JultikaUniversity of Oulu repository

Tiivistelmä

Pro gradu -tutkielman aihe käsittelee sosiaalista big dataa ja sen käyttömahdollisuuksia terveysviestinnässä. Sosiaalisella big datalla tarkoitetaan tämän tutkielman kontekstissa nettikeskusteluita, tarkemmin sanottuna Twitter-keskusteluita. Terveysviestinnän merkitys perustuu yksilön, tai ryhmän, elintapamuutoksiin, joilla on hyvinvointia lisääviä sekä taloudellisia vaikutuksia. Terveysviestintää käytetään ohjaamaan terveyskäyttäytymistä haluttuun suuntaan käyttäen apuna erilaisia strategioita, menetelmiä sekä työkaluja.

Tutkielman tarkoituksena on selvittää voiko sosiaalista big dataa hyödyntää terveysviestinnässä. Kirjallisuuskatsauksessa nostettiin esille useita käyttömahdollisuuksia, joista tutkielman kannalta oleellisin oli tunneanalyysi. Tunneanalyysi mittaa tutkittavaan kohteeseen liittyviä tunteita, asenteita ja mielipiteitä(Liu 2012, 1).

Ajatus tunneanalyysin hyödyntämisestä terveysviestinnällisiin tarkoituksiin pohjautuu Wilsonin (1983, 13–19) käsitykseen uskottavuuden vaikutuksesta kognitiivisiin auktoriteetteihin tiedonlähteinä sekä Euroopan tautienehkäisy ja -valvontakeskuksen (ECDC 2021) käsitykseen luotettavuuden ja viestien uskottavuuden tärkeydestä viestien vastaanottamisen kannalta. Auktoriteetin vaikutusvalta ja asema perustuu siihen, miten uskottavana sitä pidetään (Wilson 1983, 15).

Yksi tapa mitata tietyn tahon uskottavuutta on teettämällä mielipidemittaus. Mielipidemittauksen yhteydessä saadaan selville ketä auktoriteettia kansa pitää eniten uskottavana. Tätä tietoa voidaan hyödyntää terveysviestinnässä mm. valitsemalla uskottavin auktoriteetti tiedonvälittäjäksi. Kuten tunneanalyysissä, myös mielipidemittauksessa pystytään mittaamaan tunteita, asenteita ja mielipiteitä. Tästä johtuen, tutkielman empiirinen osuus koskee tunneanalyysin tulosten vertaamista mielipidemittauksien kanssa.

Tutkimuskohteeksi valittiin Twitter-käyttäjät, ja aineisto koostuu tviiteistä. Kahta kognitiiviseksi auktoriteetiksi katsottua tahoa koskevat twiitit ladattiin ajalta 15.2–15.7.2022. Aineiston tunneanalyysi suoritettiin Python-koodilla. Tunneanalyysimalleiksi valittiin sanasto- ja sääntöpohjainen VADER-malli sekä tekoälypohjainen BERT-malli. Tunneanalyysien tuloksia verrattiin kolmansien osapuolten tuottamiin mielipidemittauksiin.

Tulosten analysoimisen yhteydessä huomattiin, että VADER-mallin vertautuivat parhaiten mielipidemittauksien kanssa. Yhdessä tapauksessa erot tunneanalyysin ja mielipidemittauksien välillä oli minimillään 5 ja maksimissaan 16 prosenttiyksikköä. Tuloksista kävi kuitenkin ilmi, etteivät mallit pystyneet tässä asetelmalla tuottamaan mielipidemittauksen kaltaisia tuloksia. VADER-malli sen sijaan vaikutti tutkimuksen perusteella osaavan arvioida auktoriteettien välisen sijoituksen suosion suhteen.

Tunneanalyysillä voidaan mahdollisesti selvittää auktoriteettien väliset uskottavuuteen liittyvät sijoitukset. Jatkotutkimuksen kohteena voisivat olla myös muunkieliset aineistot esim. tviitit. Lisäksi aineiston siivoaminen, eri tunneanalyysimallien vertaaminen keskenään sekä eri yhteisöpalveluihin keskittyminen voivat tuottaa laadukkaampia tutkimustuloksia.