TUUKKA: Tutkimustulosten yhteenveto

Videoiden jakaminen ja kommentoiminen auttoi käyttäjiä säilyttämään yhteydet ystäviinsä ja sukulaisiinsa välimatkojenkin päässä. Ihmiset käyttäytyvät julkisen yksityisesti, koska  YouTube videoita ei haluta rajata pelkästään niiden ystävien näkyville, joilla on YouTube tili. Siksi videot ovat siis julkisia myös muille, tavallaan siitä hinnasta, että ystävät saavat ne nähdä. Osa ihmisistä vastasi ongelmaan käyttämällä rajoitettuja täggäyksiä, tällöin vain ystävät pystyivät katsomaan näitä videoita, koska tiesivät tämä erityisen - esimerkiksi YouTube -nimeen liittyvän täggäyksen.

Kaikkien tiedossa ei myöskään ollut, että Googlen ostettua YouTuben, hakukoneen kautta saattoi löytää videoita paremmin samoin "related" linkkien avulla ei kaverien oli mahdollista nähdä yksityisiksi tarkoitettuja videoita. YouTuben kaltaisessa palvelussa on mahdollisuuksia aidosti vuorovaikutteisempaan mediaystäväverkostojen luomiseen. Tämän vastakohta on taas fanisentrisyys, jossa suuet joukot seuraavat "videotähtien" tuotoksia.

Vaikka tulevaisuudessa suuret mediayhtiöt ja tietojenkeräilijät vaatisivat meistä yhä enennevässä määrin tietoja, on käyttäjillä aina mahdollisuus manipuloida näitä järjestelmiä, muun muassa käyttämällä niitä "väärin" (osallistumalla sosiaalisuuteen vain yksisuuntaisesti, esimerkiksi vain tuottajana ei kommentoijana) tai väärin tiedoin (ei paljasta oikeaa minäänsä).

Chengin, Dalen ja Liun tutkimuksessa taas havaittiin pieni maailma ilmiö, jonka mukaan ihmiset ovat kaikki yhteenliittyneitä, lyhyiden tuttavalinkkien kautta. Tutkimuksessa myös havaittiin että "related" -videoiden videoiden kautta lähes kaikki ihmiset ovat siis yhteenliittyneinä. Myls tämä tutkimus otti edellisen tavoin esiin YouTuben omistusasian ja huomasi, että videoiden streamauksesta aiheutuvan 11 miljoonan dollarin laskun maksajana on parempi olla Google.

Lainen ja muiden tutkimuksen mukaan taas, YouTuben sosiaaliset yhteydet ja ryhmäytyminen ovat sosiaaliseen kontekstiin, eli sisältöön perustuvia. Kuitenkaan sosiaaliset verkostot YouTubessa eivät useinkaan perustu ystävyyteen tai sisällöntuotantoyhteistyöhön oikeassa elämässä. Tutkimuksentekijät ehdottivat, että tutkimusta voisi jatkaa vielä aiheista, kuten: ryhmän vaikutus sisältöön, yksityisyysasetusten ymmärtäminen ryhmän jäsenenä (koska ryhmän jäsenyys voi pajastaa arkaluontoisia tietoja), keinotekoinen ryhmäyttäminen (videointressien mukaisesti, eikä vain käyttäjien valitsemien ryhmien mukaisesti), näiden luvullisten tulosten assosioiminen sosiologiseen tutkimukseen ja fyysisiin (off-line) sosiaalisiin ryhmiin.

Maddien katoamistapaukseen suhtauduttiin YouTubessa hyvin monin tavoin. Karnivaalihenkisyys ja vastarinta kukoistivat videopalvelussa perinteisempien surun, menetyksen ja kostonhalun ilmaisemisen rinnalla. Erilaisia erityislaatuisia virtuaaliyhteisöjä syntyi. Kuviteltu yhteisö toi esiin myös yleisemmän huolen nyky-yhteiskunnan vaaroista, tälle vastapainoksi annettiin tahallisena provokaationa huumiria ja seksuaalista sisältöä.

YouTuben "Broadcast Yourself" mahdollistaakin erityislaatuisuuden edistämisen ja vaihtoehtoisten diskurssien artikuloinnin ja edistämisen.

Yhteenveto tutkimusaineistoista -Hanna

Lyhyenä yhteenvetona voisin todeta, että kolmessa käsittelemistäni artikkeleista (Structure and Network in the YouTube Core, Exploring Social Dynamics in Online Media Sharing ja Understanding Video Interactions in YouTube) tutkimusaineistona toimi YouTube. Materiaali hankittiin siis tutkimalla YouTuben sisältöä lähinnä seuraamalla käyttäjien sosiaalisia toimintoja. Käytännössä tämänkaltaisissa tutkimuksissa tämä menetelmä oli ainoa vaihtoehto.

Näistä poikkeavassa artikkelissa (Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media) aineisto, johon artikkeli pohjautui, kerättiin blogikirjoituksista. Artikkelissa mainittuja henkilöitä näiden blogien takana olivat Gene Smith (Atomiq.org), Matt Webb (intercon- nect.org), Stewart Butterfield (sylloge.com) ja Peter Morville (semanticstudios.com). Mielestäni oli hienoa, että tämänkaltaisen artikkelin aineisto oli kerätty juuri blogeista.

-Hanna

Yhteenveto tutkimusaiheista -Hanna

Kahdessa ensimmäisessä postauksessani käsittelemät artikkelit (Structure and Network in the YouTube Core ja Exploring Social Dynamics in Online Media Sharing) tutkivat kummatkin YouTuben sosiaalista ydintä. Jälkimmäisessä painopiste oli kuitenkin myös siinä, miten massiivisen sisällön järjestämistä voitaisiin parantaa. Kummassakin tutkittiin sitä, että sisältääkö YouTube jonkinlaista sosiaalista rakennetta. Tämän rakenteen ymmärtäminen auttaisi myös sisällön järjestämistä ja hakujärjestelmää koskevissa ongelmissa.

Neljänneksi käsittelemässäni artikkelissa (Understanding Video Interactions in YouTube) tutkimuskohteena olivat käyttäytymismallit YouTubessa. Erityisesti tutkittiin häiriökäyttäytymistä, jota kuvattiin artikkelissa antisosiaalisena käyttäytymisenä. Myös tämän tutkimuksen taustalla oli tavoite helpottaa sisällön järjestämistä.

Kolmantena käsittelemäni tutkimuksen  (Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media) aiheena oli luoda yrityksille ohjeisto, jota noudattamalla nämä voisivat hyödyntää sosiaalista mediaa omana toimintonaan.

Yhteenvetona voisi sanoa, että kolmas tutkimus poikkesi aihepiiriltään eniten muista. Muut kolme tutkimusta käsittelivät YouTuben rakennetta, kun taas kolmas tutkimus keskittyi siihen, miten sosiaalista mediaa ylipäätään voitaisiin hyödyntää yritystoiminnassa.

-Hanna

Yhteenveto tutkimusmenetelmistä -Hanna

Kolmessa käsittelemässäni artikkelissa tutkimusmenetelmänä käytettiin erilaisia ohjelmanpätkiä, joilla saatiin tietoa YouTuben rakenteesta. Artikkeleista kävi hyvin ilmi, että tämä on ainoa tapa kerätä informaatiota sovelluksen sisäisistä rakenteista, sillä YouTube ei tarjoa tämänkaltaista informaatiota itse. Ohjelmat kävivät periaatteessa läpi eri videoiden ja kommenttien yhteyksiä seuraamalla niiden välistä linkitystä. Kahdessa ensimmäisessä tutkimuksessa (Structure and Network in the YouTube Core ja Exploring Social Dynamics in Online Media Sharing) tutkimuksen kohteina olivat lähinnä käyttäjien ystävyyssuhteet ja näiden muodostama verkosto. Neljänneksi käsittelemässäni artikkelissa (Understanding Video Interactions in YouTube) tutkimuksen kohteena olivat videoiden väliset yhteydet, mutta menetelmä oli silti samanlainen kuin kahdessa em. tutkimuksessa. Kaikissa kolmessa artikkelissa kerätystä informaatiosta luotiin tilastollisia kaavioita ja kuvia, joiden avulla voitiin todeta erilaisia asioita.

Kolmantena käsittelemäni artikkeli (Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media) poikkesi myös tutkimusmenetelmältään muista. Se oli artikkelina myös hieman erilainen, sillä siinä ei oikeastaan tutkittu mitään, vaan tarkoituksena oli julkaista ohjeisto. Ohjeisto koottiin kuitenkin asiaa käsittelevistä blogeista. Tässä siis kerättiin blogeista aiheeseen liittyvää informaatiota, jonka artikkelin kirjoittajat sittemmin muokkasivat ohjekokonaisuudeksi.

-Hanna 

Hannan neljäs artikkeli

Neljäs artikkelini käsittelee ihmisten käyttäytymismalleja YouTubessa. Artikkelin” Understanding Video Interactions in YouTube” (2008) ovat kirjoittaneet Fabricio Benevenuto, Fernando Duarte, Tiago Rodrigues, Virgilio Almeida, Jussara Almeida ja Keith Ross. Itse sosiaaliset funktiot ovat artikkelissa pienemmässä osassa, sillä käyttäytymistä tutkitaan lähinnä videopostausten valossa. Artikkelissa nousee vahvasti esiin antisosiaalinen käyttäytyminen, jota jotkin käyttäjät YouTubessa harrastavat. Tällä antisosiaalisella käyttäytymisellä tarkoitetaan artikkelissa sitä, että videoita julkaistaan ja linkitetään muihin jonkin epäeettisen syyn takia. Voidaan esimerkiksi promota jotain tuotetta linkittämällä sen videoita muihin, aiheeseen liittymättömiin videoihin.

Artikkelin tutkimusosassa perehdyttiin videoiden ”vastavideoihin”, eli käytännössä siihen rakenteeseen, jossa jonkun julkaisemaan videoon voidaan linkittää jokin oma videovastine.  Tutkimusmenetelmä oli näiden yhteyksien tutkiminen siihen suunnatulla ohjelmalla. Ohjelma sai aikaan tiettyihin videoihin ja niiden yhteyksiin liittyviä noodeja. Näitä tutkimalla voitiin tuloksista tehdä suurempia graafeja. Ohjelman algoritmi on esitetty artikkelissa ja siitä selviää melko hyvin, miten yhteyksiä tutkittiin.

Artikkelissa esitelty tutkimus osoittaa merkkejä antisosiaalisesta käyttäytymisestä YouTubessa. Kuten tuntuu olevan aika yleistä, niin tämänkin artikkelin tarkoitus on kannustaa lisätutkimuksiin. YouTubessa sisällön määrä on todella suuri, joten allokoinnilla ja hakuohjelmilla on suuri rooli. Mikäli tätä epäsosiaalista käyttäytymistä pystyttäisiin tunnistamaan paremmin, voitaisiin sisällöstä karsia epäsopivaa materiaalia pois.

-Hanna 

Hannan kolmas artikkeli YouTubesta ja yrityksistä

Jan H. Kietzmannin, Kristopher Hermkensin, IanP.McCarthyn ja Bruno S.Silvestren artikkeli “Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media” (2011) lähestyy sosiaalista mediaa yritysten näkökulmasta. Artikkelin tarkoituksena on antaa ohjeita siihen, miten yritykset voisivat hyödyntää sosiaalista mediaa. Blogiin liittyen artikkelissa käsitellään myös YouTubea. Yritysten näkyminen sosiaalisessa mediassa, kuten YouTubessa, on tavanomaisesta poiketen riippunut yleensä esimerkiksi työntekijöiden tai yritysten asiakkaiden julkaisuista. Ei siis yrityksen markkinointiosaston toimesta. Tämä potentiaalisesti hyvä markkinointikanava on siis jäänyt vähän oman onnensa nojaan. Käsittelemässäni artikkelissa annettiin hyvä esimerkki siitä, miten sosiaalinen media voi tuoda hyvinkin huonoa julkisuutta yritykselle.

Vuonna 2008 United Airlines rikkoi Dave Carroll –nimisen muusikon kitaran lennon yhteydessä, jonka seurauksena Carroll teki YouTubeen musiikkivideon tapahtuneesta. Video sai paljon julkisuutta, sillä se keräsi samankaltaisia kohtaloita kokeneiden ihmisten kannatusta. Video palkittiin Time.comissa yhdeksi YouTuben parhaaksi videoksi ja se sai julkisuutta myös televisiossa. United Airlines ei vastannut tähän kohuun mitenkään, mikä ei ainakaan parantanut tilannetta. Tsekkaa video! :D

Artikkeli painottaa siis yrityksiä panostamaan myös sosiaaliseen mediaan mm. tämänkaltaisten tapausten kohdalla. Aineistoksi artikkeliin on koostettu seitsemän kohdan lista, jossa käydään läpi huomionarvoisia asioita. Materiaali aineistoon on hankittu sosiaaliselle medialle uskollisesti asiaan perehtyneiden ihmisten blogeista. Kirjoittajat ovat siis koonneet ohjeistukset eri blogeista, joita modifioimalla he ovat saaneet aikaiseksi artikkelin ohjeistuksen. Toisin sanoen artikkelin analyysi on juurikin näistä blogeista koottu seitsemän kohdan ohjeistus. Tässä vielä kuva yhteenvetona näistä:

TUUKKA: Youtuben sosiaalisia funktioita tämäkin: Kiekkoilijoiden mokausvideot ja fanikulttuuri

http://yle.fi/alueet/tampere/2011/05/tutkija_kiekkoilijoiden_mokausvideot_ovat_osa_fanikulttuuria_2600545.html

Mediatutkija Kaarina Nikunen muistuttaa YLE Uutisten artikkelissa, että internet ja sosiaalinen media ovat muuttaneet koko kulttuuria ja tapaa osallistua suureen urheilujuhlaan. Monenlaisia videoita ja kuvia tuotetaan koko ajan ja niiden kommentointi on hyvin suurta. Videot ovat tärkeää materiaalia  esimerkiksi faneille.

Videoitakin muokataan, käsitellään ja editoidaan, ja tästä on osoituksena Nurmisen kaatumisvideo Mertarannan selostuksella.


http://www.youtube.com/watch?v=LrGZR5LRxLk

Huomatkaa, että tätä videota on katsottu jo yli1 100 000 kertaa, videon lisännyt käyttäjä kertoo kuinka ei voinut vastustaa kiusausta ja lisäsi Mertarannan selostuksen videolleen. Näin käyttäjä, jonka kanavan näyttökerrat ovat reilussa neljässä tuhannessa on saanut huomattavaa näkyvyyttä tekemälleen videolle. Taas yksi osoitus siitä, kuinka perinteisen mediankin avulla buustataan YouTube- käyttäjien lisäämien videoiden katselukertoja. Ilta-Sanomat on laittanut linkin videoon. Käyttäjän tilaajamäärä on kuitenkin pysynyt sangen kohtuullisena, viidessäkymmenessäkolmessa. Suomalaiset eivät siis kuitenkaan ole olleet kovin halukkaita tilaamaan, tai lisäämään videon lisännyttä käyttäjää ystäväkseen, koska tämä toiminta koetaan henkilökohtaisemmaksi kuin videon katsominen. Voidaankin siis pohtia, onko suositun videon lisääminen YouTubeen välttämättä hyödyksi sen lisänneelle käyttäjälle, vai luoko YouTube One hit wondereita. Kiinnostava sisältö jatkumona on tärkeämpää, kuin yksittäiset (ohimenevät) piikit. YouTubessa kanava ja sisältö eivät ole mielestäni niin voimakkaasti sidoksissa toisiinsa, kuin perinteisessä mediassa.

TUUKKA: Miksi matemaattisia malleja ja crawlausta?

Olen valinnut tarkastelun kohteeksi kaksi tutkimusta, joiden menetelmät ovat hyvin humanistisia, kuten diskurssianalyysi ja haastattelut (toki näihinkin tutkimuksiin kuuluu myös laskeminen).

Olen valinnut myös kaksi tutkimusta, joiden tuloksista tulee esille raakoja numeroita ja tilastoja. Tutkimuksia, joissa on myös paljon käsitteitä ja termejä, joita en ymmärrä.

Mielestäni on erityisesti multimediaviestinnän tutkimuksessa tärkeää yhdistää nuo kaksi menetelmää, määrällinen ja laadullinen toisiinsa. Vaikka haastatteluin ja diskurssianalyysin keinoin saadaan ihmisten kertomia selityksiä YouTube toiminnalleen, on kiinnostavaa pohtia myös aineistoja tilastollisesti ja matemaattisesti. Multimediaviestinnän tutkimuksessa käytetään avuksi myös ohjelmointikielien suomia tutkimusmahdollisuuksia.Ystävien määrän prosentuaalinen vertaaminen, eri ryhmään ladattujen videoiden keskustelujen ja tilaajien määrän vertaileminen on myös mielekästä.

Tutkimuksia ei ollut kovin helppoa löytää, ja vaikka matematiikka ja funktiot ynnä kaavat eivät ole ominta alaani, pyrin käyttämään myös näiden menetelmien tuloksia ja lukuja hyödykseni blogipostauksissani YouTuben sosiaalisista funktioista.

TUUKKA: Statistics and Social Network of YouTube Videos: aineistonhankinta ja analyysimenetelmät

Tässäkin tutkimuksessa käytettiinYouTuben crawlingia. YouTuben APIn http://en.wikipedia.org/wiki/API ja videowebsivujen scrapeja http://en.wikipedia.org/wiki/Data_scraping käytettiin. 

A) Videon kategorioiden (ladattessa valittavissa 12) prosentuaalinen jakautuminen selvitettiin

B) YouTuben lataamistrendiä tutkittiin lisäyspäivämäärien avulla. Tutkittiin viikoittain lisättyjen videoiden määrää koko crwlatussa datassa.

C) Videoiden pituutta tarkasteltiin ja vertailtiin perinteisiin mediasisältöpalvelimiin.

D) Videon tiedostokokoa ja bittimäärää tarkasteltiin. 184 tuhannen videon pituustiedot kerättiin videotunnisteiden normaalilla crawlilla.

E) Katsomiskerrat ja käyttäjien pääsykaavat, katsomiskerrat viestivät videon suosiosta ja käyttäjien tavasta löytää video. Videoiden katsomiskäyrää ajan kuluessa tutkittiin. Miten paljon katselu kehittyy ensimmäisellä, toisella, kolmannella viikolla jne.

F) Kasvutrendi ja videoiden aktiivisuuden elinaika. Toisten videoiden ollessa hyvinkin suosittuja, toiset eivät ole sitä ollenkaan

ja

G) Käyttäjien käyttäytyminen. Arvostelujen tilastoja ja kommenttien määrää verrattiin aiemmin tutkittuihin katselukertojen määrään.

TUUKKA: Publicly Private and Privately Public: aineistonhankinta ja analyysimenetelmät

Tutkimusaineistona oli semistrukturoituja haastatteluja, kenttämuistiinpanoja (yhden vuoden aikana useita kertoja viikossa YouTubessa tehtyjä), lähetettyjen videoiden ja kommenttejen analyysejä sekä kanavan tilausten ja ystävystymiskäytäntöjen tutkimusta. 

Tutkimuksessa tehtiin 54 haastattelua pääosin 15-20 vuotiaille. Haastattelut kestivät tunnista kolmeen ja niissä oli mukana haastattelua edeltänyt kysely, joka käsitteli demografiaa sekä taustoja median käytöstä. 10 haastattelua tehtiin kasvotusten, 15 pikaviestiohjelmassa sekä 29 puhelimessa. 

Havointoja tehtiin vaihtelevien aktiviteettien, kuten YouTuben pääsivun sisältämien videoiden katsomisen sekä YouTuben videoblogin lukemisen aikana. 

Haastattelukysymyksiä olivat muun muassa: Mitkä ovat pääedut ja haitat YouTubeen osallistumisessa?; Tunnetko kaikki henkilöt, jotka ovat kommentoineet videotasi?; Missä tilanteessa pyydät jotakuta kaveriksi?; Miten ystäväksi pyytäminen YouTubessa eroaa heidän videoiden tilaamisestaan? 

TUUKKA: User Groups in Social Networks (tutkimus, joka voi olla erityisesti Gigalaisten mieleen): aineistonhankinta ja analyysimenetelmät

Osa yhteisöllisistä verkkopalveluista (SNS) on puhtaasti sosiaalisia, kun taas  esimerkiksi YouTube on taas suuressa määrin sisältöön keskittynyt pitäessään yllä sosiaalisuutta. YouTuben kohdalla onkin siis syytä kysyä: miten sisältö ja kontaktit ovat suhteessa toisiinsa

Tutkimuksessa tarkasteltiin sosiaalisten aktiviteettien ja yhteisöjen piirteitä sisältöön keskittyvässä YouTubessa. Kahdenlaisia verkkoja tutkittiin. Ensinnäkin tilaamista (subscription) joka on sisältöön suuntautunut suhde, toisekseen ystävyyttä (friendship), joka on sosialisaatioon pyrkivää.

Tutkimuksessa tietoa haettiin Pythonilla ja Javalla luoduilla matelijoilla (crawlers). 

Ensi vaiheessa satunnaisia YouTube käyttäjiä hankittiin aineistoksi lumipallomallilla, joka alkoi "korkean tason käyttäjästä". YouTuben APIn http://en.wikipedia.org/wiki/API avulla kerättiin käyttäjätietoja, kuten ystävien määrää, tilauksia, tilaajia, sijaintia yms.  Luotiin keinotekoisia ja satunnaisia ryhmiä.

Toisessa vaiheessa kaikki ryhmätieto kerättiin, kuten ryhmän nimi, jäsenmäärä aiheet jne. Tieto kerättiin ruudunraaputusmenetelmin (screen-scraping). http://en.wikipedia.org/wiki/Data_scraping

Kolmannessa vaiheessa tutkittiin kaikki ryhmät, joissa oli jäseniä kolme tai enemmän. Kategoriaksi valittiin Koulutus, tiede ja teknologia. Kaikki videot ja jäsenet selvitettiin ryhmän kotisivulta. Kaikki ryhmän jäsenten ystävätiedot, tilaukset ja tilaajat selvitettiin.

Neljännessä vaiheessa Javan ja Pythonin matelija:-)ohjelmien avulla viiden muun kategorian tiedot  selvitettiin, jotta niiden erot saataisiin selville.

Nämä kategoriat olivat: 

1. Uutiset ja politiikka, keskimäärin suurin määrä jäseniä, videoita ja keskusteluja

2. Musiikki, suurin kategoria (kategoriassa oli liikaa ryhmiä, joten 3000 satunnaista tutkittiin)

3. Lemmikit ja eläimet, suuri korrelaatio ryhmän muuttujien välillä (jäsenmäärä, muistiinpanot, aiheet, videot)

4.Hyväntekeväisyys ja aktivismi, vähäinen vaihtelu ryhmämuuttujien välillä.

5. Urheilu, korkea jäsen-, video- ja keskustelumäärä, myös suuret korrelaatiot ryhmämuuttujien välillä.

Neljännen tason crawlaus tehtiin viisi kuukautta  ennen kolmannen vaiheen crawlausta. Koska YouTube oli suunnitellut sivunsa uudelleen AJAXilla ja HTMLllä, tarvittiin uutta matelijaa joka kirjoitettiin JAVAn Crawljax paketilla. 

Viidennessä vaiheessa, jotta saataisiin selville ryhmien muutos ajan saatossa, ryhmän Koulutus, tiede ja teknologia jäsenet crawlattiin uudelleen, kahden kuukauden jälkeen edellisestä crawlauksesta.

Sattuuko joku muuten tietämään, mitä tämä crawling ihan käytännössä tarkoittaa?

TUUKKA: Don’t you forget about me: aineistonhankinta ja analyysimenetelmät

Hakutermi Madeleine McCann tuotti YouTubessa vastaukseksi 3700 videota  ja yli seitsemän miljoonaa tekstivastausta. Aineiston hankinta oli kätevien hakutoimintojen ansiosta helppoa. 

Tutkimusaineistoksi valittiin 3680 videon joukosta suosituin kymmenys. Laadullisen sisällönanalyysin avulla videot jaettiin yleisluontoisiin ryhmiin (13) tutkimuksen ensimmäistä vaihetta varten. Nämä laadulliset luokat alistettiin määrälliseen analyysiin, jossa muuttujina olivat vastausten määrät, lähetettyjen videoiden määrät ja katselukertojen kokonaismäärät.

Videoaineisto jaettiin luokkiin: muistaminen (tribute), vihamielisyys, joukkoviestinnän käyttäminen, Tapaukseen tehty musiikki, rikostutkintaan liittyvät, psyykkiset ja uskonnolliset piirteet, huumori, virallisten järjestöjen lähettämät, tuki McCanneille, kadonneet lapset yleensä, mediaatio, luova lähestymistapa ja kilpailut. Kaikkien näiden ryhmien videoiden määrät, katselukerrat ja kommentit oli laskettu. Kahden ensimmäisen kategorian 10 parhaan videon 100 ensimmäistä tekstikommenttia analysoitiin diskurssianallyysin keinoin. Hallitsevia diskurssiteemoja pyrittiin määrittämään.

Videoaineiston tekstikommentit jaettiin luokkiin (28): McCannien tukeminen, McCannien syyttäminen, vihamielinen kanssakeskustelijoita kohtaan, McCannien puolustaminen, rikostutkinnalliset lähestymistavat, luokka ja rotu, ylistäminen, muut kadonneet lapset sekä musiikkiin liittyvät.

Luokkia olivat myös sellaiset, kuin kanssakeskustelijoiden myötäily, neutraalit kanssakeskustelijoihin liittyvät, Madeleinen kuoleman ennakointi, tapauksen medioituneisuus, “Coloboma eye”, sieppaajan rankaiseminen, spämmäys, videoiden tekniset seikat, vitsit, “sightings”, pedofilia, seksuaaliset, Madeleinen ulkonäkö, McCannien PR-strategian kritikointi, kanssakeskustelijan puolustaminen, vihamielisyys videota kohtaan, YooTubeen yleisesti liittyvät kommentit ja uskonnolliset tekstikommentit.

Seuraavaksi tutkittiin diskurssianalyysin avulla myös videoiden kommenteissa useimmiten esiintyneitä sanoja, joita olivat esimerkiksi vanhemmat, Maddie, toivo, löytää ja rukous. 

Tuukan tarkastelemien tutkimusten aiheet 4/4

Kolmanneksi tutkimuksekseni valitsin Käyttäjäryhmät sosiaalisissa verkostoissa: kokeellinen YouTube tutkimus (tarkemmat lähdetiedot kaikista tarkastelemistani tutkimuksista löytyvät tutkimuksia välilehdestä).

YouTuben lisäsi hiljan käyttäjille mahdollisuuden muodostaa ryhmiä, joissa voi ilmaista eksplisiittisesti kiinnostuksenkohdekategoriansa.  Käyttäjien rooleja käyttäjäryhmissä ja ryhmien kehittymistä tarkasteltiin. Tutkimuksessa haavainnoitiin myös miten ihmiset liittyvät ryhmiin.

Neljänneksi tutkimuksekseni valitsin YouTube -videoiden tilastot ja sosiaalinen verkosto. Tutkimuksessa kerättiin yli kolmen miljoonan YouTube -videon tiedot. tutkimuksessa havaittiin videoilla olevan vahva korrelaatio toisiinsa, joka mahdollistaa uusien tekniikoiden kehittämisen palvelun laadun parantamiseksi. YouTuben ero muihin videostreamauspalveluihin on muun muassa videoiden pituus: Youtubessa muutamia minuutteja, muilla sivuilla 1-2 tuntia (elokuvat). Ihmiset voivat valita 12 kategoriasta, lisätessään videon. Suosituin kategoria on musiikki. YouTube videoiden keskimääräinen koko on vain 8,4 MB.

Meniinan yhteenveto tutkimuksista: YouTube ja sosiaalisuus

YouTubea koskevissa tutkimuksissa tarkasteltiin eri asioita käyttäen erilaisia menetelmiä, mutta jokaisen tutkimustuloksia esittelevissä osioissa nostettiin palveluun liittyvä sosiaalisuus jollain tapaa esiin. Ensimmäisessä tutkimuksessa (Haradikis & Hanson: Social Interaction and Co-Viewing With YouTube) esitettiin palveluun liittyvän myös sosiaalisen aspektin, joka näkyy videoiden jakamisena ja katsomisena sekä niistä keskustelemisena perheen ja ystävien kanssa. Tutkimuksessa tultiin lopputulokseen, että YouTubea voidaan kutsua sosiaaliseksi mediaksi.

Toisessa tutkimuksessa (Thornton: YouTube: transnational fandom and Mexican divas) YouTuben käyttö nähtiin myös sosiaaliseksi. Tutkimuksessa tarkastellut fanit toimivat YouTuben kautta osana yhteisöään rakentaen sekä omaa identiteettiään että käsitystään ihailunsa kohteesta. YouTubessa julkaistu fanin tekemä video nousee osalliseksi laajaa ihailun kohteesta käytävää keskustelua ja tämä toiminta on todellakin sosiaalista. Videoiden tekijät myös odottavat kommentteja töistään ja niiden kautta keskustelu yhteisössä syntyy. Tästä päästään kolmannessa tutkimuksessa ((Understanding Content Consumers and Content Creators in the Web 2.0 era: A Case Study of YouTube Users) esitettyyn näkemykseen, jonka mukaan YouTubessa käyttäjät viihtyvät, kommunikoivat ja vaihtavat tietoa. Palvelusta on tullut tärkeä osa etenkin nuorten teknologian täytteistä elämäntapaa. Myös neljäs tutkimus (Chu: Collective behavior in YouTube: a case study of `Bus Uncle`online videos) jatkaa samalla linjalla kutsuessaan YouTubea kahleistaan vapautetun mielikuvituksen leikkikentäksi: se on julkinen kulttuurinen tila, jossa käyttäjät viihtyvät ja jakavat sisältöä sekä kommentoivat sitä.

Olen samaa mieltä tutkimusten kanssa eli näen YouTuben käytön sosiaalisena toimintana. Olen tutkinut gradussani erikoistuneen faniryhmän toimintaa YouTubessa ja työn alussa viime syksynä yllätyin niistä mahdollisuuksista, joita YouTube faniyhteisölle eli fandomille tarjoaa: se on heidän töidensä esittelyyn käytetty areena ja mahdollistaa myös keskustelun fandomin sisällä. Vaikka en ainakaan vielä ole osallistunut fanivideoista käytyihin keskusteluihin, tunnen itse samaa mediatekstiä fanittavana henkilönä yhteenkuuluvuuden tunnetta fandomiin pelkästään katsomalla videoita ja lukemalla niistä käytyjä keskusteluja. Tämä on tietysti omakohtainen kokemukseni ja yllätti aikoinaan itsenikin, mutta senkin perusteella näen YouTuben tarjoavan uusia mahdollisuuksia fandomien kaltaisille kuvitelluille yhteisöille. Videot voivat myös houkutella sellaisia henkilöitä, joita ei sen pohjana käytetty mediateksti ole aikaisemmin edes kiinnostanut. Näen myös viraalivideoiden katselun ja jakamisen sosiaalisena toimintana, sillä mikään viraalivideo itse ei pysty nostamaan itseään ilmiön asemaan. Ilmiön siitä tekevät sen katsojat.

Meniinan tarkastelemien tutkimusten menetelmiä

Neljässä tarkastelemassani tutkimuksessa käytetyt menetelmät poikkeisivat toisistaan. Jos useassa oli käytetty aineiston keruun menetelmänä kyselyä, erosivat tutkimusten tiet tässä vaiheessa toisistaan. Pari menetelmää oli minulle täysin uusia (esimerkiksi regressioanalyysi sai humanistin pään pyörälle :D ), mutta yritän selittää ne tässä järkeenkäyvästi. Menetelmät olivat myös aika huonosti avattu, joten Google tuli avuksi useammankin kerran.

Ensimmäisessä tarkastelemassani tutkimuksessa (Haradikis & Hanson: Social Interaction and Co-Viewing With YouTube) tutkittiin YouTuben käyttäjien motiiveja videoiden jakamiseen ja katsomiseen. Tutkimuksessa käytettiin menetelmänä regressioanalyysia, joka on tilastotieteen menetelmä. Sen etuna ovat joustavuus muuttujien välisten suhteiden tutkimisessa ja yhtäaikainen monen muuttujan vaikutuksen selvittäminen. Tarkastelemassani tutkimuksessa muuttujia olivat taustatekijät, motivaatio ja yhteenkuuluvuuden tunne, joiden vaikutusta YouTuben käyttäjien motiiveihin videoiden jakamiseen ja katsomiseen tarkasteltiin. Tuloksia esiteltiin taulukoiden avulla, jotka mielestäni olivat aika sekavia. Niihin oli ängetty valtava määrä tietoa, josta ei oikein saanut otetta. Tässä tapauksessa runsaasti informaatiota sisältävä taulukko kääntyi itseään vastaan ja tulokset sai paremmin selville tekstistä.

Toisessa tarkastelemassani tutkimuksessa (Thornton: YouTube: transnational fandom and Mexican divas) tarkasteltiin YouTubea areenana fanimateriaalin tuottamiselle. Tutkimuksen kohteena olivat kahdesta meksikolaisesta filmitähdestä tehdyt fanivideot sekä niissä näkyvät, kulttuurisilla taustoilla selittyvät erot. Menetelmänä videoiden tarkasteluun käytettiin suoraa havainnointia, jonka jälkeen tutkijat raportoivat näkemäänsä. He esimerkiksi erottivat videoista tyylillisiä seikkoja, kuten onko video kuvankaappauksista koostuva diaesitys vai onko siinä käytetty liikkuvaa kuvaa esimerkiksi tähden tekemistä elokuvista. Näille havainnoille haettiin sitten perusteita fanivideoiden tekijöille esitetyistä kyselyistä. Koska YouTuben tutkiminen ylipäätään on vielä varsin tuore juttu, mielestäni havainnointi toimi hyvin menetelmänä. Fanitutkimus on myös osa kulttuurintutkimusta, josta saatujen tulosten ei tarvitse olla täysin yleistettäviä. Fanien tekemät videot ovat siis otanta ja osa tutkittavaa ilmiötä, joten niistä saatujen tulosten ei voi olettaa koskevan kaikkia fanien tekemiä videoita. Kuitenkin analyysissa käytettiin tukena videoiden tekijöiden antamia vastauksia, joten yksinään tutkijoiden päätelmien varaan ei tutkimus jäänyt. Toisaalta tutkimuksessa käytettyä menetelmää voisi luonnehtia myös sisällönanalyysiksi. Taulukoita ei tässä tutkimuksessa tulosten kertomisen apuna käytetty.

Kolmannessa tarkastelemassani tutkimuksessa (Understanding Content Consumers and Content Creators in the Web 2.0 era: A Case Study of YouTube Users) pyrittiin ymmärtämään käyttäjien käyttäytymistä ja motivaatiota YouTuben sisällön kuluttamisessa ja tuottamisessa. Menetelmää ei erikseen mainittu, mutta kyselyn avulla saatuja vastauksia oli varmastikin analysoitu käyttäen sisällönanalyysia. Siinä käytettiin myös määrällisiä menetelmiä eli taulukoita oli runsaasti. Verrattuna ensimmäiseen tutkimukseen, tässä tapauksessa taulukot olivat mielestäni paikallaan eikä yhteen ollut ängetty liikaa tietoa. Ensimmäisen tutkimuksen tuloksia esittelevän taulukon olisi myös voinut jotenkin hajauttaa. Tutkimuksista kävi siis hyvin ilmi, miten suuri merkitys oikeanlaisella taulukolla tai kuviolla voi olla.

Neljännessä tarkastelemassani tutkimuksessa (Chu: Collective behavior in YouTube: a case study of `Bus Uncle`online videos) tutkittiin Hong Kongilaista YouTube -ilmiötä ja sen saamia videovastauksia (mash-ups). Videovastauksia tutkittiin käyttämällä tekstuaalista analyysia, josta en ollut aikaisemmin kuullutkaan. Luettuani tutkimuksen huomasin sen muistuttavan suuresti sisällönanalyysia ja pienen Google-tuokion jälkeen huomasin näitä kahta nimitystä käytettävän samasta analyysitavasta. Tutkijat siis kävivät läpi kaikki Bus Unclen saamat videovastaukset ja jakoivat ne neljään luokkaan, joita olivat videon sisältö, videoiden esitystyylit, asenteiden ja mielipiteiden esittämistavat ja osallistumisen tapa. Videoiden luokitukset nousivat esiin aineistosta eikä niitä yritetty sovittaa mihinkään valmiiksi olemassa oleviin kategorioihin. Menettely oli siis aineistolähtöistä. Myöhemmin nämä luokat jakautuivat erilaisiin alaluokkiin ja tuloksia esitettiin havainnollistavien taulukoiden avulla.

Hannan toinen artikkeli

Toinen tutkimistani artikkeleista oli Martin Halveyn ja Mark T. Keanen artikkeli ” Exploring Social Dynamics in Online Media Sharing” (2006). Artikkeli on melko vanha, varsinkin otettaessa huomioon, että YouTube julkaistiin vasta vuonna 2005. Artikkeli on kuitenkin samantapainen kuin Paolillon artikkeli, jota käsittelin ensimmäisessä postauksessani. Artikkeli perustuu Youtuben sisällön tutkimiseen, eli sosiaalisten suhteiden tutkimukseen, sekä myös hakuominaisuuksien toimintaan. Erona Paolillon artikkeliin on se, että tarkoituksena on kuitenkin paremminkin selvittää ominaisuuksia, jotka parantavan sisällön saatavuutta. Kuten Paolillon artikkelissakin, materiaali kerättiin tutkimalla käyttäjiä, heidän profiilejaan, ystävyyssuhteitaan, julkaisujaan ja toimintaa. Materiaalin hankinnasta ei artikkelissa kerrottu yksityiskohtaisesti, mutta tämänkaltaisen tiedon keräämiseen tarvitaan jonkinlainen tietojen keräämiseen suunniteltu ohjelma, kuten Paolillonkin artikkelissa. Tässä tapauksessa materiaalista koottiin tietokanta, johon kuului informaatiota käyttäjistä, jotka käyttivät videoiden jakamisen ja etsimisen työkaluja.

Halveyn ja Keanen artikkelissa materiaalin analysointi perustui kuitenkin yksinkertaisempiin tilastollisiin menetelmiin. Materiaalista valittiin tietyt tutkimuskohteet, joita havainnollistettiin joko numeerisesti tai graafisesti. Koska materiaali oli numeerista, pystyi sen avulla helposti havainnollistamaan asioiden välisiä yhteyksiä sekä distribuutioita. Tämä oli mielestäni hyvä menetelmä, sillä se tarjosi ns. kovaa faktaa. Tämän perusteella materiaalista olisi helppo tehdä myös muunlaisia analyysejä tai käyttää pohjana jatkotutkimukselle. Harmillisesti artikkelissa ei juurikaan kerrottu itse materiaalin keräämisvaiheesta. Tämä on tietenkin otettava huomioon, mikäli artikkelia aiotaan käyttää hyväksi jatkotutkimuksissa. Esimerkiksi tarkasteluun valitut käyttäjät saattavat olla jollain tavalla samankaltaisia, eivätkä täten edustaisi Youtuben käyttäjäkuntaa kokonaisuudessaan.

Tutkimuksen tulos oli se, että monet käyttäjät eivät ollenkaan hyödyntäneet YouTuben tarjoamia sosiaalisia funktioita. Sellaiset käyttäjät, jotka kuitenkin hyödynsivät sosiaalisia funktioita, muodostivat sovelluksen parissa omia sosiaalisia verkostoja. Artikkelin sanomana oli se, että tutkimalla näitä sosiaalisia suhdeverkostoja, voitaisiin paremmin hahmottaa käyttökokemusta YouTuben kaltaisissa sovelluksissa. Näitä käyttökokemuksia tutkimalla voitaisiin jatkossa kehittää toimivampia sisällönhakujärjestelmiä.

-Hanna