Inleiding
Sosiale media het ’n alomteenwoordige werklikheid in mense se lewens geword. Die meeste internetgebruikers het een of ander sosialemediateenwoordigheid wat hulle, onder andere, gebruik om met mense reg oor die wêreld te kommunikeer. Sosiale media word egter nie uitsluitlik vir sosiale interaksies gebruik nie, maar ook vir nuus, vermaak, onderrig, bemarking en vele meer. In Suid-Afrika het sosiale media ’n 37% bevolkingspenetrasie, wat beteken dat daar 22 miljoen Suid-Afrikaners met ’n aktiewe sosialemediateenwoordigheid is en boonop het sosialemediagebruik oor die laaste jaar met 19% toegeneem (Kemp 2020). WhatsApp is tans die gewildste sosialemediaplatform in Suid-Afrika, gevolg deur YouTube, Facebook, Facebook Messenger, Instagram, Twitter, Pinterest en LinkedIn (Kemp 2020).
Dit kan intimiderend wees om met sosialemediadata om te gaan, maar sosiale media bied nuwe maniere om ons leefwêreld te bestudeer omdat dit sosiale interaksies meetbaar maak, groot hoeveelhede teks en beelde genereer en nuwe (meetbare) wyses verteenwoordig waarmee mense met hul leefwêreld omgaan. Watts (2011:266) skryf rakende die inligtingsontploffing:
... just as the invention of the telescope revolutionized the study of the heavens, so too by rendering the unmeasurable measurable, the technological revolution in mobile, Web, and Internet communications has the potential to revolutionize our understanding of ourselves and how we interact. Merton was right: Social science has still not found its Kepler. But three hundred years after Alexander Pope argued that the proper study of mankind should lie not in the heavens but in ourselves, we have finally found our telescope. Let the revolution begin ...
In die huidige artikel deel ek ’n paar gedagtes oor wat met sosialemediadata bestudeer kan word, sowel as praktiese wyses hoe dit bestudeer kan word en uitdagings rondom die gebruik van sosialemediadata. Ek fokus op ’n paar van die gewildste sosialemediaplatforms, maar daar moet in gedagte gehou word dat daar duisende platforms bestaan.
Sosiale media en die grootdata-omgewing
Sosialemediaplatforms genereer sogenaamde grootdata, wat gewoonlik omskryf word met verwysing na drie v’s: volume (volume), verskeidenheid (variety) en snelheid (velocity) (Kotzé 2016). Eerstens is die hoeveelheid data wat op hierdie platforms genereer word, gewoonlik groot: daar word daagliks ongeveer 500 miljoen twiets op Twitter geplaas, 50 miljoen foto’s op Instagram, drie miljard video’s word op YouTube gekyk en drie miljoen blogartikels word geskryf (Internet Live Stats 2020). Die navorser wat met sosialemediadata wil omgaan, kan egter relevante materiaal vir sy studie hieruit onttrek, wat heelwat kleiner is as die totale materiaal wat beskikbaar is. In Senekal (2019) is twiets versamel wat na Deon Meyer se Twitter-profiel verwys en in hierdie geval was daar 1 157 twiets oor ’n tydperk van ses maande ─ ’n baie meer hanteerbare volume. Ook in Senekal (2020a) is Instagram-plasings versamel wat met hutsmerke (hashtags) gemerk is, wat na ’n korpus Afrikaanse skrywers verwys, en in hierdie geval was daar 7 157 plasings ─ heelwat minder as die meer as ’n miljard plasings wat reeds op dié platform gemaak is. Sosialemediaplatforms genereer met ander woorde groot hoeveelhede data, maar die komponent wat vir ’n spesifieke studie relevant is, mag heelwat kleiner en meer hanteerbaar wees.
Sosialemediaplatforms genereer ook data in ’n verskeidenheid formate: teks, video en foto’s, sowel as metadata oor gebruikers (Kotzé 2016). Die metadata is gewoonlik in ’n gestruktureerde formaat (rye en kolomme), maar die plasings self is in ’n ongestruktureerde formaat (video’s, foto’s en teks). Om inligting hieruit te onttrek, het ons reeds met verskeie tegnieke geëksperimenteer, byvoorbeeld masjienleer (Kotzé, Senekal en Daelemans 2020), diepleer (Kotzé en Senekal 2020), sentimentontleding (Kotzé en Senekal 2018) of meer eenvoudige teksklassifikasies op grond van gereelde uitdrukkings (Senekal 2018). Die hantering van ongestruktureerde data is egter ’n uitdaging en hier is vennootskappe met rekenaarwetenskaplikes van groot waarde.
Kitchin en McArdle (2016) wys egter dat die aspekte van volume en verskeidenheid nie die eienskappe van grootdata is wat dit van ander vorme van data onderskei nie, maar eerder die snelheid waarteen dit genereer en ontleed word en die feit dat die hele datastel (teenoor ’n monster) ontleed word (wat hulle exhaustivity noem). Vir akademiese studies word data nie gewoonlik deurlopend versamel en ontleed nie (’n publikasie is gewoonlik duidelik afgebaken vir ’n periode), wat hierdie aspek van grootdata minder van ’n uitdaging vir navorsingsdoeleindes maak. Wat die ontleding van die hele datastel betref is bogenoemde studie van Deon Meyer se Twitter-profiel byvoorbeeld die hele datastel en nie ’n monster nie: alhoewel daar 500 miljoen twiets per dag op Twitter geplaas word, het slegs ’n klein hoeveelheid betrekking op Deon Meyer en hierdie hele datastel vorm deel van die studie.
Hiermee saam onderskei Kitchin en McArdle (2016) sekondêre eienskappe van grootdata, byvoorbeeld dat grootdata ’n hoë resolusie het wat fyner details bevat (wat hulle fine-grained noem). Dit was in Senekal (2019) byvoorbeeld interessant watter toepassings mense gebruik om met Deon Meyer in gesprek te tree op Twitter (’n veld wat ingesluit was in die metadata) omdat dit ’n aanduiding is van die inkomstegroepe waartoe sy lesers behoort.
Grootdata kan ook in verband gebring word met ander datastelle, wat Kitchin en McArdie (2016) relationality noem. Indien die liggings van gebruikers beskikbaar is, sou ’n mens byvoorbeeld ’n sosialemediadatastel kon skakel met die dominante tale in ’n streek, ontwikkelingsvlakke en ander geografiese data.
Anders as met vraelyste wat gefinaliseer word, kan velde in grootdatastudies bygevoeg of weggeneem word en word die data daardeur aanpasbaar (extensionality in Kitchin en McArdie 2016). Dit mag byvoorbeeld gebeur dat die navorser agterna besef dat daar verdere aspekte van ’n datastel is wat hy sou wou ondersoek en grootdatastudies maak dit moontlik om agterna verdere inligting te onttrek. In Senekal (2019, 2020a) het dit byvoorbeeld aan die lig gekom dat die taal waarin plasings gemaak word, verdere relevante inligting bevat, alhoewel hierdie veld nie in die oorspronklike data ingesluit was nie. Dit was egter moontlik om die taal van plasings agterna te identifiseer.
Grootdata kom ook “wild” voor en bevat daarom baie foute en ruis (veracity in Kitchin en McArdle 2016). In Senekal (2020a) was daar byvoorbeeld plasings op Instagram wat na skilderye, kaarte en musikante verwys het wat nie verband hou met die Afrikaanse letterkunde nie, en in Brokensha, Kotzé en Senekal (2019) het ons twiets versamel wat na die Afrikaner verwys en so ook twiets ontvang wat na Afrikane verwys omdat die term Afrikaner verskillende betekenisse in verskillende tale het. Om hierdie ruis te identifiseer en te onttrek is ’n uitdaging wanneer groot volumes data by ’n studie betrek word, maar dit is noodsaaklik vir geldige afleidings.
Grootdata kan ook vir verskillende doelwitte aangewend word (value in Kitchin en McArdie 2016). Grootdata is gewoonlik komplekse datastelle wat uit vele invalshoeke ondersoek kan word en leen hom daarna om hergebruik te word. My studie oor die gesprek rondom Afrikaanse skrywers op Instagram (Senekal 2020a) het byvoorbeeld nie ondersoek ingestel na die sentiment of die dominante voorwerpe in plasings wat na Afrikaanse skrywers verwys nie, wat beteken dat dieselfde datastel vir ’n heel ander studie aangewend sou kon word.
Die volgende afdeling verskaf ’n kort oorsig oor van die belangrikste sosialemediaplatforms in Suid-Afrika en hoe die navorser hiermee kan omgaan.
Sosialemediaplatforms
Facebook is in 2004 deur Mark Zuckerberg, Eduardo Saverin, Dustin Moskovitz en Chris Hughes gestig, aanvanklik net vir studente wat by Harvard Universiteit geregistreer was en later vir studente in die VSA (Hall 2019). Toegang vir studente buite die VSA is eers in 2005 toegelaat en sedert 2006 is alle mense ouer as 13 jaar toegelaat om aan te sluit (Hall 2019). In 2008 het Facebook Myspace verbygesteek as die mees besoekte sosialemediawebblad (Hall 2019). Facebook is tans die gewildste sosialemediaplatform in die wêreld en het 2,45 miljard gebruikers wêreldwyd (Kellogg 2020; Kemp 2020) en 9,1 miljoen aktiewe gebruikers in Suid-Afrika (Goldstuck 2020:52).
Omdat Facebook deur so ’n groot deel van die bevolking gebruik word en vir soveel verskillende doeleindes, is navorsingsonderwerpe wat van hierdie platform gebruik maak, in beginsel onbeperk. Een groot uitdaging met studies van Facebook is egter dat data moeilik bekombaar is. Tot Augustus 2019 kon data deur die toepassing, Netvizz (Rieder 2013), bekom word, maar Facebook het daarna ook toegang vir hierdie toepassing gesluit. Data kan tans bekom word deur DigitalFootprints, soos gedoen deur Knudsen en Andersen (2018) vir hul studie van die #RhodesMustFall-beweging. As die navorser egter ’n administrateur van ’n groep is, kan Facebook-data afgelaai en verder ontleed word, óf deur Facebook se eie insigte te gebruik óf deur toepassings soos Sociograph, soos deur Van Staden (2017) gedoen. ’n Alternatief is om van vraelyste gebruik te maak en gebruikers self te ondervra oor hulle benutting van dié platform, soos byvoorbeeld gedoen deur Bevan-Dye en Akpojivi (2016), of ’n kwalitatiewe inhoudsontleding, soos byvoorbeeld gedoen deur Bosch (2009). Sulke studies sal egter nie grootdata-studies genoem kan word nie omdat hulle van monsters gebruik maak.
Twitter is in 2006 deur Noah Glass, Evan Williams, Biz Stone, Jack Dorsey en Florian Weber gestig ná dit uit Odeo (gestig 2005) ontwikkel het (Carlson 2011). Twitter het tans 340 miljoen gebruikers wêreldwyd (Kellogg 2020; Kemp 2020) en 4,7 miljoen aktiewe gebruikers in Suid-Afrika (Goldstuck 2020:52).
Twitter staan algemeen bekend as ’n politieke platform en De Smedt, Jaki, Kotzé, Saoud, Gwóźdź, De Pauw en Daelemans (2018) het uitgewys dat Twitter ’n teelaarde vir haatspraak is, alhoewel dit natuurlik ook vir enige interaksie gebruik word. Die kort boodskapformaat, tesame met die gepaardgaande lae datagebruik, maak dit veral ’n platform waar mense vinnig hul menings kan lug. Intelligensie-agentskappe wêreldwyd het vinnig die potensiaal raakgesien om Twitter vir veiligheidsdoeleindes te benut, soos maatskappye ook dié platform gebruik om menings oor hul handelsmerke te bepaal. Omdat Twitter hoofsaaklik ’n teksgebaseerde platform is, is dit veral geskik vir Natuurlike Taalverwerking (“Natural Language Processing” of NLP), alhoewel Twitter ook die deel van foto’s en video’s toelaat.
Hutsmerke (hashtags) het ook op Twitter ontstaan (in 2007). As gevolg van die groot hoeveelhede plasings op sosiale media het dit nodig geword vir gebruikers om self ’n etiket aan hul plasings toe te ken sodat dit binne ’n bepaalde diskoers geplaas kan word. Hierdie hutsmerke vorm netwerke van assosiasies en kan binne die netwerkteorie as volksonomienetwerke bestudeer word (Senekal 2020b). Instagram en Facebook gebruik ook hutsmerke, wat beteken dat volksonomienetwerke op ’n verskeidenheid platforms ondersoek kan word.
Omdat Twitter veral gebruik word om menings uit te spreek, kan dit gebruik word om mense se menings oor bepaalde sake te bepaal. So het Eduan Kotzé en ek (2018) deur middel van ’n sentimentontleding bepaal dat die Afrikanerdorp, Orania, meesal in ’n negatiewe lig uitgebeeld word op Twitter en geassosieer word met rassisme, maar ─ interessant genoeg ─ word rassistiese uitlatings in verbale aanvalle op Orania aangetref, maar nie in die verdediging van dié dorp nie. In ’n opvolgstudie (Senekal 2018), hierdie keer met die fokus op die voorkoming van konflik, het ek aangedui dat Orania tot ’n mate ’n simbool van die Afrikaner in die diskoers op Twitter geword het: elke keer wanneer ’n saak in die nuus is wat die Afrikaner spesifiek raak, byvoorbeeld die taalbeleide van universiteite, word Orania meer genoem. Indien Orania in sommige kringe op Twitter as simbool van die Afrikaner gesien word, en indien Orania in ’n negatiewe lig uitgebeeld word, is die logiese volgende vraag hoe die Afrikaner in geheel gesien word. In Brokensha, Kotzé en Senekal (2019:140) bevind ons, weereens op grond van Twitter-data:
... while 58,4% of tweets from across the globe were negative when they referred to the Afrikaner, a significant nuance was detected: tweets from within South Africa portrayed the Afrikaner in a negative light, while tweets from outside South Africa depicted the Afrikaner as inhabiting a negative space (oorspronklike klem).
Twiets van binne Suid-Afrika wat die Afrikaner noem, sal byvoorbeeld na die Afrikaner as gronddiewe en rassiste verwys, terwyl twiets vanuit veral die VSA na die Afrikaner in die konteks van plaasaanvalle verwys.
Twitter is egter nie alleenlik ’n politieke platform nie en verskeie maatskappye gebruik ook dié platform vir bemarkingsdoeleindes. Twitter het ook ’n rolspeler in die Afrikaanse literêre sisteem geword, alhoewel dit nie ’n groot rolspeler is nie. In my studie oor Deon Meyer (Senekal 2019) kon ek byvoorbeeld uitlig hoe lesers met die skrywer in gesprek tree, wat ’n heel ander vorm van ’n resepsiestudie van ’n skrywer se werke is.
Omdat Twitter so ’n sterk opinie-gedrewe platform is, is daar baie vrae rondom die Afrikaner se huidige posisie en leefwêreld wat met behulp van ’n Twitter-ontleding ingelig kan word, byvoorbeeld:
- Wat is die houding teenoor die Afrikaner se monumente?
- Wat is die sentiment teenoor moedertaalonderrig?
- Waar staan Suid-Afrika ten opsigte van versoening?
- Hoe verskil Afrikaanse taalgebruik op Twitter van ander teksvorme?
Studies van Twitter hoef nie beperk te wees tot studies vanuit die Rekenaarwetenskap nie. Navorsers in die Geesteswetenskappe kan vennootskappe met navorsers vanuit die Rekenaarwetenskap sluit – soos ek in Kotzé en Senekal (2018) gedoen het ─ maar met ’n bietjie rekenaarvaardigheid kan kleiner datastelle versamel en ontleed word. Die toepassing Twitter Archiver is byvoorbeeld ’n eenvoudige manier om twiets na ’n sigblad in Google Sheets te versamel, waarna die navorser dit verder kan ontleed. Die probleem met Twitter is egter dat twiets intyds versamel moet word (tensy die navorser oor befondsing beskik om data van Twitter te koop), wat beteken dat data nie maklik oor lang tydperke versamel kan word nie.
Instagram is in 2010 deur Kevin Systrom en Mike Krieger gestig, aanvanklik slegs as ’n iPhone-toepassing (Blystone 2020). Binne die eerste dag het Instagram reeds 25 000 gebruikers gewerf en teen die einde van 2010 was daar reeds 1 miljoen gebruikers (Blystone 2020). ’n Android-toepassing het eers in 2012 gevolg en die maatskappy is kort daarna teen $1 miljard deur Facebook gekoop (Blystone 2020). Beperkte webtoegang het in dieselfde jaar gevolg en in 2016 is toegang deur Windows-toestelle en rekenaars moontlik gemaak (Blystone 2020). Teen 2020 het Instagram reeds meer as 1 miljard gebruikers gehad (Kellogg 2020; Kemp 2020). In Suid-Afrika is Instagram ook een van die gewildste platforms met 4,7 miljoen aktiewe gebruikers (Goldstuck 2020:52).
Instagram is ’n fotogebaseerde platform wat veral onder jongmense bekend is (Senekal 2020a). Die platform verplig gebruikers om foto’s, video’s of skyfies te plaas (met ander woorde geen slegs-teks-plasings nie), en laat hulle toe om byskrifte en hutsmerke in te sluit, kommentaar te lewer op ander se plasings en aan te dui dat hulle van ander se plasings hou. Instagram het ook ’n belangrike bemarkingskanaal vir maatskappye geword (Senekal 2020c).
Instagram bied ’n verskeidenheid navorsingsgeleenthede. In Senekal (2020a) het ek ondersoek ingestel na die gesprek oor die Afrikaanse letterkunde op Instagram – wat plaas mense en watter skrywers word met mekaar geassosieer. Hierdie studie illustreer juis wat Watts hierbo skryf, naamlik dat die digitale era dit moontlik gemaak het om nuut na die mens se leefwêreld te kyk. Die belangrikste bevinding uit hierdie studie is dat die Afrikaanse literatuur steeds deel vorm van mense se alledaagse leefwyses ─ selfs ons ouer skrywers.
Omdat Instagram ’n fotogebaseerde platform is, bied dit ook die geleentheid om die foto’s te ontleed (benewens die byskrifte, wat binne die veld van Natuurlike Taalverwerking sal val). Eduan Kotzé en ek het byvoorbeeld diepleer gebruik om te bepaal of die mense wat selfies by die Taalmonument neem en dit daarna op Instagram plaas, noodwendig wit is (teen die agtergrond van die bewering dat die Taalmonument ’n “apartheidsmonument” is) (Kotzé en Senekal 2020). Ons bevinding was dat die Taalmonument, ten minste op Instagram, groter relevansie as bloot vir wit mense het en eerder inklusief beskou behoort te word. In ’n ander studie het ek ook die sentiment van foto’s ontleed om te bepaal dat Suid-Afrikaanse uitgewerye oorwegend positiewe foto’s vir bemarkingsdoeleindes plaas (Senekal 2020c).
Soos met Twitter hoef die navorser wat ’n studie van ’n onderwerp op Instagram wil onderneem, nie noodwendig diepgaande kennis oor rekenaarprogrammeringstale soos Python te hê nie. Toepassings soos 4kStogram en InstaBro stel die navorser in staat om Instagram-plasings te versamel, terwyl RetroBatch dit moontlik maak om bestaande beeldherkenningsmodelle in Apple se CoreML-formaat op foto’s toe te pas. Vennootskappe met rekenaarwetenskaplikes kan egter baie vrugbaar wees omdat navorsers uit die Geesteswetenskappe selde oor vergelykbare vaardighede beskik en sulke interdissiplinêre studies skep nuwe navorsingsgeleenthede, byvoorbeeld ons studie oor die Taalmonument.
YouTube
YouTube is in 2005 deur Steve Chen, Chad Hurley en Jawed Karim gestig, aanvanklik as ’n platform waar mense mekaar vir romantiese verhoudings kon ontmoet (Leskin 2020). Ná dit gou duidelik geword het dat die aanvanklike oogmerk met YouTube nie sukses sou behaal nie, is gebruikers eerder toegelaat om hul eie video’s op te laai. In 2006 het Google YouTube teen $1,65 miljard oorgekoop (Leskin 2020). Vandag bevat YouTube aansienlik meer as net gebruikers se eie video’s en sluit films, televisiereekse, musiekvideo’s, sportwedstryde, nuusberigte en vele meer in. YouTube het tans 2 miljard gebruikers wêreldwyd (Kemp 2020) en 9,1 miljoen aktiewe gebruikers in Suid-Afrika (Goldstuck 2020:52).
YouTube het ’n belangrike bemarkingskanaal geword waar gebruikers video-resensies van produkte kan oplaai, maatskappye hul eie bemarkingsvideo’s kan versprei of, soos met Instagram, gebruik maak van beïnvloeders (influencers). Vir die letterkundiges is daar boekbesprekings, vir die geskiedkundiges dokumentêre, en nog meer. YouTube het ook ’n belangrike onderrigkanaal geword, veral omdat YouTube deel is van Google en Google Classroom is een van die gewildste leerbestuurstelsels ter wêreld.
Studies van die gebruik van YouTube kom veral met twee uitdagings. Eerstens benodig videomateriaal gewoonlik baie stoorspasie, wat die berging van die materiaal aansienlik moeiliker maak as byvoorbeeld met Twitter, waar teks gestoor moet word. Tweedens is die ontleding van videomateriaal heelwat moeiliker as teks. Die volume materiaal wat op hierdie platform beskikbaar is, maak dit egter ’n platform wat nie geïgnoreer kan word nie.
Daar bestaan ’n verskeidenheid toepassings waarmee videomateriaal vanaf YouTube afgelaai kan word, byvoorbeeld 4kVideoDownloader.
WhatsApp is in 2009 deur Brian Acton en Jan Koum gestig (Pahwa 2020). Op hierdie stadium was gebruikers beperk tot SMS-kommunikasie of BBM, wat slegs gratis vir Blackberry-gebruikers was (Pahwa 2020). WhatsApp is ook, soos Instagram, aanvanklik as ’n iPhone-toepassing geloods en Android- en Windows-toepassings het eers twee jaar later gevolg (Pahwa 2020). Die maatskappy is in 2014 teen $19 miljard deur Facebook gekoop en WhatsApp het tans 1,5 miljard gebruikers wêreldwyd (Pahwa 2020). Soos vroeër genoem, is WhatsApp die gewildste sosialemediaplatform in Suid-Afrika wat deur 89% van sosialemediagebruikers gebruik word (Kemp 2020) en het tans 10,1 miljoen aktiewe gebruikers in Suid-Afrika (Goldstuck 2020:52). Dié platform word ook gereeld vir noodgroepe en algemene nuuskanale gebruik.
WhatsApp laat nie toegang van buite die platform toe nie en die enigste manier om mense se interaksies op WhatsApp-groepe te bestudeer, is deur toegang as lid van die groep te verkry. Van Staden (2018) het hierdie hindernis oorkom deur self ’n groep te bestuur, wat etiese probleme ook aanspreek deur die ander lede se toestemming te verkry. In Senekal en Kotzé (2019) en Kotzé, Senekal en Daelemans (2020) is ons op ’n organisasie se WhatsApp-groepe gevoeg om toetsdata te bekom, maar gebruikers se identiteite moes streng bewaar word vir die duur van dié projek.
Indien ’n mens op ’n groep gevoeg is, is die uitvoer van data eenvoudig en verdere toepassings is nie nodig soos met ander platforms wat hier bespreek is nie.
Beperkinge
Wanneer enige sosialemediaplatform vir ’n meningsopname gebruik word, moet die voordele en beperkinge van die platform ook in gedagte gehou word. Geen platform is verteenwoordigend van die hele publiek nie en platforms soos Twitter en Instagram word meer gereeld deur jongmense in stede gebruik, wat die veralgemeenbaarheid van resultate beperk. Verder is daar die vraag of mense hul “ware” self op sosiale media tentoonstel en of hulle nie dalk eerder ’n bepaalde beeld projekteer nie, of ernstiger nog, of hulle enigsins mense is en nie dalk robotte nie. Aan die ander kant kan meer mense se sienings ingesluit word as met tradisionele vraelyste, en die risiko dat subjekte antwoorde sal verskaf wat hulle glo die navorser wil hoor, word verminder. Die gebruik van sosiale media vir meningsopnames is met ander woorde nie “beter” as vraelyste nie, maar dit is anders.
Etiese kwessies
Etiese kwessies beklee ’n spesiale posisie in sosialemediastudies. Gebruikers is nie altyd bewus daarvan dat hulle hul plasings in die openbaar maak nie, alhoewel plasings op sosiale media (behalwe in geslote groepe) algemeen geag word as in die openbare domein (Senekal 2019). Plasings wat byvoorbeeld openlik op Twitter gemaak word, kan selfs gesien word deur mense wat nie Twitter-rekeninge het nie, wat beteken dat sulke plasings voor ’n wêreldgehoor gemaak word. As ’n gebruiker sy privaatheid hoog op prys stel, is openbare plasings op sosiale media dalk nie die gepaste platform vir sy opinie nie. Boonop gebruik nuuskanale deesdae gereeld twiets om mense se reaksies op nuusgebeure te rapporteer, en hierdie twiets word gewoonlik nie anoniem in nuusberigte gebruik nie.
’n Bruikbare reël om te volg is om potensiële skade aan gebruikers te oorweeg: Wanneer ’n studie enige skade vir ’n gebruiker kan veroorsaak, is dit beter om plasings anoniem te gebruik. Om hierdie rede het ons byvoorbeeld nie in Brokensha, Kotzé en Senekal (2019) gebruikers se name bekendgemaak nie omdat uitsprake oor die Afrikaner as sensitief gesien is. In Kotzé en Senekal (2020) is mense se ras bepaal, wat ons ook verhoed het daarvan om selfs voorbeelde in te sluit omdat ras so ’n kontroversiële kwessie is. In Senekal (2019) het ek egter gekies om nie gebruikers anoniem te hanteer nie omdat gebruikers hoogstens kritiek teenoor ’n boek van Deon Meyer uitspreek en in die meeste gevalle slegs gestel het dat hulle sy boeke geniet het. In Senekal (2020c) is gebruik gemaak van maatskappye se plasings wat hulle vir bemarkingsdoeleindes maak en daarom was anonimiteit ook nie belangrik nie.
Slot
Sosiale media het nie alleen die wyse waarop mense met mekaar en hul omgewing omgaan, verander nie, maar bied ook ’n blik op hoe mense hierdie platforms gebruik en met mekaar omgaan omdat dit sosiale interaksies meetbaar maak. Daar bestaan vele uitdagings oor hoe om data te versamel en te interpreteer, etiese kwessies aan te spreek en die probleem dat die omgewing deurlopend verander, maar sosiale media skep soveel nuwe geleenthede om die mens se leefwêreld te bestudeer dat dit nie geïgnoreer kan word nie. Dit is my hoop dat die leser van die voorafgaande artikel die waarde van sosialemediadata sal besef en hopelik kan gebruik.
Bibliografie
Bevan-Dye, AL en U Akpojivi. 2016. South African Generation Y students’ self-disclosure on Facebook. South African Journal of Psychology, 46:114–29.
Blystone, D. 2020. The story of Instagram: The rise of the #1 photo-sharing application. https://www.investopedia.com/articles/investing/102615/story-instagram-rise-1-photo0sharing-app.asp (12 Oktober 2020 geraadpleeg).
Bosch, TE. 2009. Using online social networking for teaching and learning: Facebook use at the University of Cape Town. Communicatio, 35:185–200.
Brokensha, S, E Kotzé en BA Senekal. 2019. Reinventing the social scientist and humanist in the era of big data – A perspective from South African scholars. Bloemfontein: African Sun Media.
Carlson, N. 2011. The real history of Twitter. https://www.businessinsider.com/how-twitter-was-founded-2011-4?IR=T (12 Oktober 2020 geraadpleeg).
De Smedt, T, S Jaki, E Kotzé, L Saoud, M Gwóźdź, G de Pauw en W Daelemans. 2018. Multilingual cross-domain perspectives on online hate speech (CLiPS Technical Report No 8). Antwerpen: CLiPS.
Goldstuck, A. 2020. Under the skin of social media in South Africa. In: Ornico. The South African social media landscape. Social media myths, high walls and controlled data. Johannesburg: Ornico. 52–3.
Hall, M. 2019. Facebook. https://www.britannica.com/topic/Facebook (12 Oktober 2020 geraadpleeg).
Internet Live Stats 2020. Internet live stats – Internet usage and social media statistics http://www.internetlivestats.com (12 Oktober 2020 geraadpleeg).
Kellogg, K. 2020. The 7 biggest social media sites in 2020. https://www.searchenginejournal.com/social-media/biggest-social-media-sites/#close (12 Oktober 2020 geraadpleeg).
Kemp, S. 2020. Digital 2020: South Africa. https://datareportal.com/reports/digital-2020-south-africa (12 Oktober 2020 geraadpleeg).
Kitchin, R en G McArdle. 2016. What makes big data, big data? Exploring the ontological characteristics of 26 datasets. Big Data & Society, 3:1–10.
Knudsen, BT en C Andersen. 2018. Affective politics and colonial heritage, Rhodes Must Fall at UCT and Oxford. International Journal of Heritage Studies, 25:1–20.
Kotzé, E. 2016. ’n Oorsig van grootdata- en datawetenskaponderrig aan Suid-Afrikaanse universiteite. Suid-Afrikaanse Tydskrif vir Natuurwetenskap en Tegnologie, 35(1).
Kotzé, E. en BA Senekal. 2018. Employing sentiment analysis for gauging perceptions of minorities in multicultural societies: An analysis of Twitter feeds on the Afrikaner community of Orania in South Africa. South African Journal of Transdisciplinary Research, 14(1).
—. 2020. Not just a language with white faces: Analysing #taalmonument on Instagram using deep learning. South African Journal of Transdisciplinary Research. Ter perse.
Kotzé, E, BA Senekal en W Daelemans. 2020. Automatic classification of social media reports on violent incidents in South Africa using machine learning. South African Journal of Science, 116(3/4).
Leskin, P. 2020. YouTube is 15 years old. Here’s a timeline of how YouTube was founded, its rise to video behemoth, and its biggest controversies along way. https://www.businessinsider.com/history-of-youtube-in-photos-2015-10?IR=T (12 Oktober 2020 geraadpleeg).
Pahwa, A. 2020. The history Of WhatsApp. https://www.feedough.com/history-of-whatsapp/ (12 Oktober 2020 geraadpleeg).
Rieder, B. 2013. Studying Facebook via data extraction: The Netvizz application. In: Proceedings of the 5th Annual ACM Web Science Conference – WebSci ’13. Aangebied by die 5th Annual ACM Web Science Conference, ACM Press, New York, New York, USA, 346–55.
Senekal, BA. 2018. Socmint: die monitering van sosiale media vir gemeenskapsveiligheidsdoeleindes binne ’n grootdataraamwerk in Suid-Afrika met spesifieke verwysing na Orania. LitNet Akademies, 15(3):276–309.
—. 2019. ’n Sisteemteoretiese ontleding van gebruikersinteraksies rondom Deon Meyer se Twitter-profiel: ’n resepsiestudie in die digitale era. LitNet Akademies, 16(3):75–102.
—. 2020a. ’n Hond, ’n hottentotsgot en literêre prestige: Instagram as rolspeler in die Afrikaanse literêre sisteem. LitNet Akademies. https://www.litnet.co.za/n-hond-n-hottentotsgot-en-literere-prestige-instagram-as-rolspeler-in-die-afrikaanse-literere-sisteem (29 Oktober 2020 geraadpleeg).
—. 2020b. Instagram volksonomie as komplekse netwerke. Suid-Afrikaanse Tydskrif vir Natuurwetenskap en Tegnologie, 39(1):61–7.
—. 2020c. ’n Ontleding van drie Suid-Afrikaanse uitgewerye (NB Uitgewers, Lapa Uitgewers en Protea Boekhuis) se Instagram-plasings. LitNet Akademies. https://www.litnet.co.za/n-ontleding-van-drie-suid-afrikaanse-uitgewerye-nb-uitgewers-lapa-uitgewers-en-protea-boekhuis-se-instagram-plasings (29 Oktober 2020 geraadpleeg).
Senekal, BA. en E Kotzé. 2019. Oopbronintelligensie (OSINT) vir veiligheidsdoeleindes: Die ontwikkeling van ’n dataontledingspyplyn om relevante WhatsAppboodskappe te ontleed. Suid-Afrikaanse Tydskrif vir Natuurwetenskap en Tegnologie, 38(1):50–9.
Van Staden, C. 2017. Aanlynleeromgewings: ’n sleutel tot die deurlopende professionele ontwikkeling van onderwysers. LitNet Akademies, 14(3):770–821.
Van Staden, C. 2018. WhatsApp? Die ontwikkeling van ’n positief- interafhanklike e-praktyknetwerk tydens die samestelling van e-portefeuljes in afstandhoëronderwys. LitNet Akademies, 15(2):350–96.
Watts, D.J. 2011. Everything is obvious. Once you know the answer. Londen: Atlantic.
Lees meer oor Burgert Senekal se navorsing oor sosiale media op LitNet Akademies:
Lees ook op LitNet:
"Afstand tussen skrywer en leser verklein" – ’n onderhoud met Burgert A Senekal