Diverging patterns of interaction around news on social media
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書名（以學術體例詳填資料，網路來源提供超連結及檢索日）：
Fabio Giglietto, Augusto Valeriani, Nicola Righetti & Giada Marino (2019) Diverging patterns of interaction around news on social media: insularity and partisanship during the 2018 Italian election campaign, Information, Communication & Society, 22:11, 1610-1629.
導讀者：張芳瑋
原作摘要：
此文以2018年義大利大選的案例，探討社交媒體生態如何影響政治新聞和網路黨派社群參與。分析選舉前幾個月Twitter和Facebook上政治新聞的社群互動，發現不同黨派社群偏愛取用的新聞來源有不一的Insularity（本文暫譯孤立度），並研究社群上關注的特定模式是如何呈現在不同來源以及特定的不同政治框架的動態之中。
研究結果發現，首先，在Twitter上，與其他政黨的支持者相比，主要由民粹主義政黨the Five Star Movement和the League)的支持者分享的新聞來源具有較高的孤立性。證實（RQ2）在Facebook上，高度孤立的消息來源獲更多分享。再來，關於五星運動黨或其領導者之一的ratio越低，表示正面新聞報導Facebook分享較高，而ratio越高，負面報導的評論會比較多；其他三個政黨則相反，負面新聞反而是更多分享，而正面報導評論比較多。
重點整理
l 背景介紹：
2018年義大利大選於2018年3月4日舉行，國會屬於多黨政治，大選為國會選舉，總理受到比較大關注，像是現任總理孔蒂Conte。
先了解義大利主要政黨有哪些？
民粹與疑歐色彩的聯盟黨League與五星運動黨
五星運動5 Star Movement：民粹與疑歐色彩，沒有特定偏向。由迪馬尤領導的反體制政黨，主張最低月收入為780歐元、提高預算赤字、重新協商財政契約、廢除400條「無用」法規、向能源公司增稅及改善與俄國關係。
聯盟League原名北方聯盟Northern League：激進右派政黨，黨魁為薩爾維尼Matteo Salvini，主張推出平行運作貨幣、廢除歐盟財政契約、將單一稅率改為15%、允許提早退休、嚴加取締移民及每年遣返10萬非法移民、對犯罪行為祭出較嚴厲懲罰、改善與俄羅斯關係和重新開放妓院。
義大利力量黨Forza Italia：中間偏右政黨。4度擔任總理的黨魁貝魯斯柯尼雖因逃稅官司遭禁止參選，但仍領導這個政黨參選。力量黨致力於推出國內專用的「平行運作貨幣」（parallel currency），讓歐元僅用在國際貿易。另主張取消房屋、繼承和路稅，還有將最低退休金提高一倍、所有人最低收入為每個月1000歐元及拒絕接納新移民等。
民主黨Democratic Party，簡稱PD：屬中間偏左派，前總理倫齊為現任黨魁。主張提高最低薪資、協商撤銷財政契約、將預算赤字提高至GDP的3%，以便減稅及增加投資。
n 樣本數：634條新聞連結
n 平台：Facebook &Twitter
文獻回顧
契機，由貝盧斯科尼（Silvio Berlusconi）和其他政黨的組成的右翼政黨聯盟，以大約37％的選票贏得最大席位。League大幅提高了17％選票比例，超過了義大利力量黨的14％。加上2013年中間左派聯盟的主要政黨——民主黨得到23％不贊成票。
而由喜劇演員Beppe Grillo和網路出版公司Gianroberto Casaleggio（Bordignon＆Ceccarini，2013）創立的五星運動黨（M5S）獲得了32％的選票，大大增加了2013年大選後獲得的議會席位。經常使用「新民粹主義」的標籤來定義這種高度異質的政黨和領導人團體的成員（Brubaker，2017； Inglehart＆Norris，2016； Taggart，1995）。
本研究社交媒體的社群概念是由黨派相關的使用者組成的線上群體，用戶積極分享消息來源產生的新聞（Saez-Trumper等人，2013年），但並未充分說明注意力經濟在多大程度上，既定系統中的社交媒體（Tufekci，2013），即使僅考慮積極的行為還沒衡量兩極化的分布狀況。
Tufekci學者將注意力經濟定義為在特定資訊生態系統中表徵注意力產生和分佈的模式。從這個意義上講，首先要關注用戶的行為，社交媒體上與政治新聞相關的注意力經濟，不僅是由公開的黨派用戶的活動所產生的，而且更廣泛地說，是由與政治活動有關的所有用戶所產生的內容。其次，分享只是社交媒體環境中與注意力經濟相關的關鍵實踐方式之一（Tufekci，2013），而評論也具有相關性（McCosker，2014）。
混雜多種意識型態的活躍用戶，雖然明確的意識形態傾向，發布新聞來源後，可能會激發其他不滿意構築特定新聞的人，透過評論來糾正。相反地，因為同質社群具有高度孤立來源，應該特別關注他們認同的黨派新聞，同質社群的人們可能特別從事分享行為。因此，調查不同類型新聞來源的評論/分享比率，可以更加精細地去看用戶參與如何影響這些平台上的注意力經濟。因此，此研究想問：新聞來源的孤立程度，與新聞評論的分享數，兩者是否存在正相關？（RQ2）
與其他政黨相比，民粹主義支持者可能、也更有能力影響社會媒體的關注度。例如，民粹主義選民的特徵是對領導人產生內心的依戀（McDonnell，2016年）以及對已建立的媒體機構的批判態度，都可能成為民粹主義支持者在社交媒體上參與政治的另一誘因。可能會刺激民粹主義者不僅關注在高度孤立的媒體，而且還可以「糾正」其他有關其政黨或領導人的不利訊息，或是散佈與他們支持的民粹政黨正面新聞，和與對手有關的負面新聞。
某些政黨的支持者比其他政黨更熟練地影響注意力經濟的另一個因素，可能是因為五星運動黨的政黨身份、組織和傳播以及其支持者，都以網路環境作為中心場域，發布政治消息。從這個意義上說，在義大利的背景下，五星運動黨表現得異常。五星運動黨被認為是（例如Hartleb，2013）網路政黨，用網路擺脫了經典的組織和地方參與（Margetts，2003）。基本上這些民粹政黨的支持者必須至少發展基本的數位技能，以便獲得有關政黨活動的消息並參與內部決策過程。
上面介紹的有關民粹主義行為者的廣泛討論，對義大利民粹主義政黨，尤其是五星運動黨的支持者，在制定策略以戰略性地影響注意力經濟，可能比其他政黨更有效。
如果是這種情況，則對這些政黨有積極影響的新聞以及對其他政黨有負面影響的新聞將在社交媒體上按評論產生更多的分享，因為民粹主義政黨的支持者常會傳播這些新聞，而其他政黨的支持者則不會積極地與他們競爭。相反，由於這些民粹主義政黨的支持者將非常積極地透過他們的評論來反駁這些新聞，因此對這些政黨進行負面報導的故事以及對其他政黨進行積極構架的故事將產生更多的評論。
因為研究這些行為對於理解西方民主國家及其他地區的民粹主義的成功至關重要，作者提出研究問題：呈現義大利民粹主義行動者正面構架的文章是否會在每個評論中產生更多的分享，而呈現民粹主義行動者負面構圖的故事是否會在每個評論中產生更多評論，而非民粹主義行動者則適用相反的模式？ （RQ3）
研究問題
RQ1：與其他政黨的支持者相比，義大利民粹主義政黨的支持者所佔的大部分消息來源具有較高的孤立性嗎？
RQ2：新聞來源的孤立程度，與社交媒體上的分享數，兩者是否存在正相關？
RQ3：義大利民粹主義行動者正面框架文章是否會產生更多的分享，而負面框架文章是否會產生更多評論，而非民粹主義者則相反？
研究方法Measures and methods
我們舉例說明了線上的媒體來源孤立程度，我們用來描述Twitter上和特定黨派社群中政治新聞的分享行為(RQ1)。然後用RQ1得到的孤立度分析，以不同程度的孤立性標記的線上媒體源周圍的Facebook交互模式（RQ2）。最後，分析對特定政治角色的新聞標題和簡短描述中，傳遞出不同正、負和中立在社群Facebook上的互動模式的關係（RQ3）。
為何是Twitter？Twitter的用戶很多是關心政治的菁英；為何是Facebook？用戶數多元且是流行的社交平台
RQ1：與其他政黨的支持者相比，義大利民粹主義政黨的支持者所佔的大部分消息來源具有較高的孤立性嗎？
資料搜集
選舉前，2018年1月
為了將MPAS（暫翻：媒體黨派程度分數）方法應用於義大利的多黨政治體系，但兩者都有API和隱私限制，所以在此研究中利用輛個平台個別的優點。我們最初建立了一套官方Twitter帳戶，這些帳戶分別屬於義大利主要政黨和各政黨的政治領導人。透過DiscoverText使用Twitter Enterprise search API，我們在2018年1月收集了該組帳戶的轉發（N = 216,765）。根據每個用戶貢獻者轉推的比例，估計這個資料集裡貢獻者的黨派關係。
選舉前，2018年2月1日至3月4日
使用DMI-TCAT3來追蹤此轉推數據集中前5,000名用戶貢獻者的Twitter時間軸，並收集了2018年2月1日至3月4日之間的所有轉推推文（N = 4,385,877）。 我們提取並解析了這些用戶分享的近1.3億個URL，以衡量不同黨派的用戶來源他們對黨派的關注程度。篩選過後，僅選擇包含URL的推文，最終Twitter資料集有3,945個用戶和3,500,575條推文，包括19,274個unique domains。
資料清理
刪除新聞彙整網、入口網以及內容農場，並保留至少有31條推文的domain（低於的就刪掉），清理成1,372個unique domains列表、634個新聞來源進行分析。用某個domain中，用戶提到平均的黨派關係，計算出一組裡面十個分數和unique domain，每個分數的範圍是0到1，總和為1。因此，分數代表資料集中每個domain中黨派注意力的分佈情形。
孤立性程度的操作型定義？
定義出孤立度得分公式，測量網路媒體的受眾意識形態同質性的程度，用each party（j）和media source（i）計算出的MP-MPAS媒體黨派程度分數和the Gini coefficient（G）吉尼係數。
Insularity of a news media source (I(i)) the index [0,1]
MP-MPAS分數集的特性
表示社群對新聞來源的關注程度。基尼係數maximum score [0,1]用來判斷分散度，意基尼係數越高，社群對新聞媒體的注意力越集中；基尼係數越低，社群對新聞媒體的注意力越分散（越小越好）。
補充：吉尼係數最初應用在調查貧富差距：圖中A/(A+B)數值越接近0，代表收入分布越平均，簡單來說值越小越好。
圖1
孤立度分佈的平均值M = 0.65，標準差SD = 0.16，分四類不同孤立程度的新聞媒體資源，：‘High insularity’（N = 116）, ‘Moderate insularity’（N = 181）, ‘Low insularity’ (N = 216), 而 ‘No insularity’（N = 121）也就是‘Cross Partisan’。
換句話說，當一個媒體來源被裁定為一黨時，這意味著該來源明顯受某黨派用戶轉推；另一方面，當高度異類的受眾共享媒體來源時，則將其歸為「跨黨派」媒體來源。而RQ1限於分析四個主要黨派（League, M5S, PD and LeU），因較小的黨派社群的新聞來源很少。
RQ2：新聞來源的孤立程度，與社交媒體上的分享數，兩者是否存在正相關？
在2018年義大利大選之前的六個月內（2017年9月1日至2018年3月4日之間），用開源程式Huginn收集義大利政治新聞及其Facebook的數據，包括評論、分享和反應reactions。這些新聞收集來源：Google新聞，the Global Database of Society（GDELT）和Twitter（推文中包括link並提及候選人或政黨）。
然後，此列表用於定期查詢Facebook Graph API（URL端點），收集全球新聞報導的參與度。從新聞發布之日起，每兩個小時追蹤一次新聞報導，長達一周。新聞報導資料集84,815個新聞，來自4,113個獨特的數位媒體來源的報導，在Facebook收集總計超過6,500萬條的評論、分享和反應（下表，表1）
透過Twitter獲得的domain列表和MP-MPAS分數與Facebook參與程度數據，634個新聞媒體來源的列表。新聞來源（i）的所有新聞報導收到的評論（C）和分享（S），計算出評論/分享比率comments/shares ratio：
ratio=1, only C，Ratio越高，越多評論數
ratio=0, C=S評論分享一樣數量
ratio=-1, only S多為分享
RQ3：義大利民粹主義行動者正面框架文章是否會產生更多的分享，而負面框架文章是否會產生更多評論，而非民粹主義者則相反？
研究該分佈的前十個百分點中的3,731個新聞，分析的單位是Facebook上新聞報導的標題和內容，即社交平台向用戶顯示的文字內容，標記在義大利大選中競選的四個主要政黨人物的情緒是正面、負面或中立：五星運動黨（M5S），民主黨（PD），聯盟（LN）和義大利力量黨（FI）。
所有作者當三位編碼員：首先，由研究人員編寫編碼手冊，並將其分發給編碼員。然後，編碼人員進行三個培訓課程，每次編碼員分配到一組150個隨機選擇的新聞。用Krippendorff的Alpha來檢查信度（Hayes和Krippendorff，2007年）。正式開始前，編碼員達到Krippendorff alpha值：五星運動黨為0.842，聯盟為0.724，民主黨為0.820，義大利力量黨為0.755，其餘新聞報導由編碼員獨立分類。Krippendorff α是信度係數，用來測量觀察者間的一致性，回答資料可靠程度。
結果Findings
RQ1：與其他政黨的支持者相比，義大利民粹主義政黨的支持者所佔的大部分消息來源具有較高的孤立性嗎？
圖2統計每個黨派色彩的社群中，他們的新聞來源分佈，看出有一半以上的新聞來自被判斷為兩個民粹主義政黨其中之一。
（1）五星運動黨社群在Twitter上分享的新聞的特點，孤立程度明顯更高
（2）與五星運動分享的新聞相比0.73 ，LN社群分享的新聞孤立性較低0.67，也高於其他兩個非民粹主義社群0.63, 0.63所分享的新聞媒體，並且略高於平均值0.65（參見表3）。
RQ1小結：兩個義大利民粹主義政黨的社群所分享的新聞媒體來源的孤立性高於非民粹主義政黨的社群。
RQ2：新聞來源的孤立程度，與社交媒體上的分享數，兩者是否存在正相關？
用Spearman相關性衡量孤立度＆評論/分享比率之間的關係，兩者呈弱/中度負相關，高度統計顯著性（rs = -.31，n = 634，p <.001）。意義是，當黨派社群消息來源的孤立度越高時，評論分享比例變低，表示分享數增加；反之,當孤立度降低時，評論/分享比率越高，表示評論數會增加。
RQ3：受黨派色彩的不同框架影響是否有不同互動模式，具體而言，義大利民粹主義行動者正面框架文章是否會產生更多的分享，而負面框架文章是否會產生更多評論，而非民粹主義者則相反？
圖3. 四張圖代表四個政黨分類，表示X軸新聞的負面、中性和正面情緒，y軸上評論/分享比率
ratio越高（=1）, only C多為評論
ratio=0, C=S評論分享一樣數量
ratio越低（=-1）, only S多為分享
關於五星運動黨或其領導者之一的ratio越低，表示正面新聞報導Facebook分享較高（p <.001），而ratio越高，負面報導的評論會比較多（p <.001）。（Kruskal–Wallisχ2（2，N = 1970）= 331.99，p <.001）。
在其他三個政黨是相反的模式，負面新聞反而更多分享（p <.001），而正面新聞更多評論（p <.001）。
RQ3小結：義大利民粹主義行動者正面框架文章是否會產生更多的分享？僅此結論獲得數據證實。