An Open-Source Strategy for Documenting Events: The Case Study of the 42nd Canadian Federal Election on Twitter
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the tools, approaches, collaboration, and findings of the Web Archives for Historical Research Group around the capture and analysis of about 4 million tweets during the 2015 Canadian Federal Election. We hope that national libraries and other heritage institutions will find our model useful as they consider how to capture, preserve, and analyze ongoing events using Twitter. While Twitter is not a representative sample of broader society - Pew research shows in their study of US users that it skews young, college-educated, and affluent (above $50,000 household income) – Twitter still represents an exponential increase in the amount of information generated, retained, and preserved from 'everyday' people. Therefore, when historians study the 2015 federal election, Twitter will be a prime source.On August 3, 2015, the team initiated both a Search API and Stream API collection with twarc, a tool developed by Ed Summers, using the hashtag #elxn42. The hashtag referred to the election being Canada's 42nd general federal election (hence 'election 42' or elxn42). Data collection ceased on November 5, 2015, the day after Justin Trudeau was sworn in as the 42nd Prime Minister of Canada. We collected for a total of 102 days, 13 hours and 50 minutes. To analyze the data set, we took advantage of a number of command line tools, utilities that are available within twarc, twarc-report, and jq. In accordance with the Twitter Developer Agreement & Policy, and after ethical deliberations discussed below, we made the tweet IDs and other derivative data available in a data repository. This allows other people to use our dataset, cite our dataset, and enhance their own research projects by drawing on #elxn42 tweets. Our analytics included: breaking tweet text down by day to track change over time; client analysis, allowing us to see how the scale of mobile devices affected medium interactions; URL analysis, comparing both to Archive-It collections and the Wayback Availability API to add to our understanding of crawl completeness; and image analysis, using an archive of extracted images. Our article introduces our collecting work, ethical considerations, the analysis we have done, and provides a framework for other collecting institutions to do similar work with our off-the-shelf open-source tools. We conclude by ruminating about connecting Twitter archiving with a broader web archiving strategy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».