Konservative haben 2010 Twitter Battle gewonnen
Forscher der University of Michigan untersuchten die Social-Media-Strategien der Tea Party und kamen zu dem Schluss, dass Twitter-Aktivitäten zu guten Vorhersagen über Wahlsieger führen können.
Verschiedene Social-Media-Tools sind in den letzten Jahren zu einem wichtigen Bestandteil der Kampagnenstrategien geworden. Im Jahr 2010 nutzte fast ein Viertel der Erwachsenen im Internet soziale Netzwerke, einschließlich Twitter, um sich an den Wahlen zu beteiligen.
In der Studie überprüften die Ermittler mehr als 460.000 Tweets (Texteinträge) - drei Jahre im Wert von 687 Kandidaten, die sich um Sitze im Nationalhaus, im Senat und in der Regierung bewerben.
"Die konservativen Kandidaten - Republikaner und Tea-Party-Mitglieder - nutzten Twitter definitiv sichtbarer und zeigten eine kohärentere Reihe von Botschaften und Themen", sagte der Forscher Eytan Adar, Ph.D.
„Sie folgten sich auch viel genauer. Ich denke, es ist fair zu sagen, dass sie in vielerlei Hinsicht viel kohärenter waren und letztendlich zu einer stärkeren Kampagne führen. "
Konservative, die bei den Zwischenwahlen 2010 große Gewinne erzielt hatten, twitterten über ähnliche Themen und übermittelten eine kohärente Botschaft mit besonderem Augenmerk auf wirtschaftliche Fragen, stellten die Forscher fest.
Die wichtigsten Begriffe in den Posten der Republikaner waren "Ausgaben", "Rechnungen", "Budget", "WSJ" (Wall Street Journal), "Bush" und "Defizit". Während des Studienzeitraums twitterten die Republikaner durchschnittlich 723 Mal.
Demokraten posteten während des Studienzeitraums weniger häufig mit durchschnittlich 551 Tweets. Ihre Tweets deckten ein breiteres Themenspektrum ab. Die wichtigsten Begriffe waren "Bildung", "Arbeitsplätze", "Ölverschmutzung", "saubere Energie", "Afghanistan" und "Reform".
Die Studie konzentrierte sich auf die Beiträge von selbst identifizierten Tea-Party-Mitgliedern. Trotz ihrer Basis schien die Tea Party eine organisierte Kampagne durchzuführen, da Forscher mehr Tweets (901) und ein besser organisiertes Verhalten entdeckten, was auf eine stärkere Gemeinschaft als ihre Kollegen hindeutet.
Zum Beispiel haben sich Tea-Party-Mitglieder häufiger gegenseitig retweetet und die Nachricht eines Kollegen durchschnittlich 82,6 Mal erneut gesendet, verglichen mit 52,3 Retweets für Republikaner und 40 für Demokraten.
Sie verwendeten auch durchschnittlich 753-mal Hashtags (Schlüsselwörter zur Kategorisierung von Tweets), verglichen mit 404-mal bei Republikanern und 196-mal bei Demokraten.
Forscher glauben, dass dies daran liegen könnte, dass sich die Mitglieder der Tea Party auf Twitter zusammengeschlossen haben, um wichtige Demokraten anzugreifen. Zu den beliebtesten Begriffen der Partei gehörten "Nancy Pelosi", "Barney Frank" und "Clinton".
Die Forscher stellten jedoch fest, dass eine übermäßige Nutzung von Twitter möglicherweise nicht mit einer besseren Wahlleistung korreliert.
"Tatsächlich könnte eine Überbeanspruchung die Zielgruppe in gewissem Maße sogar abwehren", sagte der Forscher und Doktorand Avishay Livne.
Die Studie untersuchte, wie Twitter-Verhaltensweisen dazu beitragen können, Wahlsieger vorherzusagen. Indem sie den Inhalt der Tweets der Kandidaten, die Anzahl der Follower und die Frage, ob der Kandidat ein Amtsinhaber war, betrachteten, konnten sie die Wahlergebnisse mit einer Genauigkeit von 88 Prozent vorhersagen.
"Wir haben festgestellt, dass Kandidaten, die sich in der Mitte des Netzwerks befinden und in der Mitte dessen, was von allen diskutiert wird, eher gewählt werden", sagte Lada Adamic, Ph.D.
Laut Adamic beleuchtet die Arbeit auch, wie die Positionen eines Kandidaten seiner Wahrscheinlichkeit entsprechen, gewählt zu werden.
"Dies wurde in der Vergangenheit versucht, indem beispielsweise die bisherigen Abstimmungsergebnisse eines Kandidaten oder seine Antworten auf standardisierte Umfragen untersucht wurden", sagte Adamic. „Diese Daten waren jedoch häufig unvollständig. Es ist interessant zu sehen, wie die Aktivitäten der Kandidaten auf Twitter mit den Wahlergebnissen zusammenhängen. “
Quelle: Universität von Michigan
