ارتباطات مجازی علم و فناوری- مورد مطالعه: مدل‌سازی موضوعی محتوای توئیتر دانشگاه‌های فنی آمریکا

نوع مقاله : علمی

نویسندگان
1 پژوهشگر
2 استاد / دانشکده علوم ارتباطات اجتماعی دانشگاه علامه طباطبایی
چکیده
توسعه فناوری‌های ارتباطی، ارتباطات علم و فناوری را همانند سایر حوزه‌ها، دچار تغییرات جدی کرده است. در مقاله پیش رو، صفحه توئیتر دانشگاه‌های فنی شاخص آمریکا شامل ام‌آی‌تی، برکلی و استنفورد انتخاب و با استفاده از داده‌کاوی به روش مدل‌سازی موضوعی، یافتن الگوهای موضوعی در ارتباطات علم و فناوری در این دانشگاه‌ها دنبال شده است. مدلسازی موضوعات برای نزدیک به ده هزار توئیت، دسته‌بندی‌های مختلفی شامل آموزش، کووید 19، فناوری و مهندسی، افتخارات و دستاوردهای اعضای هیئت علمی و پژوهشگران، پژوهش، سیاست، زندگی دانشجویی، ورزش و تفریح، رویدادهای آنلاین، فرهنگ و هنر، کارآفرینی، محیط زیست، تحقیق و توسعه و اجتماعی را مشخص کرده است. همبستگی مثبتی بین لایک و موضوعات افتخارات و دستاوردها، پژوهش و آموزش است. عکس این موضوع برای واژگان دسته سیاسی است. محاسبات رگرسیونی بشیوه توزیع دوجمله‌ای منفی نیز بیانگر این است که موضوعاتی مانند افتخارات و دستاوردها و ورزش و تفریح، احتمال لایک و ریتوئیت بالایی دارد در حالیکه موضوعات سیاسی، بازدارنده لایک است. نتایج مدلسازی موضوعی نشان می‌دهد که محور اصلی در محتوای ارائه شده دانشجو و فضای حاکم بر آن است و از فضای مدیریتی و اطلاع‌رسانی اخبار آن، فاصله معنی‌داری دارد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Social communications of science and technology- Topic Modeling of Twitter content by American technical universities

نویسندگان English

Mohsen Rostami 1
Hadi Khaniki 2
1 Researcher
2 Professor / Faculty of Social Communication Sciences, Allameh Tabataba'i University
چکیده English

The development of communication technologies has brought about serious changes in science and technology communications, as in other fields. In the following article, the Twitter page of the leading American universities of technology, including MIT, Berkeley, and Stanford, has been selected and, using Topic modeling data mining, has been followed to find Topic patterns in science and technology communications at these universities. Modeling topics for nearly ten thousand tweets, various categories including education, Covid 19, technology and engineering, honors, research, politics, student life, sports and entertainment, online events, culture and art, entrepreneurship, Environment, research and development and social. There is a positive correlation between likes and topics of honors, research and education. The opposite is true for the words of the political topics. Regression calculations by negative binomial distribution also indicate that topics such as honors and achievements and sports and recreation are more likely to be liked and retweeted, while political issues are deterrent to likes. The results of topic modeling show that the main focus is on the content presented by the student and the prevailing atmosphere and there is a significant distance from the management and news about it.

کلیدواژه‌ها English

communications of science and technology
Data mining
Topic Modeling

مقالات آماده انتشار، اصلاح شده برای چاپ
انتشار آنلاین از 16 اسفند 1399

  • تاریخ دریافت 09 اسفند 1399
  • تاریخ بازنگری 12 اسفند 1399
  • تاریخ پذیرش 16 اسفند 1399