[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
اخلاق نشر::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آخرین مطالب بخش
:: نمایه ها
..
  اعضای هیات تحریریه
Dr. Vahid Rahmanian
Dr. Hadi Tehrani
Dr. Javad Javan Noughabi
Dr. Karamatollah Rahmanian
Dr.Hassan Doosti
Dr. Bahareh Shateri Amiri
Dr. Saleh Babazadeh
Dr. Farzan Madadizadeh
Dr. Solmaz Mohammadi
Dr. Mojtaba Ehsanifar
Dr.Yaser Sarikhani Khorami
Dr. Narjes Hazar
Dr. Nader Sharifi
Dr. 
Azizollah Dehghan
Dr. 
Hamidreza Majidiani
Dr. 
Ali Dehghani
 
..
فرم تعهد نویسندگان
..
فرمت ارسال مقالات
..
Creative Commons Licence
..
ICMJE
..
Jhrd style for Endnote
..
:: دوره 3، شماره 3 - ( پاییز 1404 ) ::
جلد _VOLUME__1 شماره __ISSUE_1_ صفحات 127-__LP_11_ برگشت به فهرست نسخه ها
تحلیل احساسات کاربران توییتر در جنگ ۱۲ روزه ایران و رژیم صهیونیستی: رویکردی روان‌شناختی
نادر شریفی1 ، کیا جهانبین2 ، محمد جوکار3 ، نرگس رحمانیان4 ، وحید رحمانیان*5
1- دانشیار، گروه بهداشت عمومی، دانشگاه علوم پزشکی خمین، خمین، ایران،
2- گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه یزد، یزد، ایران،
3- دانشگاه کلگری، کلگری، آلبرتا، کانادا،
4- مرکز تحقیقات عوامل اجتماعی مؤثر بر سلامت، دانشگاه علوم پزشکی جهرم، جهرم، ایران،
5- استادیار، گروه بهداشت عمومی، دانشکده علوم پزشکی تربت‌جام، تربت‌جام، ایران ، vahid.rahmani1392@gmail.com
چکیده:   (2268 مشاهده)
سابقه و هدف: شبکه‌های اجتماعی، به‌ویژه توئیتر، به بستری مؤثر برای بازتاب دیدگاه‌های افراد و نخبگان در قبال رخدادهای سیاسی و اجتماعی جهان تبدیل شده‌اند. هدف این مطالعه، تحلیل روان‌شناختی واکنش کاربران توییتر به جنگ ۱۲روزه ایران و اسرائیل (ژوئن ۲۰۲۵) با تمرکز بر سازه‌های راهنمایان عمل (HBM) و هنجارهای ذهنی (TPB) بود.
مواد و روش‌ها: به‌منظور استخراج دیدگاه‌های معتبر و کاهش نویز داده، ۳۳۶۷ توییت از میان ۳۵۴۲۸ توییت منتشرشده توسط حساب‌های تأییدشده در بازه ۱۴ تا ۲۵ ژوئن 2025 انتخاب و با استفاده از الگوریتم فازی Eclass1-MIMO تحلیل احساسات شدند.
یافته‌ها: نتایج نشان داد ۴۴درصد توییت‌ها منفی، ۴۶درصد خنثی و تنها ۱۰درصد مثبت بودند. یافته‌ها بیانگر آن بود که مناطق دارای پیشینه تنش‌های تاریخی و اجتماعی، بیشترین سهم از احساسات منفی را نشان دادند و توییت‌های مثبت اغلب حاوی پیام‌های دارای «راهنمایان عمل» بودند که بازنشر بالاتری (۲٫۳ برابر) داشتند. همچنین، پیام‌های مبتنی بر هنجارهای ذهنی، با تأکید بر پذیرش یا طرد اجتماعی، بالاترین نرخ تعامل را به‌دست آوردند.

نتیجه گیری: این یافته‌ها نشان می‌دهد که بهره‌گیری هدفمند از چارچوب‌های روان‌شناختی در طراحی پیام‌های بحران‌محور در رسانه‌های اجتماعی می‌تواند به کاهش ریسک ارتباطی، تسهیل رفتارهای محافظتی و تقویت انسجام اجتماعی کمک کند. توصیه می‌شود سیاست‌گذاران ارتباطی و پلتفرم‌ها با تقویت سازوکارهای هشداردهنده، شفاف‌سازی و ترویج پیام‌های دارای بار تعاملی مثبت، از گسترش اطلاعات گمراه‌کننده در شرایط بحرانی جلوگیری کنند.
واژه‌های کلیدی: تحلیل احساسات، توئیتر، جنگ
متن کامل [PDF 948 kb]   (711 دریافت)    
نوع مطالعه: نامه به سردبیر | موضوع مقاله: عمومى
دریافت: 1404/4/21 | پذیرش: 1404/6/7 | انتشار: 1404/6/8
فهرست منابع
1. Kharde V, Sonawane P. Sentiment analysis of twitter data: a survey of techniques. arXiv preprint arXiv:1601.06971. 2016.
2. Barbosa L, Feng J. Robust sentiment detection on twitter from biased and noisy data. InColing 2010: Posters 2010 (pp. 36-44).
3. Covello VT. Best practices in public health risk and crisis communication. Journal of health communication. 2003 Jun 1;8(S1):5-8. [DOI:10.1080/713851971] [PMID]
4. Karami A, Shah V, Vaezi R, Bansal A. Twitter speaks: A case of national disaster situational awareness. Journal of Information Science. 2020 Jun;46(3):313-24. [DOI:10.1177/0165551519828620]
5. Vosoughi S, Roy D, Aral S. The spread of true and false news online. science. 2018;359(6380):1146-51. [DOI:10.1126/science.aap9559] [PMID]
6. Keller TR, Klinger U. Social bots in election campaigns: Theoretical, empirical, and methodological implications. Political Communication. 2019 Jan 2;36(1):171-89. [DOI:10.1080/10584609.2018.1526238]
7. Mao Z, Wang D, Zheng S. Health belief model and social media engagement: a cross-national study of health promotion strategies against COVID-19 in 2020. Frontiers in Public Health. 2023;11:1093648. [DOI:10.3389/fpubh.2023.1093648] [PMID] []
8. Kharde V, Sonawane P. Sentiment analysis of twitter data: a survey of techniques. arXiv preprint arXiv:1601.06971. 2016 Jan 26.
9. Geber S, Fretwurst B, Vogler D, Siegen D, Eisenegger M, Friemel T. Norm Setting in Times of Crisis: A Time-Series Analysis of the Dynamics Between Media Reporting and Perceived Norms in the Context of the COVID-19 Vaccination Roll-Out. Mass Communication and Society. 2024, 19:1-25. [DOI:10.1080/15205436.2024.2389833]
10. Varni A, Thai CL, Jamaleddine S. Using an Instagram campaign to influence knowledge, subjective norms, perceived behavioral control, and behavioral intentions for sustainable behaviors. Frontiers in Psychology. 2024;15:1377211. [DOI:10.3389/fpsyg.2024.1377211] [PMID] []
11. Jahanbin K, Rahmanian V. Using Twitter and web news mining to predict COVID-19 outbreak. Asian Pacific Journal of Tropical Medicine. 2020;13:1-3 [DOI:10.4103/1995-7645.279651]
12. Wang D, Yue S, Wen Y, Wu K, Zhong T, Chen M, Yu Z, Yuan L, Lü G. Unveiling the spatiotemporal propagation patterns of sentiments regarding the Israeli-Palestinian military conflict. Humanities and Social Sciences Communications. 2025;12(1):1-7. [DOI:10.63313/SSH.2003]
13. Pina JM. Public Opinion in Conflict Situations: A Sentiment Analysis of Tweets About Russia During the War on Ukraine. Defence and Peace Economics. 2025;36(3):292-306. [DOI:10.1080/10242694.2024.2381911]
14. Hameleers M, Garnier Ortiz M. Risk Perceptions of Misinformation Exposure Across Platforms, Issues, Modalities, and Countries: A Comparative Study Across the Global North and South. The International Journal of Press/Politics. 2024 7:19401612241304050. [DOI:10.1177/19401612241304050]
15. Caulfield M, Bayar MC, Aske AB. The 'new elites' of X: Identifying the most influential accounts engaged in Hamas/Israel discourse. Center for an informed public, Washington University. 2023.
16. Kim Y, Lim H. Alleviating the Bandwagon Effect of Crisis Misinformation on Social Media: Understanding Social Media Users' Bandwagon Perceptions and the Credibility of Crisis Misinformation to Protect Organizational Reputation. Communication Studies. 2025 Apr 9:1-29. [DOI:10.1080/10510974.2025.2485368]
17. Gruzd A, Mai P, Soares FB. To Share or Not to Share: Randomized Controlled Study of Misinformation Warning Labels on Social Media. InMultidisciplinary International Symposium on Disinformation in Open Online Media 2024 , 31 (pp. 46-69). Cham: Springer Nature Switzerland. [DOI:10.1007/978-3-031-71210-4_4]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA

Clinical trials code: کاربرد ندارد



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Sharifi N, Jahanbin K, Jokar M, Rahmanian N, Rahmanian V. Sentiment Analysis of Twitter Users during the 12-Day Iran-Israel War: A Psychological Approach. Iran J Health Res Dev 2025; 3 (3) :22-27
URL: http://jhrd.trjums.ac.ir/article-1-121-fa.html

شریفی نادر، جهانبین کیا، جوکار محمد، رحمانیان نرگس، رحمانیان وحید. تحلیل احساسات کاربران توییتر در جنگ ۱۲ روزه ایران و رژیم صهیونیستی: رویکردی روان‌شناختی. تحقیق و توسعه سلامت. 1404; 3 (3) :22-27

URL: http://jhrd.trjums.ac.ir/article-1-121-fa.html



بیانیه دسترسی آزاد: این مقاله تحت شرایط مجوز بین‌المللی  (Creative Commons Attribution 4.0 International License; CC BY 4.0) منتشر شده است. این مجوز استفاده، توزیع و بازتولید آزادانه اثر را در هر رسانه یا قالبی مجاز می‌داند، مشروط بر آنکه به اثر اصلی به‌طور مناسب استناد شود.
دوره 3، شماره 3 - ( پاییز 1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
Iranian journal of Health Research and Development
Persian site map - English site map - Created in 0.23 seconds with 50 queries by YEKTAWEB 4751