Kategoriarkiv: Sentiment

Sentimentanalys svenska partiledare – kvartal 3 2020

Ebba Busch uppmätte högst andel negativt sentiment i poster i sociala medier under tredje kvartalet. Högst andel positiva värdeord relaterade Isabella Lövin. Lägst andel negativa ord för partiledare i riksdagen innehöll poster relaterat Jonas Sjöstedt. Av partiledarna i riksdagen uppmätte Nyamko Sabuni lägst andel positivt sentiment.

Sentimentanalys partiledare tredje kvartalet 2020

För många professionella inom kommunikation är det viktigt för uppföljning och omvärldsbevakning att inte enbart få veta ATT något sagts, som räckvidd och volymer av källor, utan även VAD och HUR. Sentimentanalys är en bit på vägen vad gäller HUR något sagts, om än långt ifrån utan utmaningar. 

Det ännu något ovanliga ordet sentimentanalys kan göra begreppet svårt att ta till sig. Varken Svenska akademien eller Nationalencykopledin har någon svensk förklaring till ordet utan istället får vi vända oss till Oxford och Lexico för att få en beskrivning: ”The process of computationally identifying and categorizing opinions expressed in a piece of text, especially in order to determine whether the writer’s attitude towards a particular topic, product, etc. is positive, negative, or neutral.”. Den exempelmening som används i anslutning är något som Kommunikationsanalys kan ses vara en effekt av: ”companies have key lessons to learn about harnessing the power of social media and sentiment analysis”.

Sentiment kan alltså ses ge en känsla för omvärldens inställning till partiledarna och deras kommunikation. Kommunikationsanalys ser sentimentanalys som en temperaturmätare, en intressant add-on som ger en extra effektdimension, men som samtidigt kan innehålla och baseras på oklarheter. Ironi kan till exempel inte tolkas av verktyget. Därmed sagt, stay sharp.

Kommunikationsanalys har sammanställt kvartalets nivå av positivt vs negativt sentiment i procent för poster i sociala medier (Facebook, Twitter och Instagram) med hjälp av verktyget Notified. 

Politiska partier – sentiment totalt och per plattform

Kvartalets sentimentanalys visar att inställningen till partiledarna för de tio politiska partierna här analyserade, sammantaget de tre plattformarna, ger Isabella Lövin högst andel positivt sentiment medan Ebba Busch fått högst andel negativt sentiment.

Positivt vs negativt sentiment – partikommunikation på Facebook, Twitter och Instagram

Till skillnad från de politiska partierna finns inte alla partiledare/språkrör på samtliga tre sociala plattformar granskade (Facebook, Twitter och Instagram). Till exempel finns inte Ulf Kristersson och Nyamko Sabuni på Twitter, och Jonas Sjöstedt har ingen egen sida på Instagram. Detta kan påverka poängnivån och därmed placering. 

Positivt sentiment relaterat budskap

Högst andel positivt sentiment: Isabella Lövin.

Topp 3-partiledare positivt sentiment:

  1. Isabella Lövin
  2. Per Bolund
  3. Annie Lööf

Negativt sentiment relaterat budskap

Högst andel sammantaget negativt sentiment: Ebba Busch.

Topp 3-partiledare negativt sentiment:

  1. Ebba Busch
  2. Stefan Löfven
  3. Jimmie Åkesson

Ebba Buschs parti, Kristdemokraterna var samtidigt det riksdagsparti vilket uppmätte högst andel negativt sentiment under tredje kvartalet.

Sentiment per plattform

Sett till respektive plattform ser fördelningen av sentiment ut som nedan:

  • Facebook
    • Högst andel positivt sentiment: Per Bolund
    • Högst andel negativt sentiment: Ebba Busch
  • Twitter
    • Högst andel positivt sentiment: Jonas Sjöstedt
    • Högst andel negativt sentiment: Ilan Sadé. Om endast partiledare i riksdagen: Stefan Löfven
  • Instagram
    • Högst andel positivt sentiment: Isabella Lövin
    • Högst andel negativt sentiment: Stefan Löfven
Sentimentanalys tredje kvartalet 2020. Isabella Lövin Instagram. Källa: Kommunikationsanalys (www.kommunikationsanalys.se). Datakälla: Notified

Summering sentiment tredje kvartalet 2020

  • Sentimentanalysen visar ett positivt kvartal för språkröret Isabella Lövin i sociala medier på bas av högst andel positiva ordval i jämförelse med övriga partiledare. 
  • Ebba Busch kan ses ha utmaningar på grund av högst andel negativa värdeord i poster i sociala medier. 
  • Farida al-Abani (Fi) var den partiledare med minst andel positiva ord sett till samtliga tre plattformar. Samma placering om endast sett till partiledare i riksdagen tar Nyamko Sabuni. Båda dessa två partiledare finns inte på samtliga tre plattformar.

Sentiment är som sagt endast en faktor, och därtill en som kan lämna öppet för oklarheter. Resultat av sentiment bör självfallet vägas samman med och mot övriga mätvärden och underlag vad gäller närvaro och effekt i sociala medier. En sidas storlek och dess följares aktivitet påverkar som bekant hur stor räckvidd dess innehåll får, samt även dess volym av innehåll – eget och kommentarer från andra. Det intressanta är just att sentiment kan ge en fingervisning om till exempel ett partis höga nivå av uppnått engagemang är positivt eller negativt. Och vilka ordval som görs relaterad partiets kommunikation.

Arbetar du själv med en politisk sida i sociala medier? Hur uppfattar du tonläge och ”sentiment” i relaterade poster i sociala medier? Hur gör ni era egna ordval i kommunikationen? En genomtänkt tonalitet? Speglar följarnas svar och kommenterar era ordval?

Saknar du ett bollplank för att diskutera och analysera resultat och strategi i sociala medier? Välkommen att höra av dig

Må gott,

Lars

Dela gärna, ange: Källa: Kommunikationsanalys (www.kommunikationsanalys.se)

Datakälla: Notified

Sentiment. Dataanalysföretaget Notified förklarar sentiment: ”En dator värderar olika ord från 1 till 100 utifrån hur positiva vs negativa de är. ”Våld” anses exempelvis vara ett negativt ord, medan ”fint” är ett positivt. Efter det analyseras varje artikel/post i sociala medier. Om artikeln har flest negativa ord markeras den som negativ. Har den flest positiva ord markeras den som positiv. Om inga direkta värdeord används eller om det är väldigt jämt mellan positiva och negativa ord så blir det neutral. Sen kan man även själv markera en artikel som positiv, negativ eller neutral om man anser att datorn tolkat innehållet fel. Datorn lär sig då dina justeringar och blir med tiden ännu bättre på sentiment. Viktigt att komma ihåg är att sentiment inte fungerar på ironi eller liknande, utan den sortens inlägg får man justera manuellt för att få mer träffsäker statistik.” 

Fakta: Bloggen analyserar data baserat på 10 partier: de åtta invalda politiska partierna i riksdagen, samt därtill Feministiskt initiativ och Medborgerlig Samling. Feministiskt initiativ finns med för sin framgång i sociala medier inför valet 2014, och motsvarande för Medborgerlig Samling inför valet 2018. Tanken med ”samma” politiska partier är att långa tidslinjer med samma analysobjekt ger bra underlag för att kunna följa utveckling av kommunikation i sociala medier över tid, samt utifrån samma data kunna se trender och förändringar – allt annat lika. Möjligen kommer bloggen endast ha med partier med vunnen plats i riksdagen efter valet 2022.

Sentimentanalys politiska partier – kvartal 3 2020

Kristdemokraterna uppmätte högst andel negativt sentiment i poster i sociala medier under tredje kvartalet. Lägst andel negativa ord innehöll poster relaterat Socialdemokraterna. Bland riksdagspartierna uppmätte Centerpartiet högst andel positivt sentiment. Sverigedemokraterna fick lägst andel positivt sentiment.

Sentimentanalys tredje kvartalet 2020

För många professionella inom kommunikation är det viktigt för uppföljning och omvärldsbevakning att inte enbart få veta ATT något sagts, som räckvidd och volymer av källor, utan även VAD och HUR. Sentimentanalys är en bit på vägen vad gäller HUR något sagts, om än långt ifrån utan utmaningar. 

Det ännu något ovanliga ordet sentimentanalys kan göra begreppet svårt att ta till sig. Varken Svenska akademien eller Nationalencykopledin har någon svensk förklaring till ordet utan istället får vi vända oss till Oxford och Lexico för att få en beskrivning: ”The process of computationally identifying and categorizing opinions expressed in a piece of text, especially in order to determine whether the writer’s attitude towards a particular topic, product, etc. is positive, negative, or neutral.”. Den exempelmening som används i anslutning är något som Kommunikationsanalys verkligen kan relatera till: ”companies have key lessons to learn about harnessing the power of social media and sentiment analysis”. Denna blogg är att se som en realisering av liknande tankar.

Sentiment kan ses ge en känsla för omvärldens inställning till partierna och deras kommunikation. Kommunikationsanalys ser sentimentanalys som en temperaturmätare, en intressant add-on som ger en extra effektdimension, men som samtidigt kan innehålla och baseras på en del oklarheter. Ironi kan till exempel inte tolkas av verktyget. Därmed sagt, stay sharp.

Kommunikationsanalys har sammanställt kvartalets nivå av positivt vs negativt sentiment i procent för poster i sociala medier (Facebook, Twitter och Instagram) med hjälp av verktyget Notified. 

Politiska partier – sentiment totalt

Kvartalets sentimentanalys visar att inställningen till de tio politiska partierna bloggen analyserar, sammantaget de tre plattformarna, gav Feministiskt initiativ högst andel positivt sentiment (Centerpartiet om endast riksdagspartier) för kvartalet, medan Kristdemokraterna fått högst andel negativt sentiment.

Positivt vs negativt sentiment – partikommunikation på Facebook, Twitter och Instagram

Positivt sentiment

Det parti som fått högst andel positivt sentiment under kvartalet var Feministiskt initiativ. Om sett endast till riksdagspartier var motsvarade parti Centerpartiet.

Topp 3-partier positivt sentiment:

  1. Feministiskt initiativ
  2. Centerpartiet
  3. Socialdemokraterna

Negativt sentiment

Det parti som fått högst andel sammantaget negativt sentiment under kvartalet var Kristdemokraterna.

Topp 3-partier negativt sentiment:

  1. Kristdemokraterna
  2. Sverigedemokraterna
  3. Miljöpartiet de gröna

Sentiment per plattform

Sentimentanalys tredje kvartalet 2020. Centerpartiet Facebook. Källa: Kommunikationsanalys (www.kommunikationsanalys.se). Datakälla: Notified

Sett till respektive plattform ser fördelningen av sentiment ut som nedan:

  • Facebook
    • Högst andel positivt sentiment: Centerpartiet
    • Högst andel negativt sentiment: Sverigedemokraterna
  • Twitter
    • Högst andel positivt sentiment: Feministiskt initiativ (om endast riksdagspartier en delad plats av Centerpartiet, Liberalerna och Vänsterpartiet)
    • Högst andel negativt sentiment: Socialdemokraterna
  • Instagram
    • Högst andel positivt sentiment: Socialdemokraterna
    • Högst andel negativt sentiment: Kristdemokraterna

Summering sentiment tredje kvartalet 2020

  • Sentimentanalysen visar ett positivt kvartal för riksdagspartiet Centerpartiet i sociala medier på bas av högst andel positiva ordval relaterat partiet i jämförelse med övriga riksdagspartier.
  • Socialdemokraterna är det parti som fått minst andel negativa värdeord under tredje kvartalet.
  • Kristdemokraterna kan ses ha utmaningar på grund av högst andel negativa ord i poster i sociala medier.
  • Sverigedemokraterna var det parti med minst andel positiva ord sett till samtliga tre plattformar.

Sentiment är som sagt endast en faktor, och därtill en som kan lämna öppet för en del oklarheter. Resultat av sentiment bör självfallet vägas samman med och mot övriga mätvärden och underlag vad gäller närvaro och effekt i sociala medier. En sidas storlek och dess följares aktivitet påverkar som bekant hur stor räckvidd dess innehåll får, samt även dess volym av innehåll – eget och kommentarer från andra. Det intressanta är just att sentiment kan ge en fingervisning om till exempel ett partis höga nivå av uppnått engagemang är positivt eller negativt. Och vilka värdeord som används relaterad partiets kommunikation.

Arbetar du själv med en politisk sida i sociala medier? Hur uppfattar du tonläge och ”sentiment” i relaterade poster i sociala medier? Matchar den rikspolitiska bilden ovan din lokala?

Behöver du ett bollplank för att diskutera och analysera resultat och strategi i sociala medier? Välkommen att höra av dig

Må gott,

Lars

Dela gärna, ange: Källa: Kommunikationsanalys (www.kommunikationsanalys.se)

Datakälla: Notified

Sentiment. Dataanalysföretaget Notified förklarar sentiment: ”En dator värderar olika ord från 1 till 100 utifrån hur positiva vs negativa de är. ”Våld” anses exempelvis vara ett negativt ord, medan ”fint” är ett positivt. Efter det analyseras varje artikel/post i sociala medier. Om artikeln har flest negativa ord markeras den som negativ. Har den flest positiva ord markeras den som positiv. Om inga direkta värdeord används eller om det är väldigt jämt mellan positiva och negativa ord så blir det neutral. Sen kan man även själv markera en artikel som positiv, negativ eller neutral om man anser att datorn tolkat innehållet fel. Datorn lär sig då dina justeringar och blir med tiden ännu bättre på sentiment. Viktigt att komma ihåg är att sentiment inte fungerar på ironi eller liknande, utan den sortens inlägg får man justera manuellt för att få mer träffsäker statistik.” 

Fakta: Bloggen analyserar data baserat på 10 partier: de åtta invalda politiska partierna i riksdagen, samt därtill Feministiskt initiativ och Medborgerlig Samling. Feministiskt initiativ finns med för sin framgång i sociala medier inför valet 2014, och motsvarande för Medborgerlig Samling inför valet 2018. Tanken med ”samma” politiska partier är att långa tidslinjer med samma analysobjekt ger bra underlag för att kunna följa utveckling av kommunikation i sociala medier över tid, samt utifrån samma data kunna se trender och förändringar – allt annat lika. Möjligen kommer bloggen endast ha med partier med vunnen plats i riksdagen efter valet 2022.

Sentimentanalys svenska partiledare i sociala medier – juni 2020

I juni var Annie Lööf den partiledare som säkrade lägst andel negativt sentiment i poster i sociala medier, samt även uppnådde högst andel positivt sentiment. Högst andel negativa ord innehöll poster relaterat Ebba Busch. Lägst andel positivt sentiment fick Jimmie Åkesson.

Sentimentanalys maj 2020

Sentimentanalys juni 2020. Ebba Busch Facebook. Källa: Kommunikationsanalys (www.kommunikationsanalys.se). Datakälla: Notified

För många professionella inom kommunikation är det viktigt för uppföljning och omvärldsbevakning att inte enbart få veta att något sagts, som räckvidd och volymer av källor, utan även vad och hur. Sentimentanalys är en bit på vägen vad gäller hur något sagts, om än långt ifrån utan utmaningar. 

Samtidigt kan det ännu ovanliga ordet sentimentanalys göra begreppet svårt att ta till sig. Varken Svenska akademien eller Nationalencykopledin någon svensk förklaring till ordet utan istället får vi vända oss till Oxford och Lexico för att få en beskrivning: ”The process of computationally identifying and categorizing opinions expressed in a piece of text, especially in order to determine whether the writer’s attitude towards a particular topic, product, etc. is positive, negative, or neutral.”. Den exempelmening som där används är något som Kommunikationsanalys verkligen kan relatera till: ”companies have key lessons to learn about harnessing the power of social media and sentiment analysis”. Denna blogg är en realisering av liknande tankar.

Sentiment kan ses ge en känsla för omvärldens inställning till partiledarna och deras kommunikation. Kommunikationsanalys ser sentimentanalys som en temperaturmätare, en intressant add-on som ger en extra effektdimension, men som samtidigt kan innehålla och baseras på en del oklarheter. Ironi kan till exempel inte tolkas av verktyget. Därmed sagt, stay sharp.

Kommunikationsanalys har sammanställt månadens nivå av positivt vs negativt sentiment i procent (resterande icke-redovisad procent är neutralt) för poster i sociala medier relaterade partiledarna med hjälp av verktyget Notified. 

Partiledare – sentiment i procent

Sammanfattning

Juni visar en positiv månad för (föräldralediga?) Annie Lööf på bas av att sentimentanalysen visar ett utfall för henne i sociala medier – med både högst andel positiva ordval, samt därtill minst andel negativa ord relaterat hennes kommunikation. 

Sentimentanalysen visar att av partiledarna i riksdagen fick Ebba Busch högsta andelen negativa ord i poster i sociala medier, medan Jimmie Åkesson fick lägst andel positiva ord.

Utfall sentiment – Facebook, Twitter och Instagram

Till skillnad från de politiska partierna finns inte alla partiledare/språkrör på samtliga tre sociala plattformar granskade, det vill säga Facebook, Twitter och Instagram. Till exempel finns inte Ulf Kristersson och Nyamko Sabuni på Twitter, och Jonas Sjöstedt finns inte på Instagram med egen sida. Detta kan därmed påverka poängnivån i procent.

Partiledarnas positiva vs negativa sentiment i procent (föregående månad inom parentes) för Facebook, Twitter och Instagram:

  • Stefan Löfven: 121 (50) procent vs 103 (157) procent
  • Isabella Lövin: 98 (79) procent vs 84 (123) procent
  • Per Bolund: 115 (130) procent vs 71 (71) procent
  • Jonas Sjöstedt: 51 (36) procent vs 61 (75) procent (endast två plattformar)
  • Annie Lööf: 179 (50) procent vs 28 (0) procent (föräldraledig)
  • Nyamko Sabuni: 76 (20) procent vs 76 (110) procent (endast två plattformar)
  • Ulf Kristersson: 98 (49) procent vs 84 (124) procent (endast två plattformar)
  • Ebba Busch: 48 (80) procent vs 139 (162) procent
  • Jimmie Åkesson: 26 (14) procent vs 115 (205) procent
  • Farida al-Abani: 17 (15) procent vs 42 (39) procent (endast en plattform)
  • Ilan Sadé: 22 (30) procent vs 140 (35) procent (endast två plattformar)

Sentimentanalysen visar att inställningen till partiledarna baserat på ordval sammantaget ger Annie Lööfs kommunikation i sociala medier högst andel positivt sentiment, med stort avstånd till tvåan Stefan Löfven. Annie Lööf säkrade huvudparten av sitt positiva sentiment via en plattform, Instagram. 

Ebba Busch fick högst andel negativt sentiment, följd av Jimmie Åkesson. Jimmie Åkesson är även den partiledare i riksdagen som fått lägst andel positivt sentiment.

Centerpartiet var det riksdagsparti vilket fick högst andel positivt sentiment i juni. Partiets ordinarie partiledare Annie Lööf var också den partiledare i riksdagen som fick månadens lägsta andel negativt sentiment. Här är det samtidigt av vikt att väga in aktivitet och effekter av relaterad föräldraledighet. Men sammantaget en positiv månad för både parti och partiledare på bas av sentiment.

Sentiment är som sagt endast en faktor som här belyser närvaron i sociala medier, och därtill en som kan lämna öppet för en del oklarheter. Resultat bör självfallet vägas samman med och mot övriga mätvärden och underlag vad gäller närvaro och effekt i sociala medier. En sidas storlek och dess följares aktivitet påverkar som bekant hur stor räckvidd dess innehåll får, samt även dess volym av innehåll – eget och kommentarer från andra. Det intressanta är just att sentiment kan ge en fingervisning om till exempel en partiledares höga nivå av uppnått engagemang är just positivt eller negativt.

Arbetar du själv med en politisk sida i sociala medier? Hur uppfattar du tonläge och ”sentiment” i relaterade poster i sociala medier? Matchar den rikspolitiska bilden ovan din lokala?

Må gott,

Lars

Dela gärna, ange: Källa: Kommunikationsanalys (www.kommunikationsanalys.se)

Datakälla: Notified

Sentiment. Dataanalysföretaget Notified förklarar sentiment så här: ”En dator värderar olika ord från 1 till 100 utifrån hur positiva vs negativa de är. ”Våld” anses exempelvis vara ett negativt ord, medan ”fint” är ett positivt. Efter det analyseras varje artikel/post i sociala medier. Om artikeln har flest negativa ord markeras den som negativ. Har den flest positiva ord markeras den som positiv. Om inga direkta värdeord används eller om det är väldigt jämt mellan positiva och negativa ord så blir det neutral. Sen kan man även själv markera en artikel som positiv, negativ eller neutral om man anser att datorn tolkat innehållet fel. Datorn lär sig då dina justeringar och blir med tiden ännu bättre på sentiment. Viktigt att komma ihåg är att sentiment inte fungerar på ironi eller liknande, utan den sortens inlägg får man justera manuellt för att få mer träffsäker statistik.” 

Fakta: Bloggen analyserar data baserat på 10 partiers respektive ledare: de åtta invalda politiska partierna i riksdagen, samt därtill Feministiskt initiativ och Medborgerlig Samling. Feministiskt initiativ finns med för sin framgång i sociala medier inför valet 2014, och motsvarande för Medborgerlig Samling inför valet 2018. Tanken med ”samma” politiska partier och deras ledare, är att långa tidslinjer med samma analysobjekt ger bra underlag för att kunna följa utveckling av kommunikation i sociala medier över tid, samt utifrån samma data kunna se trender och förändringar – allt annat lika. Möjligen kommer Komunikationsanalys endast ha med ledare för partier med vunnen plats i riksdagen efter valet 2022.

Sentimentanalys politiska partier i sociala medier – juni 2020

Centerpartiet uppmätte lägst andel negativt sentiment i poster i sociala medier i juni. Samtidigt hade Centerpartiet högst andel positivt sentiment. Högst andel negativa ord innehöll åter poster relaterat Kristdemokraterna. Sverigedemokraterna fick lägst andel positivt sentiment.

Sentimentanalys juni 2020

Sentimentanalys juni 2020. Centerpartiet Facebook. Källa: Kommunikationsanalys (www.kommunikationsanalys.se). Datakälla: Notified

För många professionella inom kommunikation är det viktigt för uppföljning och omvärldsbevakning att inte enbart få veta att något sagts, som räckvidd och volymer av källor, utan även vad och hur. Sentimentanalys är en bit på vägen vad gäller hur något sagts, om än långt ifrån utan utmaningar. 

Det ännu något ovanliga ordet sentimentanalys kan göra begreppet svårt att ta till sig. Varken Svenska akademien eller Nationalencykopledin har någon svensk förklaring till ordet utan istället får vi vända oss till Oxford och Lexico för att få en beskrivning: ”The process of computationally identifying and categorizing opinions expressed in a piece of text, especially in order to determine whether the writer’s attitude towards a particular topic, product, etc. is positive, negative, or neutral.”. Den exempelmening som används i anslutning är något som Kommunikationsanalys verkligen kan relatera till: ”companies have key lessons to learn about harnessing the power of social media and sentiment analysis”. Denna blogg är en realisering av liknande tankar.

Sentiment kan ses ge en känsla för omvärldens inställning till partierna och deras kommunikation. Kommunikationsanalys ser sentimentanalys som en temperaturmätare, en intressant add-on som ger en extra effektdimension, men som samtidigt kan innehålla och baseras på en del oklarheter. Ironi kan till exempel inte tolkas av verktyget. Därmed sagt, stay sharp.

Kommunikationsanalys har sammanställt månadens nivå av positivt vs negativt sentiment i procent (resterande icke-redovisad procent är neutralt) för poster i sociala medier med hjälp av verktyget Notified.

Politiska partier – sentiment i procent

Månadens sentimentanalys visar att inställningen till de tio politiska partierna här analyserade, sammantaget ger Centerpartiet högst andel positivt sentiment medan Kristdemokraterna fått högst andel negativt sentiment.

Sentimentanalysen visar en positiv månad för Centerpartiet i sociala medier på bas av högst andel positiva ordval relaterat partiet i jämförelse med övriga. Centerpartiet är samtidigt det parti som fått minst andel negativa värdeord i juni. Socialdemokraterna är det parti som följer strax efter vad gäller samma parametrar.

Kristdemokraterna kan ses ha större utmaningar på grund av högst andel negativa ord i poster i sociala medier. Sverigedemokraterna var det riksdagsparti med minst andel positiva ord.

Sammanlagt positivt vs negativt sentiment i procent (föregående månad inom parentes) på bas av relaterad kommunikation på Facebook, Twitter och Instagram:

  • Socialdemokraterna: 93 (75) procent vs 69 (75) procent
  • Miljöpartiet de gröna: 81 (76) procent vs 107 (112) procent
  • Vänsterpartiet: 80 (69) procent vs 104 (112) procent
  • Centerpartiet: 96 (60) procent vs 65 (118) procent
  • Liberalerna: 56 (86) procent vs 125 (95) procent
  • Moderaterna: 64 (40) procent vs 103 (164) procent
  • Kristdemokraterna: 61 (28) procent vs 164 (202) procent
  • Sverigedemokraterna: 43 (27) procent vs 129 (140) procent
  • Feministiskt initiativ: 32 (117) procent vs 157 (109) procent
  • Medborgerlig Samling: 56 (85) procent vs 105 (126) procent

Sentiment är som sagt endast en faktor, och därtill en som kan lämna öppet för en del oklarheter. Resultat av sentiment bör självfallet vägas samman med och mot övriga mätvärden och underlag vad gäller närvaro och effekt i sociala medier. En sidas storlek och dess följares aktivitet påverkar som bekant hur stor räckvidd dess innehåll får, samt även dess volym av innehåll – eget och kommentarer från andra. Det intressanta är just att sentiment kan ge en fingervisning om till exempel ett partis höga nivå av uppnått engagemang är positivt eller negativt.

Arbetar du själv med en politisk sida i sociala medier? Hur uppfattar du tonläge och ”sentiment” i relaterade poster i sociala medier? Matchar den rikspolitiska bilden ovan din lokala?

Må gott,

Lars

Dela gärna, ange: Källa: Kommunikationsanalys (www.kommunikationsanalys.se)

Datakälla: Notified

Sentiment. Dataanalysföretaget Notified förklarar sentiment så här: ”En dator värderar olika ord från 1 till 100 utifrån hur positiva vs negativa de är. ”Våld” anses exempelvis vara ett negativt ord, medan ”fint” är ett positivt. Efter det analyseras varje artikel/post i sociala medier. Om artikeln har flest negativa ord markeras den som negativ. Har den flest positiva ord markeras den som positiv. Om inga direkta värdeord används eller om det är väldigt jämt mellan positiva och negativa ord så blir det neutral. Sen kan man även själv markera en artikel som positiv, negativ eller neutral om man anser att datorn tolkat innehållet fel. Datorn lär sig då dina justeringar och blir med tiden ännu bättre på sentiment. Viktigt att komma ihåg är att sentiment inte fungerar på ironi eller liknande, utan den sortens inlägg får man justera manuellt för att få mer träffsäker statistik.” 

Fakta: Bloggen analyserar data baserat på 10 partier: de åtta invalda politiska partierna i riksdagen, samt därtill Feministiskt initiativ och Medborgerlig Samling. Feministiskt initiativ finns med för sin framgång i sociala medier inför valet 2014, och motsvarande för Medborgerlig Samling inför valet 2018. Tanken med ”samma” politiska partier är att långa tidslinjer med samma analysobjekt ger bra underlag för att kunna följa utveckling av kommunikation i sociala medier över tid, samt utifrån samma data kunna se trender och förändringar – allt annat lika. Möjligen kommer bloggen endast ha med partier med vunnen plats i riksdagen efter valet 2022.