Recurrent patterns of user behavior in different electoral campaigns: A Twitter analysis of the Spanish general elections of 2015 and 2016
स्पेन के 2015 और 2016 के आम चुनावों के लाखों ट्वीट्स का विश्लेषण करके, यह अध्ययन प्रकट करता है कि सामूहिक उपयोगकर्ता व्यवहार, जिसमें गतिविधि सहसंबंध, पावर-लॉ वितरण और नेटवर्क टोपोलॉजी शामिल हैं, विभिन्न चुनावी अभियानों में सुदृढ़ और आवर्ती पैटर्न प्रदर्शित करते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि एक ही शहर में, छह महीने के अंतराल पर, दो विशाल और उथल-पुथल भरे संगीत कार्यक्रम (कॉन्सर्ट) हो रहे हैं। पहला कॉन्सर्ट दिसंबर 2015 का स्पेनिश आम चुनाव है, और दूसरा जून 2016 का "एनकोर" (दोहराव) है। बैंड्स (राजनीतिक दलों) ने अपने गानों की सूची में थोड़ा बदलाव किया, और भीड़ की ऊर्जा भी बदल गई, लेकिन वेन्यू (ट्विटर) और सामान्य माहौल आश्चर्यजनक रूप से समान रहा।
यह शोध पत्र इन दोनों कॉन्सर्ट में भीड़ के व्यवहार के वैज्ञानिक अध्ययन की तरह है। शोधकर्ताओं ने केवल संगीत नहीं सुना; उन्होंने लाखों टेक्स्ट संदेशों (ट्वीट्स) का विश्लेषण किया ताकि यह देखा जा सके कि लोग कैसे बातचीत करते थे, चिल्लाते थे और जानकारी साझा करते थे।
यहाँ उनके निष्कर्षों का विवरण दिया गया, जिसे सरल भाषा में अनुवादित किया गया है:
1. "भीड़ की धड़कन" अनुमानित है
शोधकर्ताओं ने ट्विटर उपयोगकर्ताओं की दैनिक गतिविधि का अध्ययन किया। उन्होंने पाया कि बातचीत की "हृदय गति" दोनों चुनावों में लगभग एक जैसी थी।
- उपमा: चुनाव अभियान को एक रोलरकोस्टर राइड की तरह समझें। गतिविधि कम से शुरू होती है, जैसे-जैसे अभियान गरमाता है वैसे-वैसे धीरे-धीरे ऊपर चढ़ती है, चुनाव के दिन एक विशाल, चीखते हुए शिखर (पीक) पर पहुँचती है, और फिर नीचे गिर जाती है।
- निष्कर्ष: भले ही विशिष्ट राजनेता अलग थे, लेकिन रोलरकोस्टर का आकार एक जैसा था। यदि आप 2015 की भीड़ की गतिविधि के मुकाबले 2016 की भीड़ की गतिविधि को दर्शाते, तो वे पूरी तरह से मेल खाते। यह सुझाव देता है कि चुनावों के दौरान मानवीय व्यवहार एक बहुत ही सख्त, दोहराने योग्य पटकथा का पालन करता है।
2. "सुपर-कनेक्टर" नियम (पावर लॉज़)
अध्ययन ने देखा कि संदेशों की संख्या और बात करने वाले लोगों की संख्या के बीच क्या संबंध है।
- उपमा: कल्पना कीजिए कि एक पार्टी है। यदि आप 10 लोगों को आमंत्रित करते हैं, तो आपको 10 बातचीत मिलती हैं। यदि आप 100 लोगों को आमंत्रित करते हैं, तो क्या आपको 100 बातचीत मिलती हैं? नहीं, आपको बहुत अधिक मिलती हैं क्योंकि लोग केवल मेजबान से ही नहीं, बल्कि एक-दूसरे से भी बात करने लगते हैं।
- निष्कर्ष: ट्वीट्स, रिट्वीट (शेयर करना) और मेंशन्स (टैग करना) की संख्या एक "पावर लॉ" का पालन करती है। इसका मतलब है कि जैसे-जैसे अधिक लोग बातचीत में शामिल होते हैं, गतिविधि असमान रूप से विस्फोट करती है। 2015 में, अधिक लोगों के शामिल होने से गतिविधि में भारी उछाल आया। 2016 में, यह थोड़ा अधिक रैखिक (linear) था, लेकिन नियम फिर भी कायम रहा: जितने अधिक लोग शामिल होंगे, कमरा उतना ही शोर भरा होगा, और यह आपकी अपेक्षा से कहीं अधिक तेजी से शोर मचाएगा।
3. "इको चैंबर" की संरचना
शोधकर्ताओं ने इस बात का मानचित्र बनाया कि कौन किससे बात कर रहा था, जिससे कनेक्शन का एक विशाल नक्शा तैयार हुआ।
- उपमा: कल्पना कीजिए कि अलग-अलग रंग की शर्ट पहने लोगों से भरा एक कमरा है (जो विभिन्न राजनीतिक दलों का प्रतिनिधित्व करते हैं)।
- निष्कर्ष: मानचित्र ने दिखाया कि लोग मुख्य रूप से अपनी ही रंग की शर्ट पहने लोगों से बात करते थे।
- मेंशन्स (Mentions): लोग अपनी ही टीम के लोगों को पुकारते थे।
- रिट्वीट्स (Retweets): यह और भी अधिक मजबूत था। लोग लगभग कभी भी "दूसरी टीम" के संदेश को साझा नहीं करते थे। यह अलग-थलग पड़े इको चैंबर्स की एक श्रृंखला की तरह था।
- ट्विस्ट: जब दो पार्टियों (पोडेमॉस और आईयू) ने 2016 के चुनाव के लिए गठबंधन (टीम बनाने) का निर्णय लिया, तो उनके रंग की शर्ट के बीच की "दीवार" गायब हो गई। वे एक-दूसरे के साथ बहुत अधिक बातचीत करने और साझा करने लगे। इसने साबित कर दिया कि राजनीतिक गठबंधन बदलने पर नेटवर्क संरचना बदलने के लिए पर्याप्त लचीली है, लेकिन "हम बनाम वे" का पैटर्न डिफ़ॉल्ट बना रहता है।
4. "मेगाफोन" प्रभाव
अध्ययन ने "दक्षता" (efficiency) को मापा—यानी एक व्यक्ति एक संदेश के माध्यम से कितने लोगों तक पहुँच सकता था।
- उपमा: भीड़ में एक साधारण व्यक्ति के चिल्लाने बनाम एक मेगाफोन के साथ एक राजनेता के बीच अंतर की कल्पना करें।
- निष्कर्ष: राजनेता स्वाभाविक रूप से अधिक "कुशल" होते हैं। क्योंकि उनके पास बहुत बड़ी संख्या में अनुयायी होते हैं, उनका एक ट्वीट नेटवर्क में बहुत दूर तक लहरें पैदा करता है, जो एक सामान्य उपयोगकर्ता के ट्वीट से कहीं अधिक होता है। हालांकि, यह दक्षता कैसे काम करती है, इसका पैटर्न सभी के लिए एक समान है। चाहे आप एक सामान्य उपयोगकर्ता हों या एक राजनेता, प्रभाव का वितरण एक ही गणितीय वक्र (curve) का पालन करता है।
5. तूफान से पहले की "खामोशी"
स्पेन में एक कानून है जिसे "चुनावी चुप्पी" (चुनाव से एक दिन पहले जहाँ प्रचार प्रतिबंधित है) कहा जाता है।
- उपमा: यह उस क्षण की तरह है जब अंतिम गाने से ठीक पहले डीजे संगीत बंद कर देता है।
- निष्कर्ष: इस दिन, बातचीत का स्तर काफी कम हो गया। राजनेता चिल्लाना बंद कर देते हैं, और चूंकि "नेता" शांत हो जाते हैं, इसलिए आम जनता भी शांत हो जाती है। यह दर्शाता है कि भीड़ बातचीत को चलाने के लिए राजनेताओं पर कितनी निर्भर करती है।
मुख्य निष्कर्ष
शोध पत्र का मुख्य निष्कर्ष यह है कि चुनावों में मानवीय व्यवहार आश्चर्यजनक रूप से रोबोटिक है।
भले ही राजनीतिक परिदृश्य बदल गया हो (नए दल, गठबंधन, अलग नेता), लेकिन ट्विटर पर लोग कैसे संवाद करते हैं, इसका अंतर्निहित "सॉफ्टवेयर" नहीं बदला। चिल्लाने, साझा करने और विपक्ष को अनदेखा करने के पैटर्न इतने सुसंगत थे कि शोधकर्ता 2015 के डेटा को देखकर यह अनुमान लगा सकते थे कि 2016 की भीड़ कैसा व्यवहार करेगी।
यह सुझाव देता है कि हालांकि राजनीति अव्यवस्थित और भावनात्मक है, लेकिन ऑनलाइन इसके बारे में संवाद करने का हमारा तरीका भौतिकी के सख्त, दोहराने योग्य नियमों का पालन करता है।
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