Datavisualisaties over de YouTube reacties van het
referendum over de Wet Inlichtingen en Veiligheidsdiensten

De visualisaties op deze website geven een beeld van de reacties die mensen hebben gegeven op video’s over de WIV.
Hiermee laten we zien hoe mensen zich over dit soort onderwerpen uiten op Youtube.

De video’s gebruikt voor de visualisaties zijn de 10 meest bekeken video’s van de onderwerpen sleepwet en nieuws. De data is verworven via de youtube API, deze heeft de 10 meest bekeken video’s geselecteerd.


Er worden 3 lagen van het onderwerp gevisualiseerd:

1. Reacties op WIV video’s ten opzichte van reacties op algemene nieuws video’s.

2. De individuele referendum video’s in de referendum periode.

3. Diepgang op de woorden gebruikt in de reacties van de individuele referendum video’s.


Visual 1 geeft een vergelijking van de reacties op WIV video’s ten opzichte van algemene nieuws video’s op basis van: aantal reacties, (gemiddelde) aantal likes op reactie(s) en woorden per reactie. Hieruit is te zien dat er minder gereageerd wordt op WIV video’s, maar dat de reacties die geplaatst worden 2x zo lang zijn als een reactie op algemeen nieuws.


Visual 2 geeft weer hoe lang en hoeveel er gereageerd wordt op de video's vanaf het posten, tot aan de laatst geplaatste reactie. Hieruit is wederom te zien dat er meer gereageerd wordt op algemene nieuws video’s. Echter wordt er langer gereageerd op video’s over de WIV omdat dit een langer lopend onderwerp is.



Maak kennis met de video's

1 Deadline handtekeningen referendum Sleepwet 2017-10-16

2 Dag van de gemeenteraadsverkiezingen en referendum Sleepwet 2018-03-21

De Wet Inlichtingen en Veiligheidsdiensten bestaat al een lange tijd. Door ontwikkelingen in technologie heeft de overheid gesteld dat deze wet dient te worden opgefrist. Deze opfrissing houdt in dat de inlichtingendiensten vrij spel krijgen om data te verzamelen.

5 studenten, Marlou Gijzens, Joran van Apeldoorn, Tijn de Vos, Luca van der Kamp en Nina Boelsums, van de Universiteit van Amsterdam die hier bezorgd over waren, namen het initiatief voor een raadgevend referendum waarbij zij met de term sleepwet kwamen.

Om dit referendum goed te keuren, dienden de studenten 500.000 handtekeningen te verzamelen voor 16-10-2017. De opkomst van mensen was niet hoog, totdat Zondag met Lubach vorig jaar aandacht had besteed aan het referendum (Sleepwet - Zondag met Lubach (S07)).

In de bovenstaande tijdlijn staan de 10 video's afgebeeld in de periode van het referendum. De gekleurde lijn geeft de looptijd van een video aan en de staafdiagrammen geven per actieve dag een relatief beeld (ten opzichte van de andere video's).

Uit deze visual is te concluderen dat de activiteit op Youtube redelijk overeenkomt met de werkelijkheid. Dit is te zien aan bijvoorbeeld de datapunten. vlak rondom de gebeurtenissen is veel activiteit te zien, maar daarnaast juist minder. Youtube volgt dus redelijk de trend.

De comments zelf volgen echter dezelfde trend als andere nieuws video's waardoor.



Op dit moment kijk je in onderstaande woordenwolk naar de 200 meest voorkomende woorden in de reacties van tien WIV video's. De video's zijn te zijn in het drop down menu. Men kan ook kiezen om een enkele video te selecteren, waarna enkel de 200 meest gebruikte woorden van die video getoond worden. Tevens kan met de muis over een woord en te legenda gegaan worden, hoevaak de exacte woorden voor alle tien de video's of enkel een video terug in de data kwamen en uitleg over de legenda.

De woordenwolk wordt bij het verversen van de pagina opnieuw getekend. Indien de keus wordt gemaakt om een elke video te bekijken krijgt de woordenwolk enkel de reactie data van deze betreffende video.
Er is gekozen om de volgende woorden uit de data te filteren:
"de, je, ik, even, nou, jij, zou, het, al, dat, met, en, er, van, zijn, die, ze, een, tho, is, te, als, dit, zo, ook, of, in en op".
Deze (lid)woorden komen zo vaak in de data voor dat ze niet representabel zijn.

Middels deze datavisualisatie, en dan specifiek de tien video's verzameld, komt het woord "voor" vaker terug dan "tegen". Dit spreekt mijn verwachting tegen. Tijdens het onderzoek is er handmatig in de data gefilterd en zijn honderden comments stuk voor stuk bekeken. Uit dit onderzoek van vijf video's bleek dat 80% van de reacties zich tegen het referendum uitsprak.