Yogyakarta, 24 Juni 2021━Institute for Policy Development UGM menyelenggarakan acara “Beginner’s Guide for Social Media Data Analysis” pada Kamis (24/6). Acara ini menghadirkan Idin Virgi Sabilah, Junior Researcher Institute for Policy Development, sebagai pembicara. Acara berlangsung pada 09.00-10.00 WIB melalui Zoom Meeting.
Penggunaan data pada media sosial sebagai sumber utama pada penelitian sosial humaniora saat ini mulai marak digunakan. Interaksi di dunia digital banyak meninggalkan jejak dalam bentuk data dimana data tersebut dapat dianalisis secara praktis untuk tujuan penelitian. Secara umum, tahapan analisis data pada media sosial terdiri dari capture, understand, dan present. Pertama, data dikumpulkan dari berbagai sumber sekaligus mengekstrak informasi terkait data. Kemudian, lakukan analisis lanjutan terhadap data yang tersedia dengan memilah data yang sesuai dengan yang diharapkan. Setelah data dianalisis, tahap terakhir adalah menyajikan hasil temuan.
Idin menerangkan, beberapa platform media sosial sudah dilengkapi dengan tools pengumpulan data. Namun demikian, pencarian data biasanya terbatas pada waktu tertentu.
“Pada website-website yang besar punya tools sendiri bagi yang mau ngambil data mereka, mereka menyediakan developer portal seperti Twitter analytics, Facebook analytics, Instagram business tools, Youtube creator academy, dan sebagainya. Kita bisa analisis dari sana, namun ada kekurangan misalnya waktu terbatas seminggu terakhir atau beberapa bulan terakhir, tidak bisa bertahun-tahun lalu,” tuturnya.
Selain menggunakan tools tersebut, terdapat aplikasi pihak ketiga yang sangat populer untuk collecting data, yakni Python. Python lebih serbaguna untuk mencari data apapun, bahkan kita bisa menggunakannya bukan hanya untuk penelitian, tetapi juga dapat digunakan untuk web development, text processing, AI, machine learning, dan sebagainya.
Keserbagunaan Python juga berarti bahwa ada berbagai macam perpustakaan yang membuat Python lebih berguna untuk tujuan tertentu, termasuk penelitian.
Python bersifat hanya sebagai pengantar, kita tetap harus menggunakan tools lain untuk memulai proses analisis datanya, misalnya menggunakan Tweepy. Tweepy dapat diintegrasikan dengan Python, kemudian kita dapat memasukkan codingan yang sudah tersedia di web installation tools-nya. Setelah itu, untuk menganalisis atau memvisualisasikan data, kita dapat menggunakan Flourish atau Tableau untuk menyajikan data dengan berbagai pilihan bentuk visualisasi data.
Akan tetapi dalam beberapa penelitian, visualisasi data bukan merupakan proses akhir, ketika sudah koleksi dan analisis, terkadang kita masih perlu perhitungan atau statistik menggunakan Stata atau SPSS.
“Jadi, kemarin aku mengumpulkan data dari Twitter, kemudian menganalisis menggunakan Flourish, setelah itu aku hitung menggunakan Stata, sehingga dihasilkan penelitian seperti yang aku harapkan,” kata Idin. (/Wfr)