Strajk nauczycieli w komunikatach medialnych Związku Nauczycielstwa Polskiego na Twitterze
Streszczenie w języku polskim
Niniejszy artykuł prezentuje próbę zaadoptowania nowych technik badawczych z zakresu small/big data do analizy zjawisk społecznych. Zadanie to zrealizowano na przykładzie komunikacji medialnej prowadzonej przez Związek Nauczycielstwa Polskiego (ZNP) na Twitterze w trakcie przygotowywania i prowadzenia strajku nauczycieli w 2019 roku. Strajk był szeroko komentowany w mediach tradycyjnych i internetowych sieciach społecznościowych, a żywiołowość dyskusji oraz zaangażowanie w nią ogółu społeczeństwa zacierały przekaz informacyjny każdej ze stron, utrudniając obiektywną ocenę tego zjawiska społecznego. Główny problem badawczy został sprowadzony do pytania o elementarne treści składające się na przekaz medialny ZNP kierowany do opinii publicznej. Pytania szczegółowe dotyczyły: najczęściej poruszanych tematów w dyskursie, haseł głoszonych przez związkowców oraz miejsca, jakie w przekazach medialnych zajmują uczniowie i egzaminy państwowe. Część analityczna opierała się na text mining – metodzie analogicznej do klasycznej analizy treści, lecz wykorzystującej możliwości small/big data. Baza danych składała się z 488 unikatowych tweetów pobranych z trzech oficjalnych kont ZNP na Twitterze za okres od 1 stycznia do 4 kwietnia 2019. Studium zakładało, że częstość występowania słów-kluczy lub poszczególnych tematów w postach powinna korelować dodatnio z wagą przywiązywaną przez nadawcę do danych zagadnień. Właściwe badanie udało się zrealizować w czasie prawie rzeczywistym, tj. w okresie kilku dni w czasie trwania strajku.
Słowa kluczowe
Pełny tekst:
PDFBibliografia
Adamik-Szysiak, M. (2014). Twitter in Communication Strategies of the Leaders of the Polish Political Parties. Kwartalnik Naukowy OAP UW „e-Politikon”, 9, 109–131.
Asur, S., Huberman, B. A. (2013). Predicting the Future with Social Media. Applied Energy, 112, 1536–1543. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.03.027
Bail, C. A., Guay, B., Maloney, E., Combs, A., Hillygus, D. S., Merhout, F., Freelon, D., Volfovsky, A. (2020). Assessing the Russian Internet Research Agency’s impact on the political attitudes and behaviors of American Twitter users in late 2017. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(1), 243–250. https://doi.org/10.1073/pnas.1906420116
Chandio, M. M., Sah, M. (2020). Brexit Twitter Sentiment Analysis: Changing Opinions about Brexit and UK Politicians. W: L. C. Jain, S.-L. Peng, B. Alhadidi, S. Pal (red.), Intelligent Computing Paradigm and Cutting-edge Technologies (T. 9, s. 1–11). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-38501-9_1
Clement, J. (2020, 24 lipca). Twitter: most users by country. https://www.statista.com/statistics/242606/number-of-active-twitter-users-in-selected-countries/
Cross, J. P., Greene, D., Belford, M. (2016). Tweeting Europe: A text-analytic approach to unveiling the content of political actors’ Twitter activities in the European Parliament. W: 6th Annual General Conference of the European Political Science Association (EPSA'16). https://researchrepository.ucd.ie/handle/10197/7805
Czuma, B. (2019, 7 kwietnia). Związkowcy: „To ustawka rządu z niesolidarną Solidarnością”. Wirtualna Polska. https://wiadomosci.wp.pl/zwiazkowcy-to-ustawka-rzadu-z-niesolidarna-solidarnoscia-6367918959478913a
Degenhard, J. (2020a, 12 października). Twitter users in Europe 2020, by country. https://www.statista.com/forecasts/1168954/twitter-users-in-europe-by-country
Degenhard, J. (2020b, 12 października). Twitter users in Poland 2017–2026. https://www.statista.com/forecasts/1143906/twitter-users-in-poland
Deho, O. B., Agangiba, W. A., Aryeh, F. L., Ansah, J. A. (2018). Sentiment Analysis with Word Embedding. 2018 IEEE 7th International Conference on Adaptive Science Technology (ICAST), 1–4. https://doi.org/10.1109/ICASTECH.2018.8506717
Faraway, J. J., Augustin, N. H. (2018). When small data beats big data. Statistics Probability Letters, 136, 142–145. https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.02.031
Gayo-Avello, D. (2012). „I Wanted to Predict Elections with Twitter and all I got was this Lousy Paper”– A Balanced Survey on Election Prediction using Twitter Data. http://arxiv.org/abs/1204.6441
Gorwa, R. (2017). Computational Propaganda in Poland: False Amplifiers and the Digital Public Sphere. Computational Propaganda Project Working Paper Series. http://comprop.oii.ox.ac.uk/wp‐content/uploads/sites/89/2017/06/Comprop‐Poland.pdf
IBM Polska. (n.d.). Analityka danych. Retrieved from https://www.ibm.com/pl-pl/analytics/data-science
Jain, V. K., Kumar, Sh. (2017). Towards Prediction of Election Outcomes Using Social Media. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 9(12), 20–28. doi: 10.5815/ijisa.2017.12.03
Kharde, V. A., Sonawane, S. S. (2016). Sentiment Analysis of Twitter Data: A Survey of Techniques. International Journal of Computer Applications, 139(11), 5–15. https://doi.org/10.5120/ijca2016908625
Kisiołek, A. (2018). Analiza wpisów na portalu Twitter z wykorzystaniem narzędzi big data zawartych w pakiecie R. Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, 362, 306–317.
Michalak, J. (2017). Social media jako kopalnia informacji – wybrane obszary wykorzystania danych na przykładzie portalu Twitter. Acta Universitatis Nicolai Copernici Zarządzanie, 44(3), 107. https://doi.org/10.12775/AUNC_ZARZ.2017.040
Oliński, M., Szamrowski, P. (2019). The Use of the Twitter in Public Benefit Organisations in Poland: How Communicative Function of Tweets Translates Into Audience Reaction? Central European Economic Journal, 5(52), 10–24. https://doi.org/10.1515/ceej-2018-0009
Rodak, O. (2017). Twitter jako przedmiot badań socjologicznych i źródło danych społecznych: Perspektywa konstruktywistyczna. Studia Socjologiczne, 3(226), 209–236.
Salunkhe, P., Surnar, A., Sonawane, S. (2017). A Review: Prediction of Election Using Twitter Sentiment Analysis. International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology, 06(05), 723–725.
Silva, C. V., Jayasinghe, D., Janda, M. (2020). What Can Twitter Tell Us about Skin Cancer Communication and Prevention on Social Media? Dermatology, 236(2), 81–89. https://doi.org/10.1159/000506458
Smith, J., Chauvet, A., Jones, E., Berry, A. (2019). Over the Character Limit. DEMOS. https://demos.co.uk/wp-content/uploads/2019/12/Over-the-Character-Limit-Digital.pdf
Szews, P. (2015). Medialny fanpage – szanse i zagrożenia. Media i Społeczeństwo (5/2015), 118–135.
von Nordheim, G., Boczek, K., Koppers, L. (2018). Sourcing the Sources: An analysis of the use of Twitter and Facebook as a journalistic source over 10 years in The New York Times, The Guardian, and Süddeutsche Zeitung. Digital Journalism, 6(7), 807–828. https://doi.org/10.1080/21670811.2018.1490658
Wanat, G. (2020, 26 czerwca). Twitter's market share monthly in Poland 2019–2020. https://www.statista.com/statistics/976232/poland-twitter-s-market-share/
Związek Nauczycielstwa Polskiego. (2018, 18 grudnia). Ogólnopolska Akcja Protestacyjna Pracowników Oświaty. Związek Nauczycielstwa Polskiego. https://znp.edu.pl/ogolnopolska-akcja-protestacyjna-pracownikow-oswiaty/
Związek Nauczycielstwa Polskiego. (2019a, 11 stycznia). Komunikat ZNP z rozmów z MEN 10 stycznia 2019 r. https://slok.znp.edu.pl/komunikat-znp-z-rozmow-z-men-10-stycznia-2019-r/
Związek Nauczycielstwa Polskiego. (2019b, 25 kwietnia). Prezes ZNP: Zawieszamy strajk, ale walka trwa i będzie trwała do skutku! https://znp.edu.pl/prezes-znp-dzis-zawieszamy-strajk-ale-walka-trwa-i-bedzie-trwala-do-skutku/
Związek Nauczycielstwa Polskiego. (2019c, 5 kwietnia). 5.04.2019 Komunikat ZNP i FZZ. https://znp.edu.pl/5-04-2019-komunikat-znp-i-fzz/
DOI: http://dx.doi.org/10.17951/ks.2020.8.2.91-111
Data publikacji: 2021-05-18 13:49:21
Data złożenia artykułu: 2021-05-17 23:36:26
Statystyki
Wskaźniki
Odwołania zewnętrzne
- Brak odwołań zewnętrznych
Prawa autorskie (c) 2021 Rafał Paradowski
Powyższa praca jest udostępniana na lcencji Creative Commons Attribution 4.0 International License.