University of Oulu

Mitä sosiaalisen median kommentit kertovat lyhytvideosta : sentimenttianalyysi tiedeaiheisten TikTok -videoiden kommenttikentän analyysimenetelmänä

Saved in:
Author: Westman, Mikael1
Organizations: 1University of Oulu, Faculty of Humanities, History, Culture and Communication Studies (HistCulComm)
Format: ebook
Version: published version
Access: open
Online Access: PDF Full Text (PDF, 1.5 MB)
Pages: 83
Persistent link: http://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-202304131381
Language: Finnish
Published: Oulu : M. Westman, 2023
Publish Date: 2023-04-14
Thesis type: Master's thesis
Tutor: Karvonen, Erkki
Sahlgren, Jari
Reviewer: Karvonen, Erkki
Kallinen, Maija
Description:

Tiivistelmä

Internet ja sosiaalinen media ovat nykyisin erityisesti nuorille pääasiallinen informaatiokanava. Erityisesti lyhytvideoiden merkitys viestinnän välineenä on kasvanut samaan aikaan, kun kilpailu mediatilasta eri toimijoiden välillä on entistä kiivaampaa. Tiedeviestintä on monissa uusissa sosiaalisen median kanavissa jäänyt viihdyttävämpien sisällöntuottajien jalkoihin. Tämä on osaltaan lisännyt muun muassa erilaisten pseudotieteiden ja disinformaation leviämistä.

Lyhytvideoilla tehtävää tiedeviestintää tulee kehittää. Sisältöjen kehittäminen ja arviointi vaativat nykyistä tehokkaampia tapoja analysoida videoiden toimivuutta. Tämän tutkimuksen tarkoitus on tutkia sentimenttianalyysin toimivuutta videoiden arviointimenetelmänä. Aineistona käytetään kommentteja, jotka on kerätty kymmenestä TikTokissa julkaistuista tiedevideoista.

Tutkimuksessa käytetyn sentimenttianalyysin tuloksia peilataan teoriataustaan tunneviestinnästä ja eri tunteiden vaikutuksesta videoiden sitoutumisprosenttiin. Lisäksi arvioidaan eri aktiivisuustason tunteiden vaikutuksia videon keräämiin reaktioihin ja verrataan sentimenttianalyysin tuloksia sisällönanalyysiin yhden videon osalta.

Tutkimuksen tuloksien mukaan tiedevideoiden toimivuutta voidaan arvioida sentimenttianalyysin avulla. Sentimenttianalyysin tuloksia voidaan käyttää hyväksi sisällön kehittämisessä ja videoviestinnän suunnittelussa. Menetelmän käyttö vaatii riittävät ennakkotiedot, jotta sen käyttö on järkevää. Mikäli kommenteista pyritään löytämään uusia ideoita, aineisto on pieni, tai jos kommenttien sisältö on yllättävää, voi perinteinen sisällönanalyysi olla parempi analyysimenetelmä.

Tutkimuksen tulokset ovat samansuuntaisia aiheesta aiemman tehdyn tutkimuksenkanssa. Tiedeaiheisten videoiden sisällön tunneviestintään tulisi kiinnittää huomiotaentistä enemmän. Lyhytvideoiden avulla tehtävä tiedeviestintä on varsin uusi ilmiö,minkä vuoksi jatkotutkimukselle on paljon tarvetta. Eritysesti tulisi tutkia suurempia aineistoja ja pyrkiä luomaan malleja lyhytvideoiden toimivuuden arviointiin

What social media comments tell you about a short video sentiment analysis as a method for analyzing the comment field of science-themed TikTok videos

Abstract

Internet and social media are currently the main sources of information for young people. Especially the importance of short videos as a means of communication has increased at the same time as competition for media space among different actors has become more intense. In many new social media channels, science communication has been overshadowed by more entertaining content creators. This has increased, among other things, the spread of various pseudosciences and disinformation.

Science communication through short videos needs to be developed. Developing and evaluating content requires more effective ways of analyzing the effectiveness of videos. The purpose of this study is to investigate the effectiveness of sentiment analysis as a method for evaluating videos. The data used consists of comments collected from ten science videos published on TikTok.

The results of sentiment analysis in this study are compared with the theoretical background of emotional communication and the effects of different emotions on the engagement rate of the videos. In addition, the effects of emotions of different activity levels on the reactions are evaluated and the results of sentiment analysis are compared with content analysis for one video.

According to the results of the study, the effectiveness of science videos can be evaluated using sentiment analysis. The results of sentiment analysis can be used in developing content and video communication planning. The use of the method requires sufficient background knowledge to make it sensible. If new ideas are sought from comments, the dataset is small, or if the content of the comments is surprising, a traditional content analysis may be a better method.

The results of the study are consistent with previous research on the subject. Emotional communication in science videos should be given more attention. Science communication using short videos is a fairly new phenomenon, which is why there is a great need for further research. Especially, larger datasets should be studied and efforts should be made to create models for evaluating the effectiveness of short videos.

see all

Subjects:
Copyright information: © Mikael Westman, 2023. Except otherwise noted, the reuse of this document is authorised under a Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0) licence (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). This means that reuse is allowed provided appropriate credit is given and any changes are indicated. For any use or reproduction of elements that are not owned by the author(s), permission may need to be directly from the respective right holders.
  https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/