Visualización e interpretación de las interacciones en los mensajes de autolesiones no suicidas (ANS) en Twitter

  1. Martínez-Pastor, Esther 1
  2. Atauri-Mezquida, David 2
  3. Nicolás-Ojeda, Miguel Ángel 3
  4. Blanco-Ruiz, Marian 1
  1. 1 Universidad Rey Juan Carlos
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    Universidad Rey Juan Carlos

    Madrid, España

    ROR https://ror.org/01v5cv687

  2. 2 Universidad de Valladolid
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    Universidad de Valladolid

    Valladolid, España

    ROR https://ror.org/01fvbaw18

  3. 3 Universidad de Murcia
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    Universidad de Murcia

    Murcia, España

    ROR https://ror.org/03p3aeb86

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Zeitschrift:
Redes: Revista hispana para el análisis de redes sociales

ISSN: 1579-0185

Datum der Publikation: 2023

Titel der Ausgabe: Participación, protestas y emoción en Twitter

Ausgabe: 34

Nummer: 2

Seiten: 238-253

Art: Artikel

DOI: 10.5565/REV/REDES.996 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openOpen Access editor

Andere Publikationen in: Redes: Revista hispana para el análisis de redes sociales

Zusammenfassung

L'automutilation non suicidaire (ANS) est un phénomène en pleine expansion selon de nombreuses organisations telles que l'UNICEF et touche largement les jeunes. Notre objectif est de découvrir quels types d'utilisateurs et de messages se produisent sur Twitter et comment la communauté réagit : Twitter est-il un endroit où l'on peut trouver du soutien auprès d'autres utilisateurs et de professionnels, ou est-ce un endroit où les comportements autodestructeurs sont normalisés ? Pendant un mois, nous avons téléchargé les messages étiquetés avec les hashtags #selfharm, #shtwt ou #ouchietwt. Nous avons ensuite récupéré les likes, les retweets et les réponses, en regroupant tous les messages en conversations. Enfin, nous obtenons des informations à partir des profils des utilisateurs concernés. Pour chaque tag, nous représentons graphiquement la structure du réseau formée par les interactions, les utilisateurs étant les nœuds du réseau et les interactions (likes, réponses ou retweets) étant les lignes reliant les nœuds. On peut clairement voir comment les "likes" sont l'interaction la plus fréquente, et quels profils génèrent le plus de réponses et de soutien. Un examen manuel des messages ayant reçu le plus de soutien révèle qu'il s'agit presque tous de messages contenant des photos explicites de blessures ouvertes. Les réponses qu'ils suscitent sont des likes, des félicitations et des messages d'admiration. D'après les données obtenues, nous concluons que Twitter renforce le comportement d'automutilation, principalement en obtenant la reconnaissance de la communauté grâce aux likes. Les interactions entre les auto-agresseurs et les professionnels de la santé sur Twitter sont minimes, voire inexistantes.Translated with DeepL

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Fuente de los datos: Dialnet