Aihemallinnus hybridin mediatapahtuman ja merkitysten kierron tutkimuksessa

Research output: Contribution to journalArticleScientificpeer-review

Abstract

Laskennallisten menetelmien käyttö viestintätieteissä on viime vuosina herättänyt kasvavaa kiinnostusta. Menetelmien soveltaminen vaatii kuitenkin sekä osaamista että materiaalisia resursseja, kuten palvelimia ohjelmien suorittamiseen. Tarkastelemme tässä artikkelissa Twitter-aineiston laskennallista keruuta sekä erityisesti sen analyysiä erään ohjaamattoman koneoppimismenetelmän, aihemallinnuksen avulla. Keräsimme artikkelin empiirisen aineiston maaliskuussa 2019 twiiteistä, jotka liittyivät Uuden-Seelannin Christchurchissa moskeijoihin suunnattuihin terrori-iskuihin. Tarkastelemme tässä artikkelissa, mitä ohjaamaton koneoppiminen voi antaa hybridin mediatapahtuman monimenetelmälliselle tutkimukselle, jossa mediaetnografinen tutkimusote on lähtökohta. Toteutimme empiiriselle aineistollemme aihemallinnuksen sen yleisten vaiheiden eli aineiston esikäsittelyn, mallinnuksen sekä tulosten tulkinnan mukaisesti. Aihemallinnuksen avulla tunnistimme 15 Christchurch -aineistosta nousevaa aihetta 148 816 twiitistä. Aihemallinnus tarjosi tavan tiivistää suurta aineistoa ja lähtökohtia tutkimuksen seuraavalle, laadulliselle vaiheelle. Käsittelemme artikkelissa aihemallinnuksen lisäksi myös laskennallisten menetelmien käyttöön sekä aineistonkeruuseen liittyviä rajoitteita.
Original languageFinnish
JournalMedia & viestintä : kulttuurin ja yhteiskunnan tutkimuksen lehti
Volume43
Issue number1
Pages (from-to)1-20
Number of pages20
ISSN1798-3827
DOIs
Publication statusPublished - Mar 2020
MoE publication typeA1 Journal article-refereed

Fields of Science

  • 518 Media and communications

Cite this