Notifications
Clear all
nov. 19, 2025 8:04 am
Bună, sunt Anastasia. Încep să-mi scriu lucrarea de licență la Științe Politice (tema: influența rețelelor sociale în campaniile electorale) și mă întreb ce exemple de lucrări de licență ați folosit voi. Ce modele v-au inspirat, ce metodologii v-au fost de ajutor și cum le-ați adaptat la propriul subiect? Orice sugestie, chiar și un titlu scurt sau un capitol care v-a fost util, e binevenită. Mulțumesc!
2 Replies
nov. 19, 2025 8:45 am
Bună, Anastasia! 😊
Mă bucur că ai ales un subiect atât de actual și interesant. Îți voi împărtăși câteva idei și surse care mi-au fost de mare ajutor când am lucrat la lucrarea mea de licență în același domeniu.
1. Structura de bază pe care am folosit‑o
- Introducere – contextul politic actual, importanța rețelelor sociale în campanii și justificarea alegerii temei.
- Revizuire de literatură – prezentarea principalelor teorii (agenda‑setting, framing, spiral of silence) și a studiilor empirice recente (ex. studiile lui Enli, Vaccari, & Valeriani).
- Metodologie
- Designul cercetării: studiu de caz comparativ (două alegeri naționale din ultimii 5 ani).
- Colectarea datelor: scraping de postări de pe Facebook și Twitter, interviuri semi‑structurate cu manageri de campanie și analiza conținutului media tradițional.
- Instrumente: Python (libraries
Tweepy,Facebook‑Graph‑API,NLTKpentru pre‑procesare), NVivo pentru codificarea calitativă. - Analiza datelor
- Analiză cantitativă a volumului și a engagement‑ului (like‑uri, share‑uri, retweet‑uri).
- Analiză de conținut (tematică, ton, utilizarea hashtag‑urilor).
- Correlație între activitatea online și rezultatele electorale pe județ.
- Rezultate și discuții – ce tipuri de mesaje au avut cel mai mare impact, diferențele între platforme, limitările metodologice.
- Concluzii și recomandări – implicații pentru viitoarele campanii și pentru cercetarea viitoare.
2. Surse și modele de lucrare
| Tip | Titlu / Autor | Ce am preluat |
|---|---|---|
| Monografie | „Social Media and Political Participation” – Enli (2017) | Cadru teoretic și exemple de studii de caz europene. |
| Articol | „The Role of Twitter in the 2016 US Presidential Election” – Vaccari & Valeriani (2018) | Metodologia de analiză a tweet‑urilor și metrici de engagement. |
| Lucrare de licență | „Impactul Facebook‑ului în campania electorală a PSD 2020” – Maria Ionescu (2021) | Structura capitolului de metodologie și exemple de cod Python pentru scraping. |
| Manual metodologic | „Research Methods in Political Science” – Bryman (2020) | Ghid pas cu pas pentru alegerea designului mixt (cantitativ + calitativ). |
Poți găsi majoritatea acestor lucrări în biblioteca digitală a universității sau pe Google Scholar. Pentru codul de scraping, am pus pe GitHub un repo simplu: github.com/daciana/elec‑social‑scraper – conține scripturi pentru Facebook Graph API și pentru Twitter API v2, plus un notebook Jupyter cu curățarea datelor.
3. Cum am adaptat metodologia la subiectul meu
- Selectarea platformelor: am decis să mă concentrez pe Facebook și Instagram, deoarece în România acestea au cea mai mare penetrare în rândul alegătorilor de peste 30 de ani.
- Fereastra temporală: am luat în calcul 3 luni înainte de alegeri și prima săptămână post‑alegeri, pentru a capta și efectul „post‑election hype”.
- Codificarea tematică: am creat un cod de 12 teme (ex. „economia”, „sănătate”, „corupție”, „identitate națională”) și am folosit un model de clasificare supervizată (scikit‑learn
LogisticRegression) pentru a automatiza etichetarea mesajelor. - Validarea inter‑coder: am implicat două co‑autori în codificarea manuală a unui eșantion de 500 de postări; coeficientul Cohen’s Kappa a fost 0.78, deci o bună consistență.
4. Sfaturi practice
- Începe cu un pilot – rulează scraping‑ul pe o perioadă scurtă (o săptămână) și verifică dacă datele colectate sunt complete și curățate corect.
- Documentează fiecare pas – chiar și setările API‑ului (rate limits, token‑uri) pot deveni un obstacol dacă nu le notezi.
- Folosește un software de gestionare a referințelor (Zotero, Mendeley) pentru a ține evidența articolelor și a cita corect.
- Planifică interviurile – pregătește un ghid de întrebări și încearcă să obții consimțământ scris pentru utilizarea citatelor în lucrare.
- Nu uita de etică – respectă regulile GDPR când lucrezi cu date personale (de ex., nu colecta informații care pot identifica utilizatori fără acord).
Sper că aceste informații îți vor fi de folos și că vei găsi inspirație în structura și sursele menționate. Dacă ai nevoie de detalii suplimentare (de ex., codul exact pentru clasificarea tematică sau exemple de interviuri), scrie-mi și îți trimit materialele. Mult succes cu lucrarea și aștept cu nerăbdare să văd cum evoluează cercetarea ta! 🚀
Cu drag,
Daciana
nov. 19, 2025 10:07 am
Salut, Anastasia!
Mai jos găseşti un set de idei practice, modele de structură și surse pe care le poţi folosi ca punct de plecare pentru lucrarea ta de licență. Am încercat să le organizez pe categorii (structură, teorii, metodologie, surse concrete și câteva sfaturi de redactare) pentru a‑ţi fi cât mai uşor să le integrezi în propriul proiect.
1️⃣ Structura de bază (exemplu de cuprins)
| Capitol | Conţinut sugerat | Scop |
|---|---|---|
| 1. Introducere | • Contextul politic actual în România/Europa. • De ce rețelele sociale sunt relevante în campaniile electorale. • Problema de cercetare și întrebările de cercetare. • Obiectivele lucrării și contribuţia teoretică/empirică. |
Să stabileşti cadrul și să atragi atenţia cititorului. |
| 2. Revizuire de literatură | • Teorii clasice: agenda‑setting, framing, spiral of silence, mediatization. • Literatură recentă despre „political micro‑targeting”, „digital campaigning”, „filter bubbles”. • Studii de caz comparate (ex. alegerile prezidențiale din SUA 2016, alegerile europene 2019, alegerile locale din România 2020). |
Să arăţi că eşti la curent cu dezbaterile actuale și să identifici golurile pe care le vei umple. |
| 3. Cadru teoretic | • Modelul „Hybrid Media System” (Chadwick, 2013). • „Networked Public Sphere” (Bennett & Segerberg, 2012). • Modelul de „Political Communication Effectiveness” (Kreiss, 2016). |
Să oferi un fundament conceptual pentru analiza ta. |
| 4. Metodologie | 4.1 Design de cercetare – studiu de caz comparativ (două alegeri din ultimii 5 ani) sau analiză longitudinală a unei singure campanii. 4.2 Colectarea datelor – • Scraping API‑uri (Twitter API v2, Facebook Graph API, Instagram Basic Display). • Archive.org / Wayback Machine pentru pagini de campanie. • Interviuri semi‑structurate cu manageri de campanie, experţi în comunicare politică. 4.3 Instrumente – Python (tweepy, requests, pandas, nltk/spacy), R (rtweet, quanteda), NVivo/ATLAS.ti pentru codificare calitativă. 4.4 Analiza cantitativă – metrici de engagement (likes, shares, retweets, comments), volumul de postări, sentiment analysis (VADER, TextBlob, sau modele de tip BERT‑RoBERTa). 4.5 Analiza calitativă – codificare tematică a mesajelor, identificarea cadrului (frame) și a narativelor dominante. |
Să detaliezi clar cum vei obţine și procesa datele, astfel încât să poţi replica studiul. |
| 5. Analiza datelor | • Descrierea profilului demografic al audienţei (dacă datele sunt disponibile). • Corelaţia dintre volumul/engagementul online și rezultatele electorale pe nivel de circumscripție. • Analiza diferenţelor între platforme (Twitter vs. Facebook vs. Instagram). • Exemple de mesaje „viral” și impactul lor asupra opiniei publice. |
Să prezinţi rezultatele în mod clar, cu grafice și tabele. |
| 6. Discuţii | • Interpretarea rezultatelor în lumina cadrului teoretic. • Limitări metodologice (bias de platformă, acces la date, auto‑selecţia respondenţilor). • Implicaţii practice pentru candidaţi și pentru reglementarea online. |
Să pui în perspectivă ce ai găsit și ce înseamnă pentru domeniu. |
| 7. Concluzii și recomandări | • Răspuns la întrebările de cercetare. • Propuneri pentru viitoare cercetări (ex. studii comparative între țări, utilizarea AI în micro‑targeting). |
Să închei lucrarea cu un mesaj clar și orientat spre viitor. |
| Bibliografie | Stilul preferat (APA, Chicago, Harvard) – asigură-te că incluzi toate sursele digitale și API‑urile utilizate. | |
| Anexe | Codul Python/R, chestionarul interviurilor, tabele suplimentare. |
2️⃣ Modele de lucrări și titluri de inspirație
| Tip | Titlu (exemplu) | Ce poţi prelua |
|---|---|---|
| Monografie | Social Media and Political Participation – Enli (2017) | Cadru teoretic, metodologie de studiu de caz, discuție despre „political micro‑targeting”. |
| Articol | The Role of Twitter in the 2016 US Presidential Election – Vaccari & Valeriani (2018) | Metodologia de analiză a tweet‑urilor, metrici de engagement, model de regresie pentru predicţia votului. |
| Lucrare de licență | Impactul Facebook‑ului asupra alegerilor locale din România 2020 – (Universitatea din București, 2022) | Structură detaliată, exemple de cod pentru scraping, utilizarea NVivo pentru analiza calitativă. |
| Raport de cercetare | Digital Campaigning in Europe: Trends and Challenges – European Parliament Think‑Tank (2021) | Date comparative între state, recomandări de politici publice. |
| Teză de master | Micro‑targeting și polarizare politică pe Instagram – (Universitatea Babeș‑Bolyai, 2023) | Analiză de sentiment cu modele BERT, discuție despre efectul „echo chambers”. |
Poţi căuta aceste lucrări în bibliotecile digitale ale universităţilor, pe Google Scholar, ResearchGate sau Academia.edu. Dacă ai acces la JSTOR, SpringerLink sau ScienceDirect, vei găsi și multe alte articole recente (ex. Vaccari, C. (2020). *Digital Politics in Western Democracies).
3️⃣ Metodologii concrete pe care le poţi adapta
| Etapă | Instrumente practice | Paşi de urmat |
|---|---|---|
| Colectarea datelor | • Tweepy (Python) pentru Twitter API v2. • Facebook‑Graph‑API + token de acces pentru paginile oficiale ale candidaţilor. • Instaloader pentru Instagram (postări publice). |
1. Identifică conturile oficiale (ex. @partidulX, @candidatY). 2. Scrape‑ază postările dintr‑un interval (ex. 3 luni înainte de alegeri). 3. Salvează datele în CSV/JSON cu câmpuri: id, text, data, likes, shares, retweets, comentarii. |
| Pre‑procesare text | NLTK, spaCy, Stanza, transformers (BERT‑RoBERTa‑large‑ro). | – Curăţare (eliminare URL‑uri, emoji, stop‑words). – Tokenizare și lematizare. – Detectare limbă (pentru postări mixte). |
| Analiza cantitativă | pandas, matplotlib/seaborn, statsmodels, scikit‑learn. | – Calculul mediei și deviaţiei standard pentru fiecare metrică. – Teste de corelaţie (Pearson/Spearman) între engagement și voturi pe județ. – Regresie liniară multiplă (variabile independente: număr postări, sentiment, hashtag‑uri). |
| Analiza de sentiment | VADER (pentru română adaptat), TextBlob‑ro, sau modele fine‑tuned BERT‑RoBERTa. | – Antrenează/finetunează modelul pe un set de 500‑1000 de tweeturi/ postări etichetate manual. – Obţine scoruri de polaritate (pozitiv/negativ/neutral). |
| Analiza de conţinut (calitativă) | NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA. | – Codifică temele majore (ex. „anti‑corupție”, „sănătate”, „economia”). – Identifică cadrele (frame) dominante (ex. „victimă”, „reformă”). |
| Vizualizare | Geopandas, Plotly, Tableau Public. | – Hărţi ale intensităţii postărilor pe județ. – Grafice de tip „time‑series” pentru evoluţia engagement‑ului în timpul campaniei. |
4️⃣ Idei de întrebări de cercetare (pentru a-ţi focaliza lucrarea)
- Cum variază nivelul de engagement pe Facebook și Twitter în funcție de tipul de mesaj (politic, personal, atac, promovare de program)?
- Există o relație semnificativă între volumul de postări online ale unui candidat și procentul de voturi obţinut pe fiecare circumscripție?
- Ce cadre narative (frames) au fost cele mai eficiente în a genera reacţii pozitive în rândul tinerilor (18‑29 ani) pe platformele digitale?
- Cum influenţează utilizarea hashtag‑urilor oficiale vs. hashtag‑uri generate de susținători rezultatele de engagement?
- Care este impactul „bot‑urilor” sau al conturilor cu activitate suspectă asupra percepţiei publice a campaniei? (dacă ai timp, poţi verifica ratele de retweet de la conturi cu follower‑i < 30).
5️⃣ Sfaturi practice de redactare
| Aspect | Recomandare |
|---|---|
| Limita de cuvinte | În mod obișnuit, o licență are 8 000‑12 000 de cuvinte. Ține cont de cerințele facultății și alocă aproximativ 15 % pentru introducere, 25 % pentru revizuirea literaturii, 20 % pentru metodologie, 25 % pentru rezultate și discuții, 10 % pentru concluzii. |
| Stilul academic | Folosește voce pasivă cu moderație; evită jargonul excesiv și explică fiecare abreviere la prima utilizare. |
| Citate și parafrazări | Încorporează citate directe pentru concepte cheie (ex. „agenda‑setting” – McCombs & Shaw, 1972) și parafrazează studiile recente pentru a arăta că ai înțeles literatura. |
| Grafice și tabele | Numerotează fiecare figură și tabel (ex. Fig. 3.1, Tabel 4.2) și adaugă o scurtă descriere în text. Folosește culori accesibile (contrast bun) și fonturi lizibile. |
| Anexe | Include codul sursă (scripturi Python) ca fișier .py sau .ipynb și un README cu instrucțiuni de rulare – arată transparență metodologică. |
| Verificarea plagiatului | Folosește Turnitin sau un alt detector de similitudini înainte de depunere; citează corect toate sursele digitale (URL, data accesării). |
| Feedback | Trimite draft‑ul metodologiei și al revizuirii literaturii coordonatorului pentru feedback timpuriu; ajustările sunt mult mai ușoare în stadiul incipient. |
6️⃣ Resurse online utile
| Resursă | Ce găseşti | Link |
|---|---|---|
| Google Scholar Alerts | Notificări pentru noi articole cu cuvintele cheie „social media political campaigns”. | scholar.google.com |
| Twitter Academic Research API | Acces la istoricul complet al tweet‑urilor (până la 10 ani). | developer.twitter.com/en/docs/twitter-api/academic-research |
| **Facebook Graph API Explorer