📝شناسایی الگوریتم موج شبکه‌های اجتماعی توییتر و اینستاگرام در سازمان‌دهی و بازنمایی #اعتراضات_۱۴۰۱ ایران

✍️دکتر محسن فینی زاده ، نرگس دیده خانی

📎منبع مقاله:

sss.jrl.police.ir/article_120553.html

magiran.com/paper/2933306

دانلود فایل مقاله:

دانلود مقاله سرور پیو فایل

دانلود مقاله از سرور سایت

چکیده:

هدف و زمینه: استفاده از شبکه‌های اجتماعی در تمامی ابعاد زندگی بشری حتی در حوزه‌های اجتماعی و اعتراضی نفوذ یافته است. شبکه‌های اجتماعی امروزه نقش اصلی در سازمان‌دهی و بازنمایی اعتراضات و اغتشاشات جهانی دارند. پژوهش حاضر با هدف واکاوی کارکردها و الگوهای شبکه‌های اجتماعی توییتر و اینستاگرام در سازمان‌دهی و بازنمایی اعتراضات، به ویژه اعتراضات ۱۴۰۱ ایران، به تحلیل و شناسایی الگوریتم این دو شبکه می‌پردازد.

روش‌ها: این پژوهش با بهره‌گیری از رویکرد علوم اجتماعی محاسباتی و داده‌کاوی انجام شده است. داده‌های مورد مطالعه شامل چند صد میلیون پست فارسی از توییتر و اینستاگرام است. جمع‌آوری داده‌ها با استفاده از API رسمی هر پلتفرم و کتابخانه‌های برنامه‌نویسی مرتبط انجام گرفته است و از سامانه‌های پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته برای ثبت و مدیریت حجم گسترده داده‌ها بهره گرفته شده است.

یافته‌ها: نتایج نشان می‌دهند که الگوریتم موج می‌تواند چارچوبی برای فهم انتشار اطلاعات، بازنمایی اجتماعی و شکل‌گیری افکار عمومی در توییتر و اینستاگرام فراهم کند. برخلاف مدل‌های سنتی آبشاری یا سلسله‌مراتبی، الگوریتم موج با در نظر گرفتن تعاملات شبکه‌ای، ویژگی‌های فردی و جمعی کاربران و بار عاطفی محتوا، قادر است رفتار انتشار اخبار و شکل‌گیری جریان‌های خبری را به شیوه‌ای دقیق‌تر و منعطف‌تر توضیح دهد. تحلیل موج‌های غیررسمی نشان داد که حتی منابع با نفوذ پایین، در شرایط مناسب، می‌توانند با استفاده از تعاملات شبکه‌ای و بار احساسی محتوا، موج خبری ایجاد کرده و جریان اصلی اطلاع‌رسانی را تحت تأثیر قرار دهند.

نتیجه‌گیری: درک الگوریتم موج و مسیرهای چندسطحی شکل‌گیری آن می‌تواند به پیش‌بینی انتشار اخبار، کاهش اثرات شایعات، هدایت افکار عمومی و بهبود اعتماد اجتماعی کمک کند. شناخت دقیق این الگوریتم، امکان طراحی راهبردهای اطلاع‌رسانی مبتنی بر واقعیت شبکه‌ای، مدیریت کاربران میانی و اینفلوئنسرهای تخصصی، و شناسایی نقاط حساس برای کنترل یا تسهیل انتشار محتوا را فراهم می‌آورد

Identifying the wave algorithm of Twitter and Instagram social networks in organizing and representing the 1401 protests in Iran
Author(s):
Mohsen Finizadeh Bidgoli * , Narges Didehkhani
Message:
Article Type:
Research/Original Article

Abstract:
Background and Purpose
The use of social networks has permeated all aspects of human life, including social and protest domains. Nowadays, social networks play a central role in organizing and representing global protests and unrests. The present research aims to analyze the functions and paradigms of Twitter and Instagram in organizing and representing protests, particularly the 2022 Iran protests, by examining and identifying the algorithms of these two platforms.

Method
The study employs a computational social science approach and data mining techniques. The research data comprises hundreds of millions of Persian language posts from Twitter and Instagram. Data collection was conducted using the official APIs of each platform and relevant programming libraries, in the meantime structured data processing and storage systems utilized to manage the extensive volume of data.

Findings
The results indicate that the “wave algorithm” may provide a framework for understanding information dissemination, social representation, and the formation of public opinion on Twitter and Instagram. Unlike traditional cascade or hierarchical models, by considering network interactions, individual and collective user characteristics, and the emotional load of content; the wave algorithm may explain the behavior of news dissemination and the formation of news flows more accurately and flexibly. Analysis of informal waves revealed that even low-influence sources, under suitable conditions, might generate news waves and influence the mainstream information flow by leveraging network interactions and emotional content load.

Conclusion
Understanding the wave algorithm and its multi-level formation pathways may aid in predicting news dissemination, mitigating the effects of rumors, guiding public opinion, and enhancing social trust. A precise understanding of this algorithm enables us to design of information strategies based on network reality, the management of intermediary users and specialized influencers, and the identification of critical points for controlling or facilitating content dissemination.