Đảng Bảo thủ đã giành chiến thắng trên Twitter năm 2010

Một báo cáo mới cho thấy các nhà hoạt động Đảng Cộng hòa và Đảng Trà đã sử dụng Twitter hiệu quả hơn các đối thủ Dân chủ của họ trong cuộc bầu cử giữa kỳ năm 2010.

Các nhà nghiên cứu từ Đại học Michigan đã xem xét các chiến lược truyền thông xã hội của Tea Party và đưa ra kết luận rằng hoạt động trên Twitter có thể dẫn đến những dự đoán tốt về người thắng cử.

Các công cụ truyền thông xã hội khác nhau đã trở thành một phần quan trọng của các chiến lược chiến dịch trong những năm gần đây. Trong năm 2010, gần một phần tư số người trưởng thành trực tuyến sử dụng mạng xã hội bao gồm Twitter để tham gia vào cuộc bầu cử.

Trong cuộc nghiên cứu, các nhà điều tra đã xem xét hơn 460.000 tweet (mục nhập văn bản) —có giá trị trong ba năm từ 687 ứng cử viên tranh cử vào các ghế Hạ viện, Thượng viện và thống đốc quốc gia.

Nhà nghiên cứu Eytan Adar, Ph.D. cho biết: “Các ứng cử viên bảo thủ - đảng viên Đảng Cộng hòa và đảng viên Đảng Trà - chắc chắn sử dụng Twitter rõ ràng hơn và thể hiện một loạt thông điệp và chủ đề mạch lạc hơn”.

“Họ cũng theo dõi nhau chặt chẽ hơn nhiều. Tôi nghĩ thật công bằng khi nói rằng họ đã gắn kết hơn với nhau theo nhiều cách và vào cuối ngày, điều đó tạo nên một chiến dịch mạnh mẽ hơn. ”

Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng đảng Bảo thủ, những người đã đạt được thành tựu lớn trong cuộc bầu cử giữa kỳ năm 2010, đã tweet về các chủ đề tương tự và truyền tải một thông điệp mạch lạc với sự chú ý đặc biệt đến các vấn đề kinh tế.

Các thuật ngữ hàng đầu trong các bài đăng của Đảng Cộng hòa là “chi tiêu”, “hóa đơn”, “ngân sách”, “WSJ” (Wall Street Journal), “Bush” và “thâm hụt”. Trong thời gian nghiên cứu, đảng viên Cộng hòa đã tweet trung bình 723 lần.

Đảng viên Đảng Dân chủ đăng ít thường xuyên hơn với trung bình 551 tweet trong suốt thời gian nghiên cứu. Các tweet của họ bao gồm nhiều chủ đề hơn. Các thuật ngữ hàng đầu là “giáo dục”, “việc làm”, “oil_spill”, “clean_energy”, “Afghanistan” và “cải cách”.

Nghiên cứu tập trung vào các bài đăng của các thành viên Đảng Trà tự nhận. Mặc dù tính chất cơ sở của nó, Tea Party dường như đang thực hiện một chiến dịch có tổ chức khi các nhà nghiên cứu phát hiện ra nhiều tweet hơn (901) và hành vi có tổ chức hơn cho thấy một cộng đồng mạnh hơn các đối tác của họ.

Ví dụ: các thành viên Tea Party đã tweet lại cho nhau thường xuyên hơn, phát lại tin nhắn của đồng nghiệp trung bình là 82,6 lần, so với 52,3 lượt retweet đối với đảng viên Cộng hòa và 40 lần đối với đảng viên Dân chủ.

Họ cũng sử dụng thẻ bắt đầu bằng # (từ khóa dùng để phân loại các tweet) trung bình 753 lần, so với 404 lần của đảng Cộng hòa và 196 của đảng Dân chủ.

Các nhà nghiên cứu tin rằng điều này có thể là do các thành viên Đảng Trà đã hợp lực trên Twitter để tấn công các đảng viên Đảng Dân chủ chủ chốt. Trong số các thuật ngữ phổ biến nhất của đảng là “Nancy Pelosi”, “Barney Frank” và “Clinton”.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng việc lạm dụng Twitter có thể không tương quan với hiệu suất bầu cử tốt hơn.

Nhà nghiên cứu kiêm ứng viên tiến sĩ Avishay Livne cho biết: “Trên thực tế, việc sử dụng quá mức thậm chí có thể đẩy lùi đối tượng mục tiêu ở một mức độ nào đó.

Nghiên cứu đã kiểm tra cách các hành vi trên Twitter có thể giúp dự đoán người chiến thắng trong cuộc bầu cử. Bằng cách xem xét nội dung tweet của ứng cử viên, số lượng người theo dõi họ có và liệu ứng viên có phải là người đương nhiệm hay không, họ có thể dự đoán kết quả bầu cử với độ chính xác 88%.

Lada Adamic, Ph.D. cho biết: “Chúng tôi nhận thấy rằng những ứng cử viên ở gần giữa mạng lưới và giữa những gì đang được mọi người thảo luận có nhiều khả năng được bầu hơn.

Adamic nói rằng công trình này cũng làm sáng tỏ cách các vị trí của ứng viên tương ứng với khả năng được bầu của họ.

Adamic nói: “Điều này đã được cố gắng trong quá khứ bằng cách xem xét hồ sơ bỏ phiếu trong quá khứ của một ứng cử viên hoặc phản hồi của họ đối với các cuộc khảo sát tiêu chuẩn. “Tuy nhiên, dữ liệu này thường không đầy đủ. Thật thú vị khi thấy hoạt động của các ứng cử viên trên Twitter được kết nối với kết quả bầu cử như thế nào. ”

Nguồn: Đại học Michigan

!-- GDPR -->