Logo Twitter
Sumber: Pixabay
Zaman
sekarang orang sulit dipisahkan dari media sosial (medsos). Ada yang bicara
sendiri, ada juga yang berkomunikasi dengan orang lain di dalamnya.
Mungkin
masih jarang yang tahu bahwa segala aktivitas kita di medsos bisa dimanfaatkan
untuk banyak keperluan. Ibaratnya, ketika sudah bicara tentang medsos, data
kita sudah hampir pasti jadi milik umum.
Salah
satu medsos yang dimaksud adalah twitter. Twitter mengandung komponen berupa
hashtag, mention, retweet, reply, dan follow. Komponen-komponen ini bisa
dilacak dan diorganisir dengan alat atau website khusus, lalu digunakan untuk
tujuan tertentu.
Kekuatan
media sosial juga tidak dapat diremehkan. Keberadaan hashtag misalnya dapat
digunakan untuk menyebarkan informasi, menggalang massa, memulai percakapan,
dan sebagainya. Selain itu, hashtag juga membuat suatu informasi mudah
ditelusuri/diikuti perkembangannya.
Di
antara manfaat pengumpulan data twitter adalah untuk mengetahui kondisi politik
dan riset pemasaran.
Sebelum
memulai riset data ini, siapkan pertanyaan-pertanyaan semacam berikut:
1.
Apa topik, isu atau
acara yang sedang Anda teliti?
Mengapa
memilih topik ini?
2.
Hal-hal apa yang
ingin Anda temukan atau prediksi akan Anda temukan?
3. Kelompok apa yang
terlibat dalam topik, isu atau acara ini?
4.
Lebih banyak mana
retweet dengan tweet asli?
5. Adakah pengguna
yang menciak dengan sekaligus 2 hashtag yang sama?
6. Adakah mention balasan
antara pendukung #hashtag1 dan pencela #hashtag2?
7. Apakah kebanyakan
tweet dengan #hashtag juga mengandung URL?
Setelah
menjawab pertanyaan di atas, lakukan hal-hal di bawah ini:
1.
Pikirkan kata kunci
potensial
Jangan
terlalu umum dan jangan terlalu sempit.
2.
Uji kata kunci
melalui kotak penelusuran twitter. Apakah sesuai harapan?
3. Masukkan kata kunci
ke dalam TAGS (https://tags.hawksey.info/)
Perhatikan
jumlah mentions dan retweets di dataset untuk mengetahui apakah pengguna
benar-benar terlibat satu sama lain atau hanya tweeting.
4.
Pindahkan dataset
TAGS ke Tableau
Tableau
adalah paket analisis data dan visualisasi perangkat lunak untuk membantu menganalisis
dan memahami semua informasi yang dikumpulkan.
5.
Lengkapi dengan Gephi
(https://gephi.org/), yaitu perangkat lunak open source yang berguna untuk
memvisualisasikan dan mengeksplorasi data.
Dengan
cara-cara di atas, kita bisa “terbaca” oleh orang lain. Sebaliknya, kita juga bisa
“membaca” orang lain.
