Tagar Penggerak Aksi Mahasiswa Indonesia

dokumen pribadi

Dominasi Masifnya penggunakaan tagar MahasiswaBergerak mendominasi pada periode 24 september-26 september. Kehadiran tagar  stmmahasiswabersatu menggantikan vibrasi tagar MahasiswaBergerak  pada periode 26 September -29 September. 

Akhir pekan 29 sore sampai 30 Pagi tagar-tagar ini ikut berakhir pekan dan digantikan oleh tagar MahasiswaPelajarAnarkis yang baru saja muncul selanjutnya dengan vibrasi cuitan yang masih lemah.

Dapat kita lihat terdapat pola yang sambung menyambung antar  tagar ini. Propagasi atau penguatan tagar, sambung-menyambung,  gulung menggulung, break di akhir pekan, dan lanjut pada awal  minggu selanjutnya (30 september). Pola seperti ini tidak kita jumpai pada tagar tagar yang dikelola secara modern dan autobot.

• Interaction Rate

Interaction rate dapat dianalogikan sebagai tingkat partisipasi alami para pengguan media sosial. Nilai interaction rate di bawah poin 5, dapat diduga tagar terindikasi adanya bot. Namun jika semakin tinggi angkanya, maka semakin tingkat interaksi antar pengguna semakin natural.

dokumen pribadi

Interaction rate tagar tagar penggerak  aksi mahasiswa cukup tinggi secara poin. Beberapa tagar memang  pada titik tertentu bisa memiliki skor interaction rate yang rendah yang berada pada skor di bawah 5. Artinya beberapa akun  tidak murni alami dan terdapat sedikit rekayasa di dalamnya.

• Sentimen Analisis

dokumen pribadi

Analisis sentimen pada ke-6 tagar secara gamblang tersaji pada tangkapan layar social media analisis dari drone emprit academic. Sentimen negatif yang berwarna merah mendominasi  skor sentimen di setiap tagar. 

Artinya Tingkat penerimaan dan persepsi  mahasiswa akan tersalurkannya aspirasi mereka dengan turun ke jalan belum dapat tingkat penerimaan yang positif. Hal ini membuka peluang aksi mahasiswa akan terus berlangsung untuk waktu yang panjang.

• Visualisasi Social Network Analysis  Mention dan Retweet

Dari tangkapan layar hasil visualisasi Social Network Analysis Mention dan Retweet dari Twitter diperoleh sebaran titik dan influencer dengan bulatan yang lebih besar.  Sedang titik-titik yang kecil dapat digambarkan sebagai status atau cuitan dari pengguna tagar sesuai dengan warna tagar pada keterangan warna di pojok kiri atas hasil visualisasi.

dokumen pribadi

• Visualisasi Social Network Analysis dengan total mention saja di Twitter

dokumen pribadi

Dengan menggunakan data hingga 10.000 mention dari tiap tiap tagar diperoleh tanggakapan layar dengan sebaran titik yang merata. Titik-titik tersebut adalah akun yang berkicau atau membuat status dengan tagar-tagar yang menggerakkan aksi mahasiswa ini. 

Bila teman-teman perhatikan ada kumpulan titik titik yang membentuk parasut mengelilingi satu titik yang lebih besar adalah akun yang di re-tweet oleh titik titik yang menjadi parasutnya. Para buzzer ternyata menggunakan akun-akun give away untuk menghasilkan retweet dengan cara yang tidak alami demi  meningkatkan popularitas tagar.