将模因视角纳入信息科学剧目的方法论贡献

D. Candido, Cláudio Paixão Anastácio de Paula, T. M. Dias
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Uma vez que essa ação somente seria possível através da reunião de material que permitisse a análise não somente do conteúdo, mas também do contexto dos dados analisados, a extração desses “social data” se deu mediante a utilização de uma Application Programming Interface (API), apresentada pelo Twitter em 2020. O acesso para consumo dos dados foi realizado com o desenvolvimento de scrips implementados na linguagem de programação Python, seguindo orientações da biblioteca Tweepy Documentation. Propõe-se que a utilização dessas estratégias metodológicas permita que seja produzida uma hipótese gráfica das relações genealógicas capaz de expressar as sequências ancestral-descendente entre as informações desse fluxo. 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摘要

本研究提出了实证研究的替代方法,旨在将模因视角纳入信息科学的认识论剧目。它从一项提议开始,分析两个政治团体(midia Ninja和Movimento Brasil Livre)在推特上发布的关于弹劾总统迪尔玛·罗塞夫(Dilma Rousseff)的信息流中创造的虚构。它的目的是识别和分析这个信息流中最小的、可复制的信息单元(dawkiniana观点中的“模因”),以评估他们从总统连任到弹劾审判所经历的突变。由于这一行动只能通过收集材料来实现,这些材料不仅允许分析内容,而且允许分析数据的上下文,这些“社会数据”的提取是通过使用Twitter在2020年提出的应用程序编程接口(API)进行的。根据Tweepy文档库的指导方针,使用Python编程语言实现的脚本进行数据访问。有人提出,使用这些方法学策略可以产生一个谱系关系的图形假设,能够表达这一流动信息之间的祖先-下降序列。如果成功,这一分析将允许将模因概念化为最小的信息单位,并作为理解社会环境中信息的组织和传播的辅助元素。
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Esta pesquisa apresenta alternativas metodológicas para estudos empíricos visando a incorporação da perspectiva memética ao repertório epistemológico da Ciência da Informação. Parte-se de uma proposta de análise das ficções criadas dentro do fluxo informacional das postagens em dois grupos políticos no Twitter – Mídia Ninja e Movimento Brasil Livre – referentes à abertura do impeachment contra a presidenta Dilma Rousseff. Pretende-se efetuar a identificação e análise das menores unidades (pedaços) de informações da base desse fluxo capazes de serem replicadas (“memes” na perspectiva dawkiniana) para avaliar as mutações que elas sofreram desde a reeleição da presidenta até o julgamento de seu impeachment. Uma vez que essa ação somente seria possível através da reunião de material que permitisse a análise não somente do conteúdo, mas também do contexto dos dados analisados, a extração desses “social data” se deu mediante a utilização de uma Application Programming Interface (API), apresentada pelo Twitter em 2020. O acesso para consumo dos dados foi realizado com o desenvolvimento de scrips implementados na linguagem de programação Python, seguindo orientações da biblioteca Tweepy Documentation. Propõe-se que a utilização dessas estratégias metodológicas permita que seja produzida uma hipótese gráfica das relações genealógicas capaz de expressar as sequências ancestral-descendente entre as informações desse fluxo. Caso seja bem-sucedida, essa análise permitirá avançar com a conceituação de memes como unidades mínimas de informação e como elemento auxiliar na compreensão da organização e propagação da informação no meio social
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