Μελέτη κοινωνικών φαινομένων στο Twitter με χρήση της ανάλυσης δικτύων
Creators: name: Γελαστόπουλος, Γεώργιος Απόστολου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Θεωρία Δικτύων
Ανάλυση Δικτύων
Twitter
Graph Theory
Network Analysis

description: Στις ΗΠΑ, η αστυνομική βαρβαρότητα απέναντι σε έγχρωμους είναι ένα φαινόμενο το οποίο ξεκινάει πολύ παλιά και συνχίζεται ακόμη και σήμερα. Η κοινωνία σήμερα έχει δεχθεί με ενθουσιασμό τα κοινωνικά δίκτυα και ο ψηφιακός ακτιβισμός έχει γίνει ένας τρόπος με τον οποίο υποστηρίζονται η κοινωνική πρόοδος και τα κοινωνικά κινήματα. Ένα από τα πιο σημαντικά κινήματα της εποχής μας είναι το κίνημα Black Lives Matter, το οποίο είναι ένα μήνυμα κατά του ρατσισμού προς τους μαύρους αλλά και γενικότερα κατά της αδικίας προς τις μειονότητες. Αν και το κίνημα έχει λάβει παγκόσμια υποστήριξη, ταυτόχρονα έχει δεχθεί έντονη κριτική και έχει παρεξηγηθεί από μία μερίδα του πληθυσμού. Ο κόσμος που εναντιώνεται στο Black Lives Matter έχει την πεποίθηση πως το κίνημα υπονοεί ότι οι μαύρες ζωές αξίζουν περισσότερο από τις άλλες. Αποτέλεσμα αυτής της εναντίωσης ήταν η φράση και παράλληλα hashtag, AllLivesMatter. Οι αναρτήσεις στο Twitter αποτελούν μία τεράστια πηγή δεδομένων, τα οποία μπορεί κάποιος να τα αναλύσει ώστε να απαντήσει πολλά ερωτήματα σχετικά με το περιεχόμενο τους, το πώς συνδέονται οι χρήστες κ.α. Στην παρούσα εργασία, με εργαλεία από την θεωρία δικτύων, προσπαθούμε να καταλάβουμε το περιεχόμενο των αναρτήσεων που περιείχαν τα δύο hashtags. Μελετάμε χρήστες που χρησιμοποίησαν τα BlackLivesMatter και AllLivesMatter, αλλά και τις αναρτήσεις τους στο Twitter στις 5 και 6 Αυγούστου 2020. Αναγνωρίζουμε ποιοι είναι οι πιο κεντρικοί χρήστες, δηλαδή αυτοί με την μεγαλύτερη επιρροή, πώς συνδέονται μεταξύ τους αλλά και προσπαθούμε να κατανοήσουμε τι συζητάνε περισσότερο και ποια θέματα τους απασχολούν. Δείξαμε πως τα δύο δίκτυα χρηστών που σχηματίστηκαν από τους χρήστες με βάση το πώς συνδέονται, στα περιγραφικά μέτρα πυκνότητα, διάμετρος, δομηκότητα και αμοιβαιότητα έχουν πολύ κοντινές τιμές. Έχουν όμως και διαφορές στον αριθμό των συνιστωσών, τον συντελεστή σύμπλεξης, τον συντελεστή μεταβατικότητας και στην assortativity. Επίσης οι αποστάσεις των δεικτών Centralization ήταν ιδιαίτερα κοντά. Στην συνέχεια για να αναγνωρισθούν οι σημαντικότεροι χρήστες υπολογίστηκαν οι κεντρικότητες. Θεωρήθηκε πως ένας χρήστης είναι σημαντικός όταν βαθμολογείται υψηλά σε πάνω από μία κεντρικότητες. Στο δίκτυο BlackLivesMatter ήταν Αφροαμερικανοί και αρκετοί είτε ανήκουν στο δημοκρατικό κόμμα είτε το υποστηρίζουν φανερά. Στο δίκτυο AllLivesMatter όλοι ήταν φανερά ρεπουμπλικάνοι. Στην συνέχεια δημιουργήθηκαν δίκτυα με κόμβους λέξεις και δίκτυα με κόμβους hashtags με βάση την κοινή τους παρουσία στις αναρτήσεις των χρηστών, και μελετήθηκε η δομή τους. Αναγνωρίσθηκαν οι πιο κεντρικές λέξεις και τα πιο κεντρικά hashtags και δείξαμε πως ο χρωματισμός των κόμβων με βάση την modularity class αντιπροσωπεύει διαφορετικά θέματα συζήτησης και είναι ένας πολύ αποδοτικός τρόπος, με την βοήθεια της θεωρίας δικτύων να απεικονιστούν τα θέματα συζήτησης σε αναρτήσεις του Twitter. Η εντροπία των λέξεων δίνει την ένδειξη πως οι χρήστες που χρησιμοποίησαν το BlackLivesMatter έχουν μεγαλύτερο εύρος συζητήσεων από τους χρήστες που χρησιμοποίησαν το AllLivesMatter. Μάλιστα οι πρώτοι έχουν σαν φλέγον ζήτημα τις επερχόμενες προεδρικές εκλογές του Νοεμβρίου καθώς πολλές λέξεις που βαθμολογήθηκαν υψηλά από τις κεντρικότητες ήταν λέξεις σχετικές με τις εκλογές, σε αντίθεση με το δεύτερο δίκτυο στο οποίο οι εκλογές δεν εμφανίζονται σαν θέμα συζήτησης.
description: In the United States, police brutality against people of color is a phenomenon that starts back in time and it has never stopped. Society today has embraced social networks, and digital activism has become a way of supporting social progress and social movements. One of the most important movements of our era is that of Black Lives Matter, which is a message against racism towards black people and against the injustice towards minorities. Although the movement has global support, at the same time it has been criticized by a portion of people. Those against it, have the assumption that the movement suggest that black lives are more important than the rest. This opposition led to the birth of AllLivesMatter movement. Posts in Twitter are a great source of data, ready to be analyzed and answer many questions about the content and the users. In this thesis, using tools from graph theory, we are trying to understand the content of the posts made by users who used the two hashtags in their Twitter accounts during 5 and 6 of August 2020, as well as recognize the most influential users. After a network analysis we show that the two networks we created from the users, based on how they are connected, had some similarities and some differences. The density, diameter, modularity and reciprocity have very close values. On the other side, the number of components, clustering coefficient, transitivity coefficient and assortativity index had not so similar values. We also calculated the centralization indices and they all had very close values. According to the centralities we calculated, the most influential users who used BlackLivesMatter were African Americans and the majority of them belong to or support the democratic party. On the other side, almost all of the most central users who used AllLivesMatter were supporters of Donald Trump, according to their profile on Twitter. Αccording to the centralities of the graphs there were none common influential users in the two networks. Furthermore, we created networks of words and networks of hashtags, based on words and hashtags that occur together, accordingly, and we studied their structure as well. We found the most central words and hashtags according to the basic centralities and we showed that the coloring of the nodes according to their modularity class can show up the different discussion subjects that users are talking about, something that could not be possible without network analysis. The entropy of the distribution of the words shows an indication that those who use the BlackLivesMatter have more diverse subjects in their posts than those who use the AllLivesMatter. Moreover, the former, have as a major subject in their conversations, the upcoming elections of November. Many of the words rated high by the centralities of the networks were relevant to the elections, in contrast with the latter users, in their network of words, where there were no words relevant to the elections ranked high. This result could be an indication that Black Lives Matter movement and hashtag had some role in the election result.