Methodological Guidelines for Social Listening Research: A Case Study of Social Media Users’ Dialogue about PM 2.5

Authors

  • saowanee chinnalong School of Communication arts, Sukhothai Thammathirat Open University

Keywords:

Social listening, PM 2.5, Social listening tool

Abstract

        The rapid expansion of social media use has generated immense volumes of user‑generated content that reflect opinions, experiences, and emotions in everyday life. In conjunction with the development of social listening tools, such data allow researchers to access and interpret public attitudes toward diverse issues in near real time, based on naturally occurring communication. This article aims to propose a methodological guidedance for applying a social listening tools to conduct research, informed by a case study of Facebook dialogue regarding PM 2.5 research. The proposed framework encompasses six stages: 1) defining research objectives and questions 2) specifying the time frame and platform scope and selecting appropriate social listening tools 3) constructing keyword sets 4) data collection 5) data cleaning and preparation and 6) data analysis. Particular emphasis is placed on the data cleaning and preparation stage, which operates both at the stage of collecting data and at the stage of cleaning data after data files were exported through the condition of excluded accounts and remove some content types for instance the advertising posts, spam, promotional and commercial links, and off‑topic comments, supplemented by qualitative screening prior to coding. The study highlights both the potential of social listening data to capture public environmental discourse and important limitations related to population representativeness, keyword and platform selection biases, and dependence on commercial social listening services. It is recommended that social listening–based research be combined with other research designs to mitigate these limitations and enhance the quality of PM 2.5‑related studies using social media data, while offering a methodological reference that can be adapted to other environmental issues.

References

กรมอนามัย. (2563). การศึกษาการรับรู้และพฤติกรรมการป้องกันสุขภาพจากฝุ่นละอองขนาดเล็กกว่า 2.5 ไมครอน (PM2.5) ของประชาชนในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล.

ธนธร วุฒิมานานนท์ และพรพรรณ ประจักษ์เนตร. (2567). การค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับ HIV และ PrEP (Pre-exposure prophylaxis) ในประเทศไทย ด้วยการใช้เครื่องมือฟังเสียงสื่อสารจากสื่อออนไลน์ (Social Listening). วารสารการสื่อสารและการจัดการ นิด้า, 10(3), 1–20. https://so12.tci-thaijo.org/index.php/jcmn/article/view/1385

บุหงา ชัยสุวรรณ. (2563). Social media listening Tool และตัวอย่างการนำมาใช้ในการวิจัยเชิงวิชาการทางด้านนิเทศศาสตร์. คณะนิเทศศาสตร์และนวัตกรรมการจัดการ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์. https://gscm.nida.ac.th/wp-content/uploads/2025/09/PWjt7-Social-media-listening-Tool

บุหงา ชัยสุวรรณ และพรพรรณ ประจักษ์เนตร. (2563). Social voice: การสื่อสารเกี่ยวกับการระบาดของไวรัสโควิด-19. ใน รายงานสืบเนื่องการประชุมวิชาการระดับชาติ เนื่องในโอกาสครบรอบปีที่ 54 แห่งการสถาปนาสถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์ ประจำปี 2563 (น. 1120–1144). สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์. https://nida.ac.th/research/social-voice

พรพรรณ ประจักษ์เนตร. (2566). การวิเคราะห์การมีส่วนร่วมของผู้ใช้สื่อสังคมต่อประสิทธิภาพในการจัดการของรัฐบาล คุณลักษณะความเสี่ยงและการตอบสนองเชิงอารมณ์ต่อปัญหาฝุ่นละอองขนาดไม่เกิน 2.5 ไมครอน (PM2.5) ด้วยข้อมูลเชิงลึกจากเครื่องมือรับฟังเสียงสังคม. Journal of Information and Learning, 34(3), 35–45. https://doi.org/10.14456/jil.2023.32

พฤกษา เกษมสารคุณ, บงกชกร หงส์สาม, และกันตพิชญ์ ศักดิ์สวัสดิ์. (2563). การใช้สื่อดิจิทัลเพื่อส่งเสริมสุขภาพ. วารสารมนุษยศาสตร์สังคมศาสตร์, 37(3), 162–182. https://so01.tci-haijo.org/index.php/HUSO/article/view/243513

สำนักข่าวอินโฟเควสท์. (2567, 5 มกราคม). ฤดูฝุ่นมาแล้ว! คาด PM 2.5 พีคสุดใน ก.พ. อินโฟเควสท์. https://www.infoquest.co.th/2024/364178

Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa

Buzzmetrics. (2025, January 8). What is social listening and how does it play a role in social media marketing? https://www.buzzmetrics.com/en/insight/what-is-social-listening-and-how-does-it-play-a-role-in-social-media-marketing

DataReportal. (2024, February 22). Digital 2024: Thailand. We Are Social & Meltwater. https://datareportal.com/reports/digital-2024-thailand

Dennis, C. (2023). The five steps for data analysis. Hightouch. https://hightouch.com/blog/steps-for-data-analysis

Eysenbach, G. (2009). Infodemiology and infoveillance: Framework for an emerging set of public health informatics methods to analyze search, communication and publication behavior on the internet. Journal of Medical Internet Research, 11(1), e11. https://doi.org/10.2196/jmir.1157

Hswen, Y., Qin, Q., Brownstein, J. S., & Hawkins, J. B. (2019). Feasibility of using social media to monitor outdoor air pollution in London, England. Preventive medicine, 121, 86-93. https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2019.02.005

Kim, H. K., & Kim, Y. (2019). Risk information seeking and processing about particulate air pollution in South Korea: The roles of cultural worldview. Risk Analysis, 39(5), 1071–1087. https://doi.org/10.1111/risa.13226

Lohiniva, A. L., Sibenberg, K., Austero, S., & Skogberg, N. (2022). Social listening to enhance access to appropriate pandemic information among culturally diverse populations: Case study from Finland. JMIR infodemiology, 2(2), e38343. https://doi.org/10.2196/38343

Paul, M. J., & Dredze, M. (2011). You are what you Tweet: Analyzing Twitter for public health. In Proceedings of the Fifth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (pp. 265–272). AAAI Press.

Pramanik, P., Mondal, T., Arosh, S., & Saha, M. (2025). AirCalypse: A Case Study of Temporal and User-Behaviour Contrasts in Social Media for Urban Air Pollution Monitoring in New Delhi Before and During COVID-19. Sustainability, 17(19), 8924. https://doi.org/10.3390/su17198924

Reveilhac, M., Steinmetz, S., & Morselli, D. (2022). A systematic literature review of how and whether social media data can complement traditional survey data to study public opinion. Multimedia Tools and Applications, 81(7), 10107–10142. https://doi.org/10.1007/s11042-022-12101-0

Sommariva, S., Bon, H. B., De Almeida, S., Mote, J., Brouwers, S., Sani, M., & Fol, N. (2023). Integrated analysis of online signals and insight generation about digital conversations on COVID-19 vaccines in Eastern and Southern Africa: A longitudinal analysis of social listening data. BMC Proceedings, 17(Suppl 7), 7. https://doi.org/10.1186/s12919-023-00261-2

Zhang, Y., Chen, F., & Rohe, K. (2022). Social media public opinion as flocks in a murmuration: Conceptualizing and measuring opinion expression on social media. Journal of Computer-Mediated Communication, 27(1), zmab021. hhtps://doi.org/10.1093/jcmc/zmab021

Downloads

Published

2026-06-29

Issue

Section

Academic Articles