DOI: https://doi.org/10.3389/fcomm.2025.1657059
تاريخ النشر: 2026-01-06
المؤلف: Naglaa Elgammal وآخرون
الموضوع الرئيسي: التواصل حول تغير المناخ والإدراك
نظرة عامة
تستكشف الدراسة تفاعل مستخدمي يوتيوب مع محتوى تغير المناخ المقدم من خلال تقنيات الواقع المختلط الغامر (IMR). باستخدام نهج مختلط، تحلل البحث خمسة من أكثر مقاطع الفيديو شعبية على قناة الطقس على يوتيوب، معتمدة على أدوات تحليل المشاعر وتحليل الشبكات. تم جمع البيانات وتحليلها باستخدام برامج متنوعة، بما في ذلك Communalytic لجمع التعليقات، وGephi لتحليل الشبكات الاجتماعية، وNetworkX في بايثون لحساب مقاييس التفاعل مثل مركزية الدرجة وكثافة الشبكة. تم إجراء تحليل المشاعر باستخدام TextBlob وVADER لتصنيف التعليقات على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة.
تشير النتائج إلى أن مقاطع الفيديو التي تعرض أحداث الطقس القاسية حققت أعلى معدلات تفاعل، مما يبرز الصدى العاطفي لمثل هذا المحتوى مع المشاهدين. كشف تحليل الشبكة الاجتماعية أن التفاعل كان مركزًا بشكل أساسي في مجموعة صغيرة من التعليقات، بينما أظهر تحليل المشاعر اختلافات بين الأدوات المستخدمة؛ على وجه الخصوص، أظهر VADER حساسية أكبر تجاه المشاعر السلبية مقارنة بـ TextBlob. وهذا يبرز ضرورة استخدام أدوات تحليل متعددة لتعزيز دقة التصنيف في تحليل المشاعر.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على المخاطر المتزايدة المرتبطة بتغير المناخ، كما يتضح من حرائق الغابات الأخيرة في لوس أنجلوس التي أدت إلى دمار واسع النطاق ونزوح. ترتبط هذه الأحداث بظروف الطقس القاسية التي تفاقمت بسبب تغير المناخ، حيث أكد الأمين العام للأمم المتحدة أنطونيو غوتيريش على الاتجاه المقلق لارتفاع درجات الحرارة العالمية. تتوقع تقارير من خدمة كوبرنيكوس لتغير المناخ أن السنوات 2024-2028 قد تشهد ارتفاعًا في درجات الحرارة العالمية يتجاوز 1.5 درجة مئوية، مما يبرز الحاجة الملحة لإجراء أبحاث شاملة حول هذه الظاهرة.
تستكشف هذه الفقرة أيضًا إمكانيات تقنية الواقع المختلط الغامر (IMR) في سد الفجوة بين الواقع والخيال، مما يعزز الفهم العام لتغير المناخ. تشير الدراسات إلى أن الواقع الافتراضي (VR) يمكن أن يُعلم الأفراد بفعالية حول القضايا المتعلقة بالمناخ من خلال تجارب تفاعلية، مما قد يزيد من الوعي والاهتمام بالتحديات البيئية. تهدف الأبحاث الحالية إلى تحليل تعليقات يوتيوب حول محتوى تغير المناخ من قناة “الطقس” التي تستخدم تقنيات IMR، مع التركيز على مشاعر وتفاعلات المشاهدين. تسعى هذه التحليلات إلى المساهمة في النقاش حول استخدام IMR كأداة للتعليم حول المناخ وتعزيز المسؤولية البيئية.
الطرق
تركز منهجية هذه الدراسة على تحليل مقاطع الفيديو المتعلقة بتغير المناخ من “قناة الطقس” على يوتيوب، وتحديدًا تلك التي تستخدم الوسائط الغامرة والتقنيات التفاعلية (IMR). يسمح اختيار هذه القناة بإجراء فحص متسق ودقيق لتفاعل المستخدمين، حيث يقلل من التباين في المعايير التحريرية عبر منصات مختلفة. تتكون عينة الدراسة من خمسة مقاطع فيديو الأكثر مشاهدة، والتي جمعت معًا 39,873 تعليقًا و39.1 مليون مشاهدة، مما يشير إلى فعالية تقنيات IMR في جذب الجماهير. تم استخدام نهج مختلط، يجمع بين التحليل الكمي والنوعي للمحتوى لاستكشاف تفاعلات ومشاعر المستخدمين بشأن مناقشات تغير المناخ.
شمل الإطار التحليلي تحليل الشبكات الاجتماعية (SNA) وتحليل المشاعر. تم استخدام SNA لتصور تفاعلات المستخدمين وقياس مقاييس مثل مركزية الدرجة، ودرجة التجزئة، وكثافة الشبكة، وقطر الشبكة، والتي توفر رؤى حول هيكل وانتشار المناقشات. تم إجراء تحليل المشاعر، باستخدام مكتبة TextBlob، لتصنيف تعليقات المستخدمين إلى مشاعر إيجابية أو محايدة أو سلبية بناءً على القطبية والموضوعية. لضمان الموثوقية، دمجت الدراسة أدوات التصنيف الآلي جنبًا إلى جنب مع التحقق البشري من خلال طرق الترميز المزدوج، مما حقق مستوى عالٍ من الاتفاق بين المرمزين. تهدف هذه المنهجية الشاملة إلى تعزيز فهم تفاعل الجمهور مع محتوى تغير المناخ على المنصات الرقمية.
النتائج
كشفت تحليل الشبكة لتعليقات المستخدمين على مقاطع الفيديو التي تم تحليلها على يوتيوب عن أنماط ملحوظة في تفاعلات المستخدمين والمشاعر. حددت الدراسة مجموعات من التعليقات التي أظهرت مواضيع ومشاعر متشابهة، مما يشير إلى وجود مجتمعات متميزة ضمن أقسام التعليقات. كانت هذه المجموعات تتميز بمستويات متفاوتة من التفاعل، حيث تلقت بعض التعليقات عددًا أكبر بكثير من الردود والإعجابات، مما يشير إلى وجود هرمية من التأثير بين المستخدمين.
بالإضافة إلى ذلك، سلط التحليل الضوء على العلاقة بين مشاعر التعليقات وشعبية الفيديو، حيث كانت التعليقات الأكثر إيجابية مرتبطة بعدد مشاهدات أعلى ومقاييس تفاعل أكبر. تشير النتائج إلى أن تفاعلات المستخدمين في أقسام التعليقات لا تعكس فقط الآراء الفردية ولكنها تساهم أيضًا في النقاش العام المحيط بالفيديوهات، مما يؤثر على تصورات المشاهدين وقد يؤثر على أداء الفيديو على المنصة.
المناقشة
تستعرض قسم المناقشة من ورقة البحث منطقتين رئيسيتين من الأدبيات: تطبيق تقنيات الواقع المختلط الغامر (IMR)، والواقع المعزز (AR)، والواقع الافتراضي (VR) في معالجة تغير المناخ، وتحليل مشاعر الجمهور وشبكات العلاقات من خلال تعليقات يوتيوب. تشير الدراسات إلى أن تقنيات IMR تعزز بشكل كبير الوعي بتغير المناخ وتعزز السلوكيات البيئية الإيجابية. على سبيل المثال، وجد وانغ وكيم (2022) أن المشاركين الذين استخدموا نظام الواقع المختلط أظهروا استعدادًا أكبر للمشاركة في إجراءات مستدامة، بينما أظهر توما وآخرون (2023) أن محاكاة VR للظواهر البيئية، مثل ذوبان الجليد، حسنت الوعي مقارنةً بالوسائط التقليدية. علاوة على ذلك، أظهرت AR أنها تساعد في اتخاذ القرارات بشأن القضايا المناخية، كما يتضح من تقارير هيمسبرغن وآخرون (2022) وفان جفلت وآخرون (2023)، الذين أفادوا بزيادة الدافع بين المستخدمين لتبني تدابير وقائية بعد التفاعل مع محتوى AR.
في مجال تحليل مشاعر الجمهور، أبرزت الأبحاث ديناميكيات تفاعلات المستخدمين على منصات مثل يوتيوب. قام عبد الرحمن ورابيه (2024) بتحليل التعليقات على مقاطع فيديو قمة COP28، كاشفين عن تباينات في مستويات التفاعل عبر قنوات ولغات مختلفة. استخدمت دراسات أخرى، مثل تلك التي أجراها أدهكاري وآخرون (2023) وسينغا وآخرون (2024)، تقنيات التعلم الآلي لتقييم مشاعر المستخدمين، مما يشير إلى أن التعليقات تعكس الديناميات الاجتماعية الأوسع والاستجابات العاطفية لمحتوى المناخ. على الرغم من هذه التقدمات، تكشف الأدبيات عن فجوة في فهم كيفية تأثير تقنيات IMR على تفاعل المستخدمين ومشاعرهم في المناقشات حول تغير المناخ على وسائل التواصل الاجتماعي. تهدف هذه الدراسة إلى سد تلك الفجوة من خلال استخدام تحليل المشاعر والشبكات لاستكشاف تأثير IMR على تفاعلات الجمهور مع المحتوى المتعلق بالمناخ على يوتيوب، مما يساهم في استراتيجيات التواصل البيئي الأكثر فعالية.
القيود
تواجه الدراسة قيودًا ملحوظة في مجال تحليل المشاعر عبر اللغات، خاصة بسبب غياب أدوات تحليل المشاعر الموثوقة للغة العربية. تعقد هذه الفجوة التحليل، خاصة عندما يتم تقديم التعليقات بعدة لغات، مما يؤدي إلى تباين في النتائج بناءً على أدوات المكتبة المحددة المستخدمة. بالإضافة إلى ذلك، يثير تحدي الذكاء الاصطناعي في فهم الفروق الثقافية والتعبيرات المحلية تساؤلات حول دقة تفسير المشاعر في السياقات الرقمية.
علاوة على ذلك، تقتصر الأبحاث على تركيزها الحصري على يوتيوب وتحليل خمسة مقاطع فيديو فقط، مما يشير إلى الحاجة إلى مزيد من التحقيقات عبر منصات وسائل التواصل الاجتماعي المتنوعة لتعزيز قابلية تعميم النتائج. يعد معالجة هذه القيود أمرًا ضروريًا لتحسين موثوقية أدوات تحليل المشاعر وقابليتها للتطبيق في البيئات متعددة اللغات والثقافات.
DOI: https://doi.org/10.3389/fcomm.2025.1657059
Publication Date: 2026-01-06
Author(s): Naglaa Elgammal et al.
Primary Topic: Climate Change Communication and Perception
Overview
The study investigates the engagement of YouTube users with climate change content presented through Immersive Mixed Reality (IMR) technologies. Utilizing a mixed-methods approach, the research analyzes the five most popular IMR videos from The Weather Channel on YouTube, employing sentiment analysis and network analysis tools. Data collection and analysis were conducted using various software, including Communalytic for comment collection, Gephi for social network analysis, and NetworkX in Python for calculating engagement metrics such as degree centrality and network density. Sentiment analysis was performed using TextBlob and VADER to classify comments as positive, negative, or neutral.
Findings indicate that videos showcasing severe weather events garnered the highest engagement rates, highlighting the emotional resonance of such content with viewers. Social network analysis revealed that engagement was predominantly concentrated in a small subset of comments, while sentiment analysis demonstrated discrepancies between the tools used; specifically, VADER exhibited greater sensitivity to negative sentiments compared to TextBlob. This underscores the necessity of employing multiple analytical tools to enhance classification accuracy in sentiment analysis.
Introduction
The introduction highlights the escalating risks associated with climate change, exemplified by the recent wildfires in Los Angeles that resulted in extensive destruction and displacement. These events are linked to extreme weather conditions intensified by climate change, with UN Secretary-General António Guterres emphasizing the alarming trend of rising global temperatures. A report from the Copernicus Climate Change Service forecasts that the years 2024-2028 may witness global warming surpassing 1.5 °C, underscoring the urgency for comprehensive research on this phenomenon.
The section further explores the potential of Immersive Mixed Reality (IMR) technology in bridging the gap between reality and imagination, thereby enhancing public understanding of climate change. Studies indicate that virtual reality (VR) can effectively educate individuals about climate-related issues through interactive experiences, which may increase awareness and concern for environmental challenges. The current research aims to analyze YouTube comments on climate change content from “The Weather” Channel that employs IMR technologies, focusing on viewer sentiments and interactions. This analysis seeks to contribute to the discourse on using IMR as a tool for climate education and fostering environmental stewardship.
Methods
The methodology of this study focuses on analyzing climate change-related videos from “The Weather Channel” on YouTube, specifically those utilizing immersive media and interactive technologies (IMR). The selection of this channel allows for a consistent and precise examination of user engagement, as it minimizes variability in editorial standards across different platforms. The study sample comprises the five most-viewed videos, which collectively garnered 39,873 comments and 39.1 million views, indicating the effectiveness of IMR technologies in engaging audiences. A mixed-methods approach was employed, integrating quantitative and qualitative content analysis to explore user interactions and sentiments regarding climate change discussions.
The analytical framework included social network analysis (SNA) and sentiment analysis. SNA was utilized to visualize user interactions and measure metrics such as degree centrality, modularity class, network density, and network diameter, which provide insights into the structure and spread of discussions. Sentiment analysis, conducted using the TextBlob library, classified user comments into positive, neutral, or negative sentiments based on polarity and subjectivity. To ensure reliability, the study incorporated automated categorization tools alongside human verification through double-coding methods, achieving a high level of agreement between coders. This comprehensive methodology aims to enhance understanding of audience engagement with climate change content on digital platforms.
Results
The network analysis of user comments on the analyzed YouTube videos revealed significant patterns in user interactions and sentiment. The study identified clusters of comments that exhibited similar themes and sentiments, indicating the presence of distinct communities within the comment sections. These clusters were characterized by varying levels of engagement, with some comments receiving significantly more replies and likes, suggesting a hierarchy of influence among users.
Additionally, the analysis highlighted the correlation between comment sentiment and video popularity, with more positive comments associated with higher view counts and engagement metrics. The findings suggest that user interactions in the comment sections not only reflect individual opinions but also contribute to the overall discourse surrounding the videos, influencing viewer perceptions and potentially impacting video performance on the platform.
Discussion
The discussion section of the research paper reviews two primary areas of literature: the application of immersive mixed reality (IMR), augmented reality (AR), and virtual reality (VR) technologies in addressing climate change, and the analysis of audience sentiment and relationship networks through YouTube comments. Studies indicate that IMR technologies significantly enhance climate change awareness and promote pro-environmental behaviors. For instance, Wang and Kim (2022) found that participants using a mixed reality system exhibited increased willingness to engage in sustainable actions, while Thoma et al. (2023) demonstrated that VR simulations of environmental phenomena, such as glacier melting, improved awareness compared to traditional media. Furthermore, AR has been shown to aid decision-making regarding climate issues, as evidenced by Heemsbergen et al. (2022) and Van Gevelt et al. (2023), who reported heightened motivation among users to adopt preventive measures after engaging with AR content.
In the realm of audience sentiment analysis, research has highlighted the dynamics of user interactions on platforms like YouTube. Abdel Rahman and Rabie (2024) analyzed comments on COP28 summit videos, revealing variations in engagement levels across different channels and languages. Other studies, such as those by Adhikari et al. (2023) and Singha et al. (2024), utilized machine learning techniques to assess user sentiments, indicating that comments reflect broader social dynamics and emotional responses to climate content. Despite these advancements, the literature reveals a gap in understanding how IMR technologies influence user engagement and sentiment in discussions about climate change on social media. This study aims to fill that gap by employing sentiment and network analysis to explore the impact of IMR on audience interactions with climate-related content on YouTube, ultimately contributing to more effective environmental communication strategies.
Limitations
The study faces notable limitations in the realm of cross-linguistic sentiment analysis, particularly due to the absence of reliable sentiment analysis tools for Arabic. This gap complicates the analysis, especially when comments are presented in multiple languages, leading to variability in results based on the specific library tools employed. Additionally, the challenge of artificial intelligence in comprehending cultural nuances and local expressions raises questions about the accuracy of sentiment interpretation in digital contexts.
Moreover, the research is constrained by its exclusive focus on YouTube and the analysis of only five videos, indicating a need for further investigations across diverse social media platforms to enhance the generalizability of the findings. Addressing these limitations is essential for improving the reliability of sentiment analysis tools and their applicability in multilingual and multicultural settings.