Tekstianalyysin hyödyntäminen tutkittaessa terveydenhuollon digipalveluihin liittyvää kansalaismielipidettä
Bäcklund, Arne (2023)
Bäcklund, Arne
2023
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2023112130729
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2023112130729
Tiivistelmä
Terveydenhuollon digitaalisten palvelujen käyttö Suomessa on lisääntynyt nopeasti. Palveluiden suuren suosion vuoksi on tärkeää ymmärtää, minkälaisia mielipiteitä palveluihin liittyy suomalaisten keskuudessa. Lisäksi palveluita pyritään kehittämään asiakaslähtöisesti, joka edellyttää ymmärrystä palveluiden käyttäjien kokemuksista ja tarpeista.
Palveluihin liittyvän kansalaismielipiteen kartoittamiseksi tarvitaan tiedonlähde, josta voidaan kerätä palveluihin liittyviä mielipiteitä riittävän suurissa määrin. Nykyään on alettu etenevissä määrin ymmärtää sosiaalisen median datamassojen potentiaali tietolähteenä, kun halutaan tutkia erilaisia ilmiöitä. Sosiaalisesta mediasta löytyy lähes kaikkia mahdollisia asioita käsitteleviä tekstejä ja suurin osa suomalaisista käyttää sosiaalista mediaa. Twitter eli nykyinen viestipalvelu X on erityisen houkutteleva tiedonlähde, sillä Twitterissä julkaistavat viestit eli twiitit ovat oletusarvoisesti julkisia.
Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli tutkia, missä määrin tekstianalyysin avulla voidaan tuottaa tietoa terveydenhuollon digipalveluihin liittyvästä kansalaismielipiteestä Suomessa. Analysoitavat tekstit olivat suomenkielisiä twiitteja, jotka kerättiin Twitteristä palveluihin liittyvien hakutermien avulla. Tutkimuksessa käytetyt tekstianalyysin menetelmät olivat aihemallinnus ja tunneanalyysi. Aihemallinnuksella pyrittiin selvittämään, minkälaisia palveluihin liittyviä aiheita esiintyy kerätyissä twiiteissa ja arvioimaan aiheiden tärkeyttä suomalaisille. Tunneanalyysia käytettiin arvioimaan löydettyihin aiheisiin kuuluvien twiittien tunnelatauksia. Tarkoituksena oli vertailla mielipiteitä eri aiheita kohtaan tunnelatauksien perusteella ja arvioida, mitkä tekijät vaikuttavat aihetta kohtaan tunnettuihin mielipiteisiin.
Tutkimustulosten perusteella jouduttiin toteamaan, että tekstianalyysin kyky tuottaa tietoa kansalaismielipiteestä oli varsin rajallinen. Aihemallinnus ei kyennyt tuottamaan käytettyjen Twitterin hakutermien ulkopuolisia aiheita, eikä näin tuottanut uutta ennalta tuntematonta tietoa. Tunneanalyysin tulosten mukaan useimmissa aiheissa enemmistö twiiteista oli tunteiltaan neutraaleja, ja tunne-erot aiheiden välillä olivat vähäisiä. Valitettavasti käytettyjen tutkimusmenetelmien validiteetti osoittautui niin heikoksi, että saatuihin tuloksiin ei voitu luottaa. Kohdattujen ongelmien taustalla oli se, että kerätyt twiitit eivät sisältäneet halutunlaista tietoa, mikä heikensi merkittävästi menetelmien kykyä tuottaa luotettavaa tietoa kansalaismielipiteestä.
Palveluihin liittyvän kansalaismielipiteen kartoittamiseksi tarvitaan tiedonlähde, josta voidaan kerätä palveluihin liittyviä mielipiteitä riittävän suurissa määrin. Nykyään on alettu etenevissä määrin ymmärtää sosiaalisen median datamassojen potentiaali tietolähteenä, kun halutaan tutkia erilaisia ilmiöitä. Sosiaalisesta mediasta löytyy lähes kaikkia mahdollisia asioita käsitteleviä tekstejä ja suurin osa suomalaisista käyttää sosiaalista mediaa. Twitter eli nykyinen viestipalvelu X on erityisen houkutteleva tiedonlähde, sillä Twitterissä julkaistavat viestit eli twiitit ovat oletusarvoisesti julkisia.
Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli tutkia, missä määrin tekstianalyysin avulla voidaan tuottaa tietoa terveydenhuollon digipalveluihin liittyvästä kansalaismielipiteestä Suomessa. Analysoitavat tekstit olivat suomenkielisiä twiitteja, jotka kerättiin Twitteristä palveluihin liittyvien hakutermien avulla. Tutkimuksessa käytetyt tekstianalyysin menetelmät olivat aihemallinnus ja tunneanalyysi. Aihemallinnuksella pyrittiin selvittämään, minkälaisia palveluihin liittyviä aiheita esiintyy kerätyissä twiiteissa ja arvioimaan aiheiden tärkeyttä suomalaisille. Tunneanalyysia käytettiin arvioimaan löydettyihin aiheisiin kuuluvien twiittien tunnelatauksia. Tarkoituksena oli vertailla mielipiteitä eri aiheita kohtaan tunnelatauksien perusteella ja arvioida, mitkä tekijät vaikuttavat aihetta kohtaan tunnettuihin mielipiteisiin.
Tutkimustulosten perusteella jouduttiin toteamaan, että tekstianalyysin kyky tuottaa tietoa kansalaismielipiteestä oli varsin rajallinen. Aihemallinnus ei kyennyt tuottamaan käytettyjen Twitterin hakutermien ulkopuolisia aiheita, eikä näin tuottanut uutta ennalta tuntematonta tietoa. Tunneanalyysin tulosten mukaan useimmissa aiheissa enemmistö twiiteista oli tunteiltaan neutraaleja, ja tunne-erot aiheiden välillä olivat vähäisiä. Valitettavasti käytettyjen tutkimusmenetelmien validiteetti osoittautui niin heikoksi, että saatuihin tuloksiin ei voitu luottaa. Kohdattujen ongelmien taustalla oli se, että kerätyt twiitit eivät sisältäneet halutunlaista tietoa, mikä heikensi merkittävästi menetelmien kykyä tuottaa luotettavaa tietoa kansalaismielipiteestä.