Chatting through Pictures? A Classification of Images Tweeted in one week in the UK and USA

Thelwall, M., Goriunova, O., Vis, F., Faulkner, S., Burns, A., Aulich, J.,Mas-Bleda, A., Stuart, E. & D’Orzazio, F. (2015). Chatting through Pictures? A Classification of Images Tweeted in one week in the UK and USA. Journal of the association for information science. 未出版

導讀人:區國強 2015.9.22

作者:

Mike Thelwall, Statistical Cybermetrics Research Group, University of Wolverhampton.Olga Goriunova, Centre for Interdisciplinary Methodologies, University of Warwick.Farida Vis, Information School, University of Sheffield. Simon Faulkner, Manchester School of Art, Manchester Metropolitan University. Anne Burns, Information School, University of Sheffield. Jim Aulich, Manchester School of Art, Manchester Metropolitan University. Amalia Mas-Bleda, Institute of Public Goods and Policies, Spanish National Research Council. Emma Stuart, Statistical Cybermetrics Research Group, University of Wolverhampton.Francesco D’Orazio. Pulsar, London.

摘要:

在許多國家中,有一群人數不多但卻堅實(substantial minority)的Twitter使用者,進行著簡短訊息,有時候也包括影像的分享活動。雖然過往曾有研究探討特定圖像,例如自拍 (selfies)以及特定新聞故事相關的照片推文之研究,但我們仍未對那些日常活動中被分享的照片類型有太多了解。本文以隨機抽象方式,選取2014年最後一星期英國與美國合共800 張推特圖片進行內容分析,發現其中大部份為照片(photographs),少部分為混合 (hybrid)或合成(layered)圖像(包括:手機截圖、拼貼上字圖(collages, captioned picture)以及文字訊息的圖像(pictures of text messages))。一半數量的照片主要是單人或多人合照(其中10%為自拍照),但也有許多其他不同的攝影主題。有些圖片是被用作廣告宣傳,或分享一個笑話;但在大部份案例中,這些含有照片之推文似乎是被用作分享日常生活瑣事(minuates),扮演閒聊的功能,有時候以創造性之方式來進行。

關鍵字:Twitter, image sharing, imagetext, screenshot, meformer, informer

內文摘要:(區~原文提到photo時,譯作照片;image則譯作圖片。)

前言

在較富有的國家中,社群媒體上分享照片之行為普遍可見。在2012年,45%美國成年人會把自己的照片放上網(其中67%為18至29歲的人),35%的人曾分享他人拍攝的照片(其中52%為18至29歲的人)。2013年美國網路使用者中,有17%成年人使用Twitter,71%使用Facebook,16%使用過Instagram。2013年英國,70%的成年人有參與到影像分享活動。在 2014年底,英美兩國的大部份網路使用者中,曾在網路上分享過圖片。在Twitter中,照片經常被retweet,也因此成為了該生態系統的重要部分。但這些統計卻沒有告訴我們照片被分享的種類以及為何被人們所分享。

過去有關Twitter之研究主要聚焦於名人使用者以及大眾回應重要事件與新聞時的推文。其中,照片扮演重要角色,但除了特定重要使用者之圖片被研究外,許多其他案例卻被忽視。實際上,與Twitter重要使用者之影像分享行為比較,發布家庭或群體的照片推文未被受到重視。這樣的忽視是嚴重的缺失。因為少了這樣的背景脈絡,我們很難完整地評估社群媒體之中視覺文化行為的意義,以及一些相關的新現象,例如photobombing(見下圖)。這些背景脈絡將可讓我們思考影像分享實踐是如何在鑲嵌(feed into)到Twitter上影像的商業與政治使用之中。

為了探討社群媒體上的照片分享行為,本文以英美兩國使用者之推文作為觀察對象。選擇英美兩國之原因,是因為根據2015年2月Alexa.com的調查,英美分別為Twitter使用者數量中排行第一與第四的國家。另外,兩地語言與文化接近,比較兩者將是有趣的事情。

圖片的社會使用(Social uses of images)

雖然記者、媒體部落客,與企業也使用Twitter,但大部份Twitter使用者是個人使用(personal capacity)。因此,Twitter的個人使用主導了照片的散佈。但,並沒有特定證據確認者說法。另外,大部份被分享在Twitter的URL是由一小群精英媒體部落客(elite media blogger)所進行;所以,大部份圖像分享是很可能由特定精英小構成的。有關人們如何推文的資訊可幫助了解他們發布照片之情境。一項研究(Naaman, Boase,& Lai, 2010)以350位隨機挑選的Twitter活躍使用者之10篇貼文進行內容分析(已排除企業與自我宣傳者(self-promoting users)),發現以下最常見的主題類別(可重複):

我的當前狀態(me now)40%

有話要說/隨想(statement/random thoughts)23%

意見/抱怨(opinions/complaints)23%

資訊分享 (information sharing)22%

這顯示了大部份使用者主要分享個人訊息(這些使用者被稱為「自我訊息者」;meformers),其他許多人的推文則有關一般資訊。以此來看,社群媒體上的典型圖像似乎有關個人或某種資訊分享類型。個人圖像與照片分享(meformers) Twitter允許使用者直接透過智慧型手機或應用程式等上傳照片,讓使用者得以分享生活點滴。但與傳統照片使用相比,社群媒體上的照片分享有其特點,例如傳統中死者照片會被展示,這行為在社群媒體中變得更凸顯,而且其社會性不太被區分出來(less sociallycompartmentalised;區 ~應指在傳統中,死者照片是一種很獨特的類別,但在社群媒體上相對沒有那麼獨特)。

另,社群媒體-特有分享實踐(social media-specific sharing practices)中亦出現一些新的圖像類型(new image genres),包括自拍、「爆」笑照(photobomb),與鴨臉圖/鴨嘴嘟照(duckface)。儘管社群媒體中,圖像經常被用作表達強烈的正面情感(Bourlai & Herring, 2014),但正如Mitchell(2005)提出,圖像溝通之進行方式是否能和又語語言溝通相比仍是模糊之事情,因為「圖像是否真的『說』了些什麼」依然是不清楚的事情。不過,以圖片來進行閒聊(chat)或將圖片被引入(incorporates)到基本又語談話(primarily verbal discourse)之中,卻是的確存在之事情。一些線下實驗就曾顯示,照片可以激發討論與引介新話題,在談話討論過程中扮演有價值的角色。此外,即時分享日常生活的圖像也創造了一種與朋友之間的遠距在場感(sense of remote presence),有助維繫友情。對年輕人(teens)來說,表面上沒有太多重要性的照片,卻也是投射某種特定身份與對朋友進行展演之行為。另外,照片分享也能作為一種朋友之間溝通的重要事情(e.g.從照片中找認識的朋友,說八卦,也是社群媒體之所以能成功的因素)。

訊息分享(informers) :新聞、名人(Celebrities),與迷因/謎米/迷謎(memes)

新聞(news)分享是Twitter中的重要活動。但除了媒體記者拍攝的照片外,個人在社群媒體上的圖片也有新聞意義。在那些記者所無法及時到達之場所中,這些個人在社群上發布的照片經常成為了第一手的影像證據。當然,假照片也是普遍存在。

另外,政治人物會透過社群媒體頁面(profiles)傳播資訊;圖片雖仍不是政治推文活動(political tweeting)的一個重要部分,但也有過例外案例 ( BBC, 2014;BBC (2014). Labour's Emily Thornberry quits over 'snobby' tweet http://www.bbc.co.uk/news/uk

名人在Twitter上具有影響力,也是Twitter之所以吸引年輕使用者的重要因素。尤其當名人透過手機發布自拍照時,會對追隨者形成一種直接、即時與名人接觸之印象。使用者在Twitter上轉推名人圖片可能是很普遍的事情。

另外,諸如運動等也是Twitter上常見的新聞相關討論主題。我們可推論,適合成為照片/適合上鏡頭(photogenic)的活動會更容易被以照片來分享。

笑話也是一種重要的線上文化,尤其是以memes之方式進行。網路meme經常是一張或一組產生出再製(re-makes)文化的圖片;這些圖片病毒般(virally)地傳散,超越了其原本的次文化(original subculture),是原生(native to)於網路(Goriunova, 2013)。一種meme的普遍方式是在圖片上加上(overlaid;區~加上?合成?圖片上加上字?字上面加上圖?)無襯線字體(sans-serif font tex ),也就是「頭文字照」(image marco; 見上圖),例如貓頭照(Lolcats; 見下圖)。許多meme都是已改造圖像(照片或動畫)為基礎,主要是要搞笑幽默或挖苦諷刺(Wiggins & Bowers, 2014) 。也有人提出,圖文合用是延續繪畫與攝影傳統(Alpers, 1983; van Straten, 1994; Hunter, 1987; Mitchell 1994).

此外,Twitte也廣被用作分享行銷資訊;我們可推測有不少照片是用作行銷產品之用。

社群媒體圖像(images)分析

有關社群媒體圖像之研究並不多。但一項有關Tumblr的研究指出(Bourlai & Herring,2014),案例中有照片之推文比沒有照片的推文有更強烈的情感(區~這結論來自照片被Tag上#feels之標籤)。另外,有照片的貼文傾向正面情緒(57%),同樣的貼文(區~應指同樣群體,內容或標籤之文字貼文)傾向表達負面情緒。該研究認為,表達負面情緒的使用者並不想花時間去找合適的圖像可能是造成沒有文字貼文傾向負面情緒的理由。有研究者找了40位台灣與美國的使用者,從內建手機即時通訊應用程式中,挑出109張被該40位使用者分享之圖片進行分析,發現照片分享大多屬於進行中的溝通之一部分(有別於「一次性」傳達);其中,螢幕截圖(screenshots)也常被用作更精確地溝通複雜的訊息,例如訂位細節(reservation detail),而非使用打字的方式(Chen, Bentley, Holz, & Xu, inpress )。

另外一個研究(Hu, Manikonda, Kambhampati, 2014). 則針對社群媒體圖像,以50位Instagram活躍使用者為樣本,就其最近貼出的20照片,先透過自動方式氛圍15種類別,再以人工調整合併成8種類型:

寵物(Pet)3%

時裝(Fashion)4%

小玩意(Gadget)11%

附圖說的照片(Captioned photo)11%

活動(Activities)15%朋友(Friends)22%

自拍(Selfies)24%

研究問題

本研究針對象包括各種電子影像格式,包括空白影像或只有文字的影像。本研究問題有四個:

1. 什麼類型的圖片會在Twitter上被分享?

2. 被分享的圖片之內容為何?

3. 為何這些圖片會被分享?

4. 什麼時候會被分享?

5. 英美兩地之Twitter使用者的圖片分享行為是否有所不同?

方法

本研究以免費軟體Webometric Analyst,透過Twitter API,抓取從2014-11-24的12.43GMT後七天的推文資料,並限制其內容為英美兩地使用者所發出的推文(不過,這有時候也會撈取到一些鄰近國家,例如墨西哥與愛爾蘭的推文)。此方式在Twitter API限制下,可撈到這段期間1%的推文:

1,876,484 UK 推文,其中363,802含URLs,共下載196,600圖片(pictures)

1,484,474 USA推文,其中292,172含URLs,共下載133,096圖片

只要被撈取到的推文之URLs的連結最後為.png、.jpg、.jpeg或.gif,都會被認為是圖像URLs,並會被下載與儲存(因此,本研究只針對被分享的圖片進行分析,不包括含圖片的原始發文)。最後,Webometric Analyst會對兩國之推文進行隨機抽樣,選出400張照片用作內容分析。隨機抽樣是透過隨機號碼生產器(random number generator)從已下載的照片中進行選取。儘管會受到時機點之影響,但所選取的資料應可反映出英美兩地之典型Twitter使用模式。另,儘管是以圖片(而非使用者)進行抽樣,但由於會發布照片推文的使用者將可有更大機會被選取到,因此本研究樣本選取結果應能反映出典型被分享的圖片。

本文內容分析之分類方式(classification scheme)由本文第一作者所設計;它是要觀察出圖片在其外觀(appearance)與主題(subjects)的共同主旨(themes)。本文分類方式分為4個主要層面:

1. 整體來說,圖片之類型或格式/形式(the overall type or format of the image)...技術角度(the technical angle);

2. 圖片主題或內容(該部分參照過往研究對Instagram之分類;Hu, Manikonda, &Kambhampati, 2014);

3. 顯見的分享理由(包括迷因式(memetic)或名人);

4. 什麼時候被分享。

有關主題或內容類別,我們先採用Panofksy’s的「什麼的(of)」concept,也就是說先從一個相對單純(naive)的觀點去描述圖像(而非探求深度意義或深度脈絡之詮釋)。有關目的/意圖(purpose)類別,除了「行銷」與「笑話」兩種意圖相對明顯易見

外,事實上要詢問分享者才能真的比較清楚。時間方面,Twitter被視為即時的資訊分享媒介,因此有關時間方面的觀察可幫助理解

(區:線上)影像分享文化。在1、3、4層面,每張圖片只會被編碼為一種類別。但第2類則可有多重類別。例如,一個拿著啤酒看著攝影鏡頭的人,會被視為同時是「人」(person)與「啤酒」(beer)。此外,若照片有附加屬性,也會被記錄(例如,自拍、文字描述)。事實上,如 Hunter(1987)提出,照片本身往往高度含糊,非絕對清楚。例如,裸體照可能是有關身體,也可能是性服務之廣告。

1. 圖像類型/格式層面(image type or format facet):一張圖片會先被選為一種類別;若符合額外類別,會添加到其屬性上。

• 純照片(包括有框邊或小面積logo的照片)

• 主要為照片或拼貼照

• 訊息圖或訊息作為螢幕截圖的主要目的

• 漫畫或卡通

• 其他

• [extra] 照片含整個或部分的螢幕截圖

• [extra] 文字圖或含文字的圖(其文字亦對該圖有重要性;也就是,非攝影師屬名等文字)

• [extra] 專業圖像或內容(可明顯刊出由專業者拍攝(非業餘者為了商業理由所拍)或由專業圖像設計者所製作)

2. 圖像內容層面:一張照片會先被選到一種內容類別,一種次要類別,再加上額外類別

• 人,或人的某部分

• 2-10人小群體(其中,個人仍容易被辨識)

• 11人以上大群體(個人難被辨識)

• 動物

• (圖片中沒有人的)食物

• 地點(但不包括房子裡的房間)

• 其他:包括訊息,用手機唱歌

• [extra] 自拍(包括多人一起自拍)

• [extra] 電視

• [extra] 情色

3. 圖像目的層面:一張照片會先被選為一種類,再加上額外類別

• 廣告

• 笑話(笑料要在圖片中,不能只是在文字中)

• 活動在場(event presence):例如,看球賽,聽音樂會

• 其他:包括意圖不明

• [extra] 有關某名人或某歌手

• [extra] Meme圖,或用作Meme目的

• [extra] 聖誕節相關

4. 圖像時間關係層面(image time relationship facet)

• 即時的照片,截圖,或作品(artwork)

• 流行或話題的(current or topical):非即時,但有關「最近」或「正在進行」的事物

• 無時間性(timeless):包括卡通,meme,情緒文字訊息

• 過去的(old):照片本身顯見為老照片,或因為歷史原因而被上傳(e.g.「去年,當我

們還年輕...」)

• 其他

本研究連同本文第一作者共三位編碼員。第一作者先就UK與USA各100張圖片進行編碼,並將編碼結果提供其他兩位編碼員參考,並作為最後判斷依據。本研究計算三位編碼員共597圖片之C o h e n ’s K a p p a值,並以0.40作為為門檻(Flesis(1981)認為0.40至0.75算「尚可」fair to good;Landis與Koch(1977)也認為0.40至0.60為「中度共識」moderate agreement)。見下圖~(Notes: 全部共800圖片,200張用作訓練編碼員,3張無法辨識。)儘管在meme中,有兩個數值低於0.4,但第三個數值明顯地高於0.4;從中可能,編碼員C對meme之詮釋有別於編碼員A和B。在電視類別中,出現一次低於0.4情形,這可能是因為該編碼有主觀部分,像判斷圖片到底是電視、電腦螢幕,或(手機)螢幕截圖並非清楚的事。另外,專業照片類別也的數值不高。因此,在詮釋該三項(meme,TV,professional)時需要更謹慎。

結果

大部分圖片為照片,中三分之二為照片或延伸自(dervied from)照片;9%圖片主要為文字,包括閒聊對話;約17%圖片內容複雜。另,大部份照片非專業照片。15%為手機截圖(這可推論分享照片時,使用者正在使用手機)。見Figure1~

四分之一以下的照片為個人照,17%為小群體;一半的照片為其他類別,其中五分之一為文字(但包括了許多不同對象,例如聖誕樹)。少於三分之一的照片為文字或以文字作為主要內容,包括附加了文字標題。見Figure 2~

分享意圖方面,一半照片為其他類別(其中,包括拍攝聖誕佈置的照片,可能是要展示這些佈置的樣貌或公布這些佈置)。有約15%圖片有關名人。只有很少照片有關笑話或meme。見Figure 3~

時間方面,約70%照片看似即時製成,但這數字可能因為:一張被分享的照片若沒有任何時間脈絡資訊下,容易被認為是當下製成的。見Figure 4~

在本研究內容分析中,尤其在圖像意圖項目中,「其他」類別構成很大的部分,這可能顯示了人們在Twitter分享圖像大多不是只有一種特定目的,而是有許多不同原因。

浮現主題之分析(Analysis of emergent of themes)

從資料中,自拍佔了10%,成為了meformer的策略。大部份(56%)自拍是個人照,與朋友合照佔42%。自拍照中人們大多是屬於正面情緒。自拍照有時會包括寵物4%,地點5%,食物3%或其他4%。自拍距離大多是一個手臂遠,有時候是對著鏡子,至少一張用了自拍棒。八張自拍出現「鴨嘴嘟」,都是女生;另外,有三張比Yeah/V手勢(這是日本人自拍常見的,作為「卡哇伊」年輕人可愛風格的一環)。54%自拍照是女生,25%男生,20%有男有女;這結果與之前有關自拍的國際性研究結果吻合。有些自拍照之目的是要分享服裝、髮型或情感狀態。兩張男性自拍照顯示出是自拍者已經喝醉了。

截圖方面,以往較少被學術研究者討論。在本資料中,手機畫面截圖是一種meformer策略,因為它讓使用者分享了他們所正在從事的事情,包括聊天(chatsystems)佔21%,音樂21%,FB 5%,與Twitter 4%。有些截圖有隱私的意涵,因為他們讓使用者把個人訊息轉為可公開散佈的片(見Figure 5)。

約9%圖片為純文字,約33%圖片包含了對該圖片有重要性的文字。這些圖片中,有一半是情感性訊息或建議(例如,「某人離開了,並不代表他不再是你未來的一部分。讓他走吧。你的生活該與那些值得留下來的人 — Byrant McGill」)。這些訊息之所以文圖合用,可能是因為圖片能自然地描畫出文字所要表達的事,賦予額外的重要性。圖片格式也能突破Twitter的字數限制,並可讓使用者掌控空白處、字體,與加上評論。一些其他圖片包含了一種相關的背景;其他一些則包含了說出文字訊息的名人作為背景,或在訊息旁邊。除了一些照片由文字主導,其他照片保持了文字與圖像之平衡。例如,一些好笑文字必須附有圖片才能讓人看懂。在另外一些例子中,圖片為主,文字為附,例如一張微笑護士的照片,加上了一些有關護士工作的廣告。這些照片可被視為informer策略,因為它不只是簡單地給予一般的訊息。

多圖層的圖片出現編碼之困難(不管對觀看者來說,他們是否視之為合成/多圖層圖片)。例如,許多截圖加上了其他圖像,如同藝術作品。另外,有許多圖片應是因為智慧型手機拍照簡單,分享容易,因此用作展示之用,例如翻拍電視螢幕(例如體育賽事結果)、離境航班告示板、畫作,與作業。由於Twitter是一種即時媒介,因此除非有證據顯示圖像不是推文或分享時拍攝,否則都會被算為即時。當然,這預設可能不正確。另外,要判斷某使用者收到某照片後,隔了多久才把該分享出去,也是非常困難的事情。

大部份的推文沒有包含可被辨認出其分享之特定意圖的脈絡資訊。由於大部份圖像看似同時發生的,這些照片非常可能分享著照片傳送者所正在做的事,看到的東西,或經驗的事物(這也就是meformer策略)。因此,照片分析的主要目的有關個人經驗之分享,或透過與朋友(或相識的人)交換簡單個人訊息進行展演,如同面對面或電話聊天之延伸;這也可能吻合了一些先前的研究成果。不過,在每個案例中,圖片應有更特別的動機。例如,一張內容為一雙鞋子的照片可被看作為提醒朋友晚上要出去玩,或可被視為時裝設計的功課。

研究限制

本研究最大限制為:樣本早被Twitter過濾,但卻無法得知其抽樣方式。另外,Twitter之使用並非固定不變,而是會由於使用者年紀、其他服務的競爭(例如,Pinterest與Instagram),以及智慧型手機技術發展而改變。此外,典型使用者也會因為季節時機(season)不同而可能有不同的使用方式。因此,本研究難以顯現出英美兩地在圖像分享行為之差異。最後,Twitter中所被分享的照片之本質,部分是由Twitter行銷決策所影響;Twitter讓使用者得以把照片注入到推文之中。不過,也有一些使用者會把別的平台(諸如Instagram)上的圖片偷渡轉(hack)移到Twitter中。

結論

被分享在Twitter上的圖片主要是用作對朋友與相識者發布更新狀態,表現使用者當前正在做什麼,可被視為臉對臉聊天之視覺延伸,或社群媒體上的個人展演策略。當智慧型手機在身時,圖片似乎反應了每日生活瞬間即逝的片刻。分享智慧型手機之螢幕截圖也是一種非攝影方式的視覺更新新方法。它讓複雜的圖片可被meformer用到一般談話中。但螢幕截圖也具有隱私問題;它讓私人訊息能被快速傳散。圖片也被用作廣泛的資訊分享(儘管這只佔了圖片分享活動的一小部分)。有關新聞的圖像分享約0.3%,政治0.4%,體育2.4%;另,廣告7.8%,名人13.9%,笑話4.3%;後三者比前三者普遍。文字(text)出現在約33%的圖片中,包括攝影圖說、格言警句,或名人語錄。儘管這種「圖像文」(imagetext)並非新事物,但其迷因變種卻一直以來是網路視覺文化的一個小部分。

本研究結果指出了若干未來研究方向:

1. 透過深度探討推文內容或與使用者進行訪談,以更了解Twitter上的聊天活動;

2. 可對手機截圖之使用進行更深入的分析;

3. 比較Twitter與其他平台上的圖片分享行為,找出內容、主題興,與使用者類型上的共同點與差異;

4. 透過更深度分析那些瞬間即逝的圖片(fleeting images),將其連結到更廣闊的數位文化實踐中,並且說明跨平台類型(cross-platform genres),以及探討Twitter之圖像多大程度上屬於一種對生活的社會反思(social reflections on life)或多大程度鑲嵌於特定網路實踐之中。

5. 手機的多重功能所引發的隱私問題也值得注意。