تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > تعليقات المستخدمين على فيديوها...>الوصف

تعليقات المستخدمين على فيديوهات قمة المناخ Cop 28 المنشورة في قنوات وسائل الإعلام الدولي على موقع YouTube: دراسة تحليلية باستخدام أداتي التحليل الشبكي وتحليل المشاعر

العنوان بلغة أخرى: Users’ Comments on Cop 28 Videos Published in International Media Channels on YouTube: An Analytical Study Using Network Analysis and Sentiment Analysis Tools
المصدر: المجلة المصرية لبحوث الإعلام
الناشر: جامعة القاهرة - كلية الإعلام
المؤلف الرئيسي: عبدالرحمن، ياسمين صلاح (مؤلف)
مؤلفين آخرين: ربيع، حسين محمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع89
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 345 - 399
ISSN: 1110-5836
رقم MD: 1511277
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
وسائل الإعلام | التنمية المستدامة | الأزمات البيئية | الإعلام الأجنبي
كلمات المؤلف المفتاحية:
قمة المناخ | تعليقات المستخدمين | التحليل الشبكي | تحليل المشاعر | يوتيوب | Climate Summit | User Comments | Network Analysis | Sentiment Analysis | YouTube
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: هدفت الدراسة إلى تحليل تعليقات المستخدمين في قنوات الإعلام الأجنبي على موقع يوتيوب خلال قمة المناخ COP28 التي استضافتها دولة الإمارات العربية المتحدة من 30 نوفمبر وحتى 12 ديسمبر 2023، بالتطبيق على عينة من مقاطع الفيديو الأكثر تفاعلاً وتعليقاً من جانب المستخدمين في القنوات الأشهر على مستوى العالم التابعة لقنوات إخبارية أجنبية عالمية وصحف ووكالات أنباء، وهي (الجارديان- NBC News- BBC News- وكالة أنباء الأسوشيتد بريس- وكالة الأنباء الفرنسية) وذلك في عينة قوامها 14 فيديو، و6888 تعليقاً على هذه الفيديوهات. واعتمدت الدراسة على كل من أداتي التحليل الشبكي Social network analysis وتحليل المشاعر Sentiment analysis. أظهرت نتائج الدراسة تباين شكل شبكات التعليقات الخاصة بمقاطع الفيديو عينة الدراسة، ولكن غلب على معظمها الحجم المتوسط والتفاعل المتوسط أيضا، فيما عدا شبكتين في قناة BBC News اللتين امتازتا بحجم أكبر (ما يقارب الألف عقدة ورابطة)، وبالتالي زيادة التفاعل فيهما أيضا. وبالنسبة لمقاييس التحليل الشبكي كانت القيم مرتفعة كذلك في شبكات تعليقات مقاطع فيديو نفس القناة. أما بالنسبة لتحليل المشاعر فكانت غالبية التعليقات باللغة الإنجليزية تحمل مشاعر إيجابية نحو محتوى مقاطع الفيديو على الرغم من عدم ارتفاع نسبة التعليقات الإيجابية 41.6% وفقاً لمكتبة VADER والتعليقات باللغتين الفرنسية بنسبة 78.6%، والألمانية بنسبة 71.4%، واللغة الألمانية لم تتضمن أي تعليقات ذات مشاعر إيجابية.

The study aimed to analyze users' comments on foreign media channels’ YouTube videos during the COP28 climate summit. This analysis was applied to a sample of the most interactive and commented-upon videos from prominent global foreign news channels, newspapers, and news agencies. These channels included The Guardian, BBC News, NBC News, The Associated Press, and AFP News Agency. The sample consisted of 14 videos with a total of 6,888 comments. The study utilized two analytical tools: Social Network Analysis and Sentiment Analysis. Here are the key findings: 1-Network Variation: - The shape of comment networks in the video sample varied. - Most networks exhibited medium size and average interaction. - However, two networks associated with BBC News stood out due to their larger size (approximately a thousand nodes and links). 2-Network Metrics: - The network metrics were also elevated for comment networks within videos from the same BBC News channel. - These metrics indicate the robustness and connectivity of the comment networks. 3-Sentiment Analysis: - Despite only 41.6% of English comments being explicitly positive according to the VADER library, most comments in English conveyed positive sentiments toward the video content. - In contrast, 78.6% of French and 71.4% of German comments expressed positive sentiments. - Interestingly, the German language did not include any comments with positive sentiments. In summary, the study sheds light on the dynamics of user engagement and sentiment across different foreign media channels during the COP28 summit on YouTube. The findings highlight the impact of channel popularity and language preferences on comment interactions and sentiment expression.
ISSN: 1110-5836

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.