utworzone przez Agnieszka Czoska | mar 28, 2019 | Polityka i społeczeństwo
26 marca 2019 (we wtorek) Parlament Europejski przegłosował tzw. ACTA 2, nazywane “ustawą o cenzurze internetu” lub “dyrektywą o prawach autorskich” – w zależności od nastawienia piszącego. Wydaje się, że w Polsce ten temat wywoływał silny sprzeciw, a w internetowych rozmowach o tej regulacji dominowały krytyka, niechęć i obawy. Temat niewątpliwie wywoływał sporo emocji, postanowiliśmy się im przyjrzeć.
O ACTA 2 pisano w sieci od początku tego roku, ale dopiero w marcu dyskusja zaczęła nabierać szybszego tempa. Po 20 marca, według wyników monitoringu Brand24, hasła “ACTA” i “ACTA 2” pojawiały się ponad 300 razy dziennie (wcześniej niecałe 200). Po 21 marca liczba wzmianek wzrosła do mniej więcej 600. Oczywiście najwięcej mówiono na ten temat w dniach poprzedzających głosowanie w PE i zaraz po nim – we wtorek ponad 11 tys. razy. Pierwsza grafika w tym wpisie pokazuje chmurę słów nacechowanych emocjonalnie najczęściej pojawiających się w tych rozmowach, w reakcji na przegłosowanie dyrektywy. Kolory odpowiadają wiążącym się z nimi emocjom, wielkość słowa – jego częstości.
Emocje w przeddzień głosowania ACTA 2
Spodziewalibyśmy się, że wtorek,dzień głosowania, będzie różnił się od poprzedzających, kiedy nie było jeszcze pewne, jaką decyzję podejmie PE. Na powyższym wykresie widać wzrost natężenia wstrętu, tendencję spadkową w smutku czy złości, a wzrostową w przypadku zaufania. Nie obserwujemy tu zmian tak dużych jak w przypadku nagłego wzrostu liczby wzmianek o ACTA.
Porównanie do poprzedniego tygodnia
Jak pisaliśmy w artykule o przebiegu analizy emocji, samo zmierzenie natężenia 8 emocji podstawowych niekoniecznie pozwoli nam wyciągnąć wnioski o temperaturze dyskusji. Dużo lepsze efekty daje porównanie poszczególnych wyników do wartości średniej. W tym przypadku ciekawy wgląd w to, co działo się w sieci, da nam porównanie powyższych trzech dni z poprzedzającym je tygodniem.
Najpierw przyjrzyjmy się okresowi od 18 do 24 marca. Pojawiało się wówczas około 600 wzmianek dziennie wspominających o ACTA. Rozkład zawartych w nich emocji nie jest dla nas zaskakujący, chociaż w badanych przez nas dotąd materiałach dotąd najczęstsze były radość i zaufanie, a dopiero po nich smutek i złość. W przypadku rozmów o dyrektywie złość okazuje się drugą najczęstszą emocją. To pierwsza wskazówka mówiąca o tym, że rzeczywiście ten temat wywołuje bardziej negatywne emocje niż większość dotąd przez nas analizowanych dyskusji.
Średnie z tygodnia 18-24 marca posłużą nam jako odniesienie (punkt zero), by pokazać, o ile procent więcej lub mniej danej emocji pojawiło się we wzmiankach z dni poprzedzających decyzję PE. Dzięki temu zobaczymy, jak zmieniał się emocjonalny krajobraz rozmów o ACTA podczas oczekiwania na wynik głosowania i po tym, kiedy Parlament Europejski przegłosował dyrektywę o prawach autorskich.
Wstręt to emocja przeważająca w rozmowach o ACTA w bieżącym tygodniu, przy czym największy wzrost zanotowaliśmy w dniu głosowania. Internauci krytykowali decyzję PE i nie bali się tego wyrażać mocnymi słowami – obelgi i przekleństwa są najsilniej związane z tą emocją. We wtorek przestali także wyrażać tyle oczekiwania, a nawet zaskoczenia, co w dniach, kiedy decyzja PE nie była jeszcze znana. Co ciekawe, złość, będąca kluczową emocją przy porównywaniu tematu ACTA z innymi, nie uległa zmianie i jest wyrażana w poprzednim i bieżącym tygodniu z takim samym natężeniem.
Emotikony w rozmowach o ACTA 2
Analiza częstości pojawiania się we wzmiankach różnych emotikon przynosi podobne wnioski, co analiza emocji: smutna buźka pojawia się jako druga najczęstsza emotka, po niej płacząca, użyto także sporo tych rozzłoszczonych. Jednak najczęściej pojawiają się śmiech przez łzy – wyrażające w tym wypadku prawdopodobnie sarkazm, ironię, niedowierzanie czy zaskoczenie. Jak pokazaliśmy w naszym badaniu nad emotikonami, “mocne uśmiechy” jak : P czt :D, których rozwinięciem są XD i podobne, bardzo zmieniają swoje znaczenie w zależności od towarzyszącego im tekstu. W rozmowach o ACTA 2 dominują wstręt i złość, co niewątpliwie nadaje uśmiechniętym emotikonom negatywny wydźwięk emocjonalny.
Niezadowolenie w sieci
Wyniki naszej analizy nie są zaskoczeniem – najważniejsze emocje w polskojęzycznej dyskusji o ACTA 2 to złość i wstręt. Jesteśmy bardzo niezadowoleni z decyzji PE, ostro ją krytykujemy, a wcześniej mocno i mocnymi słowami optowaliśmy przeciwko wprowadzeniu dyrektywy. Z tej perspektywy w wypowiedziach internautów nie widać strachu, więc ewentualne obawy co do zmian wiążących się z nowymi regulacjami wyrażane są raczej jako pewność, że zdarzy się coś złego (i już nas to denerwuje). W kolejnych dniach dyskusje zaczną trochę wygasać, liczba wzmianek spadnie i wówczas zobaczymy pewnie stopniową zmianę i zwiększenie udziału neutralnego, obiektywnego sposobu komunikacji – wpisów o tym, co się zmieni, jak przygotować się na nowe ustawy i gdzie szukać dalszych informacji.
utworzone przez Agnieszka Czoska | mar 21, 2019 | Okiem badacza
Analiza emocji w Sentimenti opiera się na rezultatach badań nad tym, jakie emocje użytkownicy języka polskiego kojarzą z konkretnymi słowami, frazami i dłuższymi tekstami. Dzięki wynikom kolejnych etapów badawczych, nasze narzędzie jest wciąż udoskonalane. Jakie badania przeprowadziliśmy do tej pory?
Tysiące słów i uczestników badań
Najważniejsza część projektu to zebranie ocen ponad 30 tys. słów, fraz i tekstów od ponad 20. tys grupy Polaków. Przez wzgląd na skalę projektu, badania postanowiliśmy realizować dwoma metodami: CAPI (Computer Assisted Personal Interview) oraz CAWI (Computer Assisted Web Interview). Dzięki temu byliśmy w stanie połączyć korzyści wynikające z obu podejść: badania CAPI umożliwiły zachowanie ścisłej kontroli i wysokiej rzetelności badań, a natomiast badania CAWI pozwoliły na efektywne dotarcie do tak dużej, reprezentatywnej grupy Polaków. Wreszcie, mając do dyspozycji dane CAPI i CAWI możemy bezpośrednio porównać oceny zebrane za pośrednictwem obu metod i sprawdzić, czy badania realizowane on-line są tak samo wiarygodne, jak te realizowane w warunkach laboratoryjnych.
EmoTool – nasze narzędzie badawcze
W obydwu badaniach posłużyliśmy się naszą autorską aplikacją EmoTool, za pośrednictwem której badani wskazywali emocje, związane z poszczególnymi słowami. Aplikacja obejmuje 2 podstawowe panele oceny: panel wymiarów emocji oraz panel kategorii emocji. Panel wymiarów emocji (lewa strona) służy określeniu wydźwięku emocjonalnego w najbardziej ogólnym sensie, tj. określeniu kierunku i siły emocji. Panel kategorii emocji (prawa strona) pozwala natomiast określić, z jakimi emocjami podstawowymi kojarzy się respondentom dane słowo.
Połączenie metodologii CAPI i CAWI
Jakie dane udało się zebrać? Do laboratorium przyszło w sumie 560, a w badaniach on-line wzięło ich udział ponad 20 tysięcy unikalnych respondentów. Uczestnicy badania CAPI ocenili blisko 3000 słów, natomiast uczestnicy badania CAWI ponad 30000 słów (w tym także wszystkie słowa z CAPI). Powstała dzięki temu największa w Polsce i jedna z największych na świecie baza otagowanych emotywnie słów. Każde z nich zostało ocenione przynajmniej 50 razy, dzięki czemu jesteśmy w stanie oszacować, w jaki sposób poszczególne słowa postrzegane są w populacji Polaków. Jednocześnie mamy tu do czynienia z reprezentatywną grupą Polaków, co dodatkowo zwiększa wiarygodność wyników. Zgromadzone dane demograficzne umożliwią w przyszłości dostrojenie narzędzia SentiTool do bardziej konkretnych zastosowań, sprofilowanych pod kątem wybranych grup demograficznych. Innymi słowy, będziemy w stanie przybliżyć nie tylko przeciętny odbiór danego tekstu, ale także to, jak może się on różnić w zależności od wieku, przekonań czy wykształcenia odbiorcy.
Jednym z ważniejszych wniosków wynikających z dotychczasowych badań jest to, że wyniki CAWI i CAPI okazały się zaskakująco spójne. Oznacza to, że obie metody pozwalają nam na uzyskanie podobnych jakościowo ocen. Jest to dla nas ważna informacja. Okazuje się, że realizując badania na tak dużą skalę, nie rezygnujemy z wysokiej jakości zebranych danych. Innymi słowy, wykazaliśmy, że o emocje można pytać równie skutecznie w internecie, co w laboratorium. Co więcej, stosując tę metodę możemy przebadać emocje związane nie tylko z tekstem, ale też z innym, wybranym przez Klienta materiałem, takim jak emojis, logotypy, grafika, nagrania, czy klipy wideo.
Najbardziej pozytywne i negatywne słowa
Wśród słów uznanych przez respondentów za najbardziej pozytywne znalazły się:
przepiękny, kochać, słońce, pogodny, czule, prezent, rozkosz, radośnie, ciepło i opiekuńczość.
Z kolei najgorzej kojarzą się:
terrorysta, bić, wojna, pedofil, ludobójstwo, przemoc, agresywny, zboczeniec, zabójstwo i oszukiwać.
Wyniki te są dość intuicyjne i tym samym potwierdzają wiarygodność danych zebranych przez Sentimenti. Do mniej oczywistych wniosków prowadzi nas następne zestawienie. Czasami wydaje nam się, że negatywne wypowiedzi są silniej nacechowane emocjonalnie, bardziej uderzające, po prostu mocniejsze. Tymczasem w pierwszej dziesiątce słów na skali siły nacechowania są prawie same pozytywne:
kochać rozkosz, pocałunek, orgazm, matka, agresywny, zakochany, kolacja, zdać i euforia.
Wyniki dotychczasowych badań zebranych za pośrednictwem aplikacji EmoTool mają bezpośrednie zastosowanie w działaniu SentiTool. To nasze narzędzie do automatycznej analizy tekstu. Choć projekt Sentimenti może pochwalić się już kilkoma sukcesami (na przykład analizami SentiStock), wciąż pracujemy nad udoskonalaniem naszych narzędzi. Niedawno skończyliśmy kolejny etap badań, w ramach którego uczestnicy oceniali nie tylko słowa, ale także frazy i całe teksty. Dane zebrane w ramach badania pozwolą uwzględnić szerszy kontekst w procesie analizy tekstu. Tym samym podniosą skuteczność i trafność wykrywania emocji.
Tekst napisany wspołnie z Moniką Riegel i Małgorzatą Wierzbą z LOBI.
utworzone przez Agnieszka Czoska | mar 14, 2019 | Okiem badacza
Każda analiza danych ma na celu zrozumienie, jakie informacje zawierają. Czy coś się zmieniło, czy jest różnica pomiędzy A i B? Czy zmiany w A korelują z tymi w C lub D? Dopiero te etapy pozwalają nam wyciągnąć wnioski na temat wyników.
Pierwszy etap: pomiar. Jaki jest ten tekst?
Powyższe stwierdzenie dotyczy także analizy emocji czy sentymentu. Jej pierwszym etapem jest POMIAR, sprawdzenie ile i jakich emocji znajdujemy w danym tekście czy ich zbiorze. Rezultat prostego mierzenia emocji pokazuje natężenie każdej z 8 emocji podstawowych Plutchika uzupełnione o pozytywny i negatywny sentyment oraz pobudzenie (ogólną emocjonalną temperaturę tekstu). Czasami możemy sobie pozwolić na interpretację już na tym etapie. Zrobiliśmy to w jednym z naszych pierwszych wpisów, gdzie analizowaliśmy krótkie reklamy (co ważne, zdążyliśmy już poprawić sposób prezentacji wyników). Analizując reklamy chcieliśmy pokazać coś charakterystycznego dla całego typu tekstów: najważniejszymi emocjami są w nich radość i zaufanie, jedynie na samym początku opowiadania o produkcie twórcy pozwalają sobie na wspomnienie tych negatywnych – żeby pokazać trudy życia przed nastaniem epoki najlepszego na świecie szamponu lub smaru.
Poprawne wyniki POMIARU emocji to takie, które są zgodne z odczuciami ludzi, w końcu każdy z nas jest ekspertem od uczuć. Nasze narzędzie zawdzięcza swoją poprawność uczestnikom badań nad emocjami w języku polskim, które przeprowadziliśmy zgodnie z najlepszymi naukowymi standardami.
POMIAR to jedynie pierwszy krok w kierunku zrozumienia komunikatu i zawartych w nim emocji. Gdy mamy do czynienia z wieloma podobnymi tekstami lub zbiorami tekstów, musimy zrobić coś jeszcze. Chcemy dowiedzieć się, jaki sklep ma najlepsze opinie? Która z wersji naszego artykułu content marketingowego wyraża najwięcej entuzjazmu lub najlepiej pokazuje zaciekawienie tematem? Które z tekstów w dziale “Uroda” ucieszą, wzruszą lub ostrzegą czytelnika? Mówimy tu o PORÓWNANIU.
Drugi etap: porównania. Czy ten tekst odróżnia się od przeciętnego?
Porównanie to być może najważniejszy etap analizy emocji. Dzięki niemu dowiadujemy się nie tylko, jaki jest ten tekst, ale jak wypada na tle innych. Możemy porównywać bezpośrednio – jak zrobiliśmy pisząc o szminkach i pomadkach. Wtedy interesowało nas, który z tematów ma przewagę w zakresie pozytywnych emocji i czy ta różnica jest istotna statystycznie. Jednak porównanie między sobą kilku lub kilkunastu różnych marek kosmetycznych nie może zostać przeprowadzone w ten sposób, to nie byłoby poprawne podejście. Dlatego w tekście o firmach z branży beauty posłużyliśmy się porównaniem do średniej – potrzebowaliśmy jakiejś miary tła, czyli tzw. baseline. Takie podejście będzie przydatne na przykład podczas porównywania ze sobą sklepów i marek. Odpowiadamy wówczas na pytanie, która marka ma lepsze albo gorsze wyniki niż większość branży.
Najbardziej generalnym rodzajem baseline byłaby suma emocji charakteryzujących nie tylko dziedzinę, portal czy teksty danego autora, ale język po prostu. W językoznawstwie znany jest tzw. efekt Polyanny polegający na tym, że w każdym języku występuje więcej pozytywnych niż negatywnych wyrażeń. Nie tylko w słowniku, ale także w tym, co mówimy – ten efekt wyraża dość ogólną tendencję naszych umysłów do poświęcania czasu i energii raczej na przyjemne rzeczy. W naszych badaniach bardzo często widzimy tę tendencję – radości i zaufanie to emocje pojawiające się w największym natężeniu nie tylko w reklamie. Fakt, że język ma swoją emocjonalną średnią tym bardziej skłania do wyciągania wniosków dopiero na podstawie porównania, a nie samego pomiaru.
Trzeci etap: trendy. Co robią emocje?
Analiza emocji to także śledzenie zmian w czasie, czyli monitoring emocji. Możemy sprawdzić, czy smutek lub wstręt wykazują rosnący trend, czyli z dnia na dzień, tygodnia na tydzień jest ich coraz więcej w wypowiedziach na dany temat lub w opiniach klientów. Jeśli zauważymy trend, do tego istotny statystycznie, możemy przewidzieć, co wydarzy się w przyszłości. Przewidzieć, czy przypadkiem nie oznacza nadciągającego kryzysu (w zależności od nachylenia linii trendu).
Na tym etapie możliwe jest także wyjście poza dane pochodzące z narzędzi Sentimenti. My zaczęliśmy od czegoś prostego, dostępnego, a jednocześnie nietkniętego jeszcze przez innych. Porównaliśmy emocjonalne temperatury wzmianek o spółkach giełdowych z kursami ich akcji, publikowanymi przecież publicznie. SentiStock ma się świetnie, pozwala określić, czym faktycznie jest nastrój inwestorski i jak się przekłada na giełdowe fluktuacje.
Ta część analiz emocji zależy już w zupełności od tego, kto i do czego chciał zbadać wydźwięk tekstu, wzmianek, rozmowy. Nam udało się jeszcze pokazać, które emocje korelują pozytywnie z reakcjami na Facebooku i Twitterze – czyli jak pisać, żeby obserwujący chcieli polubić lub skomentować post. Jednak równie dobrze możemy zapytać o to, jak emocje korelują z zapamiętaniem informacji z tekstu. Badania z dziedziny psychologii emocji, także te prowadzone przez nasze współpracowniczki z LOBI, wskazują, że wydźwięk tekstu ma wpływ na to, co i jak dobrze zapamiętamy. Korelacja między opiniami klientów i sprzedażą w sklepie internetowym? Nasze narzędzia są stworzone do tego typu badań.
Po co tyle etapów?
Emocje nie powstały same dla siebie. To nasz mechanizm doradczy: mówią nam, jakie działanie podjąć. Tversky i Kahneman nie dostali nagrody Nobla za ich badanie. Dostali ją za pokazanie, że konsument, także ten giełdowy, nie jest racjonalny. To stwierdzenie mówi nam dwie rzeczy.
- emocje kształtują rynek,
- potrzebujemy dobrych narzędzi i metod, żeby badać ten wpływ.
Próbując zrozumieć emocje “na oko” nie będziemy wiedzieli więcej, niż przeciętny klient chcący kupić nowy komputer. Nie będziemy wiedzieć więcej niż, czytający wszelkie dostępne opinie i decydujący się na markę, dla której ma najcieplejsze uczucia. Zachowanie standardów naukowych, sprawdzanie, czy różnice i trendy są istotne statystycznie, a jeszcze lepiej korelują z innymi, twardszymi wskaźnikami, to najlepszy sposób na dowiedzenie się czegoś. W końcu żyjemy w epoce big data i analizy danych.
utworzone przez Agnieszka Czoska | mar 7, 2019 | SentiStocks
Rozmawiamy z prezesem Sentimenti, Damianem Grimlingiem, o kryptowalutach, blockchainie i fintechowej analizie emocji.
Od kiedy interesujesz się kryptowalutami? Co sprawiło, że zainteresowałeś się tym tematem?
Może nie tyle kryptowalutami, ile zastosowaniem blockchaina, czyli rozproszonymi bazami danych i ich wykorzystaniem. Blockchain, w swoich założeniach, pozwala w kilku miejscach bardziej optymalnie wykorzystać dostępne zasoby, zdemokratyzować dostęp do nich i tym samym kontrolę nad danymi. W przeciwieństwie do scentralizowanych systemów, czy to bankowych, czy administracyjnych, narzuca przejrzystość operacji, ponieważ każdy może podejrzeć wykonaną operację w łańcuchu bloków.
Oczywiście ta technologia nadal boryka się z chorobami wieku dorastania – jest krnąbrna, czasami nie chce współpracować a czasami daje się wręcz zmanipulować. Jednak uważam, że sam kierunek i założenia są jak najbardziej słuszne i nie ma od nich odwrotu.
Kryptowaluty wywołują emocje?
Oj tak. Momentami aż za bardzo. Kryptowaluty, jako jedno z zastosowań technologii blockchain, jest opakowane w emocje, jak żaden inny instrument finansowy. Ktoś, kto chociaż pobieżnie śledzi zmiany kursów kryptowalut, takich wahań nie zauważy na żadnym innym rynku. Szczególnie, kiedy do głosu dochodzi “ulica”, napędzana emocjami większych inwestorów. Ale zjawisko sentymentu w analizie finansowej jest znane od dawna i dotyczy wszystkich innych giełd.
Czy sentyment rynkowy można zrozumieć przez analizę sentymentu – więc używając na przykład aplikacji SentiTool?
Tak uważam! To oczywiście teza, ale w Sentimenti próbujemy znaleźć na nią dowody i muszę przyznać, że wyniki są nader obiecujące. Analizowanie emocji we wszystkich do tej pory walorach giełdowych pokazało wyraźną korelację między nimi a kursami akcji. Przy czym sam sentyment to za mało. Dopiero kiedy zaczniemy analizować każdą z ośmiu emocji, widać te zależności. Czuję, że możemy naszym narzędziem zrewolucjonizować inwestowanie.
Czy analiza sentymentu przydaje się do analizy rynku kryptowalut?
Nasze badania pokazały, że sam sentyment w rozumieniu potocznym czyli wydźwięk emocjonalny jest zbyt ogólny, żeby na jego podstawie móc przewidywać trendy na rynku walorów pieniężnych (np. kryptowalut). Dopiero analizowanie wpisów z uwzględnieniem ośmiu emocji pozwala na znalezienie pewnych wzorców zachowań, którymi kierują się inwestorzy, szczególnie Ci mniejsi, podatni na emocje i podążający za nimi.
Jaka jest zależność między kryptowalutami a giełdą?
Giełdy kryptowalutowe są, tak jak tradycyjne giełdy, miejscem handlu tymi walorami. Po jednej stronie są kupujący, po drugiej sprzedający a pomiędzy nimi giełda, na której za odpowiednią cenę obydwie strony wymieniają się walutami, przy użyciu pośredników typu broker, dom maklerski czy właśnie bezpośrednio giełda. Różnica to przede wszystkim dużo mniejszy poziom uregulowań instytucjonalnych w przypadku giełd kryptowalutowych. Stwarza to miejsce do nadużyć, do dużych wahań cenowych i jednocześnie ogranicza dostęp dla drobnych inwestorów, którzy wymagają odpowiedniego poziomu bezpieczeństwa, chociażby wypłacalności giełdy. Ten proces cały czas postępuje i uważam, że najbliższy rok, dwa doprowadzi do wprowadzenia szeregu uregulowań, które pozwolą dużemu kapitałowi inwestować także w ten instrument z jednej strony a z drugiej mniejszym inwestorom pozwoli poczuć się bezpiecznie. Ten proces w moim odczuciu jest nieodwracalny – technologia łańcucha bloków to przyszłosć zarządzania danymi, to samo dotyczy kryptowalut.
W jakich miejscach najwięcej mówi się o kryptowalutach? Gdzie o nich czytasz?
Jako inwestor i hodler (to przewrotna nazwa na inwestora długoterminowego, od angielskiego hold) jestem na bieżąco z wszystkimi doniesieniami z tego obszaru. Z jednej strony śledzę informacje dotyczące moich aktywów, sprawdzając, czy warto dokupić czy zacząć się martwić. Z drugiej po prostu jestem ciekawy nowych zastosowań dla technologii blockchain, więc staram się, żeby żaden większy news nie umknął mojej uwadze. Jest trochę portali branżowych, polskojęzycznych i zagranicznych, są grupy na Telegramie, subskrybuję co ciekawszych komentatorów i same podmioty, w które zainwestowałem, na You Tube. Polecam także Twittera. Na Facebooku jestem w kilku grupach traderskich, w których komentowane są najważniejsze wydarzenia. Jednak na początek, przed jakąkolwiek inwestycją, polecam każdemu zapoznanie się z podstawami – jest kilka ciekawych pozycji w postaci książek, audiobooków etc.
utworzone przez Agnieszka Czoska | lut 28, 2019 | SentiBrand, Styl życia
Ostatni tydzień, przynajmniej w świecie filmu, to rozmowy o nagrodach Amerykańskiej Akademii Sztuki i Wiedzy Filmowej. Typowano zwycięzców i przegranych, argumentowano, kto i dlaczego jest najlepszy, polecano filmy. Plotkowano także o samej Akademii oraz o tym, jak właściwie przebiegnie gala, która w tym roku po raz pierwszy nie miała prowadzącego.
Analiza liczby wzmianek w sieci pokazuje, że prawdziwa dyskusja rozgorzała dopiero na chwilę przed rozdaniem Oskarów. Zaczęliśmy rozmawiać na poważnie 24 lutego, niedługo przed nocną transmisją z gali i w jej trakcie. Najwięcej wypowiedzi pojawiło się kolejnego dnia, gdy poznaliśmy nagodzonych. Obecnie wciąż dyskutujemy, ale liczba wzmianek spada.
Emocje wobec nagród Akademii
Pozytywne emocje powoli narastały, żeby 24 lutego zacząć… opadać. Gala Oskarów nie ekscytuje nas sama w sobie, ważne są filmy i twórcy, a lista laureatów właściwie co roku budzi zastrzeżenia. Wydaje się jednak, że 26 lutego powoli zaczynamy się cieszyć…
Spójrzmy na okazywane we wzmiankach o Oskarach emocje z nieco innej perspektywy. Porównajmy każdy kolejny dzień z 21 lutego, w którym (wnioskując po liczbie wpisów) zaczęły się rozmowy i rozważania o nagrodach. Do 24 lutego zmienia się niewiele, chociaż smutek utrzymuje się na wyższym niż poprzednio poziomie. Prawdziwe emocje wybuchają 25 lutego, kiedy od rana okazywaliśmy smutek i złość, a jednocześnie znacznie mniej radości i zaufania niż poprzednio. Osoby krytykujące wybory Akademii były bardziej liczne lub aktywne w sieci. 26 lutego, kiedy ciągle toczą się dyskusje, do głosu doszła nie tylko radość, ale także wstręt. Zmniejszyła się także częstość okazywania oczekiwania, czego spodziewalibyśmy się po ogłoszeniu wyników. W analizowanym czasie nie zmienia się z kolei zaskoczenie, co pokazuje, że lista laureatów Oskarów nie ucieszyła nas, ale spodziewaliśmy się takich werdyktów.
Często słyszymy, że nagrody Amerykańskiej Akademii Filmowej straciły na znaczeniu, przynajmniej poza USA. Wyniki analizy emocji pokazują, że rozmowy o nich charakteryzują się nieco niższym udziałem radości niż te o kosmetykach (około 40%), a porównywalnym z wzmiankami o zwierzakach. Są wobec tego podobne do innych tematów związanych z rozrywką. Co więcej, ogłoszenie wyników nie wiązało się w tym roku ze wzrostem pozytywnych emocji, wywołało przyrost tych negatywnych – choć niewielki. Najwyraźniej w okolicach oskarowej gali zmieniało się natężenie dyskusji rozumiane jako liczba wzmianek – same emocje nie wrzały.
