Бианки. Эффективность он-лайн коммуникации российских...

Эффективность он-лайн коммуникации

российских политиковВалентин Бианки

К.пс.н., политический психолог

Старший научный сотрудник

Санкт-Петербургский государственный университет

Факультет политологии

Кафедра российской политики

Презентовано в Герцлии (Израиль) на ежегодной конференции

Международного общества политической психологии 09 июля, 2013

Часть 1.

Кого мы изучаем?

Формирование выборки политиков

Часть 1. Кого мы изучаем: выборка политиков

Категория политиков Число Комментарий

Государственная Дума ФС РФ 449 На момент исследования на официальном сайте не был указан 1 из депутатов

Совет Федерации ФС РФ 166 По 2 из региона

Правительство России 29 Премьер и все члены правительства

Президент России и его администрация 39 Президент, глава Администрации и его замы, советники и помощники Президента, полпреды

Несистемная оппозиция 85 Топ из цитируемые в СМИ оппозиционеров, плюс прочие кандидаты в КС Опп

Прочие (полит.активные медиаперсоны) 41 В соответствии с рейтингом цитируемости «Медиалогии», не вошедшие в остальные категории

Главы субъектов федерации 83 -

Председатели региональных парламентов 83 -

Итого 975 -

В выборку были включены

представители основных органов власти, плюс те,

кто имеет влияние на медиаповестку, на основе индекса цитируемости.

Данные актуальны на 01 июня 2013.

Часть 2.

Какими социальными сетями они

пользуются?

Часть 2. Какими социальными сетями они пользуются?

VK ("ВКонтакте")

Twi (Twitter)

FB (Facebook)

LJ (Live Journal)

0.0% 5.0% 10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 30.0% 35.0% 40.0% 45.0%

19.7%

38.6%

19.5%

19.2%

Доля политиков, пользующихся социальной сетью

«Одноклассники», «Мой мир» и

прочие соцсети являются

принципиально менее

популярными среди российских

политиков.

Для дальнейшего анализа мы

выбрали Твиттер как наиболее

среди политиков популярную

соцсеть.

Сколько сетей использует политик % VK Twi FB LJ %

Ни одной 50,1% - - - - 50,1%

Одну 23,6%

V 4,4% V 14,9% V 1,8% V 2,5%

Две 11,8%

V V 2,8%V V 0,8%V V 0,6% V V 3,6% V V 3,4% V V 0,6%

Три 8,6%

V V V 2,5%V V V 1,9%V V V 0,7% V V V 3,5%

Четыре 6,0% V V V V 6,0%Итого - 19,7% 38,6% 19,5% 19,2% 49,9%

Половина от общего числа политиков

пользуется социальными сетями, и

половина из них имеет аккаунт только в

одной соцсети.

12% политиков используют две соцсети, и

основная часть из них в качестве одной из

сетей выбривает Твиттер (10% от общего

числа политиков).

9% использует 3 соцсети, и большинство из

них также использует Твиттер (8%).


Несмотря на то, что процент

использования ВК, LJ и FB практически

совпадает, разные политики используют

разные комбинации соцсетей.

Процент посчитан как отношение числа политиков, имеющих аккаунты в соответствующих сетях (одной или двух – в

зависимости от ячейки), к общему числу политиков.

VK Twi FB LJVK 19,7% 13,2% 9,9% 9,2%Twi 38,6% 15,5% 14,8%FB 19,5% 10,8%LJ 19,2%



Госдума Сов.Фед.Главы

регионовПравительство Президент и АП

Несистемная оппозиция

Главы рег. парламентов

Прочие

ВКонтакте 21,8% 4,8% 21,7% 24,1% 5,0% 55,3% 3,6% 22,5% 19,7%

Twitter 32,3% 13,3% 60,2% 41,4% 47,5% 75,3% 34,9% 87,5% 38,6%

Facebook 15,4% 6,0% 8,4% 17,2% 12,5% 82,4% 3,6% 52,5% 19,5%

LiveJournal 12,7% 7,2% 20,5% 20,7% 2,5% 72,9% 9,6% 60,0% 19,2%

Хотя бы одной 46,5% 21,1% 67,5% 51,7% 48,7% 96,5% 39,8% 92,7% 49,9%

Политиков в категории

449 166 83 29 40 85 83 40 975

Категория политиков

ИтогоСоцсеть


Единая Россия КПРФ Справ. Россия ЛДПР

VK 21,4% 23,9% 29,7% 10,9% 21,8%

Twi 30,3% 29,3% 37,5% 40,0% 32,3%

FB 12,2% 15,2% 26,6% 16,4% 15,4%

LJ 9,2% 16,3% 28,1% 3,6% 12,7%

Любой 51,4% 43,5% 53,8% 45,5% 49,7%

Всего депутатов

238 92 64 55 449

СоцсетьПартия (только для депутатов Госдумы)

Все депутаты

Часть 3.

Данные и методология исследования

Часть 3. Данные и методология исследования

Цели:

- Изучить активность разных категорий российских политиков в Твиттере;

- Определить стили использования Твиттера;

- Выявить факторы, определяющие эффективность коммуникации в Твиттере.

Объект: он-лайн коммуникация российских политиков в Твиттере

Субъект: эффективность использования Твиттера российскими политиками

Выборка: все (!) 34 557 твитов, написанных российскими политиками с 01 по 30 мая 2013 (250 активных аккаунтов)

Подвыборка для экспертной категоризации: случайные 1500 твитов из общей выборки

Программное обеспечение: все статистические расчеты и построение графиков проводились в IBM SPSS Statistics ver.20 (release 20.0.0) и Microsoft Excel for Windows 2013 (Office 365 Home Edition Extended).

Извлечение данных

Данные предоставлены компанией «Инберго». ООО «Инберго» специализируется на анализе поведения в интернет и

социальных сетях, мониторинге интернет-источников и анализе «big data».

«Полит-IT» является проектом ООО «Инберго», направленным на изучение политических и социальных вопросов в

социальных сетях и современных медиа.


Пошаговый дизайн исследования

1. Формирование выборки российских политиков (975 персон).

2. Поиск аккаунтов российских политиков в 4 ключевых социальных сетях (945 аккаунтов).

3. Выбор социальной сети (Twitter, 376 аккаунтов политиков).

4. Формирование базы с данными профилей в Твиттере по 376 аккаунтам (базовые данные – фолловеры, фоллуемые, число твитов, дата создания профиля и т.д.).

5. Формирование выборки (базы данных) всех твитов данных аккаунтов с 01 по 30 мая 2013 (34 557 твитов 250 политиков).

6. Формирование случайной подвыборки твитов (1500 твитов).

7. Контент-анализ твитов подвыборки на основе их содержания, частично автоматизированный (в части наличия внешних ссылок, картинок, хэштегов, упоминаний и т.п.). После первичной оценки, проводилась двухкратная проверка другими экспертами.

8. Оценка влияния факторов на эффективность твитов из подвыборки (понимаемую как число ретвитов) с использованием регрессионных моделей для номинативных данных и дисперсионного анализа (ANOVA).


Гипотезы

1. Активность в Твиттере

1.1. Несмотря на «консервативный поворот», российские политики продолжают использовать Твиттер, но

новые политики не присоединяются к соцсети.

1.2. Возраст является принципиальным фактором, определяющим вероятность использования Твиттера.

1.3. Депутаты Госдумы и представители несистемной оппозиции наиболее активны в Твиттере.

1.4. Региональные политики менее активны в Твиттере, чем федеральные.

2. Эффективность использования Твиттера

2.1. Ключевыми факторами являются юмор, первое лицо, режим реального времени

2.2. Каринки и видео более эффективны чем текст

2.3. Интерактивность ключевой фактор повышения эффективности


Часть 4.

Активность российских политиков в Твиттере

Часть 4. Активность российских политиков в Твиттере

до 1930

1930-1939

1940-1949

1950-1959

1960-1969

1970-1979

1980-1989

1990-1999

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

2

17

124

212

172

56

17

0

1

6

33

100

115

82

37

1

Возраст и наличие аккаунта в Твиттере

Есть аккаунт в Твиттере Нет аккаунта в Твиттере

Год

рож

дени

я

Взаимосвязь между возрастом политика и

фактом использования

Твиттера не так линейна, как мы

предполагали, тем не менее, корреляции сильная (r=0,88).

Янв-мар 09

Апр-июн 09

Июл-сен 09

Окт-дек 09

Янв-мар 10

Апр-июн 10

Июл-сен 10

Окт-дек 10

Янв-мар 11

Апр-июн 11

Июл-сен 11

Окт-дек 11

Янв-мар 12

Апр-июн 12

Июл-сен 12

Окт-дек 12

Янв-мар 13

Апр-июн 130

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0

50

100

150

200

250

300

350

400

Динамика присоединения к Твиттеру

Новых аккаунтов за период (левая шкала)

Всего аккаунтов (правая шкала)

Путин и Медведев объявили об

«обратной рокировке» в сентябре 2011

Число политиков, присоединившихся за

квартал, немного падает в момент

«обратной рокировки», тем не менее, общее число

продолжает постепенно расти.


Госдума, АП, спикеры региональных парламентов

преимущественно перестали пополнять ряды

пользователей Твиттера, но далеко на сразу после

«обратной рокировки». В течение последнего полугодия мы видим

возобновление прироста. Таким образом, мы можем отвергнуть гипотезу 1.1.


Янв-

ию...

Ию

л-де

...

Янв-

ию...

Ию

л-де

...

Янв-

ию...

Ию

л-де

...

Янв-

ию...

Ию

л-де

...

Янв-

ию...

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Динамика присоединения к Твиттеру, по категориям

Госдума

Сов.Фед.

Главы регионов

Правительство

Президент и АП

Несистемная опп.

Главы рег.парл.

Прочие

0-10 10-100 100-1'000 1'000-10'000

10'000-100'000

100'000-1'000'000

> 1'000'0000

20

40

60

80

100

120

050100150200250300350400

2655

10987

71

192

Распределение аккаунтов политиков по числу фолловеров

Quanitity (left scale)Stacked quantity (right scale)

Число фолловеров

Числ

о по

лит

иков

Число аккаунтов (левая шкала)

Накопленное число аккаунтов (правая шкала)

Число фолловеров распределено

логнормально.

Премьер-министр Медведев и Тина

Канделаки (медиа персона и владелец SMM-агентства) –

единственные, у кого более 1 миллиона

фолловеров.


0 1 2-3 4-78-15

16-3132-63

64-127

128-255

257-511

512-1023

1024-2047

2048-4095

4096-81910

10203040506070 66

10

23 2722

53 50

34 34

20 208

1 1

Как часто они твитят?

Среднее число твитов в месяц

Числ

о ак

каун

тов

пол

итик

ов За исключением 66 пассивных аккаунтов, распределение числа

твитов близко к логнормальному (коэффициент аппроксимации log2

кривой составляет 76,3%).

Среднемесячное число твитов рассчитано путем деления

суммарного числа твитов за весь период использования на

количество месяцев, прошедших с момента заведения аккаунта.


Часть 5.

Активность российских политиков в

Твиттере в мае 2013

01.0

5.20

1302

.05.

2013

03.0

5.20

1304

.05.

2013

05.0

5.20

1306

.05.

2013

07.0

5.20

1308

.05.

2013

09.0

5.20

1310

.05.

2013

11.0

5.20

1312

.05.

2013

13.0

5.20

1314

.05.

2013

15.0

5.20

1316

.05.

2013

17.0

5.20

1318

.05.

2013

19.0

5.20

1320

.05.

2013

21.0

5.20

1322

.05.

2013

23.0

5.20

1324

.05.

2013

25.0

5.20

1326

.05.

2013

27.0

5.20

1328

.05.

2013

29.0

5.20

1330

.05.

2013

0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1,600

1,800

2,000

Твитов в день, суммарно всеми политиками

Праздники и выходные

Твитов в деньСреднее 1152Медиана 1190

Ст.отклонение 332

Часть 5. Активность российских политиков в Твиттере в мае 2013

Взаимосвязь между возрастом политика

активностью в Твиттере не

прослеживается, корреляция слабая

(r=0,31). 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

1920

1931

1942

1953

1964

1975

1986

1997Возраст и активность в Твиттере в мае 2013

Твитов за май 2013 (только те, у кого есть аккаунты в Твиттере)

Год

рож

дени

я



Гос. Дума

Совет Федерации


Правитель- ство


Несистемная оппозиция

Главы рег. парламентов

Прочие

свой 49% 42% 56% 53% 26% 45% 63% 45% 45,8%ретвит 21% 20% 12% 32% 15% 26% 7% 15% 20,9%

обращение/ответ

30% 38% 31% 14% 58% 29% 30% 39% 33,2%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100,0%32% 25% 20% 46% 69% 31% 50% 24% 29,2%

0 92% 96% 94% 91% 96% 95% 82% 96% 94,4%1 5% 4% 5% 5% 4% 5% 18% 2% 4,1%2 2% 1% 0% 2% 1% 1% 1% 1% 0,9%

> 2 1% 0% 0% 1% 0% 0% 0% 1% 0,6%100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100,0%

0 64% 57% 88% 89% 94% 67% 88% 67% 67,6%1 25% 30% 11% 10% 6% 26% 8% 22% 23,6%2 8% 11% 1% 0% 1% 5% 4% 8% 6,7%

> 2 3% 1% 0% 1% 0% 2% 1% 2% 2,0%100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100,0%

Твитов со ссылками

Твитов с N хэштегами

Итого

Своих твитов с N упоминаний пользователей

Итого

КатегорияВсе

Тип твита

Итого

Наиболее активно в мае 2013 писали твиты

представители несистемной оппозиции

и «прочие» (в силу большой доли медиа

звезд).

Региональные политики принципиально менее

активны по сравнению с региональными

коллегами Politicians from regions (p=0,0001).


Медиана Среднее Ст.откл. Максимум

Государственная Дума 89 7 922 28,0 89,0 140,0 726

Совет Федерации 13 1 003 22 77,2 112,7 415

Главы субъектов 30 1 528 24 50,9 65,4 294

Правительство России 7 208 22 29,7 21,0 59

Президент России и АП 12 205 7 17,1 23,4 89

Несистемная оппозиция 52 14 131 195 271,8 296,3 1 302

Председатели рег. парл. 17 377 6 22,2 36,3 136

Прочие 30 9 288 43 309,6 491,6 1 606

Все 250 34 557 29,5 138,2 258,1 1 606

Аккаунтов, активных в мае 2013

Твитов за май

На 1 активный аккаунт

Стратегии использования Твиттера: результаты распределения аккаунтов по кластерам, вычисленным двухэтапным кластерным анализом на основе всех численных параметров за май 2013, взвешенных по числу твитов каждого политика.


Госдума Сов.Фед.Главы

субъектовПравитель-

ствоПрезидент

и АПНесис.

оппозицияПредс. рег.

парл.Прочие

Нет сообщений в мае

38% 38% 39% 42% 33% 17% 39% 14% 32,2%

Много своих, мало ретвитнутых

13% 10% 29% 25% 11% 17% 14% 26% 17,1%

Много своих, много ретвитнутых

15% 24% 16% 0% 17% 21% 11% 26% 17,1%

Много своих, ответов

22% 10% 10% 0% 33% 11% 32% 20% 18,4%

Мало своих 6% 14% 2% 33% 6% 30% 0% 3% 10,0%

Много хэштегов 6% 5% 4% 0% 0% 3% 4% 11% 5,1%

Итого 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100,0%

КатегорияВсеКЛАСТЕР

Часть 6.

Эффективность использования Твиттера

российскими политиками в мае 2013

0 16 32 48 64 80 96 1121311471661892122603325250

1000

2000

3000

4000

5000

Распределение твитов по числу ретвитов, прямая шкала

0 1 2-3 4-78-15

16-3132-63

64-127128

257

512-...

1024-...

2048-...0

50010001500200025003000350040004500

Распределение твитов по числу ретвитов, log2 шкала

Число ретвитов выбрано как наиболее серьезный показатель эффективности, так как включает в себя и охват, и степень вовлеченности. Ограничиваться охватом (в том числе косвенным – то есть суммарным, с учетом ретвитов)

мы сочли некорректным, так как нас интересует эффективность твита, а не популярность политика.

Из числа ретвитнувших были исключены аккаунты, имеющие 2 и более признаков «ботовости» – нет аватарки, менее 10 фолловеров, нет своих твитов, в каждом из 20 последних своих твитов хэштеги.

Часть 6. Эффективность использования Твиттера рос.политиками в мае 2013

Часть 6. Эффективность использования Твиттера рос.политиками в мае 2013

ГосдумаСов. Фед.


Правитель-ство


Несис. оппозиция

Предс. рег. парл.

Прочие

Число собственных твитов 3 875 418 860 109 165 6 324 232 3 852 15 835Число ретвитнутых собственных

твитов2 562 255 672 109 114 4 862 50 3 194 11 818

% твитов, которые были ретвитнуты

66,1% 61,0% 78,1% 100,0% 69,1% 76,9% 21,6% 82,9% 74,6%

Суммарно ретвитов 32 653 1 030 4 980 6 266 2 924 81 147 138 54 769 183 907

Среднее число ретвитов на твит 8,4 2,5 5,8 57,5 17,7 12,8 0,6 14,2 11,6Среднее число ретвитов на

ретвтитнутый твит12,7 4,0 7,4 57,5 25,6 16,7 2,8 17,1 15,6

Среднее число ретвитнутых твитов на политика

29,1 19,6 23,2 15,6 10,4 93,5 2,9 106,5 47,8

Среднее число ретвитов на политика

371,1 79,2 171,7 895,1 265,8 1560,5 8,1 1825,6 744,6

Категория

ВсеВсе приведенные данные

рассчитаны только по собственным твитам политиков в мае 2013

Часть 7.

О чем они пишут: контент-анализ твитов

Часть 7. О чем они пишут: контент-анализ твитов







Прочие Все

Только текст 57% 68% 60% 13% 29% 60% 33% 68% 61,0%Гиперссылка 24% 26% 11% 63% 71% 26% 40% 19% 23,7%

Есть картинка / фото

16% 5% 23% 25% 0% 11% 20% 12% 12,8%

Есть видео 2% 0% 6% 0% 0% 3% 7% 1% 2,5%Итого 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100,0%

Тип, модальность информации


Гос. Дума

Сов. Фед.


Прави-тельство




Прочие Все

Безличный 10% 13% 10% 0% 29% 10% 13% 15% 11,7%Первое лицо 21% 11% 18% 0% 0% 18% 7% 13% 16,7%Второе лицо 30% 37% 35% 13% 14% 29% 27% 36% 31,3%Третье лицо 39% 39% 37% 88% 57% 43% 53% 36% 40,2%

Итого 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100,0%Нет текста 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0,3%Прошлое 11% 11% 11% 0% 0% 11% 27% 7% 9,7%

Настоящее 82% 82% 81% 100% 100% 85% 67% 89% 85,0%Будущее 7% 8% 8% 0% 0% 4% 7% 4% 5,0%Итого 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100,0%

От какого лица

Время


Гос. Дума

Сов. Фед.






Прочие Все

Нет очевидной 42% 37% 35% 25% 14% 39% 47% 53% 43,3%Историческое

событие1% 11% 0% 0% 0% 1% 0% 2% 1,3%

Актуальный сюжет (недели-

месяцы)7% 3% 2% 13% 0% 17% 13% 9% 11,5%

Актуальное событие (до 2

дней)50% 50% 63% 63% 86% 43% 40% 36% 44,0%

Итого 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100,0%Нет 67% 66% 68% 25% 14% 70% 47% 77% 70,3%

Да 33% 34% 32% 75% 86% 30% 53% 23% 29,7%

Итого 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100,0%

Сообщает ли автор

новое

Связь с событием








Прочие Все

резко негативные

2% 0% 3% 0% 0% 5% 0% 4% 3,8%

негативные 3% 3% 6% 0% 0% 7% 0% 6% 5,7%слегка

негативные5% 0% 2% 0% 0% 6% 0% 7% 5,7%

нейтральные 55% 55% 61% 75% 100% 52% 87% 57% 55,3%слегка

позитивные11% 18% 10% 25% 0% 10% 0% 11% 10,9%

позитивные 12% 11% 8% 0% 0% 9% 7% 8% 9,5%резко

позитивные9% 11% 10% 0% 0% 5% 7% 4% 5,6%

вопрос 1% 3% 0% 0% 0% 1% 0% 0% 0,8%двойственные 2% 0% 0% 0% 0% 4% 0% 1% 2,7%

Итого 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100,0%Нет 86% 71% 98% 100% 100% 90% 100% 87% 88,3%Есть 14% 29% 2% 0% 0% 10% 0% 13% 11,7%

Итого 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100,0%

Эмоции

Наличие "смайлов"

Часть 8.

Факторы, влияющие на эффективность твита

Часть 8. Факторы, влияющие на эффективность твита

Мы проверили взаимосвязь между параметрами категоризации подвыборки

твитов и числом ретвитов, используя однофакторный дисперсионный анализ

(ANOVA).

По 5 указанным в таблице параметрам число ретвитов значимо отличается.

В группах, выделяемых по остальным критериям – «эмоциональность»,

«смайлы», «время», значимость отличий превышает p=0,1.

Далее мы приводим данные по среднему числу ревтитов для каждой категории

параметра, значимо влияющего на число ретвитов категории оценки твитов. (Для анализа отличий по «темам», мы

использовали другой подход).

Сумма квадратов

Степеней свободы

Средний квадрат

FЗначим

остьМежгрупповая 113,0 101 1,119 1,816 ,000

Внутригрупповая 860,9 1 397 ,616Итого 973,9 1 498

Межгрупповая 148,8 101 1,473 1,458 ,003Внутригрупповая 1 413,2 1 398 1,011

Итого 1 562,0 1 499Межгрупповая 4 583,7 101 45,383 2,080 ,000

Внутригрупповая 30 507,5 1 398 21,822Итого 35 091,2 1 499

Межгрупповая 510,0 101 5,049 2,225 ,000Внутригрупповая 3 172,5 1 398 2,269

Итого 3 682,5 1 499Межгрупповая 47,7 101 ,473 2,343 ,000

Внутригрупповая 282,0 1 398 ,202Итого 329,8 1 499


Сообщает ли автор новое

Тип, модальность инормации

От какого лица

Тема


Твиты с картинками и фотографиями получают примерно в полтора раза больше ретвитов, чем твиты с текстом или видео. Также достаточно активно ретвитят твиты, содержащие гиперссылки (как правило, на статьи СМИ).

Наиболее активно ретвитятся твиты, касающиеся третьего лица – как правило, с комментариями по какому-то политку/группе («он сделал / сказал» и т.п.).

Среднее % Ст.откл. Среднее % Ст.откл.

Только текст 10,0 61% 43,2 Безличный 11,6 12% 61,6

Гиперссылка 13,7 24% 27,7 Первое лицо 12,7 17% 36,3

Есть картинка / фото 14,5 13% 43,1 Второе лицо 5,3 31% 22,7

Есть видео 9,6 3% 17,0 Третье лицо 15,7 40% 42,5

Итого 11,5 100% 39,6 Итого 11,5 100% 39,6

Тип, модальность информации

РетвитовОт какого лица

Ретвитов


Активнее ретвитятся твиты, посвященные историческим событиям или актуальному сюжету. Вопреки нашим ожиданиям,

твиты по наиболее актуальным событиям ретвитятся примерно со средней активностью (возможно, это связано с

тем, что по актуальному событию пользователи скорее высказываются сами).

Среднее % Ст.откл.

Нет очевидной 7,2 43% 36,2

Историческое событие 22,5 1% 80,4

Актуальный сюжет (недели-месяцы)

21,0 11% 64,7

Актуальное событие (до 2 дней)

12,8 44% 31,1

Итого 11,5 100% 39,6


Ретвитов

Среднее % Ст.откл.

Нет 10,1 70% 41,9

Да 14,9 30% 33,6

Итого 11,5 100% 39,6

Сообщает ли автор новое

Ретвитов Если автор подразумевает, что в твите он сообщает что-то новое («а вы знаете…», «Петров хорошо написал», «я хочу заявить..»), это

ретвитится в полтора раза активнее.

Для описания различий активности ретвитов в зависимости от темы, мы сформировали группы (проведя кластерный анализ).


ТемаРетвитов, среднее

% ТемаРетвитов, среднее

%

юмор политический спортфилософская цитата событие частной жизнипоздравление призыв к действиююмор не политический отчет о событииматериал СМИ/ЖЖ с комментариями привязанное к событию заявлениемнение, не связанное с политикой не привязанное к событию заявлениеновости политики доброе утро / спок. ночи / погодановости науки вопрос аудиториикомментарий к событию благодарность материал СМИ без комментария ответ на конкретный вопросфото/видео/check in ответ (или обращение) в трепе анонс события обсуждение мемов, интернет сленга

9,2 21,1%21,4 12,0%

13,3 29,9%2,0 33,4%

63,0 3,7%

Часть 9.

Гипотезы, подтвержденные и опровергнутые

Часть 9. Гипотезы, подтвержденные и опровергнутые

Гипотезы

1. Активность в Твиттере

1.1. Несмотря на «консервативный поворот», российские политики продолжают использовать Твиттер, но новые политики не присоединяются к соцсети.

1.2. Возраст является принципиальным фактором, определяющим вероятность использования Твиттера.

1.3. Депутаты Госдумы и представители несистемной оппозиции наиболее активны в Твиттере.

1.4. Региональные политики менее активны в Твиттере, чем федеральные.

2. Эффективность использования Твиттера

2.1. Ключевыми факторами являются: юмор

твитинг от первого лица

твитинг в режиме реального времени

2.2. Картинки и видео более эффективны чем текст.

2.3. Интерактивность ключевой фактор повышения эффективности.

Подтверждена

Опровергнута *Частично подтверждена (картинки – да, видео - нет)

Частична подтверждена (новые тоже присоединяются)

Преимущественно опровергнута (3е лицо более эффективно)




Частично подтверждена, но не однозначно (например, истор.события)

* Данную гипотезу проверим в дальнейшем с лонгэтюдным дизайном: путем проверки, растет ли со временем число ретвитов, если политик регулярно вступает во взаимодействие с аудиторией.

Эффективность он-лайн коммуникации российских политиков

Валентин Бианки

К.пс.н., политический психолог

Старший научный сотрудник

Санкт-Петербургский государственный университет. Факультет политологии. Кафедра российской политики

Презентовано на ежегодной конференции Международного общества политической психологии 09 июля 2013

Спасибо за внимание!

Буду рад контактам по данной и смежным темам.

[email protected] bianki.ru facebook.com/vbianki

Бианки. Эффективность он-лайн коммуникации российских...

Social Media