كتب- محمد منصور:

قدم د. حسين محمد ربيع أستاذ الصحافة المساعد بكلية الإعلام جامعة السويس، زد. ياسمين صلاح عبد الرحمن المدرس بقسم الصحافة كلية الإعلام جامعة القاهرة، بحثًا بعنوان ” منصات التواصل الاجتماعي كساحة حرب رقمية موازية: دراسة تحليلية لحملات المقاطعة العربية لمنتجات الشركات والدول الداعمة للحرب الإسرائيلية على غزة 2023 باستخدام أداتي التحليل الشبكي وتحليل السمية”.

يناقش البحث تمثيل منصات التواصل الاجتماعي جبهة موازية للحرب الإسرائيلية على غزة التي اعتبرها الكثيرون إبادة جماعية لسكان القطاع؛ فمع تواصل القصف الإسرائيلي العنيف لقطاع غزة، وسقوط آلاف القتلى من المدنيين عقب انطلاق عملية طوفان الأقصى في 7 أكتوبر 2023، تصاعدت الدعوات والحملات الشعبية في العالمين العربي والإسلامي لمقاطعة منتجات الشركات العالمية والدول الداعمة للكيان الصهيوني، وحققت هذه الدعوات رواجاً كبيراً في العديد من دول العالم خاصة الدول العربية استخدمت فيها منصات الشبكات الاجتماعية ما جعلها تحقق نجاحًا شعبيًا على المستوى الدولي.

وتعدّ حملات مقاطعة منتجات الشركات العالمية الأوربية والأمريكية وغيرها من الشركات الداعمة لإسرائيل إحدى وسائل الضغط الشعبي، التي لجأت إليها الشعوب العربية والإسلامية كمساهمة إنسانية وتعبيرًا عن استنكار الممارسات الإسرائيلية ودعمًا للقضية الفلسطينية والتضامن مع أهالي قطاع غزة، وهدفت هذه المقاطعة كوسيلة سلمية للضغط على إسرائيل والدول المساندة لها كالولايات المتحدة وبعض الدول الأوربية لتغيير سياساتها ولوقف العدوان على قطاع غزة.

في هذا الإطار تأتي هذه الدراسة بهدف فَهْم واستكشاف الجوانب المختلفة لحملة مقاطعة منتجات الشركات العالمية الأوربية والأمريكية وغيرها الداعمة لإسرائيل عبر شبكات التواصل الاجتماعي، وقد استخدمت برنامجNodeXL لتحليل الشبكات الاجتماعيَّة في سحب بيانات موقع إكس X (تويتر سابقاً)، من خلال عينة من الهاشتاجات (الوسوم) الأكثر تفاعلاً وتداولاً من جانب المستخدمين في جميع الدول العربية ودول العالم، فتم سحب البيانات وتحليلها باستخدام أداة التحليل الشبكي من خلال البرنامج، وذلك في الفترة ما بين 10 أكتوبر 2023، والتي شهدت بداية انطلاق حملات المقاطعة للمنتجات الداعمة للحرب الإسرائيلية على غزة، وحتى 10 إبريل 2024، فترة إجراء الدراسة التحليلية. كما تم سحب وتحليل عينة من تعليقات موقع التواصل الاجتماعي المختص بنشر مقاطع الفيديو وهو YouTube، بالتطبيق على عينة من التعليقات وتحليلها باستخدام أداة تحليل السُمية Toxicity Analysis التي تقوم بتحليل المفردات اللغوية والألفاظ الواردة في التعليقات النصية وتصنيفها إلى عدة مستويات من السُمية وهي: (السُمية- السُمية الشديدة- التهديد- الإهانة- السُباب- الهجوم على الهوية) وفقاً لنموذج المنظور لواجهة برمجة التطبيقات Perspective API Model القائم على تقنية تعلم الآلة Machine learning، وذلك من خلال استخدام موقع Communalytic المختص بإجراء التحليلات المختلفة لبيانات مواقع التواص الاجتماعي.