<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://www.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>
The main purpose of this research is to find who the most influential actors are regarding post-crisis information flow in the example of the Twitter platform and to reveal the relationship between users’ social media traits and their control of the flow of information. In this context, the article examines the number of followers and accounts followed based on users’ social media traits and tests the hypotheses regarding the relationships between in-degree and out-degree centrality measures, as well as betweenness centrality. In order to realize the study’s purpose, study data were collected from the Twitter platform during the post-flood and flooding crisis periods that had resulted from the heavy rains that started on August 11, 2021 in the Western Black Sea Region. The article has applied social network analysis and appropriate statistical analyses to the obtained data, with the findings showing that users with many followers received more links or information about the flood disaster, which caused those users to be more effective in the network. However, users with many followers on the Twitter platform were revealed to receive a low number of connections and little information about the flood, which negatively reflected on the betweenness centrality criterion that shows their position in the network. As a result, the study has concluded that the social media characteristics of influential users is associated with the dissemination of information through social media during times of crisis and that their characteristics within the network should be considered.
Bu araştırmanın amacı Twitter platformu örneğinde kriz sonrası dönemde bilgi akışı üzerinde en etkili aktörleri bulmak ve kullanıcıların sosyal medya özellikleri ile bilgi akışını kontrol etme arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktır. Çalışmanın amacını gerçekleştirmek için Batı Karadeniz Bölgesinde 11 Ağustos 2021 tarihinde başlayan aşırı yağışlar sonucunda yaşanan sel ve su baskınları krizi sonrası dönemde Twitter platformundan çalışmanın verileri toplanmıştır. Verilere sosyal ağ analizi ve uygun istatistiksel analizler uygulanarak kullanıcıların sosyal medya özelliklerinden takipçi ve takip edilen hesap miktarı ile bilgi akışı özelliklerinden derece merkeziliği ve arasındalık merkeziliği arasındaki ilişkilere yönelik hipotezler test edilmiştir. Bulgular takipçi miktarı fazla olan kullanıcıların sel felaketi ile ilgili daha fazla bağlantı ya da bilgi aldığını, bu durumun da kullanıcının ağda daha etkili olmasına neden olduğunu göstermiştir. Twitter platformunda takip miktarı yüksek kullanıcıların sel felaketi ile ilgili düşük miktarda bağlantı ya da bilgi aldığını bu durumunda ağdaki konumunu gösteren arasındalık merkeziliği ölçütüne olumsuz olarak yansıdığını ortaya koymuştur. Çalışmada krizde sosyal medya üzerinden bilginin yayılımı esnasında ilişkilendirilecek etkili kullanıcıların (influencer) sosyal medya özellikleri ve ağdaki özelliklerinin dikkate alınması gerektiği sonucuna varılmıştır.
Graphics, Augmented Reality and Games (Other), Grafikler, Artırılmış Gerçeklik ve Oyunlar (Diğer), Crisis communication;information dissemination;social media;Twitter;flood disaster, Kriz iletişimi;bilgi yayılımı;sosyal medya;Twitter;sel felaketi
Graphics, Augmented Reality and Games (Other), Grafikler, Artırılmış Gerçeklik ve Oyunlar (Diğer), Crisis communication;information dissemination;social media;Twitter;flood disaster, Kriz iletişimi;bilgi yayılımı;sosyal medya;Twitter;sel felaketi
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |