211service.com
Efter Charlie Hebdo-skyderier viser Big Data håbefulde tegn
Leveret af SAP
I januar 2015 skød og dræbte terrorister 17 mennesker i og omkring Paris, i det satiriske magasin Charlie Hebdos kontor, i et kosher-supermarked nogle få kilometer væk og i den sydlige forstad til Montrouge. Disse angreb, de dødeligste i Frankrig i mere end 50 år, førte til en heftig – og stadig igangværende – debat om emner lige fra ytringsfrihed og satire til immigration, racisme og religion.
Udefra så det ud til, at Frankrig socialt og politisk i det væsentlige var ved at blive delt i to lejre: de borgere, der så frem med optimisme i håb om at forsvare de værdier, der havde gjort Frankrig til mål for jihadister, og dem, der blev indhentet. i kredsløbet af vrede og hævn.
Vi kl SAP Startup Fokus spekulerede på, om vi kunne analysere alle de følelser, folk udtrykte online i både traditionelle og sociale mediekanaler, for at lave en sand, databaseret vurdering, der kunne besvare et simpelt spørgsmål: Efter Charlie Hebdo, var niveauet af konsensus om værdien af multikulturalisme og religionsfrihed vokser i Frankrig? Eller risikerede landet at blive splittet af frygtens politik?
Semantiske visioner , en Tjekkiet-baseret virksomhed, der har verdens største semantiske nyhedsdatabase, foretog for nylig netop en sådan analyse. Dets forskere identificerede de termer, der oftest blev brugt af folk, der udtrykte deres følelser om angrebene i Paris. Derefter sporede de disse udtryk på tværs af flere medier og på flere sprog både før og efter angrebene. Resultaterne af denne analyse kan beskrives, uden for meget hyberbole, som et øjebliksbillede af menneskehedens kollektive puls på disse spørgsmål.
Semantic Visions fandt ud af, at konsensus-model-termer oversteg konflikt-model-termer både før og efter Paris-angrebene på tværs af alle de undersøgte mediesprog.
Semantic Visions modeller
Følgende er detaljer om metoden Semantic Visions brugt til at spore det verdensomspændende online udtryk for disse følelser:
- Semantic Visions sporede brugen af disse udtryk i fire uger før angrebene og fire uger efter dem. Forskningen involverede 268.000 separate mediekilder og undersøgte næsten 49 millioner individuelle artikler på flere sprog. Forskerne filtrerede disse resultater til kun at inkludere dem på fransk, engelsk, tysk og tjekkisk.
- Til konsensusmodellen søgte de efter alle ord, sætninger og tilknyttede synonymer i alle mulige sproglige former for begreber, der generelt blev betragtet som positive: demokrati, dialog, ytringsfrihed, kærlighed, multikulturalisme, fred, tolerance, og enhed .
- Tilsvarende for konfliktmodellen sporede de følgende udtryk, som nogle gange har negative konnotationer: civilisationernes sammenstød, konfrontation, kulturel konflikt, had, intolerance, islamofobi, hævn, sharia ( muslimsk lov), og krig.
I udførelsen af sin forskning stolede Semantic Visions på to centrale antagelser:
- I demokratiske lande er medierne normalt fri for regeringskontrol, og enkeltpersoner er generelt ikke bange for at udtrykke deres ægte meninger online.
- Den to-måneders tidslinje (en måned før angrebene, en måned efter) var lang nok til nøjagtigt at repræsentere den grundlæggende offentlige mening før begivenhederne og reaktionen efter dem.
Resultater: Konsensus Trumps konflikt
Samlet set fastslog Semantic Visions, at konsensus-model-termer oversteg konflikt-model-termer både før og efter Paris-angrebene på tværs af alle de undersøgte mediesprog.
Derudover fandt forskerne, at brugen af konfliktmodel-termer efter angrebene faldt hurtigere end brugen af konsensus-model-termer, hvilket betyder, at den sociale konsensus vedblev, mens det sociale konflikt formindsket. Denne betydningsfulde opdagelse giver håb for fremtiden og burde tjene som en påmindelse for franske politikere om, hvad deres vælgere egentlig tænker.
Kilde: Semantic Visions. Brugt med tilladelse.
Ikke uventet, når det drejer sig om vold, religion og race, er selv den offentlige puls sjældent en monolitisk enhed, og der kan observeres adskillige undtagelser, som resultaterne indikerer:
Den højeste vækstrate i brugen af terminologi fundet i fransksprogede publikationer var for disse to konsensusmodeludtryk: fri tale (439%) og tolerance (160%). Den højeste vækst i de fransksprogede konfliktmodel-emner omfattede: kulturkonflikt (514%), sharia (208%) og Islamofobi (181%).
- Brugen af udtrykket antagonisme faldt meget langsomt. Selv en måned efter angrebene var det stadig 30 procent højere, end det havde været i december 2014, før angrebene. På den anden side udtrykket dialog udviste en langsom, men vedvarende opadgående tendens, hvilket potentielt indikerer, at samfundet i sidste ende vil anerkende behovet for interkulturel eller interreligiøs forsoning.
- Vilkår, der fik et kortsigtet løft (på grund af den ubarmhjertige nyhedscyklus), men som trak sig tilbage til basisniveauer inden for en måned, var bl.a. kulturkonflikt, ytringsfrihed, og multikulturalisme . På samme tid inkluderede nogle af de vilkår, der ikke trak sig tilbage til tidligere niveauer, vilkårene had, intolerance, islamofobi , og hævn .
Big Data, Big Insights
Hvad denne undersøgelse indikerer, er, at uanset hvad de snakkende hoveder på tv siger, og uanset hvilke radio-, kabel- eller internetkanaler du følger, er virkeligheden i offentlig tænkning altid noget mere kompleks end hvad vi ser eller hører i medier. Nutidens teknologi – mere specifikt big-data-værktøjer – kan give utroligt værdifuld indsigt i den offentlige tankegang og de reelle følelser, som borgerne giver udtryk for, når sådanne kritiske spørgsmål dukker op. For mere indsigt, læs venligst rapporten Semantic Visions i sin helhed.
SAP Startup Fokus er et program, der arbejder med startups i big data og/eller forudsigende eller realtidsanalyserum og understøtter dem i at bygge innovative applikationer, der bruger SAP HANA-databaseplatformen. Der er i øjeblikket mere end 1.900 virksomheder i programmet, bl.a Semantiske visioner . Deltag i samtalen @SAPStartups eller følg forfatteren på Twitter @BansalManju.