Median ja journalismin tulevaisuuksia 2030 luotaavan kyselyn tulokset

Kysely liittyy Tulevaisuuden tutkimuskeskuksessa käynnissä olevaan Media -hankkeeseen (Median uudet roolit ja tehtävät digitaalisessa merkitysyhteiskunnassa 2030): www.utu.fi/fi/yksikot/ffrc/tutkimus/hankkeet/Sivut/medeia.aspx ja medeiablog.wordpress.com.

Rajavartiolaitoksen sosiaalisen median virkakäytön mahdollisuudet ja riskit

Valtionhallintoa kannustetaan avoimeen viestintään ja aktiiviseen vuorovaikutukseen kansalaisten kanssa. Sosiaalisen median käytöllä on tässä kasvava merkitys. Viranomaiset ovatkin tulleet yksityishenkilöiden ja yritysten rinnalle sosiaalisen median hyödyntäjinä. Suomessa esimerkiksi Poliisi ja Puolustusvoimat ovat olleet sosiaalisessa mediassa aktiivisia. Tämän tutkimuksen lähtökohtana oli Rajavartiolaitoksen sosiaalisen median virkakäytön tarkastelu. Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, millaisia mahdollisuuksia sosiaalisen median käyttö tarjoaa Rajavartiolaitokselle ja mitä riskejä sen käyttö synnyttää. Mahdollisuuksien tarkastelun taustalla oli ajatus asiakkaille suunnatusta viestinnästä, mikä ohjasi ulkoisen viestinnän näkökulman valintaan. Riskien tarkastelun näkökulmana oli se, mitä riskejä sosiaalisen median käyttö synnyttää Rajavartiolaitokselle. Tutkimus oli asiakirjatutkimus, jonka aineisto koostettiin viranomaisviestintää ja sosiaalista mediaa sekä Rajavartiolaitosta ja sen viestintää käsittelevistä tutkimuksista, selvityksistä, asiakirjoista, ohjeista sekä lehti- ja verkkojulkaisuista. Aineiston analyysimenetelmänä käytettiin teoriaohjaavaa sisällönanalyysia. Tutkimustulosten perusteella sosiaalinen media tarjoaa Rajavartiolaitokselle lukuisia hyödyntämismahdollisuuksia. Jotkin havaituista mahdollisuuksista ovat yhteisiä organisaatioille yleisesti. Tällaisia ovat esimerkiksi avoimuuden lisääminen, kansalaismielipiteen luotaaminen, verkostoituminen ja kustannustehokkuus. Jotkin mahdollisuudet ovat käyttökelpoisia erityisesti turvallisuusviranomaisille, ja näistä jotkut yksilöityvät vain Rajavartiolaitokseen. Tällaisia ovat esimerkiksi älypuhelinsovellusten hyödyntäminen hätä- ja häiriötilanteissa, rajanylitysliikenteen sujuvuuden parantamiseen tähtäävä viestintä ja joukkoistaminen. Sosiaalisen median virkakäytössä syntyvät riskit aiheutuvat joko käyttäjän toiminnasta tai sosiaalisen median ominaisuuksista. Riskit voivat kohdentua joko Rajavartiolaitoksen sosiaalisen median käyttöön tai muuhun Rajavartiolaitoksen toimintaan. Tutkimuksessa havaitut riskit ovat lähes poikkeuksetta yleistettävissä myös muita turvallisuusviranomaisia koskeviksi. Riskejä ovat esimerkiksi työajan suunnittelun ongelmat, virkamiehenä ja yksityishen-kilönä esiintymisen rajan hämärtyminen sekä haitallisen tiedon hallitsematon leviäminen. Tulosten perusteella Rajavartiolaitoksen olisi syytä nykyistä tarkemmin ohjeistaa ja koordinoida sosiaalisen median käyttöään. Sosiaalinen median mahdollisuudet on otettava huomioon viestintää suunniteltaessa, jotta viestinnästä saadaan mahdollisimman tehokasta. Myös sosiaalisen median käytön synnyttämien riskien hallinta edellyttää nykyistä laajempaa sosiaalisen median käytön ohjeistusta.

Sosiaalisen median hyödyntäminen yhteiskunnallisessa markkinoinnissa

Yhteiskunnallinen markkinointi on markkinointia, jossa hyödynnetään kaupalliseen markkinointiin kehitettyjä tekniikoita, mutta jossa taloudellisen voiton sijaan tavoitellaan käyttäytymisen muutosta hyvinvoinnille edullisempaan suuntaan. Hyötyjinä ovat yksilö, yksilön lähipiiri tai yhteiskunta. Yhteiskunnallista markkinointia on arvosteltu kunnianhimottomuudesta ja sosiaalisen median käytön suhteen sen on nähty toimivan osittain vajavaisesti, johtuen muun muassa resurssien vähyydestä. Kuitenkin juuri interaktiiviset ja vuorovaikutusta lisäävät markkinointikeinot, kuten sosiaalinen media, lisäävät käyttäytymisen muutoksen mahdollisuutta. Tässä työssä tarkastellaan sosiaalisen median hyödyntämistä yhteiskunnallisessa markkinoinnissa. Työ alkaa yhteiskunnallisen markkinoinnin ja sosiaalisen median kirjallisuuskatsauksilla, joissa käsitellään muun muassa molempien määritelmiä, erityispiirteitä sekä niiden hyödyntämistä. Tutkielman empiirinen osuus toteutettiin hyödyntämällä triangulaatiota. Tutkimuksen aineistonkeruumenetelminä käytettiin netnografiaa ja sähköpostikyselyä. Kohdeorganisaatioina tutkielmalle toimi kolme yhteiskunnallista markkinointia toteuttavaa organisaatiota: Veripalvelu, Pelastakaa Lapset ry sekä Suomen Punainen Risti, jonka osalta netnografinen aineistonkeruu rajoittui Hämeen piiriin. Netnografinen aineistonkeruu toteutettiin tarkastelemalla kohdeorganisaatioiden erikseen valittuja sosiaalisen median kanavia. Netnografian kautta saatujen tuloksien pohjalta muodostettiin kyselylle runko, jolla haastateltiin organisaatioiden edustajia. Kyselyn pääasiallisena tarkoituksena oli selvittää kohdeorganisaatioiden sosiaalisen median käyttöä ja sitä, vastaako organisaatioiden oma näkemys netnografian kautta saatua kuvaa kohderyhmän reagoinnista markkinointiin. Tutkielman tulosten myötä nousi näkemys siitä, että kohderyhmää sosiaalisessa mediassa aktivoi erityisesti kotimaisten, ajankohtaisten ja koskettavien aiheiden käsittely sekä yleinen organisaatioiden reagointinopeus. Kohderyhmä aktivoitui helposti myös kun kyseessä oli akuutti avuntarve. Kääntöpuolena organisaatioiden omien agendojen käsittely kärsi osittain kohderyhmän mielenkiintoa ylläpitäessä. Tämän tutkielman tulosten mukaan organisaatioiden näkemys kohderyhmän reagoinnista markkinointiin sosiaalisessa mediassa vastasi netnografian kautta saatuja tuloksia. Markkinointi sosiaalisessa mediassa tarjoaa organisaatiolle toimivan väylän käyttäytymiseen vaikuttamiseen, sillä kohderyhmä seuraa sosiaalisen median kanavia. Oikeanlaisen, mielenkiintoisen ja ajankohtaisen viestin myötä kohderyhmä aktivoituu.

ON THE MEDIAN AND THE ANTIMEDIAN OF A COGRAPH

this paper, the median and the antimedian of cographs are discussed. It is shown that if G, and G2 are any two cographs, then there is a cograph that is both Eulerian and Hamiltonian having Gl as its median and G2 as its antimedian. Moreover, the connected planar and outer planar cographs are characterized and the median and antimedian graphs of connected, planar cographs are listed.

Median filtering: structure analysis and application

Median filtering is a simple digital non—linear signal smoothing operation in which median of the samples in a sliding window replaces the sample at the middle of the window. The resulting filtered sequence tends to follow polynomial trends in the original sample sequence. Median filter preserves signal edges while filtering out impulses. Due to this property, median filtering is finding applications in many areas of image and speech processing. Though median filtering is simple to realise digitally, its properties are not easily analysed with standard analysis techniques,

Computing median and antimedian sets in median graphs

The median (antimedian) set of a profile π = (u1, . . . , uk) of vertices of a graphG is the set of vertices x that minimize (maximize) the remoteness i d(x,ui ). Two algorithms for median graphs G of complexity O(nidim(G)) are designed, where n is the order and idim(G) the isometric dimension of G. The first algorithm computes median sets of profiles and will be in practice often faster than the other algorithm which in addition computes antimedian sets and remoteness functions and works in all partial cubes

On the remoteness function in median graphs

A profile on a graph G is any nonempty multiset whose elements are vertices from G. The corresponding remoteness function associates to each vertex x 2 V.G/ the sum of distances from x to the vertices in the profile. Starting from some nice and useful properties of the remoteness function in hypercubes, the remoteness function is studied in arbitrary median graphs with respect to their isometric embeddings in hypercubes. In particular, a relation between the vertices in a median graph G whose remoteness function is maximum (antimedian set of G) with the antimedian set of the host hypercube is found. While for odd profiles the antimedian set is an independent set that lies in the strict boundary of a median graph, there exist median graphs in which special even profiles yield a constant remoteness function. We characterize such median graphs in two ways: as the graphs whose periphery transversal number is 2, and as the graphs with the geodetic number equal to 2. Finally, we present an algorithm that, given a graph G on n vertices and m edges, decides in O.mlog n/ time whether G is a median graph with geodetic number 2

Simultaneous Embeddings Of Graphs As Median And Antimedian Subgraphs

The distance DG(v) of a vertex v in an undirected graph G is the sum of the distances between v and all other vertices of G. The set of vertices in G with maximum (minimum) distance is the antimedian (median) set of a graph G. It is proved that for arbitrary graphs G and J and a positive integer r 2, there exists a connected graph H such that G is the antimedian and J the median subgraphs of H, respectively, and that dH(G, J) = r. When both G and J are connected, G and J can in addition be made convex subgraphs of H.

Median Sets and Median Number of a Graph

A profile is a finite sequence of vertices of a graph. The set of all vertices of the graph which minimises the sum of the distances to the vertices of the profile is the median of the profile. Any subset of the vertex set such that it is the median of some profile is called a median set. The number of median sets of a graph is defined to be the median number of the graph. In this paper, we identify the median sets of various classes of graphs such as Kp − e, Kp,q forP > 2, and wheel graph and so forth. The median numbers of these graphs and hypercubes are found out, and an upper bound for the median number of even cycles is established.We also express the median number of a product graph in terms of the median number of their factors.