There have been many studies that applied a data-driven analysis method to social media data, and some have even argued that this method can replace traditional polls. However, some other studies show contradictory results. There seems to be no consensus as to the methodology of data collection and analysis. But as social media-based election research continues and the data collection and analysis methodology keep developing, we need to review the key points of the controversy and to identify ways to go forward. Although some previous studies have reviewed the strengths and weaknesses of the social media-based election studies, they focused on predictive performance and did not adequately address other studies that utilized social media to address other issues related with public opinion during elections, such as public agenda or information diffusion. This paper tries to find out what information we can get by utilizing social media data and what limitations social media data has. Also, we review the various attempts to overcome these limitations. Finally, we suggest how we can best utilize social media data in understanding public opinion during elections.
This article attempts to explain social media use within the relationship between the public and government of Indonesia in the era of digital government, as well as to consider public opinion on this matter. This research is based on the application of social media logic and the theory of dialogic communication and action. A qualitative descriptive approach was used to observe the general behavior of social media use by 34 ministries in Indonesia, including interviews with the resource persons within the ministries and focus group discussions with members of the public and observers. The research shows that the relationship between the public and government is accommodative and in line with social media logic. The public sector implemented social media as its platform, which has been further adopted by all ministries. The public sector cannot avoid social media, as it has become part of basic connectivity, even though the use of social media by the government still tends to be in the form of presenting public information. There are advantages and disadvantages of the usage of social media by the government. The advantages include allowing the government to be more open via social media so that communication between the government as the ruling organization and its public can be more fluent. Social media provides space to the public sector in the practice of digital government. Some disadvantages arise as logical consequences that usage of social media cannot be separated from the implementation of digital government. The adaptive behavior of social media by the government can be found by following social media logic as part of digital government implementation. Social media logic causes the government to follow the rules of social media. In this context, the strength and power of the country seems to be regulated by social media. Therefore, more studies on how social media is managed in the context of its usage as digital government support is needed.
The discourse on the lockdown in Indonesia is getting stronger due to the increasing number of positive cases of the coronavirus and the death rate. As of August 12, 2020, the confirmed number of COVID-19 cases in Indonesia reached 130,718. There were 85,798 victims who have recovered and 5,903 who have died. Data show a significant increase in cases of COVID-19 every day. For this reason, there needs to be an evaluation of the government policy of the Republic of Indonesia in dealing with the COVID-19 pandemic in Indonesia. An evaluation of policies for handling the pandemic must include public opinion to determine any weaknesses of this policy. The development of public opinion about the lockdown policy can be understood through social media. During the COVID-19 pandemic, measuring public opinion through traditional methods (surveys) was difficult. For this reason, we utilized big data on social media as research data. The main purpose of this study is to understand public opinion on the lockdown policy in overcoming the COVID-19 pandemic in Indonesia. The things observed included: volume of Twitter users, top influencers, top tweets, and communication networks between Twitter users. For the methodological development of future public opinion research, the researchers outline the obstacles faced in researching public opinion based on big data from Twitter. The research results show that the lockdown policy is an interesting issue, as evidenced by the number of active users (79,502) forming 133,209 networks. Posts about the lockdown on Twitter continued to increase after the implementation of the lockdown policy on April 10, 2020. The lockdown policy has caused various reactions, seen from the word analysis showing 14.8% positive sentiment, 17.5% negative, and 67.67% non-categorized words. Sources of information who have played the roles of top influencers regarding the lockdown policy include: Jokowi (the president of the Republic of Indonesia), online media, television media, government departments, and governors. Based on the analysis of the network structure, it shows that Jokowi has a central role in controlling the lockdown policy. Several challenges were found in this study: 1) choosing keywords for downloading data, 2) categorizing words containing public opinion sentiment, and 3) determining the sample size.
정보를 전달하고 여론을 형성하는 전통적인 매스미디어의 기능이 ICT 기술의 발전으로 소셜미디어를 통해 정보와 의견을 공유하는 환경으로 급격하게 변해 왔으며, 그 영향력을 더욱 강화시키고 있다. 즉, 일반 대중들이 소셜미디어를 통해 정치 사회 경제 변화에 대한 여론을 생산하고 공유하는 여론의 영향력이 갈수록 커지고 있는 것이 확인되고 있으며, 그 변화는 선거활동과 같은 정치 분야에서 활용되고 있다. 소셜미디어를 활용해서 대중들의 의사를 파악하고, 반영하기 위한 노력은 정치 영역뿐만 아니라 공공 영역에서도 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 교육분야 정책과정에서 소셜미디어 기반 여론을 활용하기 위한 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교육정책 중 소프트웨어교육에 관한 키워드를 중심으로 데이터를 수집하고, 문서의 주요 토픽과 토픽별 출현 확률, 토픽 트렌드를 분석하였다. 그 결과 '국내 컴퓨터 교육 시간'토픽이 전체의 43.99%를 차지하였으며, '프라임 사업 선정' 토픽이 36.81%, '인공지능 프로그램'토픽이 7.94%의 출현 확률을 나타내어, 대중의 소프트웨어교육 정책에 대한 주요 관심도를 파악할 수 있었다. 또한, 시기별 토픽 추세 및 연관성 있는 토픽간의 트렌드 비교 분석을 통하여 동일한 주제의 정책이라도 교육과정의 시기와 정책의 대상에 따라 유연한 정책수립이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다.
This study begins with a review of commonly discussed dimensions of public risk perception that may influence public opinion toward risks. Factors that have been revealed by the literature to have substantial impact on risk perception, such as demographic background, trust, and media environment, are also discussed. Meanwhile, we evaluate two well-known research models in the realm of risk analysis: 1) the psychometric paradigm, and 2) the social amplification of risk framework (SARF). Based on a literature review, this study suggests that, besides the psychological and social approach, models of risk perception and risk communication research should shift to a more comprehensive one by considering the interrelations between laypeople and the environment. This study proposes a research model from the perspective of social cognitive theory (SCT) as a potential framework for future studies: 1) in the societal environment, individuals' risk perception and information seeking behavior, which is determined by risk perception will be influenced by trust in regulators and interpersonal trust; 2) in the media environment, individuals' risk perception and information seeking behavior will be influenced by individuals' perceived information characteristics. Knowledge about risk accumulated through information seeking will change risk perception in a longitudinal process.
Public services need to be evaluated regularly to identify areas that need further improvement. Data collection via Twitter is affordable and timely, so it has the potential to be utilized to evaluate the quality of public service. This study utilizes tweets mentioning three service units of the provincial government of Jakarta and applies both sentiment analysis and topic classification to predict a rating/score of public service quality. The research goal is to examine if the evaluation of public services based on social media data is possible. The findings indicate that the use of Twitter has an advantage in terms of sample size and variety of opinions. Tweets can be translated into scores as well. Nonetheless, the representativeness issue and the predominance of complaint tweets can affect the reliability of the results.
본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)상의 빅데이터를 이용한 텍스트 분석기법의 응용으로서 설문 조사 기반의 여론 조사 방법론과 달리 비정형적 언어 기반의 감성 여론 조사 방법론을 제안한다. 기존의 설문 기반 여론 분석모형에 대한 대안적 방법으로 주관성에 기초한 감성 분류 모형을 이용하였다. 이를 위하여, 제20대 국회의원 선거운동 기간 중 선거 관련 실시간 트위터 자료를 수집하여 속성 기반 감성 분석을 이용한 여론의 극성과 강도에 대한 실증 분석을 수행하였다. 개별 SNS에서 사용된 단어의 극성을 분류하기 위해 Lasso 및 Ridge 회귀 모형을 이용하여 극성에 영향력이 큰 변수를 추출하였다. 추출된 변수가 극성에 미치는 긍정 및 부정에 대한 영향을 구분하고, 영향력의 강도를 분석하였다. 대중들이 소셜네트워크상에서 표현한 내용을 바탕으로 한 여론에 대한 긍정 및 부정의 감성 분석을 통해 여론의 향방을 예측하고 극성분석 모형의 정확도를 측정하여, 여론 조사 분야에서 감성 분석 방법론의 적용가능성을 확인하였다.
This study investigated 3.50 million Facebook reactions collected from 9,429 Bangladeshi news items about rape shared on social media from 2016 to 2021. The primary aim of this study was to understand users' different reaction patterns based on the five major Facebook reactions (i.e., love, haha, wow, sad, and angry). Based on the theories of emotion, we quantitatively answer one research question: How do social media users react to rape with the five major Facebook reactions? The results suggest that users are more likely to express disdain toward rape and sympathy toward the victims using Facebook reactions by using the angry button, along with the sad button. In rape news, both reactions are consistent and maintain a strong positive correlation, meaning they increase and decrease together. Although many users tend to mock and laugh at rape incidents and the victims, trend lines suggest that such expressions may not be consistent with time. Despite contextual relevance, we presume that in socially and morally unacceptable events like rape and war, the valences of reactions alter to some extent: angry and sad usually become positive, while love, wow, and haha become negative. Some strengths and limitations of the study are discussed as well.
Based on Goffman's dramaturgical theory and self-objectification framework, this study examined: 1) Chinese female's WeChat self-presentation, 2) the impact of WeChat usage on female self-objectification, and 3) the impact of self-objectification on WeChat self-presentation tactics. An online survey was conducted. The main findings include: 1) most of the participants chose to beautify their pictures and videos before they posted them, 2) the respondents attached higher importance to appearance-based body attributes than competence-based ones, 3) the most frequently applied self-presentation tactic was ingratiation, 4) WeChat usage was not a predictor of Chinese women's self-objectification, and, 5) along with extroversion, self-objectification had an impact on ingratiation, supplication, self-promotion, and exemplification. Meanwhile, use of the electronic curtain and audience sifting to control who can see a post and for how long demonstrated the empowerment of the users when they conduct self-presentation.
This article introduces the infrastructure of public opinion research in Japan by reviewing the development of polling organizations and the current situation of social surveys. In Japan, the polling infrastructure developed through the direction and encouragement of the U.S. occupation authorities. In the early 1969s, however, survey researchers began to conduct their own original polls in not only domestic but also cross-national contexts. An exploration of recent survey trends reveals that polling organizations tended to conduct more surveys during summer, in the mid-range of sample size (1,000-2,999), based on random sampling (response rates of 40-50%), and through the mail between April 2011 and March 2012. The media was the most active polling sector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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