1399). انگیزهها و الگوهای هشتگگذاری بومیان دیجیتال ایرانی در اینستاگرام. مطالعات رسانههای نوین، 6(23)، 155- 188.
خواجهئیان، داتیس؛ صلواتیان، سیاوش؛ کلی، شقایق؛ یزدانی، امیرحسین (1399). الگوی رفتاری نسل بومیان دیجیتال ایرانی در اینستاگرام: دادهکاوی در کلان دادههای شبکه اجتماعی. پژوهشهای ارتباطی، 27(101)، 9- 32.
کرمانی، حسین؛ تفرشی، امیرعلی؛ قدسی، امیر محمد؛ بیات ماکو، علیرضا؛ آتش زر، علی (1401). تحلیل قالبهای گفتمانی تولیدشده توسط کاربران، در دوران همهگیری ویروس کرونا. مطالات رسانههای نوین، 9(35)، 349- 396.
مک کوایل، دنیس (1387). مخاطبشناسی (دکتر مهدی منتظر قائم، مترجم)، تهران: وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی.
نابی، رابین.ال و اولیور، ماری بث (1393). فرایندها و تأثیرات رسانهها (سیدمحمد مهدی زاده، مترجم)، تهران: مرکز تحقیقات صداوسیما
یوسفی، نریمان (1383). شکاف بین نسلها. تهران: پژوهشگاه علوم انسانی و مطالعات اجتماعی جهاد دانشگاهی
References Adibi, M., Yazdkhasti, B. & Farhmand, M. (2008). Globalization with an emphasis on the social identity of Youth in Isfahan City. National Studies Quarterly, 9(3), 99-118. Alamoodi, A., Zaidan, B., Zaidan, A., Albahri, O., Mohammed, K., Malik, R., Almahdi, E., Chyad, M., Tareq, Z., Albahri, A., Hameed, H. & Alaa, M. (2021). Sentiment analysis and its applications in fighting COVID-19 and infectious diseases: A systematic review. Expert Systems with Applications, 167, 114155. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020. 114155 Basiri, M. E., Habibi, S. & Nemati, S. (2021). Sentiment analysis of Corona-related Tweets in Iran using deep neural network. Intelligent Business Management Studies, 10(37), 109-134. doi: 10.22054/ims.2021.54705.1799 (in Persian) Belk, R. W. (2013). Extended self in a digital world. Journal of Consumer Research, 40(3), 477–500. Doi: https://doi.org/10.1086/671052 Blumer, H. (1939). The mass, the public and public opinion. In A.M. Lee (Ed.), New outlines in the principles of sociology. New York: Baenes & Noble Bollas, C. (1993). Being a character: Psychoanalysis and self experience. Routledge. Brosius, A., Ohme, J. & de Vreese, C. H. (2022). Generational gaps in media trust and its antecedents in Europe. The International Journal of Press/Politics, 27(3), 648–667. https://doi.org/10.1177/19401612211039440 Chakraborty, K., Bhatia, S., Bhattacharyya, S., Platos, J., Bag, R. & Hassanien, A. E. (2020). Sentiment analysis of COVID-19 tweets by deep learning classifiers—a study to show how popularity is affecting accuracy in social media. Applied Soft Computing, 97, 106754. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106754 Chintalapudi, N., Battineni, G. & Amenta, F. (2021). Sentimental analysis of COVID-19 Tweets using deep learning models. Infectious Disease Reports, 13(2), 329-339. https://doi.org/10.3390/idr13020032 Dean, B. (2024, April 10). X (Twitter) statistics: How many people use X? Backlinko. https://backlinko.com/twitter-users Drenten, J. (2012). Snapshots of the self: Exploring the role of online mobile photo sharing in identity development among adolescent girls. In Angeline G. Close (Ed.), Online Consumer Behavior: Theory and Research in Social Media, Advertising, and E-Tail, New York, NY: Routledge, 3-34. Gupta, R., Vishwanath, A. & Yang, Y. (2021). COVID-19 Twitter dataset with latent topics, sentiments and emotions attributes. Ann Arbor, MI: Inter-university Consortium for Political and Social Research [distributor], 2021-11-04. https://doi.org/10.3886/E120321V11 Hall, S. (1980). Coding and encoding in the television discourse. In s Hall et al. (Eds.), Culture, media, language. London: Hutchinson. Honeycutt, C. & Herring, S. (2009). Beyond microblogging: Conversation and collaboration in Twitter. In Proceedings of the Forty-Second Hawai’i International Conference on System Sciences (HICSS-42) (pp. 1–10). Los Alamitos, CA: IEEE Hutchinson, A. (2020, December 7). Twitter outlines the biggest tweet trends of 2020, including TV shows, sports, people and more. Social Media Today. https://www.socialmediatoday.com/news/twitter-outlines-the-biggest-tweet-trends-of-2020-including-tv-shows-spor/591773/ Jansen, B. J., Sobel, K. & Cook, G. (2010). Gen X and Ys attitudes on using social media platforms for opinion sharing. Proceedings of the 28th of the International Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems - CHI EA’ 10. https://doi.org/10.1145/1753846.1754068 Katz, E. & Lazarsfeld, P. F. (1955). Personal influence: The part played by people in the flow of mass communications. Routledge. Kausar, M. A., Soosaimanickam, A. & Nasar, M. (2021). Public sentiment analysis on Twitter data during COVID-19 outbreak. International Journal of Advanced Computer Science & Applications, 12(2). https://doi.org/10.14569/ijacsa.2021.0120252 Kemp, S. (2021, February 11). Digital 2020: April global Statshot — data reportal – global digital insights. Data reportal – global digital insights. https://datareportal.com/reports/digital-2020-april-global-statshot Kermani, H., Tafreshi, A., Ghodsi, A. M., Makou, A. B. & Zar, A. A. (2023). COVID-19 on Iranian Twitter and Instagram: Discourse analysis of users’ generated content during the COVID-19 pandemic. New Media Studies, 9(35), 349-396. (in Persian) Khajeheian, D., Salavatian, S., Kolli, S. & Soltani, T. (2020). Motivations and hashtag patterns of Iranian digital natives on Instagram. New Media Studies, 6(23), 155-188. doi: 10.22054/nms.2021.47908.861. (in Persian) Khajeheian, D., Salavatian, S., Kolli, S. & Soltani, T. (2020). Behavioral patterns of Iranian digital natives on Instagram: A data mining study using social media big data. Communication Research, 27(101), 9-32. doi: 10.22082/cr.2020.117695.1961 Kundanis, R. (2008). Children, teens, families, and mass media the millennial generation. Routledge. Lenhart, A., Hitlin, P. & Madden, M. (2005). Pew internet & American life project-teens and technology. Washington DC: Pew Research Center Lwin, M. O., Lu, J., Sheldenkar, A., Schulz, P. J., Shin, W., Gupta, R., Yang, Y. & surveillance. (2020). Global sentiments surrounding the COVID-19 pandemic on Twitter: analysis of Twitter trends. JMIR Public Health and Surveillance, 6, e19447. McMullan, L. K. (2020). Clinical trials in an Ebola outbreak seek to find an evidencebased cure. EBioMedicine Mc Quail, D. (1994). Mass communication theory: An introduction. London: Sage Mc Quail, D. (1997). Audience analysis. SAGE Publications, Inc Nabi, R. L. & Oliver, M. B. (Eds.). (2009). The Sage handbook of media processes and effects. SAGE Publications, Inc. Palfrey, J. & Gasser, U. (2008). Born digital: Understanding the first generation of digital natives. Basic Books, New York. Saroj, A. & Pal, S. (2020). Use of social media in crisis management: A survey. International Journal of Disaster Risk Reduction, 48, 101584. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020. 101584 Saulīte, L. & Ščeulovs, D. (2022). The impact on audience media brand choice using Media brands uniqueness phenomenon. Journal of Open Innovation, 8(3), 128. https://doi.org/10.3390/joitmc8030128 Strauss, W. & Howe, N. (2000). Millennials rising: The next great generation. Vintage. Vijayakumar, M. (2014). Tweet sense: Recommending Hashtags for orphaned tweets by exploiting social signals in Twitter. [Master's thesis, Arizona State University]. https://rakaposhi.eas.asu.edu/manikandan-thesis.pdf Twitter MAU worldwide 2019 | Statista. (2019, April). Statista. https://www.statista.com/statistics/282087/number-of-monthly-active-twitter-users/ Yousefi, N. (2004). Generational gap. Tehran: Institute for Humanities and Cultural Studies, Jihad University. (in Persian) Zhang, Y., Chen, F. & Lukito, J. (2022). Network amplification of politicized information and misinformation about COVID-19 by conservative media and partisan influencers on Twitter. Political Communication, 40(1), 24–47. https://doi.org/10.1080/10584609.2022. 2113844 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 159 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 148 |