“Please forgive me” : image repair strategies in social media apologies on Twitter and YouTube

Abstract

The purpose of this thesis is to examine social media apologies on Twitter and YouTube and their image repair elements. Social media apologies have become increasingly more common on various social media platforms and thus, it becomes important to understand how individuals and organizations engage in image repair and what strategies are used to restore a reputation. In this thesis, Benoit’s image repair theory was applied to discover linguistic image repair strategies in apologies on Twitter and YouTube, and multimodal analysis was used as a tool to examine multimodal image repair elements in YouTube videos. In addition, incongruencies in verbal and nonverbal language were analyzed, which provide further insights into the authenticity and sincerity of the apologies. The thesis aims to discover how frequent and variant linguistic image repair strategies are on Twitter and YouTube and how these strategies may complement or conflict with multimodal image repair elements on YouTube in addition to possible incongruencies. Finally, differences in the usage of image repair strategies on Twitter and YouTube were analyzed. While image repair strategies on Twitter and YouTube have been studied separately in the past, they have not been studied in comparison to each other as has been done in this thesis. To find answers to these questions, 15 apologies on Twitter and 15 apologies on YouTube were chosen for analysis. The findings indicate that linguistic image repair strategies were frequent in all apologies on Twitter and YouTube with mortification, corrective action, and good intentions being the most common strategies. Multimodal strategies that contradicted and complemented linguistic strategies were discovered in three YouTube apology examples: displaying a superior attitude, seeking sympathy, and presenting a false persona. Incongruent elements were related to defensive or aggressive multimodal cues in YouTube apologies, and slight incongruencies in Twitter apologies were related to contradictions in use of language. Finally, it was discovered that image repair strategies were significantly less common on Twitter compared to YouTube, and a larger variety of strategies emerged in YouTube apologies as opposed to Twitter apologies. The thesis proves that image repair strategies are common in apologies on Twitter and YouTube, that multimodal strategies are common in apologies on YouTube, that apologies on YouTube are more prone to incongruencies due to their multimodal nature, and that there are significant differences in the usage of image repair strategies on Twitter and YouTube. In conclusion, these results provide a more comprehensive understanding of image restoration on Twitter and YouTube and linguistic and multimodal practices that are unique to these social media platforms.

Tutkielman tarkoituksena on tarkastella anteeksipyyntöjä ja niissä esiintyviä imagon korjausstrategioita Twitterissä ja YouTubessa. Anteeksipyyntöjen määrä sosiaalisen median palveluissa on kasvanut huomattavasti, joten on tärkeää ymmärtää miten yksittäiset sosiaalisen median käyttäjät sekä organisaatiot pyrkivät puolustamaan mainettaan ja millaisia strategioita imagon korjaamiseksi yleisesti käytetään. Tässä tutkielmassa sovellettiin Benoit’n imagon korjausteoriaa kielellisten imagon korjausstrategioiden löytämiseksi Twitterissä ja YouTubessa ja multimodaalista analyysiä käytettiin työkaluna multimodaalisten strategioiden tarkasteluun YouTubessa. Lisäksi tarkasteltiin epäjohdonmukaisuuksia sanallisessa ja sanattomassa viestinnässä, joiden avulla saadaan syvällisempi käsitys anteeksipyyntöjen johdonmukaisuudesta ja vilpittömyydestä. Tutkielman tavoitteena on saada selville, kuinka yleisesti ja moninaisesti kielellisiä imagon korjausstrategioita esiintyy Twitterissä ja YouTubessa, ja miten nämä strategiat saattavat olla ristiriidassa multimodaalisten strategioiden kanssa tai korostaa niitä mahdollisten epäjohdonmukaisuuksien lisäksi. Lopuksi eroavaisuuksia imagon korjausstrategioiden käytössä Twitterin ja YouTuben välillä analysoitiin. Vaikka imagon korjausstrategioita Twitterissä ja YouTubessa on tutkittu aikaisemmin, vertailevaa tutkimusta ei ole ennen tehty. Tutkimuksen aineisto koostui 15 Twitter-anteeksipyynnöstä ja 15 YouTube-anteeksipyynnöstä. Löydökset osoittavat, että kielelliset imagon korjausstrategiat olivat yleisiä kaikissa 30 anteeksipyynnössä, joista yleisimpiä strategioita olivat katumuksen osoitus, korjaava toiminta ja hyviin aikeisiin vetoaminen. Multimodaalisia strategioita, joita olivat ylemmyyden osoittaminen, myötätunnon etsiminen ja valheellisen persoonan esittäminen, esiintyi kolmessa YouTube-anteeksipyyntöesimerkissä. Epäjohdonmukaisuudet liittyivät puolustaviin tai hyökkääviin multimodaalisiin keinoihin YouTubessa, ja lievät epäjohdonmukaisuudet liittyivät kielellisiin ristiriitaisuuksiin Twitterissä. Lisäksi imagon korjausstrategioita esiintyi huomattavasti harvemmin Twitterissä kuin YouTubessa ja YouTubessa esiintyi laajempi kirjo strategioita kuin Twitterissä. Tutkielma todistaa, että imagon korjausstrategiat ovat yleisiä anteeksipyynnöissä Twitterissä ja YouTubessa, että YouTube-anteeksipyynnöt ovat multimodaalisen luonteensa johdosta taipuvaisempia epäjohdonmukaisuuksiin, ja että imagon korjausstrategioiden käytössä on huomattavia eroja Twitterin ja YouTuben välillä. Yhteenvetona voidaan todeta, että löydökset tarjoavat kokonaisvaltaisemman kuvan imagon korjaamisesta Twitterissä ja YouTubessa ja erilaisista kielellisistä ja multimodaalisista keinoista, jotka ovat ainutlaatuisia näille sosiaalisen median alustoille.