This bachelor thesis quantitatively researches every tweet Donald Trump has written in february 2017 from his personal Twitter account @realDonaldTrump. This particular period was chosen because it was the first full month that Trump was president of the United States of America. That's why it would be interesting to examine his tweets in his new official role as president. The purpose of this study is to find out how Donald Trump used language and his content on Twitter during his first month as president in 2017. What time during the day Donald Trump published his tweets and how his tweets were received by his readers is also of interest to this study. To do this the study uses theories about power as an interactionfield, representation and encoding and decoding. This study relies on a quantitative content analasis as a method and through it Trumps tweets were gathered, compiled and then given a main and a secondary theme. The themes were negative, positive, neutral, political, personal and other. Besides the main and secondary themes, i counted the number of syllables and words Trump used and also how much response he got on the tweets in the form av replies, retweets and likes. The result shows that Trumps negative and political tweets got the most response, mostly in the form of likes. Words that Trump writes more than others are words like fake, news, and media. the result also showed that most of the words Trump writes on Twitter only contains one or two syllables. / Denna studie har kvantitativt undersökt alla Donald Trumps tweets från februari 2017. Dessa tweets härstammar från Trumps personliga twitterkonto @realDonaldTrump. Perioden valdes på grund av det var den första hela månaden som Donald Trump var USA:s president. Därför var det intressant att se hur Trump twittrade som president. Själva syftet med studien är att utifrån teorier om makt som interaktionsfält, representation och encoding och decoding ta reda på hur Donald Trump språkligt och innehållsligt använde Twitter under den första månaden som president 2017. Av intresse är också vilken tid på dygnet Donald Trump twittrar och hur hans tweets har mottagits av läsarna. Studien utgår från en kvantitativ innehållsanalys som metod och genom den har Trumps tweets sammanställts och kategoriserats upp i huvudteman och underteman, bestående av negativa, positiva, neutrala, politiska, personliga och annat. Utöver huvudteman och underteman räknades även antalet stavelser och ord Trump skrev. Studien analyserade bland annat hur mycket respons Trump fick på sina tweets och responsen han får är i form av reply, retweet och like. Resultatet tyder på att Trumps negativa och politiska tweets får mest respons, främst i form av likes. Det har även undersökts vilka ord Trump skriver mest på Twitter och hur många stavelser de innehåller och i resultatet kom det fram att ord som Trump skriver mycket är fake, news, och media med mera. Trump skriver även majoriteten av sina ord med en eller två stavelser.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:ltu-67095 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Jensen, Andreas Synnestvedt |
| Publisher | Luleå tekniska universitet, Institutionen för konst, kommunikation och lärande |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0025 seconds