Professor Sudha Ram van de Universiteit van Arizona deed recent onderzoek naar de wijze waarop het nieuws zich verspreid op Twitter via de accounts van enkele van de grootste Amerikaanse news agencies. Het onderzoek, dat nog een vervolg krijgt, probeert te achterhalen of er voorspellingen over de verspreiding kunnen worden gedaan o.b.v. kenmerken van het netwerk, zoals het aantal volgers, engagement, tijd van verzending, etc.
Het onderzoek van professor Ram werd gedaan door UA’s INSITE: Center for Business Intelligence and Analytics, een universitair onderzoekscentrum dat via datamining social media-data onderzoekt om bedrijven en organisaties te helpen hun activititeiten (in social media) te verbeteren. Voor dit onderzoek werd zes maanden lang gekeken wat er gebeurde nadat een nieuwsartikel door een van de news agencies was getwitterd. Hoeveel tweets en retweets werden er gedaan en van welke accounts?
Op basis hiervan werd inzicht verkregen in de omvang en de mate waarin het nieuws zich verspreidt en de levensduur van een tweet. In plaats van simpel te kijken naar het aantal retweets, werden netwerkanalyses gedaan en kon worden nagegaan hoe het nieuws zich gedurende de tijd verspreidt. Vervolgens werden de data van elk van de organisaties in een visual weergegeven die je hieronder ziet. Individuele Twitter-gebruikers zijn stippen en de stromen zijn retweets.
Doel van elke news agency is het nieuws maximaal te verspreiden en lezers te activeren. Deze analyses laten in zeker mate zien hoe ze hierin op verschillende wijzen op Twitter slagen.
De belangrijkste bevindingen van het onderzoek zijn:
Dit vergelijkend onderzoek van news agencies is boeiend, zeker voor de Media Relations-afdelingen van bedrijven. In december wordt de uitslag van een vervolgonderzoek bekendgemaakt, over het belang voor nieuwsorganisaties van engagement met hun volgers versus het aantal volgers.
Professor Sudha Ram:
“The idea is really to see if we can make some predictions. What are some attributes of these networks that will help us make predictions? Is it number of followers? Is it engagement of followers? Is it what time you tweet? Is it who else is tweeting at the same time? Which are the more useful attributes that will help us predict, and therefore will help us give organizations suggestions on how to be more effective in spreading their news? Because ultimately their goal is more people reading their articles and talking about them. While the Twitter study is intriguing, it is presented (appropriately) in the language of science — “edge/node ratios,” “ego network details” and so on. This means it may take time for the study’s implications to be translated into everyday guidance for publishers and editors.”
Bron: Marketingfacts
BRAND MANAGEMENT
