#MeToo, Networked Acknowledgment, and Connective Action: How “Empowerment Through Empathy” Launched a Social Movement

2019 ◽  
pp. 089443931986488 ◽  
Author(s):  
Jiyoun Suk ◽  
Aman Abhishek ◽  
Yini Zhang ◽  
So Yun Ahn ◽  
Teresa Correa ◽  
...  

How did efforts that prompted the sharing of personal experiences of sexual violence and harassment around #MeToo coalesce into calls for action across a range of institutions and communities? We argue that sharing experiences of trauma in digital spaces created a network of acknowledgment, which supported and sustained nascent #MeToo activism based on the logic of connective action. This article attempts to (a) understand the temporal dynamics of these different discourses within the #MeToo movement on Twitter, (b) reveal the accounts animating these discourses and the most prominent themes within them, and (c) model the overtime relationship between these discourses and their relationship to major news event and #MeToo revelations. To do so, we analyze a 1% sample of tweets from the 5-month period following the revelations about Harvey Weinstein in early October 2017, employing a range of computational approaches, including part-of-speech tagging, dependency analysis, hashtags extraction, and retweet network analysis—to identify key discourses, actors, and themes. We then conduct time series analysis to identify the relationship between the two discourses and predict how the ebbs and flows of each discourse are shaped by news events.

Author(s):  
Nindian Puspa Dewi ◽  
Ubaidi Ubaidi

POS Tagging adalah dasar untuk pengembangan Text Processing suatu bahasa. Dalam penelitian ini kita meneliti pengaruh penggunaan lexicon dan perubahan morfologi kata dalam penentuan tagset yang tepat untuk suatu kata. Aturan dengan pendekatan morfologi kata seperti awalan, akhiran, dan sisipan biasa disebut sebagai lexical rule. Penelitian ini menerapkan lexical rule hasil learner dengan menggunakan algoritma Brill Tagger. Bahasa Madura adalah bahasa daerah yang digunakan di Pulau Madura dan beberapa pulau lainnya di Jawa Timur. Objek penelitian ini menggunakan Bahasa Madura yang memiliki banyak sekali variasi afiksasi dibandingkan dengan Bahasa Indonesia. Pada penelitian ini, lexicon selain digunakan untuk pencarian kata dasar Bahasa Madura juga digunakan sebagai salah satu tahap pemberian POS Tagging. Hasil ujicoba dengan menggunakan lexicon mencapai akurasi yaitu 86.61% sedangkan jika tidak menggunakan lexicon hanya mencapai akurasi 28.95 %. Dari sini dapat disimpulkan bahwa ternyata lexicon sangat berpengaruh terhadap POS Tagging.


2021 ◽  
Vol 184 ◽  
pp. 148-155
Author(s):  
Abdul Munem Nerabie ◽  
Manar AlKhatib ◽  
Sujith Samuel Mathew ◽  
May El Barachi ◽  
Farhad Oroumchian

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document