sosiaalinen media, tietosuoja ja opetus, Harto Pönkä
Pidin tiistaina koulutuksen Nuorten Ystävien Osaamisella osallisuutta -hankkeelle ryhmäytymisestä ja vuorovaikutuksesta etätoiminnassa.
Aihe liippaa läheltä ns. akateemista spesialiteettiaihettani eli verkossa tapahtuvaa yhteisöllistä työskentelyä ja oppimista. Koulutuksessa toki pääpainona oli käytännön toimintaohjeet ryhmäytymisen ja vuorovaikutuksen tukemisessa.
Esityksen lopussa käyn läpi myös eri etäkokoussovellusten ominaisuuksia ryhmätyöskentelyn näkökulmasta, tässä:
Pidin eilen Nokialla sikäläisen digihankkeen loppuseminaarissa puheenvuoron, jonka aiheena oli sosiaalisen median käyttö organisaatioissa. Tarkemmin esitykseni teemoja olivat:
Muutama pääpointti:
Tarkastelen tässä kirjoituksessa Silakkaliikettä ja sitä, miksi kaikki eivät ole olleet siihen tervetulleita. Esimerkiksi itse sain lähteä nopeasti.
Tällä hetkellä Silakkaliike on kuuma peruna, johon koskemista moni välttelee. Jos siitä jotain uskaltaa kirjoittaa tai sanoa, saa helposti kuraa päälleensä vasemmalta tai oikealta. Uskallan kuitenkin vielä yrittää.
Aluksi kertaus niille, joille Silakkaliike on tuntematon. Liike kertoo nettisivuillaan näin:
Olemme rauhanomainen liike jakamattoman ihmisarvon, luonnon, tieteen, yhdenvertaisuuden ja syrjimättömyyden puolesta. Olemme vastavoima fasismille, rasismille, ilmastodenialismille ja syrjiviin jakolinjoihin pyrkivälle politiikalle ja ilmapiirille. Periaatteemme on, että jakaessasi arvomaailman ja halun olla osa parvea, sinä olet silakka. Tervetuloa parveen!
Silakkaliikkeen viesti tulee esille kotisivuilla myös kuvan muodossa: parvi suojaa yksittäistä silakkaa ”petokalalta” (kuvan tekijänoikeudet: Silakkaliike):
Kuulostaa todella hyvältä!
Vastustan fasismia, rasismia ja ilmastodenialismia, joten kiinnostuin liikkeestä.
En kuitenkaan lähtenyt heti mukaan. Pääasiassa kahdesta syystä:
Olin siis ensin skeptinen. En liittynyt liikkeen Facebook-ryhmään, johon sen toiminta on aluksi keskittynyt.
Kirjoitin eräässä keskustelussa, että en lähde mukaan, koska todennäköisesti saisin lähteä nopeasti, koska olen melko kriittinen.
Mieleni kuitenkin muuttui – monestakin syystä, mutta vakuutuin ainakin hetkeksi, että liikkeen perustajat yrittävät todella tehdä sitä, mitä sanovat, joten kannattaa katsoa, mitä siitä tulee.
Minulle on iso kynnys liittyä mihinkään poliittiseen. Ratkaisevaa oli Silakkaliikkeen tavoitteet, jotka voivat yhdistää ihmisiä puoluekannasta riippumatta.
Joten liityin Silakkaliikkeen Facebook-ryhmään. Tähän kannusti se, että ryhmään oli jo liittynyt tuttujani poliittisen kartan eri puolilta. Tiesin myös ylläpitäjissä olevan mukana fiksuja ihmisiä.
Facebook-ryhmästä tuli kuitenkin lähtö nopeasti.
Ensimmäinen päivä Silakkaliikkeen Facebook-ryhmässä meni keskusteluja seuraillessa ja varovaisesti kommentoidessa. Keskustelut, joihin osallistuin, ovat laskettavissa yhden käden sormilla.
Yhdessä keskusteluketjussa ihmettelin Facebook-emojien ylitulkitsemista.
Toisessa ketjussa otin kantaa, ettei Silakkaliikkeen agendaa pitäisi laajentaa, vaan pitäytyä alkuperäisissä kaikkia (?) yhdistävissä tavoitteissa.
Eräässä ketjussa korjasin faktavirheen, joka liittyi Silakkaliikkeen edustajan antamaan haastatteluun Uudelle Suomelle.
Toisena päivänäni Facebook-ryhmässä osallistuin keskusteluun, joka liittyi Panu Raatikaisen kirjoitukseen toimittaja Timo Haapalasta. Referoin lyhyesti viestejäni tähän:
Sain päivän mittaan useilta keskustelua seuranneilta henkilöiltä viestejä, että heidän mielestään viestini olivat olleet asiallisia, ja että he ihmettelivät poistamistani.
Kerroin bännäämisestä Twitterissä. Moni ihmetteli poistamistani.
Jotkut väittivät minun rikkoneen sääntöjä, mutta sellaista sääntöä ei löytynyt, jota olisin rikkonut.
Hyvin pian Silakkaliikkeen taholta pahoiteltiin sitä, että Facebook-ryhmän ylläpitäjä oli nimittänyt minua trolliksi. Se on vastoin liikkeen toimintatapoja ja tavoitteita.
Lopulta kaksi Silakkaliikkeen ydinhenkilöä pyysi minut yksityiseen keskusteluun. Se käytiin hyvässä hengessä. Referoin keskustelun tulokset tähän lyhyesti (ko. henkilöiden suostumuksella):
Koko tämän tapahtumaketjun läpi ajattelin, että palaisin Facebook-ryhmään, sillä mielestäni se olisi ollut virheellisen bännäyksen purkamisen luonnollinen seuraus. Ja edelleenkin liikkeen edellä lainaamani tavoitteet ovat sellaisia, joita kannatan.
Ajattelin, että bännäämiseni aiheuttaisi liikkeen aktiivien kesken terveellistä keskustelua siitä, halutaanko oikeasti kaikki tavoitteisiin sitoutuvat ihmiset mukaan, vai jäisikö liike pienemmän kuplan keskinäiseksi.
Silakkaliikkeen ydinporukka näyttää tällä hetkellä jakautuneelta.
Nettikeskusteluissa jotkut liikkeen aktiivit ovat arvostelleet sitä, että Silakkaliikkeen linja on jopa liian löysä sen suhteen, keitä otetaan mukaan. Esimerkiksi Facebook-ryhmän ylläpitoon tehtyjä muutoksia on arvosteltu.
Liikkeessä on aidosti kaksi näkemystä, joista toisen mielestä kaltaisellani keskilinjan ihmisellä ei ole tilaa ”silakkaparvessa”. Samainen porukka peräänkuuluttaa ”suoraa toimintaa”.
Käsittääkseni enemmistö Silakkaliikkeen ydinhenkilöistä pyrkii kuitenkin yhä siihen, että liike keräisi mukaan ihmisiä laajasti yli puoluerajojen. Tätä liikkeen sisäinen oppositio arvostelee.
Jos Silakkaliike oikeasti haluaa yhdistää ihmisiä yli puoluerajojen, sen on sallittava erilaisten näkemysten esittäminen ja avoin keskustelu.
Minun kanssani keskustelleet ydinhenkilöt kertoivat, että Silakkaliikkeen Facebook-ryhmä ei ole vielä ”kypsä eikä turvallinen” keskusteluun, jossa selvennetään ryhmän jäsenten erilaisia näkökulmia.
Mielestäni tässä on Silakkaliikkeen onnistumisen keskeisin kysymys.
Minkä tahansa verkkoyhteisön ytimen voi tiivistää kahteen keskeiseen asiaan:
Ensimmäinen eli tavoitteet Silakkaliikkeellä on periaatteessa ollut alusta alkaen.
Vai onko?
Ongelma on, että ryhmän jäsenet ymmärtävät tavoitteet eri tavoilla.
Missä tahansa yhteisön rakentamisen metodissa tässä vaiheessa keskityttäisiin keskusteluun, jossa ryhmän jäsenet selventevät omia tavoitteittaan ja pyrkisivät löytämään ne ns. pienimmät nimittäjät, jotka yhdistävät heitä ja joihin kaikki jäsenet voivat sitoutua.
Yhteisiä jaettuja tavoitteita ei todella voi olla niin kauaa, kun jäsenet eivät ymmärrä toisiaan. Ja se ei onnistu niin kauaa, kun erilaisia näkemyksiä selventävää keskustelua pienine konflikteineenkin ei sallita.
Tämän takia Silakkaliikkeessä on kuppikuntia. He tulevat mm. erilaisista puoluetaustoista sekä lukuisista somen verkostoista ja ryhmittymistä, joista jokaisella on erilaisia toimintatapoja ja keskustelukulttuureja – sanoja myöten.
Selvennän asiaa HS:n eduskuntavaalien vaalikoneen arvokartalla (lähde):
Silakkaliikkeeseen mukaan lähteneet ihmiset ovat ympäriinsä tätä arvokarttaa. Niin he tulevat olemaan jatkossakin, vaikka ovat mukana samassa liikkeessä.
Tässä on avain: juuri siksi he ymmärtävät toisiaan lähtökohtaisesti eri tavoin – myös väärin. Yhteinen tavoite ei riitä, vaan on ymmärrettävä toisia ryhmän jäseniä.
Tässä vaiheessa tarvittaisiin siksi ryhmäyttämistä. Sitä kuvaa hyvin englanninkielen termi social grounding: on luotava yhteistä pohjaa. Se syntyy vain keskusteluilla, joissa ryhmän jäsenet avaavat omia tavoitteitaan, selittävät omia ajatuksiaan, esittävät kysymyksiä ja pyrkivät ymmärtämään muita.
Yhteisöjä kuvaa hyvin se, että niissä syntyy paitsi yhteinen tavoite, myös yhteistä kieltä.
Sattumoisin minun poistamiseen johtanut keskustelu Silakkaliikkeen Facebook-ryhmässä on hyvä esimerkki juuri tästä. Kyseenalaistin yhden sanan bännäämisen syynä: se oli vihervasemmisto. Minulle tuli selväksi, että jotkut ryhmän jäsenet kokivat sen ikään kuin punaisena vaatteena ja loukkaavana. Kuitenkin sanaa käytetään mm. sanomalehdissä ja nettikeskusteluissa osana yleiskieltä.
Silakkaliikkeen laajentumista ei auta se, jos sen ylläpitäjien näkemykset ovat voittopuolisesti yhdestä poliittisen arvokartan nurkasta. Ylläpitäjien on sitä vaikeampaa ymmärtää ryhmäläisten erilaisia näkemyksiä, mitä ”laidemmalta” poliittista karttaa he tulevat. Tai mitä pienemmästä sosiaalisesta kuplasta.
Voi kysyä, onko Silakkaliikkeen perustajilla, ydinhenkilöillä ja ylläpitäjillä edellytyksiä luotsata kansanliikettä, joka pyrkii yhdistämään ihmisiä yli poliittisen keskilinjan.
On selvää, että poliittisen arvokartan vasemmassa laidassa, keskellä ja oikealla ymmärretään eri tavalla esimerkiksi nämä Silakkaliikkeen tavoitteiden kannalta keskeiset käsitteet:
Lisäisin aiheiksi myös lähikäsitteitä, kuten:
Tämän takia Silakkaliikkeen kannattaisi alkuvaiheessa keskittyä siihen, että jäsenillä olisi edes kohtuullinen yhteisymmärrys näiden käsitteiden merkityksestä. Sanomattakin on selvää, että se on vaikeaa yli 20 tuhannen ihmisen ryhmässä. Siksi realistisempi tavoite olisi se, että kannustetaan keskustelemaan keskeisistä käsitteistä ja tavoitteista, jotta ryhmäläiset tulisivat edes tietoisiksi toistensa erilaisista käsityksistä – ja voisivat niistä huolimatta olla samassa liikkeessä mukana.
Suurin virhe olisi laajentaa agendaa ennen kuin edes alkuperäisten tavoitteiden merkityksestä on selvyys. Agendan laajentaminen jonkin poliittisen linjan suuntaan ajaisi myös liikkeestä pois siihen jo mukaan lähteneitä ihmisiä.
Oleellista on keskittyä nimenomaan yhdistäviin tavoitteisiin, ei muihin asioihin, joista jäsenet ovat todennäköisesti vielä erimielisempiä.
Jos tällaista keskustelua ei sallita, Silakkaliike on ennen pitkää ryhmän ylläpitäjien arvomaailman mukainen tai tehokkaan toiminnan vaiheeseen ei päästä koskaan.
Tähän mennessä jo monta ns. vääränlaista silakkaa on poistettu ryhmästä. Moni on myös tehnyt johtopäätöksensä ja lähtenyt joko itse ryhmästä pois tai ilmoittanut, että seurattuaan keskusteluja ei aiokaan liittyä mukaan.
Huonoja signaaleja Silakkaliikkeen kannalta.
Kuitenkin mukana on jo suuri joukko ihmisiä. Tilausta puoluerajat ylittävälle fasismin ja rasismin vastaiselle kansanliikkeelle siis on. Siksi Silakkaliike tavoitteineen on edelleen kannatettava.
Kysymys on lopulta siitä, onko liikkeen ydinryhmä todella sitoutunut kokoamaan ihmisiä yli puoluerajojen mukaan. Se edellyttää heiltä jatkossakin linjauksia, jotka eivät miellytä kaikkia nykyisin mukana olevia.
Toivotan vilpittömästi menestystä siihen.
Pidin eilen luennon yhteisöllisyydestä ja ryhmäytymisestä netissä Päihdepäivillä A-klinikkasäätiön järjestämässä ”Ohjattujen nettivertaisryhmien ABC – starttipaketti” -seminaarissa.
Esityksessäni tarkastelin ensiksi, miten yhteisöllisyys näkyy sosiaalisen median käytössä ja mitä vaikutuksia sillä on ollut somen käyttäjille. Toiseksi ja varsinaisena aiheena kävin läpi sitä, millaisia mahdollisuuksia on luoda ja ylläpitää verkossa toimivia ryhmiä ja yhteisöjä. Tässä tapauksessa näkökulmana oli erityisesti vertaisryhmätoiminta. Esitykseni painottui ryhmien ja yhteisöjen syntyprosessiin kuten ryhmäytymisen vaiheisiin, niiden sosiaaliseen rakenteeseen ja käytännön toiminnan järjestämiseen. Kun tämä puoli on kunnossa, on sopivan teknisen alustan löytäminen sen jälkeen helpompi rasti – joskaan ei ihan yksinkertainen juttu aina sekään.
Esitykseni jälkeen A-klinikkasäätiön Lasinen lapsuus -vertaisryhmätoiminnan koordinaattorit ja vertaisohjaaja kertoivat käytännön kokemuksia anonyymeistä verkossa toimivista vertaistukiryhmistä. Taustalla on peräti jo kymmenen vuoden ajan kehitetty ilmeisen onnistunut toimintamalli. Tutustuimme myös konkreettisesti heidän käytössään olevaan keskustelualustaan ja n. kymmenviikkoisen ohjatun vertaistukijakson vaiheisiin.
Lauran ja Jannen esitykseen voi tutustua tästä.
Seminaarin tavoitteena oli tarjota osallistujille tietoa sekä käytännön kokemuksia ja apua vertaistukiryhmien järjestämiseen. Tämä onnistui mielestäni hyvin, sillä allekirjoittaneen ”teoriaosuus” ja sitä seurannut käytännön kokemusten ja esimerkkien osuus loivat yhtenäisen kokonaisuuden. Kumpikin osuus ikään kuin vahvisti ja tuki toista osuutta, että näin se todella menee, näin se tehdään ja tämä toimii oikeasti!
Tässä on uusin koostamani tilasto- ja trendikatsaus sosiaalisen median käytöstä Suomessa:
Edellisestä somekatsauksesta ehti vierähtää yli vuosi. Aiemmat somekatsaukset löydät täältä. Nyt oli vuorossa jo kymmenes katsaus.
Tein tämänkertaisen katsauksen alunperin eilistä Webakatemian järjestämää webinaaria varten, jossa näkökulmana oli somen markkinointikäyttö. Yllä julkaistu versio on kuitenkin vielä siitä laajennettu: nyt mukana on reilut kymmenen uutta slideä sekä uudet osiot yksityisyydestä verkossa ja somen merkityksellisyydestä.
Tämä on kolmas osa eduskuntavaaliehdokkaiden Twitter-keskustelujen verkostoanalyysistä. Ensimmäisessä osassa esittelin aineiston ja metodin sekä mm. TOP100-listan keskeisimmistä ehdokkaista. Toisessa osassa kävin läpi, millaisiin klustereihin ehdokkaat jakaantuivat ja ketkä ovat kunkin klusterin vaikuttajia.
Tämän kolmannen artikkelin aiheena on puolueet ja niiden kannatus verkostoanalyysin perusteella. Lisäksi tarkastelen, millaisia suhteita puolueiden välillä on.
Joudun toisinaan perustelemaan, miksi työläitä verkostoanalyysejä kannattaa tehdä, kun eikö riittäisi, että yksinkertaisesti katsotaan Twitter-käyttäjien seuraajalukemia? Ja vastaavasti, eikä puolueiden kannatus käy helpoimmin selville laskemalla kunkin puolueen ehdokkaiden seuraajamäärät yhteen?
Analyysissä käyttämäni eduskuntavaaliehdokkaiden Twitter-keskustelujen data 13 kk:n jaksolta tarjoaa hyvän esimerkin, miksi pelkillä seuraajaluvuilla ei tee juuri mitään silloin, kun tarkoituksena on analysoida tietyn aiheen keskustelua ja sen mielipidevaikuttajia.
Vaikuttajia kävin laajasti läpi kahdessa aiemmassa osassa. Katsotaan nyt puolueiden kannatuksia.
Tehdään ensiksi helpoimman kaavan mukaan ja lasketaan kunkin puolueen ehdokkaiden seuraajamäärät yhteen. Kas tässä:
Kokoomuksen ehdokkailla on yhteensä eniten seuraajia, hieman yli 500 tuhatta. Sen perässä tulevat suht tasaisena joukkona Keskusta, Vihreät ja Vasemmisto. Sitten SDP ja hieman yllättäen Liike Nyt, jolla kuitenkin on Twitteriä käyttäviä ehdokkaita huomattavasti vähemmän (ks. edellinen artikkeli) kuin perässä tulevilla PS:llä, Sinisillä, RKP:llä ja KD:llä.
Sama voidaan esittää suhteellisesti niin, että montako prosenttia kullakin puolueella on kaikkien ehdokkaiden yhteenlasketusta seuraajapotista:
Kivoja kuvia, mutta niiden informaatioarvio ei ole hääppöinen.
Mikä tässä tarkastelussa sitten on vikana?
Sanottakoon vielä, että verkostoanalyysissä en tehnyt ehdokkaiden seuraajamäärillä lähes mitään. Ennen kaikkea seuraajamäärät eivät kerro tarkasteltavasta aiheesta ja sen vaikuttajista.
Kertauksena: analysoimani aineisto koostuu eduskuntavaalien ehdokkaiden Twitter-keskusteluista, minkä pohjalta on laskettu jokaisen kahden ehdokkaan väliset yhteydet huomioiden niiden voimakkuudessa retwiitit, vastaukset ja maininnat twiiteissä. Näin ehdokkaat arvottavat toinen toisensa.
Kyseessä on siis rajattu aineisto, joka kertoo ehdokkaiden välisestä vuorovaikutuksesta ja vaikuttamissuhteista Twitterissä, ja vain siitä. Mielestäni jokaisen vahvan verkostoanalyysin tunnusmerkistöön kuuluu tarkka rajaus tarkasteltavaan aiheeseen. Rajauksella poistetaan aiheeseen kuulumaton kohina ja tarkennetaan kuvaa.
Kun tarkastelu vaihdetaan ehdokkaista puolueisiin, kyse on siitä, että jokaisen puolueen ehdokkaat niputetaan yhdeksi toimijaksi. Näin voidaan laskea verkostossa jokaiseen puolueeseen kohdistuvat yhteydet sekä jokaisesta puolueesta lähtevät yhteydet.
Kuten kuvasta näkyy, eniten kohdistuvia yhteyksiä on Kokoomuksella ja lähes yhtä paljon Vihreillä. Sen jälkeen tulevat Keskusta, SDP ja Vasemmisto selvällä erolla ennen Perussuomalaisia ja Sinisiä.
Järjestys näyttää melko erilaiselta kuin yllä seuraajien kokonaismäärissä. Mielestäni tämä antaa huomattavasti käyttökelpoisempaa tietoa puolueiden keskinäisen vaikutusvallan ja vuorovaikutuksen eroista.
Tässä on kohdistuvat yhteydet suhteellisesti ympyräkaaviona:
Yhteyksien lukumäärissä on mukana puolueiden sisäiset yhteydet (self loops) ehdokkaiden välillä. Pelkästään niiden katsominen antaa väärän käsityksen, joten on tarpeen tarkastella myös puolueiden lähteviä yhteyksiä sekä niiden suhdetta kohdistuvien yhteyksien määrään.
Jotkut puolueet ovat selvästi ”saamapuolella” verrattuna muihin, eli niiden ehdokkaisiin kohdistuu koko verkoston tasolla enemmän yhteyksiä kuin lähtee muiden puolueiden ehdokkaisiin.
Kohdistuvien ja lähtevien yhteyksien määrille voidaan laskea suhdeluvut, tässä paremmuusjärjestyksessä:
Suhteellisesti katsottuna Kokoomuksen, Feministisen puolueen, Sinisten, Keskustan ja RKP:n ehdokkaat saavat enemmän yhteyksiä (vaikutusvaltaa) muilta puolueilta kuin antavat niitä muille.
Viimeisessä vaiheessa tein uuden verkostoanalyysin siten, että verkoston muodosti ehdokkaista niputetut puolueet ja puolueiden väliset yhteydet. Tässä vaiheessa poistin puolueiden itseensä kohdistuvat yhteydet (=alunperin saman puolueen ehdokkaiden väliset), koska ne olisivat vaikuttaneet verkostoanalyysiin.
Näin syntynyt verkostokartta näyttää kokonaisuutena tältä (visualisoinnissa käytin jälleen Force Atlas -algoritmia):
Huomionarvoista on, että algoritmi asetti SDP:n sijainnin lähemmäksi Kokoomusta ja Keskustaa, eikä Vasemmistoa ja Vihreitä kuten olisi voinut odottaa. Tulos on tältä osin saman tyyppinen kuin aiemmin ehdokkaiden verkostokartan klustereissa.
Tässä versiossa on suodatettu esiin vain keskeisimmät puolueet ja voimakkaimmat niiden väliset yhteydet:
Pallukan koko kertoo toimijan keskeisyydestä koko verkoston tasolla. Kokoomus on verkostoanalyysin perusteella keskeisin puolue. Sillä on siis merkittävin asema analysoidussa aineistossa: tässä tapauksessa eduskuntavaaliehdokkaiden Twitter-keskusteluissa.
Toiseksi keskeisin puolue on Vihreät ja kolmanneksi Keskusta. Niiden jälkeen tulevat SDP ja Vasemmisto. Perussuomalaiset on kuudentena.
Katsotaanpa yhteyksien voimakkuuksia puolueiden välillä:
Listaa lukiessa voi arvata, että yhteydet eivät kerro vuorovaikutuksen laadusta. Jokainen Twitter-keskusteluja seurannut tietää, että esimerkiksi perussuomalaisilla ja vihreillä ehdokkailla on pikemminkin kylmä kuin lämmin suhde. Yhteydet kuvaavat ylipäätään vuorovaikutuksen voimakkuutta ja kuka saa huomiota keneltäkin.
Jos halutaan päästä tarkastelemaan keskustelujen luonnetta, voisi verkostoanalyysin rinnalla tai sen osana käyttää tunneanalyysiä (sentiment analysis). Valitettavasti sellaisia suomenkielisiä tunneanalyysityökaluja en ole löytänyt, jotka olisivat suoraan tähän käytettävissä. (Vinkkejä otan mielelläni vastaan!)
Toinen vaihtoehto nimenomaan samanmielisyyden ja suosion tarkasteluun on rajata aineistoa vielä kerran niin, että mukana on vain ehdokkaiden ja sitä kautta puolueiden väliset retweetit. Tämä on helposti tehty.
Alla on puolueiden välisten retwiittien mukaan tehty verkostokartta, suodatettuna seitsemään keskeisimpään puolueeseen ja suurimpiin retwiittien määriin:
Retwiittien perusteella tehty verkosto näyttää oleellisesti erilaiselta kuin edellä kaikkien yhteyksien pohjalta tehty. Esimerkiksi SDP on nyt lähempänä Vihreitä ja Vasemmistoa kuin Kokoomusta ja Keskustaa.
Lista voimakkaimmista retweet-yhteyksistä:
Tästä voi tehdä muutamia päätelmiä:
Todellisia voimakolmioita on oikeastaan vain kaksi:
Voimakkaimmissa pareissa ja kolmioissa on suurimmista puolueista useimmin mukana SDP ja Vihreät sekä niiden jälkeen Kokoomus. Näiden puolueiden ehdokkaat ovat siis eniten osoittaneet samanmielisyyttä ja keskinäistä suosiota Twitter-keskusteluissa retweettaamalla toistensa twiittejä.
Nähtäväksi jää, toteutuuko sama vaalien jälkeen hallitusneuvotteluissa.
Julkaisin edellisessä postauksessa verkostoanalyysin eduskuntavaalien ehdokkaiden Twitter-keskusteluista. Tässä artikkelissa käyn läpi verkostossa ilmenevät klusterit eli ryhmittymät.
Klusterin määritelmä on yksinkertainen: samaan klusteriin kuuluvat verkoston toimijat ovat lähempänä toisiaan kuin muita verkoston jäseniä.
Verkoston modulaarisuusarvo on 0,41. Selvästi positiivisena arvona se merkitsee, että verkostossa on nk. yhteisörakenne sen sijaan, että se olisi sattumanvarainen tai hajanainen. Tämä viittaa siihen, että verkoston rakenteella kuten klustereilla on todellista merkitystä sen jäsenille. Tämä on tietenkin odotettavaa, kun kyse on eduskuntavaaliehdokkaiden välisistä keskusteluista.
Mutta nyt klustereihin. Verkostokartassa klustereiden toimijat ja niistä lähtevät yhteydet on merkitty eri väreillä, tässä korostettuna:
Verkosto jakaantuu pääasiassa kymmeneen klusteriin. Ne perustuvat Gephi-analyysiohjelman modularisuusalgoritmin löytämään jakoon. Näihin klustereihin kuuluu n. 95 % kaikista verkostossa mukana olevista 1012 ehdokkaasta.
Yhteenveto klustereista ja niissä olevien ehdokkaiden puolueista (kunkin klusterin pääpuolueet alleviivattuina):
| Klusteri | Ehdokkaita | % | Puolueet |
| K1 | 150 | 15 % | Vihreät 109, lisäksi mm. SDP 13, Kok., Kesk. ja RKP 6. |
| k2 | 143 | 14 % | Vasemmisto 94, Feministinen puolue 20 ja SKP 10, lisäksi mm. Kok. ja Vihr. 3. |
| K3 | 135 | 13 % | Keskusta 86, lisäksi mm. Virh. 11, SDP 11., Vas. 6., Kok. ja PS 4. |
| K4 | 130 | 13 % | Kokoomus 101, lisäksi mm. SDP 9, Kesk. 5. ja RKP 4. |
| K5 | 98 | 10 % | SDP 85, lisäksi mm. PS 4, Kok. ja Vihr. 3. |
| K6 | 97 | 10 % | Perussuomalaiset 62, Tähtiliike 8, Suomen kansa ensin 4 ja Reformi 3, lisäksi mm. Kok. 10. |
| K7 | 73 | 7 % | Piraattipuolue 33 ja Liberaalipuolue 11, lisäksi mm. Vihr. 10, Kok. 6, SDP ja PS 3. |
| K8 | 62 | 6 % | Kristillisdemokraatit 42 ja RKP 19. |
| K9 | 47 | 5 % | Siniset 35, lisäksi mm. SDP 5. |
| K10 | 29 | 3 % | Liike Nyt 25, lisäksi mm. Kok. 2. |
| Yhteensä | 964 | 95 % |
Kuten taulukosta näkyy, klusterit muodostuivat pääosin puoluejakojen mukaisesti. Klusterianalyysia ei siis tehty puoluejakojen ohjaamana, vaan modulaarisuusalgoritmi muodosti klusterit ehdokkaiden Twitter-keskustelujen mukaan.
Tämä on kiinnostavaa: jos tehdään ajatusleikki, että puolueet perustettaisiin uudelleen (kuten Pekka Sauri vast’ikään esitti), olisi tuloksena ainakin Twitter-keskustelujen perusteella lähes nykyisen kaltainen puoluekartta. Tosin uudessa puoluekartassa voitaisiin verkostoanalyysin mukaan yhdistää seuraavat nykyiset puolueet:
1) Vasemmisto, Feministinen puolue ja SKP
2) Perussuomalaiset, Tähtiliike, Suomen kansa ensin ja Reformi
3) Piraattipuolue ja Liberaalipuolue
4) Kristillisdemokraatit ja RKP
Tässä klusterit merkittyinä verkostokarttaan:
Tuloksia voi tarkastella myös niin päin, kuinka suuri osa kunkin puolueen ehdokkaista on samoissa ja eri klustereissa. Tämä antaa kuvan, kuinka yhtenäinen tai hajanainen joukko jokaisen puolueen ehdokkaat ovat olleet Twitter-keskusteluissa.
Seuraavassa taulukossa on mukana puolueet, joista oli vähintään 10 ehdokasta mukana analyysissä. Erityisen korkeat tai matalat prosentit on korostettu väreillä.
| Puolue | Ehdokkaita | % | Samassa klusterissa | Eri klustereissa |
| Vihr. | 141 | 14 % | 77 % | 23 % |
| Kok. | 135 | 13 % | 75 % | 25 % |
| SDP | 131 | 13 % | 65 % | 35 % |
| Vas. | 108 | 11 % | 87 % | 13 % |
| Kesk. | 102 | 10 % | 84 % | 16 % |
| PS | 81 | 8 % | 77 % | 23 % |
| KD | 50 | 5 % | 84 % | 16 % |
| Sin. | 37 | 4 % | 95 % | 5 % |
| RKP | 36 | 4 % | 53 % | 47 % |
| PP | 35 | 3 % | 94 % | 6 % |
| LN | 29 | 3 % | 86 % | 14 % |
| FP | 22 | 2 % | 91 % | 9 % |
| SKP | 13 | 1 % | 77 % | 23 % |
| LIB | 11 | 1 % | 100 % | 0 % |
| TL | 11 | 1 % | 73 % | 27 % |
Käytännössä ehdokas sijoittuu eri klusteriin kuin puoluetoverinsa silloin, kun hän on ollut Twitter-keskusteluissa enemmän muiden puolueiden ehdokkaiden kanssa. Helpommin näin käy niille ehdokkaille, jotka ovat olleet ehdokkaiden välisissä Twitter-keskusteluissa passiivisia. Esimerkiksi jos ehdokkaalla on vain yksi yhteys verkostossa, mutta se sattuu olemaan ”väärän” puolueen klusterissa olevaan ehdokkaaseen, niin hän sijoittuu ko. klusteriin.
Verkostoanalyysin perusteella Twitter-keskusteluissa hajanaisimmat puolueet ovat olleet SDP ja ja RKP. Jälkimmäisen osalta vain hieman yli puolet ehdokkaista sijoittui samaan klusteriin.
Isoista puolueista yhtenäisimpiä ovat olleet Vasemmisto ja Keskusta. Ylipäätään isot puoleet olivat yllättävänkin yhtenäisiä. Pienemmillä ehdokasmäärillä korkea ”yhtenäisyysprosentti” on pikemminkin odotusarvo, sillä pienpuolueissa ehdokkaat todennäköisesti tuntevat toisensa hyvin muutenkin ja se näkyy myös Twitterissä.
Tuloksia tulkitessa on hyvä huomata, että Gephin modulaarisuusalgoritmi ei tuota eksakteja toistettavia tuloksia: tekemällä saman analyysin monta kertaa peräkkäin, tulokset ovat joka kerralla hieman erilaisia etenkin vähemmän vaikuttavien ehdokkaiden osalta, joilla on verkostossa vain harvoja yhteyksiä muihin. Algoritmia voidaan myös ohjata löytämään joko harvempia (isompia) tai useampia (pienempiä) klustereita. Tässä tapauksessa tein analyysin algoritmin oletusparametreilla.
Seuraavaksi käyn klusterit järjestyksessä läpi isoimmasta pienimpään (K1-K10). Nimeän klusterit sen mukaan, minkä puolueiden pääosa ehdokkaista on niissä mukana. Kaikki kuvat aukeavat klikkauksesta isompana uuteen ikkunaan.
Tässä klusterissa on valtaosa (109 / 77 %) Vihreiden Twitterissä olevista ehdokkaista. Lisäksi klusterissa on mm. 13 SDP:n, 6 Kok.:n, Kesk.:n ja RKP:n, 3 PS:n, 2 Vas.:n ja KD:n ehdokasta.
Klusterin TOP 10 keskeisimmät vaikuttajat:
| Tunnus | Nimi | Puolue | Sija | Keskeisyys |
| @mariaohisalo | Maria Ohisalo | Vihr. | 8 | 0,78 |
| @emmakari | Emma Kari | Vihr. | 9 | 0,76 |
| @toukoaalto | Touko Aalto | Vihr. | 10 | 0,75 |
| @outialanko | Outi Alanko-Kahiluoto | Vihr. | 16 | 0,65 |
| @yanarozan | Ozan Yanar | Vihr. | 33 | 0,51 |
| @mikkonenkrista | Krista Mikkonen | Vihr. | 41 | 0,48 |
| @iiris_suomela | Iiris Suomela | Vihr. | 50 | 0,41 |
| @op_parviainen | OlliPoika Parviainen | Vihr. | 53 | 0,40 |
| @johannakarimaki | Johanna Karimäki | Vihr. | 60 | 0,36 |
| @miikkakeranen | Miikka Keränen | Vihr. | 64 | 0,35 |
TOP-listan ulkopuolisia vaikuttajia ja muiden puolueiden ehdokkaita ovat mm. SDP:n Hussein al-Taee (@rauhantaee) ja Keskustan Arto Pirttilahti (@artopirttilahti).
Klusterin suosituimmat hashtagit:
Tässä klusterissa on valtaosa Vasemmiston (94 / 87 %), Feministisen puolueen (20 / 91 %) ja SKP (10 / 77 %) ehdokkaista. Lisäksi klusterissa on mm. 3 Kok.:n ja Vihr.:n sekä 2 Kesk.:n ja SDP:n ehdokasta.
Klusterin TOP 10 keskeisimmät vaikuttajat:
| Tunnus | Nimi | Puolue | Sija | Keskeisyys |
| @liandersson | Li Andersson | Vas. | 2 | 0,98 |
| @paavoarhinmaki | Paavo Arhinmäki | Vas. | 18 | 0,61 |
| @veronikahonka | Veronika Honkasalo | Vas. | 39 | 0,48 |
| @hsarkkinen | Hanna Sarkkinen | Vas. | 40 | 0,48 |
| @silviamodig | silvia modig | Vas. | 44 | 0,46 |
| @akpekonen | Aino-Kaisa Pekonen | Vas. | 55 | 0,39 |
| @katjuaro | Katju Aro | FP | 81 | 0,30 |
| @tero_hoo | Tero Hannula | FP | 86 | 0,29 |
| @tiiamaija | Tiia Lehtonen | Vas. | 93 | 0,28 |
| @suldaansaid | Suldaan Said Ahmed | Vas. | 110 | 0,23 |
Klusteri on puoluekentältään yhtenäinen: muiden puolueiden ehdokkaita ei löydy sen keskeisimmistä vaikuttajista.
Klusterin suosituimmat hashtagit:
Tässä klusterissa on valtaosa Keskustan (86 / 84 %) ehdokasta. Lisäksi klusterissa on mm. 11 Virh.:n ja SDP:n, 6 Vas.:n sekä 4 Kok.:n ja PS:n ehdokasta.
Klusterin TOP 10 keskeisimmät vaikuttajat:
| Tunnus | Nimi | Puolue | Sija | Keskeisyys |
| @juhasipila | Juha Sipilä | Kesk. | 3 | 0,92 |
| @annikasaarikko | Annika Saarikko | Kesk. | 13 | 0,68 |
| @karnamikko | Mikko Kärnä | Kesk. | 20 | 0,61 |
| @tiilikainen | Kimmo Tiilikainen | Kesk. | 25 | 0,56 |
| @anttikaikkonen | Antti Kaikkonen | Kesk. | 26 | 0,56 |
| @katrikulmuni | Katri Kulmuni | Kesk. | 43 | 0,47 |
| @hannakaisaheikk | Hannakaisa Heikkinen | Kesk. | 49 | 0,41 |
| @epekoo | Eeva Kärkkäinen | Kesk. | 51 | 0,41 |
| @jarileppa | Jari Leppä | Kesk. | 52 | 0,40 |
| @mikalintila | Mika Lintilä | Kesk. | 59 | 0,36 |
TOP-listan takaa vaikuttajista löyty muiden puolueiden ehdokkaista mm. Vihreiden Silja Keränen (@siljamp), SDP:n Riitta Mäkinen (@makinen_riitta) ja RKP:n Joakim Strand (@jocke_strand).
Klusterin suosituimmat hashtagit:
Tässä klusterissa on valtaosa Kokoomuksen (101 / 75 %) ehdokkaista. Lisäksi klusterissa on mm. 9 SDP:n, 5 Kesk.:n ja 4 RKP:n ehdokasta.
Klusterin TOP 10 keskeisimmät vaikuttajat:
| Tunnus | Nimi | Puolue | Sija | Keskeisyys |
| @petteriorpo | Petteri Orpo | Kok. | 1 | 1,00 |
| @kaimykkanen | Kai Mykkänen | Kok. | 4 | 0,84 |
| @sannigrahn | Sanni Grahn-Laasonen | Kok. | 14 | 0,68 |
| @anttihakkanen | Antti Häkkänen | Kok. | 19 | 0,61 |
| @saarasofia | Saara-Sofia Sirén | Kok. | 23 | 0,58 |
| @timoheinonen | Timo Heinonen | Kok. | 27 | 0,55 |
| @paularisikko | Paula Risikko | Kok. | 29 | 0,53 |
| @sarisarkomaa | Sari Sarkomaa | Kok. | 30 | 0,53 |
| @sarimultala | Sari Multala | Kok. | 32 | 0,51 |
| @villeskinnari | Ville Skinnari | SDP | 34 | 0,51 |
TOP-listan takaa vaikuttajista löytyy mm. SDP:n Eeva-Johanna Eloranta (@elorantaeevajoh) ja Pia Viitanen (@piaviitanensdp).
Klusterin suosituimmat hashtagit:
Tässä klusterissa on valtaosa SDP:n (85 / 65 %) ehdokkaista. Lisäksi klusterissa on mm. 4 PS:n sekä 3 Kok.:n ja Vihr.:n ehdokasta.
Klusterin TOP 10 keskeisimmät vaikuttajat:
| Tunnus | Nimi | Puolue | Sija | Keskeisyys |
| @anttirinnepj | Antti Rinne | SDP | 6 | 0,79 |
| @marinsanna | Sanna Marin | SDP | 7 | 0,79 |
| @pilvitorsti | Pilvi Torsti | SDP | 17 | 0,63 |
| @timoharakka | Timo Harakka | SDP | 31 | 0,53 |
| @anttilindtman | Antti Lindtman | SDP | 38 | 0,49 |
| @tuulahaatainen | Tuula Haatainen | SDP | 62 | 0,35 |
| @tarjafilatov | Tarja Filatov | SDP | 66 | 0,34 |
| @tyttitup | Tytti Tuppurainen | SDP | 76 | 0,30 |
| @sirpa_paatero | sirpa paatero | SDP | 77 | 0,30 |
| @lindenaki | Aki Linden | SDP | 84 | 0,29 |
TOP-listan takaa vaikuttajista löytyy muista puolueista mm. PS:n Sami Savio (@samisaviofi) ja Henri Häkkilä (@henrihakkila) sekä KD:n Elie El-Khouri (@elieelkhouri).
Klusterin suosituimmat hashtagit:
Tässä klusterissa on valtaosa Perussuomalaisten (62 / 77 %), Seitsemän tähden liikkeen liikkeen (8 / 73 %), Suomen kansa ensin -puolueen (4 / 100 %) ja Reformi-liikkeen (3 / 100 %) ehdokkaista. Lisäksi klusterissa on mm. 10 Kok.:n ehdokasta.
Klusteri poikkeaa monista muista siinä, että sen keskeisimmät vaikuttajat tulevat useista puolueista: PS, Kok., Vihr. ja TL. Klusteria voi siis pitää koostumukseltaan sekalaisena, ja sitä määrittää pikemmin keskustelujen aiheet kuin puoluejaot.
Klusterin TOP 10 keskeisimmät vaikuttajat:
| Tunnus | Nimi | Puolue | Sija | Keskeisyys |
| @halla_aho | Jussi Halla-aho | PS | 22 | 0,59 |
| @laurahuhtasaari | Laura Huhtasaari | PS | 47 | 0,44 |
| @villetavio | Ville Tavio | PS | 67 | 0,34 |
| @janimakelafi | Jani Mäkelä | PS | 68 | 0,34 |
| @attekaleva | Atte Kaleva | Kok. | 101 | 0,25 |
| @ir_rkp | Riikka Purra | PS | 109 | 0,23 |
| @willerydman | Wille Rydman | Kok. | 115 | 0,23 |
| @oula_silver | Oula Silvennoinen | Vihr. | 126 | 0,20 |
| @kokokansanpaavo | Paavo Väyrynen | TL | 139 | 0,17 |
| @miangrd | Mia Nygård | Kok. | 155 | 0,16 |
TOP-listan takaa vaikuttajista löytyy mm. Reformi-liikkeen Panu Huuhtanen (@huuhtanenpanu) ja sitoutumaton Tiina Wiik (@swanoftuonela).
Klusterin suosituimmat hashtagit:
Tässä klusterissa on valtaosa Piraattipuolueen (33 / 94 %) ja Liberaalipuolueen (11 / 100 %) ehdokkaista. Lisäksi klusterissa on mm. 10 Vihr.:n, 6 Kok.:n sekä 3 SDP:n ja PS:n ehdokasta.
Klusteri poikkeaa kaikista muista siinä, että sen keskeisimmät vaikuttajat ovat muiden kuin klusterin ”valtapuolueiden” ehdokkaita – vieläpä hyvin tunnettuja ja poliittisen kartan eri puolilta. Klusterin keskeisimmät vaikuttajat ovat Kokoomuksen ja Vihreiden ehdokkaita. Tätä klusteria voi luonnehtia koostumukseltaan sekalaiseksi, ja sitä määrittelevänä tekijänä voi pitää enemmän keskustelujen aiheita kuin ehdokkaiden puoluejakoja.
Klusterin TOP 10 keskeisimmät vaikuttajat:
| Tunnus | Nimi | Puolue | Sija | Keskeisyys |
| @filsdeproust | juhana vartiainen | Kok. | 5 | 0,80 |
| @elinalepomaki | Elina Lepomäki | Kok. | 12 | 0,69 |
| @jyrkikasvi | Jyrki J.J. Kasvi | Vihr. | 15 | 0,66 |
| @mkiesilainen | Mikko Kiesiläinen | Vihr. | 35 | 0,50 |
| @annakontula | Anna Kontula | Vas. | 42 | 0,47 |
| @atteharjanne | Atte Harjanne | Vihr. | 61 | 0,36 |
| @teresammallahti | Tere Sammallahti | Kok. | 65 | 0,35 |
| @otsokivekas | Otso Kivekäs | Vihr. | 79 | 0,30 |
| @juhanikhr | Juhani Kähärä | LIB | 87 | 0,29 |
| @petruspennanen | Petrus Pennanen | PP | 106 | 0,24 |
TOP-listan takaa vaikuttajista löytyy mm. Vihreiden Mikki Kauste (@mikkikauste) ja Kati Juva (@juvakati), Kokoomuksen Jocka Träskbäck (@jocka) sekä Liberaalipuolueen Amos Ahola (@legioona).
Klusterin suosituimmat hashtagit:
Tässä klusterissa on valtaosa Kristillisdemokraattien (42 / 84 %) ja RKP:n (19 / 53 %) ehdokkaista. Lisäksi on yksi SDP:n ehdokas.
Klusterin TOP 10 keskeisimmät vaikuttajat:
| Tunnus | Nimi | Puolue | Sija | Keskeisyys |
| @sariessayah | Sari Essayah | KD | 24 | 0,58 |
| @adleande | Anders Adlercreutz | RKP | 28 | 0,54 |
| @evabiaudet | Eva Biaudet | RKP | 46 | 0,45 |
| @anna_maja | Anna-Maja Henriksson | RKP | 48 | 0,43 |
| @paivirasanen | Päivi Räsänen | KD | 88 | 0,28 |
| @mikaelanylander | Mikaela Nylander | RKP | 117 | 0,22 |
| @saritanus | Sari Tanus | KD | 122 | 0,21 |
| @tuomelatiina | Tiina Tuomela | KD | 142 | 0,17 |
| @anterolaukkanen | Antero Laukkanen | KD | 179 | 0,14 |
| @siljamaria | Silja Borgarsdóttir Sandelin | RKP | 207 | 0,10 |
Klusteri on puoluekentältään yhtenäinen: muiden puolueiden ehdokkaita ei löydy sen keskeisimmistä vaikuttajista. Yllä mainittu yksi SDP:n ehdokas on Pentti Arajärvi (@araj_pentti).
Klusterin suosituimmat hashtagit:
Tässä klusterissa on valtaosa Sinisen tulevaisuuden (35 / 95 %) ehdokkaista. Lisäksi on mm. 5 SDP:n ehdokasta.
Klusterin TOP 10 keskeisimmät vaikuttajat:
| Tunnus | Nimi | Puolue | Sija | Keskeisyys |
| @sampoterho | Sampo Terho | Sin. | 11 | 0,73 |
| @simon_elo | Simon Elo | Sin. | 21 | 0,59 |
| @lindstrom_jari | Jari Lindström | Sin. | 45 | 0,46 |
| @tiinaelovaara | Tiina Elovaara | Sin. | 54 | 0,39 |
| @jniinisto | Jussi Niinistö | Sin. | 69 | 0,34 |
| @petterileino | Petteri Leino | Sin. | 78 | 0,30 |
| @tiinaplz | Tiina Ahva | Sin. | 80 | 0,30 |
| @ari_jalonen | Ari Jalonen | Kok./Sin. | 95 | 0,28 |
| @mattilapirkko | Pirkko Mattila | Sin. | 113 | 0,23 |
| @kulmalakari | Kari Kulmala | Sin. | 176 | 0,14 |
TOP-listan takaa vaikuttajista löytyy mm. RKP:n Sabrina Kaleva (@sabrinakaleva). Muutoin klusterin keskeisimmät vaikuttajat ovat sinisiä.
Klusterin suosituimmat hashtagit:
Tässä klusterissa on valtaosa Liike Nytin (25 / 86 %) ehdokkaista. Lisäksi on mm. 2 Kok.:n ehdokasta.
Klusterissa on vain yksi ehdokkaiden välisissä Twitter-keskusteluissa keskeinen vaikuttaja. Siksi listaan alla muista poiketen vain viisi ehdokasta.
Klusterin TOP 5 keskeisimmät vaikuttajat:
| Tunnus | Nimi | Puolue | Sija | Keskeisyys |
| @hjallisharkimo | Hjallis Harkimo | LN | 56 | 0,38 |
| @stenvall_nora | Nora Stenvall | LN | 304 | 0,05 |
| @pmerjonen | Päivi Merjonen | LN | 321 | 0,05 |
| @heleneauramo | Helene Auramo | LN | 323 | 0,05 |
| @osterlundjan | Jan Österlund | LN | 348 | 0,04 |
Klusterin suosituimmat – ja tässä tapauksessa kaikki – hashtagit:
Pidin viime torstaina koulutuksen Helsingissä, joka oli suunnattu erityisesti yhteisömanagereille. Koulutuksen järjesti Ratekoulutus. Aiheena oli sosiaalisen median erilaiset yhteisöllisyyden muodot: ryhmät, yhteisöt ja verkostot.
Käsitteet lyhyesti avattuina:
Ryhmä on tiukan yhteisöllisen toiminnan perusyksikkö. Tosin aina ryhmäytymisprosessissa ei päästä sille asteelle, että voitaisiin puhua edes ryhmästä. Monet someryhmät eivät siksi ole sosiologisessa mielessä ryhmiä, vaan pikemminkin löyhiä digitaalisesti muodostettuja yhteenliittymiä.
Yhteisö on sosiaalisesti kuin suuri ryhmä, mutta jäsenmäärän kasvaessa eritasoisia sosiaalisia suhteita muodostuu enemmän ja monimutkaisemmin. Joskus yhteisö on sosiaalisesti tiukka ja jäsenilleen merkityksellinen. Tällaisia yhteisöjä voidaan tarkastella esim. käytäntöyhteisön mallin kautta. Keskeistä on yhteinen toiminta, joka edellyttää jäsenten sitoutumista yhteisölliseen toimintaan. Vaikeampaa on luoda yhteisö kuin koodata teknisesti hieno yhteisösivusto.
Sosiaaliset verkostot ovat pikemminkin sosiaalisia kuin yhteisöllisiä. Tietoa kyllä jaetaan ja keskusteluja syntyy, mutta jäsenten välille syntyy vain harvoin yhteisiksi koettuja tavoitteita, jotka saisivat ihmiset ponnistelemaan yhteisen asian eteen saati tuottamaan jotain yhteisiä tuotoksia ryhmien tapaan. Sen sijaan verkostot ovat tehokkaita tiedonvälitykseen, ajankohtaisten asioiden seuraamiseen, massojen käsitysten kartoittamiseen, ihmisten osallistamiseen yksilötasolla johonkin toimintaan ja – niinpä tietenkin – mielipiteiden muokkaamiseen verkostojen mielipidevaikuttajien avulla.
Sosiaalinen verkostoanalyysi on puolestaan joukko välineitä ja algoritmeja, joilla saadaan verkostojen toimijoiden väliset suhteet ja ryhmittymät esiin sekä voidaan tutkia verkostoissa ilmeneviä mekanismeja. Yksinkertaisimmillaan nähdään, ketkä ovat tärkeimpiä mielipidevaikuttajia. Parhaimmillaan ymmärretään paremmin osallistujien ja ryhmittymien eroja sekä mikä vaikutus heillä on eri teemoista käytävään keskusteluun so. ihmisille syntyviin käsityksiin. Sanomattakin on selvää, että tällaista tietoa voidaan käyttää hyvin monin tavoin ja eri tarkoituksiin. Verkostoanalyysin haaste ei ole datan saatavuus (no, joskus toki sekin), vaan asetettuun kysymykseen vastaavan datan seulonta kokonaisuudesta.
Toinen some-yhteisöllisyyyden muoto ei ole parempi toista, vaan kyse on siitä, mitä tavoitellaan tai millaista toimintaa halutaan ymmärtää tai synnyttää.
Alla olevassa esityksessä on perustietopaketti sosiaalisen median yhteisöllisyydestä: ryhmistä, yhteisöistä ja verkostoista. Sopii erityisesti yhteisömanagereille ja fasilitaattoreille sen ymmärtämiseksi, mistä siinä yhteisöllisyydessä oikeastaan on kyse. Sekä tietysti niille, jotka ovat halukkaita luomaan oman verkoston (haastavaa) tai yhteisön (huomattavasti haastavampaa).
Tänään olin Jyväskylässä SOMERI-verkoston (Social media research institute) seminaarissa puhumassa nuorten somen käytön trendeistä.
Seminaari kokosi yhteen sekä sosiaalisesta mediasta kiinnostuneita tutkijoita että alan yrityksiä. Tällaista yhteistyötä kannatan lämpimästi, joten toivottavasti toiminta saa jatkoa ja vielä kasvaisikin!
Alla esitys, joka jakaantuu seuraaviin teemoihin:
P.S. Kannattaa katsoa myös tänään julkistetut Tilastokeskuksen tuoreet tilastot suomalaisten netin ja somen käytöstä.
LEHMÄTKIN LENTÄIS 