[論文レビュー] Systematically Monitoring Social Media: the case of the German federal election 2017

Sebastian Stier, Arnim Bleier+8 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2018

Social Media and Politics参考文献 8被引用数 11

ひとこと要約

本論文は、2017年ドイツ連邦選挙期におけるFacebookおよびTwitterからのソーシャルメディアデータ収集と分析について、体系的かつ方法論的に洗練されたアプローチを提示している。コンテンツ妥当性、構成妥当性、信頼性、データ共有の観点から検討し、政治的コミュニケーション研究における大規模なデジタルトレースデータ収集の再現可能性のあるフレームワークを確立した。

ABSTRACT

It is a considerable task to collect digital trace data at a large scale and at the same time adhere to established academic standards. In the context of political communication, important challenges are (1) defining the social media accounts and posts relevant to the campaign (content validity), (2) operationalizing the venues where relevant social media activity takes place (construct validity), (3) capturing all of the relevant social media activity (reliability), and (4) sharing as much data as possible for reuse and replication (objectivity). This project by GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences and the E-Democracy Program of the University of Koblenz-Landau conducted such an effort. We concentrated on the two social media networks of most political relevance, Facebook and Twitter.

研究の動機と目的

• 大規模なデジタルトレースデータをソーシャルメディアから体系的に収集する挑戦に応えるとともに、学術的厳密性を維持すること。
• 2017年ドイツ連邦選挙に関連する関連政治的参加者および投稿を特定することで、コンテンツ妥当性を確保すること。
• ソーシャルメディアプラットフォーム（FacebookおよびTwitter）を政治的コミュニケーションの主たる場所として定義することで、構成妥当性を確立すること。
• 選挙期間中の包括的なソーシャルメディア活動を捉えることで、信頼性を向上させること。
• 他の研究者による再利用と再現を可能にするために、オープンデータ共有を通じて客観性を高めること。

提案手法

• 2017年の選挙期におけるドイツで政治的に関連性の高い2つのソーシャルメディアプラットフォームとして、FacebookおよびTwitterに焦点を当てる。
• 政治的関連性と選挙活動に基づいて、関連するソーシャルメディアアカウントの選定基準を定義する。
• 関連する投稿および相互作用を一貫して特定・収集できるように、データ収集プロセスを操作化する。
• 網羅的なカバレッジを最大化し、関連コンテンツの漏れを最小限に抑えるために、体系的なデータ収集パイプラインを実装する。
• 透明性、再利用、および再現可能性を支援するために、データ共有とドキュメンテーションを優先する。
• 収集プロセス全体を通じて妥当性および信頼性の評価を含む、学術的基準に基づくデータ品質を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2017年ドイツ連邦選挙に関連するどのソーシャルメディアアカウントおよび投稿が体系的に収集され、それらがどのように関連性があると定義されたか。
• RQ2 政治的コミュニケーション研究におけるソーシャルメディアデータ収集において、コンテンツ妥当性をどのように確保できるか。
• RQ3 複数のプラットフォームにまたがる大規模なソーシャルメディアデータ収集の信頼性を保証するための方法論的戦略は何か。
• RQ4 将来的な研究のために、データ収集手順をどの程度透明化・再利用可能にすることができるか。
• RQ5 ソーシャルメディアプラットフォームを政治的コミュニケーションの場として定義する際、構成妥当性をどのように維持できるか。

主な発見

• 本研究は、2017年ドイツ連邦選挙期におけるFacebookおよびTwitterにおける政治的コミュニケーションの包括的なデータセットを、成功裏に収集・整備した。
• 体系的な関連政治的参加者および投稿の特定により、メソドロジカルフレームワークが高いコンテンツ妥当性を確保した。
• FacebookおよびTwitterを研究における政治的議論の主たるプラットフォームとして明確に定義することで、構成妥当性を達成した。
• 体系的かつ繰り返し可能な手順により、データ収集プロセスが高い信頼性を示した。
• 研究の再現とさらなる研究を支援する、透明性があり再利用可能なデータインfraストラクチャを構築した。
• 本フレームワークは、政治的コミュニケーション研究における大規模かつ学術的に洗練されたソーシャルメディアデータ収集の基準を示している。