Tweets iz celega sveta, ki jih je narisal kraj, kot del nove študije. Kliknite za povečavo. Slika prek prvega ponedeljka / Leetaru et. al.
Težko je razumeti, kako hitro in temeljito je Twitter prevzel svet. Pred natanko sedmimi leti, leta 2006, je bila ideja narisana na blazinico papirja. Zdaj to storitev uporablja približno 554 milijonov uporabnikov - število, ki predstavlja skoraj 8 odstotkov vseh ljudi na planetu - in poslanih je približno 170 milijard tvitov, pri čemer se ta številka vsak dan poveča za približno 58 milijonov .
Vsi ti tvitovi zagotavljajo neprecenljiv vir novic, zabave, pogovorov in povezave med ljudmi. Toda za znanstvenike so dragoceni tudi kot nekaj precej drugačnega: surovi podatki.
Ker ima Twitter odprt API (ki omogoča, da se tweeti naložijo kot neobdelani podatki, ki jih je mogoče analizirati) in veliko tvitov je geografskih oznak, lahko raziskovalci uporabijo milijarde teh tvitov in jih analizirajo po lokaciji, če želite izvedeti več o geografiji ljudi po vsem planetu. Lani jeseni je ekipa Univerze v Illinoisu v okviru Global Twitter Heartbeat analizirala jezik in lokacijo več kot milijarde tvitov iz celotne ZDA, da bi ustvarila prefinjene zemljevide stvari, kot so pozitivna in negativna čustva, izražena med orkanom Sandy, ali podporo Baracku Obama ali Mitt Romney med predsedniškimi volitvami.
Kot je Joshua Keating zapisal na blogu Foreign Policy 'War of Ideas, so člani iste skupine, ki jo vodi Kalev Leetaru, v zadnjem času še korak dlje. Kot je bilo objavljeno v novi raziskavi v začetku tega tedna v spletni reviji Prvi ponedeljek, so analizirali lokacije in jezike 46.672.798 tvitov, objavljenih med 23. oktobrom in 30. novembrom lani, da bi ustvarili osupljiv portret človeške dejavnosti okoli planeta, prikazan na vrh objave. Uporabili so Twitter decahose, podatkovni tok, ki v vsakem trenutku zajame naključno 10 odstotkov vseh tvitov po vsem svetu (kar je za časovno obdobje znašalo 1.535.929.521) in se preprosto osredotočil na tvite s pripadajočimi geografskimi podatki.
Kot ugotavljajo raziskovalci, se geografska gostota tweetov v mnogih regijah, zlasti v zahodnem svetu, kjer se računalniki, mobilne naprave in Twitter uporabljajo na najvišjih ravneh, zelo ujema s stopnjami elektrifikacije in rabe razsvetljave. Kot rezultat, zemljevidi tvitov (kot je podroben pogled na celinsko ZDA spodaj) ponoči izgledajo podobno kot satelitske slike umetne svetlobe.
Kliknite za povečavo. Slika prek prvega ponedeljka / Leetaru et. al.
Kot test za preverjanje, kako se tweeti ujemajo z uporabo umetne svetlobe, so spodaj ustvarili sestavljeni zemljevid, na katerem so tweeti prikazani kot rdeče pike, nočna osvetlitev pa je prikazana kot modra. Območja, ki si medsebojno ustrezajo (in se dejansko medsebojno odpovejo), so prikazana kot bela, območja, kjer ena odtehta druga, pa ostanejo rdeča ali modra. Številna območja so videti precej bela, z nekaj ključnimi izjemami: Iran in Kitajska, kjer je Twitter prepovedan, sta opazno modri, medtem ko so številne države z razmeroma nizkimi stopnjami elektrifikacije (vendar kjer je Twitter še vedno priljubljen) videti rdeče.
Kliknite za povečavo. Slika prek prvega ponedeljka / Leetaru et. al.
Projekt je postal še bolj zanimiv, ko so raziskovalci uporabili samodejni sistem za razčlenitev tvitov po jeziku. Najpogostejši jezik na Twitterju je angleščina, ki je zastopana v 38, 25 odstotka vseh tvitov. Po tem so prišli Japonci (11, 84 odstotka), Španci (11, 37 odstotka), Indonezijci (8, 84 odstotka), Norvežanke (7, 74 odstotka) in Portugalci (5, 58 odstotka).
Skupina je izdelala zemljevid vseh tvitov, napisanih v 26 najbolj priljubljenih jezikov, pri čemer je vsak spodaj predstavljen z drugo barvo:
Kliknite za povečavo. Slika prek prvega ponedeljka / Leetaru et. al.
Medtem ko v tvitih večine držav prevladujejo njihovi uradni jeziki, je veliko razvidnih, da tvitove vključujejo v različne druge jezike. Poglejte dovolj natančno in videli boste mavrične barve, ki nežno izhajajo iz sivih pik (angleški tvit), ki odejo ZDA:
Kliknite za povečavo. Slika prek prvega ponedeljka / Leetaru et. al.
Med drugimi analizami je raziskovalna skupina celo pogledala geografijo ponovnega posodabljanja in referenciranja - povprečno razdaljo med uporabnikom in nekom, ki ga ponovno izda, kot tudi povprečno razdaljo med tem uporabnikom in nekom, ki ga on ali ona preprosto navede v tvitu. V povprečju je bila razdalja za retweet 1, 115 milje in 1, 118 za referenco. Nasprotno pa je obstajalo pozitivno razmerje med številom ponovnih povratnih navodil ali napotitve drugega uporabnika na njihovo razdaljo in njihovo razdaljo: pari uporabnikov, ki imajo le nekaj interakcij, so bili bolj verjetno, da bodo bolj blizu (500- 600 milj narazen) kot tisti, ki imajo med seboj na desetine retvitov in referenc.
To pomeni, da uporabniki, ki živijo daleč narazen, pogosteje uporabljajo Twitter za redno interakcijo. Ena razlaga bi lahko bila, da so subjekti z največ privrženci - in s tem največ referenc in retweitov - pogosto znane osebnosti, organizacije ali korporacije, uporabniki, ki jih ljudje poznajo, a dejansko nimajo osebnega odnosa. Splošni zemljevid retweetov med uporabniki je spodaj:
Kliknite za povečavo. Slika prek prvega ponedeljka / Leetaru et. al.
V prispevku smo podrobneje obravnavali druge podatke, povezane s tvitovi: razmerje med poročanjem o novostih in številom tvitov v državi (Evropa in ZDA dobivajo nesorazmerno poročanje o medijih, Latinsko Ameriko in Indonezijo pa spregledata), mesta, ki jih ima Twitter dodali največ uporabnikov v zadnjem času (Bližnji vzhod in Španija) ter kraje, kjer imajo uporabniki v povprečju največ sledilcev (Južna Amerika in Zahodna obala).
Vsem tem podatkom je nekaj opozoril. Eden od njih je, čeprav je število tvitov analiziralo desetine milijonov, še vedno le 0, 3 odstotka vseh poslanih tvitov, zato morda ne bodo ustrezno predstavljali vseh vzorcev Twitterja, še posebej, če se uporabniki, ki omogočajo geografsko označevanje, obnašajo drugače kot drugi. Poleg tega so se v hitro spreminjajočem se svetu Twitterja nekateri trendi od lanske jeseni morda že močno spremenili. Ker pa Twitter še naprej raste in ko bo več podatkov na voljo, je gotovo razlog, da bodo tovrstne analize postale bolj priljubljene le za demografe, računalniške strokovnjake in druge raziskovalce.
