Esitys tutkimusmetodologiasta Tampereen yliopistossa 2019

1. Sosiaalisen median analysointi ja
dokumenttipohjainen tutkimus
TTA-15090 Tutkimusmetodologia
TkT Jari Jussila &
TkT Jukka Huhtamäki @jnkka
#tutkimusmetodologia
31.1.2019

2. Esityksestä
•Tämä esityksen on koonnut Jari Jussila, Hämeen
ammattikorkeakoulu, @jjussila
•Jukka Huhtamäki, @jnkka, päivitti esityksen vuodelle
2019 ja veti luennon opintojaksolla TTA-15090
Tutkimusmetodologia torstaina 31.1.2019
•Materiaalissa on hyödynnetty myös professori Saku
Mäkisen (2016) luentomateriaalia
31.1.2019

3. Dokumenttipohjainen tutkimus
• Luotu (& kerätty) jotain muuta tarkoitusta varten “secondary
data”
• Dokumenttilähteitä on tietokonekapasiteetin myötä entistä
helpompi helpompi kerätä ja säilöä
• Dokumenttilähteissä huomionarvoista
� jos dokumentit on valmiiksi kerätty, niin säästyy aikaa ja vaivaa
� kun kerätty jotain muuta tarkoitusta varten, sillä ei ehkä kyetä
löytämään vastausta kysymykseesi
31.1.2019
Muokattu: Mäkinen (2016)

4. Dokumentit lähteenä
31.1.2019
- sosiaalinen media
- www-sivut
- vuosikertomukset
- mediatiedotteet
- tietokannat
- intranet
- dokumentit
- keskustelut (audio,
video, chat)
- tilastot
- raportit
- selvitykset
- maksulliset tilastot
- maksulliset raportit
- jäsenyyttä
edellyttävät
selvitykset
julkinen ei-julkinen
yrityskohtainenyleinen
Muokattu: Mäkinen (2016)

5. Yleisiä julkisia lähteitä
• Tilastot, esim.
• Tilastokeskus: http://www.stat.fi/
• Avoin data: https://www.avoindata.fi/fi
• EU:n tilastot: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/
• Tietoarkisto: https://www.fsd.uta.fi/
• Diplomityössä yleisiä julkisia datoja käytetään
• johdannossa perustelemaan aiheen merkitystä
• osana kirjallisuustutkimusta ja teorian rakentamista
• tai varsinaisena empiirisen materiaalin tukena
• yleiset lähteet voivat olla myös pääasiallinen empiirinen materiaali, esimerkiksi
• markkinapotentiaalin määrittäminen
• kilpailun kartoittaminen, jne.
31.1.2019
Muokattu: Mäkinen (2016)

6. Neljännesvuosikertomukset
• Neljännesvuosikertomuksien
tekstien visualisointi kilpailijatiedon
lähteenä
• Case-tutkimuksena kolmen
matkapuhelinvalmistajan
neljännesvuosikertomukset vuosilta
2000-2001
• Nokia
• Motorola
• Ericsson
31.1.2019
Magnusson 2010

7. Facebook-keskusteluiden vaikutus
pörssikursseihin
• Tutkittiin kuinka Facebook
keskustelut ja aktiviteetit
vaikuttavat eri sijoittajaryhmien
sijoituskäyttäytymiseen
• Löydettiin todisteita sille, että
vähemmän ammattimaisten
sijoittajien (kotitaloudet ja
voittoa tavoittelemattomat
organisaatiot)
sijoituskäyttäytymiseen
(osakkaiden osto ja myynti)
Facebookilla on vaikutusta
31.1.2019
Siikanen ja muut 2017

8. Tapahtuma-analyysi (Event Study)
• Tehokkailla markkinoilla
julkinen informaatio heijastuu
välittömästi pörssikurssiin
• Lasketaan tapahtuman
päivänä (+/- 1 päivä) miten
yrityksen pörssikurssin
muutos erosi vertailuryhmän
“markkinamuutoksesta” ja
saadaan ko. yrityksen
erityinen kurssimuutos, joka
on pörssitiedotteen/uutisen/
tms. tapahtuman vaikutuksen
estimaatti
31.1.2019
Singhal 2016
Nokia Corporation 24.1. (Lähde: Nordnet)
Using Secondary Data in Operations
Management Research:
Overview and Research Opportunities
(Lähde: Singhal 2016, s. 25)

9. Ryömijöiden & raapijoiden avulla kerätty data
• Dataa voi kerätä ohjelmallisesti
miltä tahansa www-sivulta
• Esimerkkinä ryömijä & raapija
datan keräämiseen Indiegogo
joukkorahoitusalustalta
• Lähdekoodi saatavilla:
http://github.com/jukkahuhtamaki/cr
owdfunding-data
• Raapijan koodi on toteutettava
uudestaan. Miksi?
31.1.2019
Huhtamäki ja muut 2015

10. TTY ja sosiaalisen median aineistojen
sisältöanalyysi
31.1.2019
https://underhood.co/tampereen-teknillinen-yliopisto-(tty)
TTY & TaY > TAU:
Oiva esimerkki some-
ja dokumenttidatan
käytön haasteista!
Muitakin haasteita –
mitä?

11. TTY:n ja sen yleisön käyttämän kielen
samankaltaisuus
31.1.2019

12. TAMK ja sen yleisön käyttämän kielen
samankaltaisuus
31.1.2019

13. Twitter-aineistojen sävyn ja tunnetilojen
analyysi
13. Tunnetilojen tunnistaminen
Twitteristä. Jari Jussila, Mika
Boedeker, Nina Helander &
Vilma Vuori
14. Tunnistaako kone tunteesi?
Sävyanalyysi sosiaalisen median
sisältöjen tulkinnassa. Tuomo
Helo & Harri Jalonen
31.1.2019

14. Sävyanalyysi sosiaalisen median aineistoista
31.1.2019
Jalonen 2016, Helo & Jalonen 2018

15. Sävyanalyysi Espoon kaupungin tviiteistä Luuppi-
työkalulla
31.1.2019

16. Yksityiskohtaisemman tunnetilan tunnistaminen
sosiaalisen median aineistosta
31.1.2019
Jussila ja muut 2018

17. Tunnetilojen analyysi tekstiaineistoista
31.1.2019
Jussila & Vuori 2017, Jussila ja muut 2018

18. Tunnistetut tunnetilat ja niiden keskimääräiset
uudelleentviittausmäärät
31.1.2019
0
2
4
6
8
10
12
14
Jussila ja muut 2018

19. Twitter-viestijöiden kommunikointityylit
• Tutkittiin energia-alan ja ilmaston
muutokseen liittyviä Twitter keskusteluita
• Keitä ja minkä tapaisia viestintätyylejä
toimijoista löytyi?
• Ketonen-Oksi & Jalonen 2017
31.1.2019

20. Erilaiset Twitter viestijöiden roolien ja tyylien
analyysi – case energia-ala
Lähde: Ketonen-Oksi & Jalonen 2017
31.1.2019

21. Sosiaalisen median aineistojen
minitutkimus
Esimerkkinä tviittien analyysi

22. Vaihe 1. Aineiston kerääminen
• Kaupalliset sovellukset, esim.
• Underhood: https://underhood.co/
• NodeXL: https://www.smrfoundation.org/nodexl/
• IBM Watson Analytics for Social Media: https://www.ibm.com/us-
en/marketplace/social-media-data-analysis
• Ilmaiset sovellukset, esim.
• TAGS – Twitter Archiving Google Sheet: https://tags.hawksey.info/
• Ohjelmalliset lähestymistavat, esim.
• rtweet - R client for accessing Twitter’s REST and stream API:
http://rtweet.info/
• twython – Python wrapper for the Twitter API:
https://github.com/ryanmcgrath/twython
• Datan ostaminen, esim.
• Futusome: https://www.futusome.com/
31.1.2019

23. Vaihe 1: Esim. TAGS
31.1.2019

24. Vaihe 1: Määritä hakutermi
31.1.2019

25. Vaihe 2: Datan tarkistaminen & valmistelu
31.1.2019

26. Vaihe 3: Datan analyysi
31.1.2019

27. Vaihe 4: Tulosten raportointi
31.1.2019

28. Vaihe 4: Tulosten raportointi
31.1.2019

29. Vaihe 5: Tutkimusaineiston säilyttäminen
•Avoin tiede: https://avointiede.fi/
•CSC | Data sharing: https://research.csc.fi/sharing
•Tietoarkisto arkistoi ja välittää tutkimusaineistoja
tutkimukseen, opetukseen ja opiskeluun:
https://www.fsd.uta.fi/fi/
•Fairdata.fi ja @Fairdata_fi
31.1.2019

30. Tule mukaan kehittämään!
• Rajapinta.co on vuonna 2017 perustettu informaatioteknologian
ja yhteiskuntatieteellisen tutkimuksen kohtaamispaikka
• OKF Open Science: https://fi.okfn.org/wg/openscience/
• Laaksonen, S.-M., & Salonen, M. (2018). Kuka saa päättää, mitä dataa tutkijalla on
käytössään? Ei ainakaan amerikkalainen suuryritys. Saatavilla:
https://rajapinta.co/2018/12/04/kuka-saa-paattaa-mita-dataa-tutkijalla-on-kaytossaan-ei-
ainakaan-amerikkalainen-suuryritys/
31.1.2019