كيف درسنا الاهتمام بأزمة مياه فلينت باستخدام بيانات بحث Google

معلومات الكاتب

الكاتب : Aya Hassan

[ad_1]

كيف استخدم الأمريكيون Google للتعرف على أزمة تلوث المياه في Flint بولاية ميشيغان ، وكيف تطورت عمليات البحث على الإنترنت بمرور الوقت؟ تقع هذه الأسئلة في مركز دراسة مركز بيو للأبحاث الجديدة التي تحلل بيانات بحث Google التي تبلغ 18 شهرًا لتتبع الاهتمام العام بالأزمة متعددة الطبقات في فلينت.

إيمي ميتشل ، مديرة أبحاث الصحافة ، مركز بيو للأبحاث

في الوقت الذي تركز فيه الدراسة على حدث إخباري معين ، فإنها تلقي الضوء على أسئلة بحثية أوسع نطاقاً ، وأبرزها ما يمكن أن تخبرنا به استعلامات البحث المجمعة على الإنترنت عن كيفية انتشار الأخبار في بيئة الأخبار الرقمية اليوم. ساعدت إيمي ميتشل ، مديرة أبحاث الصحافة في مركز بيو للأبحاث ، في تأليف الدراسة. ما يلي هو مقابلة مع ميتشل تم تحريرها حول منهجية التقرير.

لماذا ركزت على أزمة مياه فلينت؟

على الرغم من أن اهتماماتنا البحثية واسعة ، شعرنا أن استخدام دراسة الحالة سيسمح لنا بفحص عميق الفروق الدقيقة في الاهتمام العام في موضوع إخباري مع ظهور القصة. أردنا قصة تحتوي على العديد من الكلمات الرئيسية الفريدة للبحث على الإنترنت ، بالإضافة إلى منطقة جغرافية دقيقة ، وكلاهما يسمحان بتتبع أكثر دقة لنشاط بحث الإنترنت. كنا نأمل أيضًا في الحصول على خبر يمكن للأشخاص التواصل معه على مستويات متعددة. تستوفي حالة الصوان هذه المعايير. هناك العديد من الكلمات الرئيسية للبحث محددة لأزمة فلينت. كما كان له جدول زمني طويل ، تطور من قضية محلية إلى قضية وطنية وأصبح قصة ذات تأثير على المستوى الشخصي والمجتمعي والسياسي.

يختلف هذا التقرير عن العديد من تحليلات مركز بيو للأبحاث ، استخدام بيانات المسح. كيف تم هذا التقرير؟

في مركز بيو للأبحاث ، نستخدم العديد من المنهجيات في بحثنا ، اعتمادًا على الأسئلة التي نحاول الإجابة عنها. تتضمن هذه المنهجيات تحليلات أصلية لمجموعات البيانات الخارجية الكبيرة ، وهو ما قمنا به هنا. كان هذا أول استخدام للبيانات من Google Health API ، والذي يعد في الأساس نقطة وصول لتحليل كميات كبيرة من البيانات حول المصطلحات التي بحث عنها مستخدمو الإنترنت خلال فترة معينة.

قضى فريقنا عدة أشهر للتأكد من أننا بالكامل فهم البيانات ، وكيف يتم تنظيمها وأفضل الطرق للحصول على عوائد دقيقة للبيانات قبل الشروع في دراسة فلينت نفسها. بعد أن شعرنا بالثقة في الأساليب ، استخلص الفريق نتائج الاستعلامات خلال 130 أسبوعًا من هذه الدراسة ، واتخذ عددًا من الخطوات الإحصائية لتنظيف مجموعة البيانات ثم بدأ تحليلاتنا الداخلية.

لماذا استخدمت بحث Google

في حين لا يمكن لأي محرك بحث أن يمثل استفسارات جميع الأمريكيين ، فإن الغالبية العظمى من الباحثين عبر الإنترنت يستخدمون Google ، ويقوم عدد من الباحثين بتجربته لاستخدامه كأداة لفهم مواقف وسلوكيات العامة. بالنسبة إلى هذا المشروع ، تقدمنا ​​بطلب إلى Google وتم منحنا حق الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات Google Health الخاصة ، التي توفر بيانات أكثر تفصيلاً عن موقع Google Trends العام.

ما الذي يمكنك أن تتعلمه من هذا النوع من بيانات البحث؟ هل يمكن لبيانات البحث أن تقدم عينة تمثيلية لبعض السكان؟

طريقة إرجاع البيانات ليست على مستوى المستخدم ، ولكن على مستوى استعلام البحث الفردي. بعبارة أخرى ، وحدة التحليل هي عمليات البحث وليس الأشخاص. من المهم تذكر أن يتم عرض البيانات كنسبة من جميع عمليات البحث في المنطقة الجغرافية لتلك الفترة الزمنية ، وليس إجمالي الحجم. لذا ، على سبيل المثال ، عندما نتحدث عن الزيادات في نشاط البحث للمصطلحات المتعلقة بالصحة الشخصية في ولاية ميشيغان ، فإن هذا يعني أن عمليات البحث عن تلك العناصر كانت جزءًا أكبر من جميع عمليات البحث في ولاية ميشيغان في ذلك الأسبوع ، مقارنة في الأسبوع السابق.

ما هي التحديات التي واجهتك في استخدام بيانات البحث؟

كما هو الحال مع أي مصدر أو أداة جديدة للبيانات ، ظهر عدد من التحديات أثناء عملنا على فهم كامل لما تمثله البيانات وما لا يمثلونه ' تمثل t وأفضل طريقة لتنظيم تحليل دقيق. تتم مناقشة العديد من التحديات بالتفصيل في المنهجية ، لذا سأسلط الضوء فقط على مثال واحد هنا.

بالنسبة إلى أي طلب بحث ، تسحب واجهة برمجة تطبيقات Google Health عينة من عمليات البحث. يمكن أن تختلف النتائج قليلاً جداً من الاستعلام إلى الاستعلام استناداً إلى العينة التي يتم سحبها. ولمعالجة هذا التباين ، قمنا برسم 50 نموذجًا لكل فئة بحث في كل منطقة جغرافية لكل أسبوع على مدار عامين ونصف السنة التي تمت دراستها ، مما أدى إلى ما مجموعه 91000 عينة. ثم ، في كل أسبوع ، أخذنا متوسط ​​العينات الـ50.

كان هناك جانب آخر من هذا التقرير يتعلق بتتبع التغطية الإخبارية المتعلقة بأزمة فلينت. كيف تمضيت في القيام بذلك؟

كان الهدف من هذا الجزء من المشروع هو الحصول على كمية كبيرة من التغطية الإعلامية عبر الزمن. لم يكن إجراء تحليل محتوى الوسائط مفصلة. للقيام بذلك ، قمنا بجمع قصص إخبارية من عينة من وسائل الإعلام المحلية والإقليمية والوطنية لنفس النطاق الزمني لبيانات بحث Google. قمنا بتضمين كل ما يمكن تحديده على أنه حول أزمة مياه فلينت. كان التعريف عبارة عن عملية من خطوتين: أولاً ، تم استخدام عمليات البحث عن الكلمات الرئيسية لتحديد أي قصص ذات صلة ممكنة والتقاطها. بعد ذلك ، قام فريق من المبرمجين بقراءة أو مشاهدة كل قصة للتحقق من أن 50٪ على الأقل منها كان حول أزمة مياه فلينت.

هل هذا المشروع يحتوي على أي دروس أو تحذيرات للباحثين الآخرين الذين قد يرغبون في استخدام بيانات البحث لتقييم اهتمام الأميركيين بالأحداث الإخبارية؟

على الاطلاق. لقد كتبنا عن العديد منها في منشور على "متوسط" ، ولكن هناك بضع نقاط رئيسية يجب مراعاتها وهي أن مؤشرات Google تقيس نشاط البحث ، وليس الرأي أو الأولوية. في حين أنه يمكن ربط نشاط البحث غالبًا بالاهتمامات ، إلا أنه لا يشير إلى آراء إيجابية أو سلبية من جانب الجمهور ، أو أن مصطلح البحث الذي يعيد المزيد من النتائج أكثر أهمية من مصطلح آخر. أيضًا ، في عمليات البحث عن الكلمات الرئيسية ، يجب أن تكون المصطلحات دقيقة ، مما يعني أنه يجب إدخال كل اقتران لكلمة أو مجموعة من الكلمات بشكل منفصل. على سبيل المثال ، إذا أراد أحد الأشخاص مشاهدة نشاط البحث حول "اختبار العميل المحتمل" ، فستحتاج إلى إدخال "اختبارات رئيسية" و "اختبار رئيسي" و "اختبار رئيسي" و "اختبار رئيسي". بالنسبة إلينا ، يعني هذا استخدام ما يقرب من 2700 بحث مختلف مصطلحات:

المواضيع: وسائل الإعلام المجتمعية ، البحث على الإنترنت ، أخبار الاتجاهات الإعلامية ، البحث عن المعلومات ، الطاقة والبيئة ، وسائل الإعلام الرقمية

[ad_2]