Aihemallinnus hybridin mediatapahtuman ja merkitysten kierron tutkimuksessa
Toivanen, Pihla; Huhtamäki, Jukka; Valaskivi, Katja; Tikka, Minttu (2020-03-28)
Toivanen, Pihla
Huhtamäki, Jukka
Valaskivi, Katja
Tikka, Minttu
28.03.2020
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202012118755
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202012118755
Kuvaus
Peer reviewed
Tiivistelmä
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.
Kokoelmat
- TUNICRIS-julkaisut [18611]