One of the primary purposes of political communication research is to determine the position of the public on any political issue. It is now possible to gather and evaluate information about people's political lives from a sizable data pool around the globe. In the newly emerging field known as Computational Social Sciences, computer science is employed to acquire and analyze these data. Through the emergence of a trend on social media, Turkey has recently witnessed a race between supporters of the ruling party and opposition groupings. In this study, two pro-government and pro-opposition trends (On Twitter) were taken into account when conducting social network analyses. Data were obtained from Twitter. According to the research, the pro-government trend spread at a rate of 155 tweets per hour, while the opposition-supported trend expanded at a rate of 127 tweets per hour. The graphs' observations show that spreading the opposition trend involves the usage of fake accounts more frequently than spreading the government-supporting trend. However, it has been observed that fake accounts are effective in the opening and course of both trends. Accordingly, it is thought that fake accounts seriously contribute to trend formation on Twitter.
Political Communication Computational Social Sciences Twitter Trend Social Network Analysis
Siyasal iletişim araştırmalarının temel amaçlarından birisi kamuoyunun siyasete ilişkin herhangi bir konuda pozisyonunu tespit edebilmektir. Tüm Dünya’da büyük bir veri yığını üzerinden insanların siyasal hayatına ilişkin veri elde etmek ve analiz etmek imkânı doğmuştur. Hesaplamalı Sosyal Bilimler olarak ifade edilen yeni gelişmekte olan disiplinde bu verilerin elde edilmesi ve analiz edilmesi için bilgisayar bilimlerinden istifade edilmektedir. Son dönemde Türkiye’de sosyal medya üzerinden trend oluşturmak suretiyle iktidar ve muhalefet ittifaklarının taraftarlarının yarışına şahit olunmaktadır. Bu çalışmada iktidar ve muhalefet yanlısı iki trend ele alınarak sosyal ağ analizleri gerçekleştirilmiştir. Veriler Twitter dan elde edilmiştir. Araştırmada muhalefet destekli trendin saatlik yayılım hızı 125 tweet/saat, iktidar yanlısı trendin saatlik yayılım hızı 165 tweet/saat olarak bulunmuştur. Grafiklerden gözlemlere göre muhalefet trendinin yayılımında iktidarı destekleyen trendin yayılımından daha fazla sahte hesap kullanılmaktadır. Ancak her iki trendin de açılış ve seyrinde sahte hesapların etkili olduğu gözlemlenmiştir. Buna göre Twitter’da trend oluşturmada sahte hesapların ciddi katkısı olduğu düşünülmektedir.
Primary Language | English |
---|---|
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Early Pub Date | April 29, 2023 |
Publication Date | April 30, 2023 |
Acceptance Date | March 19, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 |
Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı (CC BY NC) ile lisanslanmıştır.