TweeTelection Twitter e Social Tv durante le elezioni politiche 2013 Marzia Antenore, Loris Di Gianmaria, Maria Paola Faggiano, Serena Gennaro

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1 TweeTelection Twitter e Social Tv durante le elezioni politiche 2013 Marzia Antenore, Loris Di Gianmaria, Maria Paola Faggiano, Serena Gennaro 1. Scenario Le ultime elezioni politiche hanno rappresentato un banco di prova importante per la consacrazione di Twitter quale strumento di circolazione di informazione politico-elettorale. Nato nel 2006, ma esploso di fatto nel 2009, il microblog si è progressivamente ritagliato un posto di rilievo nella comunicazione politica tanto da sdoganare il cono d'ombra in cui era stato collocato da Facebook. L adozione di Twitter in campo politico è stata indagata a più livelli, sia con riferimento all attivismo di movimenti/associazioni di cittadini, sia in relazione alla comunicazione indirizzata ai cittadini dai parlamentari dei diversi paesi, sia nel contesto di campagna elettorale. Sul fronte dei movimenti internazionali vale la pena citare l insieme di indagini che hanno avuto come oggetto le proteste in Medio Oriente e Nord Africa etichettate come l espressione più evidente della nascente Twitter revolution nel corso della cosiddetta primavera araba. In Italia, un indagine recente (Bentivegna, 2013) si sofferma sui flussi di conversazione indirizzati dai cittadini al M5S tali da collocare il microblog come luogo terzo in grado di offrire uno spazio in cui ospitare conversazioni e scambi su vari argomenti tra i quali la politica. Rispetto all uso di Twitter fatto dai membri del Parlamento nei diversi paesi ricordiamo la ricerca di Goldbeck et al. (2010) condotta sui membri del Congresso statunitense che ne sottolinea il ruolo di self-promotion, le numerose indagini (tra le quali Jackson e Lilleker, 2011) sul Parlamento britannico e sulle variabili che spingono all adozione di Twitter e, in Italia, l indagine sui parlamentari della passata legislatura che evidenzia il sostanziale immobilismo dei nostri rappresentanti nell adozione del microblog (Antenore, 2012). In campo elettorale, oltre all'ormai classico lavoro di Gaffney sulle elezioni in Iran (2009), rammentiamo, tra le più recenti, la ricerca di Larsson e Moe (2012) sulle Elezioni generali svedesi che mostra come i soggetti più attivi sulla piattaforma corrispondano a coloro che ricoprono ruoli ufficiali legati al mondo della politica e dell informazione, oltre all indagine sulle elezioni parlamentari tedesche (Linh Dang-Xuan, 2013) in cui si procede ad una comparazione tra contenuto emotivo del tweet e sua diffusione all interno del microblog. Diventato parte integrante dell'ecosistema mediale, Twitter offre non solo a cittadini, blogger, politici, ecc. uno spazio per prendere la parola su temi di natura politica, ma costituisce anche il secondo schermo attraverso il quale commentare in livestreaming i principali eventi mediali. Sulla scorta delle indagini condotte secondo l approccio social tv (tra gli altri, Webb, 2008; Mitchell et al., 2010) in campagna elettorale (Chadwick, 2011), nella ricerca qui presentata è stata accolta una definizione di Twitter come social media backchannel, ossia come una piattaforma usata dagli utenti per commentare in real-time gli eventi televisivi (Highfield, Harrington, Bruns, 2013). L espansione della pratica partecipativa della social tv, ovvero la crescita nell uso, da parte delle audience, di più dispositivi per esprimere on line opinioni sul programma televisivo al quale si assiste, accresce potenzialmente il ruolo attivo degli spettatori implicando un autonoma produzione di significati. In questo scenario, la scelta di un approccio Social Tv applicato al caso italiano ha di fatto richiesto una sua ridefinizione al fine di capire in che modo il pubblico, sollecitato alla partecipazione esclusivamente attraverso l invito sporadico al live tweetting, abbia preso la parola in relazione alle trasmissioni di approfondimento politico ed ai candidati ospiti dei talk. Nel complesso, sono stati scaricati circa tweet postati da oltre utenti unici, successivamente ripartiti in categorie (blogger, partito, giornalista, media, politico, ecc.) sulla base delle descrizioni fornite all interno del profilo da ciascun utente. La classificazione prodotta connessa ad ulteriori variabili - viene utilizzata come chiave interpretativa per la presentazione dei * Università degli Studi di Roma La Sapienza, Dipartimento di Comunicazione e Ricerca Sociale 1

2 risultati di ricerca, secondo una triplice prospettiva di analisi tesa ad evidenziare forme di engagement on line e off line e livelli di attivismo. In particolare le macro-aree indagate sono state: a) gli usi di Twitter in base al profilo - L analisi secondaria dei dati, condotta focalizzando l attenzione sui singoli profili in un ottica comparativa, si è posta l obiettivo di esploraredescrivere analiticamente i seguenti piani: entità e tipo di testi prodotti; numero e tipo di occasioni in cui si è partecipato alla discussione; numero e tipo di leader rispetto ai quali si è espresso un commento; grammatica utilizzata; coinvolgimento nella discussione di altri utenti. b) Il linguaggio degli utenti: sintassi, semantica e mappe concettuali - Attraverso l analisi lessicometrica, sempre tenendo conto dei diversi profili di utenti individuati, sono state rintracciate le parole-chiave più significative e ne sono stati approfonditi i contesti d uso; sono state analizzate le principali associazioni di parole e ricostruiti i network semantici più rilevanti; sono stati esplorati i linguaggi tipici e/o esclusivi dei diversi profili d utente. c) Gli utenti Twitter fuori dalla rete: media, politica e profili sociologici Attraverso un inchiesta con questionario (web survey) sono stati raggiunti gli utenti che, in termini di descrizione fornita nel profilo, non sembravano ricoprire ruoli pubblico-politici specifici e/o possedere una particolare competenza rispetto al mondo dell informazione. La ricostruzione del profilo sociologico degli utenti si articola nella rilevazione e sintesi delle caratteristiche socio-anagrafiche e culturali più significative, della dieta mediale e delle modalità di partecipazione politica. Il lavoro di analisi mira a scoprire se la classe indagata sia concepibile come un microcosmo tendenzialmente omogeneo al proprio interno o, invece, come un aggregazione di cluster differenziati. Seguendo dunque un approccio mixed method e adottando una prospettiva di ricerca esplorativodescrittiva, in questo paper si presenta una selezione mirata dei risultati prodotti. 2. Metodologia di indagine I materiali scaricabili dal web offrono percorsi di rilevazione ed analisi di proporzioni finora difficilmente percorribili e consentono di assumere un vero e proprio stile innovativo di ricerca empirica, fondato sull abbinamento, ai diversi livelli, di una pluralità di tecniche e strumenti. La social web research si configura come terreno di scambio tra expertise provenienti da più campi di studio, ma anche per il proficuo incontro tra qualità e quantità (Campelli, 1996), per un pluralismo metodologico (Delli Zotti, 1996) che sfoci proficuamente e ad ogni livello in un approccio all indagine scientifica mixed method oriented (Brannen, ed., 1992; Bryman, 1992; Burke Johnson et al., 2007; Cresswell et al., 2003; Tashakkori, Teddie, ed., 2003a/2003b). In tale prospettiva, fare ricerca sociale sui SNS, e su Twitter in particolare, consente di combinare ed ottimizzare pratiche di rilevazione ed analisi dei dati, ma anche di produrre risultati robusti e controllabili empiricamente, rilevanti sia sul piano sostantivo, sia su quello strettamente metodologico. D altro canto, nell ambito dell esperienza di ricerca presentata in questa sede, ci si è posti diversi ed interrelati obiettivi: 1. la produzione di differenti materiali empirici (testi, risposte a domande di questionario, resoconti derivati dall osservazione sistematica del comportamento in rete); 2. l analisi, a diversi livelli di controllo, dell oggetto di studio; 3. la comparazione tra risultati ottenuti con tecniche differenti ed il controllo della qualità dei dati; 4. il dialogo tra unità di analisi differenziate e il riferimento ad una duplice logica temporale sincronica e diacronica; 5. lo studio, attraverso l analisi primaria e secondaria, dei risultati prodotti con riferimento ai singoli individui e alle relazioni tra di essi. 2

3 Adottando la prospettiva della Social TV (Webb, 2008; Mitchell et al.; 2010), si è proceduto all analisi dei tweet postati dagli utenti a ridosso delle principali trasmissioni politiche 1, utilizzando per lo scaricamento l hashtag della trasmissione e dei candidati presenti in studio. Lo scaricamento dei tweet è sistematicamente partito mezz ora prima dell inizio della puntata concludendosi mezz ora dopo la fine. Sono stati totalizzati complessivamente circa tweet prodotti da circa utenti, successivamente distinti nelle categorie blogger, partito-circolo-comitato, giornalista, media, politico, movimento-associazione, endorser, cittadino comune sulla base della descrizione fornita all interno del profilo da ciascun utente (Tab. 1). Tab.1 - Classificazione degli utenti in base al profilo v.a. % blogger ,4 cittadino ,5 partito, circolo, comitato 282,9 giornalista ,6 media 117,4 movimento, associazione politica e civica 75,2 politico 743 2,5 endorser 788 2,6 non desumibile 864 2,9 Totale ,0 Ne emerge uno spazio pubblico composito, prevalentemente dominato dalla figura dei cittadini (76%), una percentuale in linea con altre ricerche sulla composizione dell utenza svolte nel contesto internazionale (Small, 2011). Le analisi hanno preso avvio a partire dalla matrice ottenuta in seguito allo scaricamento dei tweet. Sono state prodotte numerose variabili ed indici empirici in relazione ai utenti di riferimento, tra cui: Tipologia della produzione di post tiene conto di eventuali abbinamenti tra singleton, mention e RT, nonché del carattere occasionale/assiduo della pubblicazione; Numero di candidati per user; Numero di trasmissioni per user; Tipologia di attrattività-ricettività risultato della combinazione delle informazioni relative alla rete di followers/following; Tempo trascorso dalla creazione del profilo; Numero e tipo di hashtag per utente. La classificazione prodotta con riferimento al profilo utente è stata applicata anche al sistema di mention e retweet scaricati e ciò allo scopo di valutare il tipo di relazioni instauratosi nel corso della campagna. Lo scaricamento di molte decine di migliaia di tweet ha messo il gruppo di lavoro nella condizione di impostare e svolgere un imponente esperienza di analisi lessicometrica 2. Non possono non evidenziarsi le difficoltà e l onerosità delle fasi preliminari di impostazione, pulizia, lemmatizzazione e disambiguazione di un corpus di vaste dimensioni ( occorrenze a pulizia conclusa), anche in considerazione della scelta di sottoporlo integralmente ad analisi. Le variabili-chiavi di lettura utilizzate nel corso dell analisi sono: candidato; trasmissione, profilo utente, momento della campagna elettorale, status (singleton, mention, RT). I testi sono stati 1 Le trasmissioni sono state selezionate tenendo conto dei criteri della durata, del canale e dell orario della trasmissione. Esse sono: Ballarò, In onda, Omnibus notte, Otto e mezzo, Piazza pulita, Porta a porta, Quinta colonna, Servizio pubblico, Zeta, Bersaglio mobile. 2 Essa, condotta con l ausilio del software T-Lab 8.1, ha consentito di esplorare in modo sistematico l intero corpus testuale e di ricostruirne la struttura, stante l opportunità di tornare ripetutamente sul testo originario al fine di produrre adeguate interpretazioni dei risultati e rendere controllabile il percorso di analisi messo in atto (Bolasco, 1998 e 1999; Della Ratta-Rinaldi, 2007a/2007b; Giuliano, 2004; Nobile, 2012). Senza l ausilio di un supporto semiautomatico di analisi difficilmente, date le proporzioni del corpus, si sarebbero potuti ottenere risultati ad un livello adeguato di aggregazione e complessità. 3

4 organizzati in sottoinsiemi omogenei (circa 1000 partizioni) sulla base della classificazione dei tweet rispetto alle suddette variabili. L analisi è stata condotta passando da un livello più semplice ed analitico ad uno più complesso e sintetico teso all individuazione di dimensioni latenti e di cluster efficacemente interpretabili. È stata, infine, condotta un inchiesta con questionario - nella modalità web survey (Guala, Fischer, 2007) - al fine di raggiungere gli utenti che, in termini di descrizione fornita nel profilo, non sembravano ricoprire ruoli pubblico-politici specifici. La metodologia utilizzata, in combinazione con il resto delle operazioni di ricerca, ha consentito di approfondire i temi di indagine, di controllare alcuni dei risultati prodotti, di esplorare ulteriori interessanti aspetti. Gli utenti Twitter a cui è stato inviato il questionario - sfruttando lo strumento della mention 3 - sono stati selezionati opportunamente tenendo conto dell importanza della rappresentatività delle unità sui piani statistico e sostantivo 4. La base empirica è stata esplorata operando un confronto sistematico tra comportamenti politici on line e off line. La ricostruzione del profilo sociologico degli utenti si articola nella rilevazione e sintesi delle caratteristiche socio-anagrafiche e culturali più significative (genere, età, titolo di studio, condizione occupazionale, professione svolta), della dieta mediale (canali di informazione nel corso della campagna elettorale), delle modalità di partecipazione politica (orientamento politico, modalità di accostamento alla campagna, comportamento di voto, associazionismo), della leadership di opinione (forme di discussione/interazione su temi politici, omofilia). 3. Live Tweetting: stili di interazione in campagna elettorale Prima di entrare nel merito delle forme di interazione stabilite in rete dagli utenti vale la pena soffermarsi sulle occasioni comunicative che spingono gli internauti a produrre post nel corso della campagna elettorale. Il primo fattore da considerare è l ampiezza delle platee televisive. La tabella che segue (Tab. 2) mostra una corrispondenza tra ascolti medi stagionali delle trasmissioni considerate e numero di Tweet raccolti con gli hashtag di scaricamento (#trasmissione e #candidato). Laddove cioè si è in presenza di platee ampie e consolidate, come nel caso di Ballarò, il numero di post si colloca sopra la media complessiva. Nel caso di trasmissioni di nicchia come Zeta o Omnibus Notte il numero di cinguettii decresce esponenzialmente. Inoltre, l andamento dei tweet minuto per minuto evidenzia, senza eccezioni, come l attivismo degli utenti cominci a ridosso 3 La piattaforma utilizzata per caricare il questionario composto da circa 20 domande strutturate, tra domande semplici, batterie e domande a risposta multipla è Google Drive. Gli utenti campionati sono stati invitati alla compilazione tramite mention personalizzata contenente il link di accesso al questionario. La rilevazione è stata condotta nell arco di un mese utilizzando l account istituzionale di Mediamonitor Politica (i tempi sono stati più lunghi del previsto per via della delicata gestione su Twitter v. regole per la tutela della privacy e misure anti-spamming - di un consistente numero di tweet rivolti a utenti non facenti parte della propria rete di followers). 4 Gli utenti classificati come cittadini comuni sono circa su complessivamente raggiunti (proporzione in linea con le percentuali di altri Paesi del mondo). Pur avendo riscontrato nella letteratura empirica su Twitter una certa disinvoltura nell allestimento di campioni non probabilistici o addirittura di convenienza, il gruppo di lavoro ha optato per una soluzione rigorosa di selezione degli esemplari da coinvolgere nella web survey. La variabile-criterio in base alla quale si è proceduto all estrazione casuale dei casi (Di Franco, 2010) secondo un disegno di campionamento stratificato è una tipologia che combina e sintetizza le informazioni sul numero di post prodotti nel corso della campagna elettorale e il numero di followers (l andamento della variabile sul totale di partenza e sul campione estratto è pressoché identico). Sono stati estratti casi da intervistare (circa il 10% del totale di riferimento) e sono rientrati 177 questionari compilati (circa il 7,5%). Nonostante il modesto successo dell esperienza di rilevazione primaria (comunque perfettamente in linea con il tasso medio di rientri in occasione di indagini affini) e sebbene non nelle condizioni di procedere all inferenza statistica (campione limitato ed auto-selezionato) si può sottolineare come i casi raggiunti e quelli del campione di riferimento si distribuiscano rispetto alla tipologia di estrazione in modo molto simile (confronto campione/casi raggiunti: 1. un post/pochi followers: 31,2% vs 23,3%; pochi post/pochi followers: 18,6% vs 14,8%; molti post/pochi followers: 6,8% vs 5,2%; un post/molti followers: 17,4% vs 18,7%; pochi post/molti followers: 14,3% vs 20,6%; molti post/molti followers: 11,7% vs 17,4%). Ciò non può che essere una prova dell affidabilità della base empirica prodotta e della qualità dei risultati dell indagine. 4

5 dell inizio della puntata, raggiunga i picchi più elevati in corrispondenza di temi caldi dell agenda politica e cali drasticamente nel corso della mezz ora successiva alla fine della puntata. Tali dati confermano un pattern tipico del liveness posting per cui nell andamento generale della Twittersphera i picchi di tweet vengono raggiunti in coincidenza con i dibattiti politici televisivi, le dichiarazioni chiave dei politici e i grandi eventi pubblici che si svolgono al di fuori dell arena mediale (Larsson e Moe, 201; Bruns e Burgess, anno; Larsson, 2013). In sostanza, Twitter ha funzionato come una sorta di meter abusivo degli ascolti TV fornendo indicazioni estremamente affidabili, prima ancora che sui candidati, sull ampiezza delle audience delle trasmissioni e sul loro comportamento di fruizione della programmazione. Vi è da aggiungere, come ulteriore chiave di lettura, che un tale andamento sembrerebbe smentire l ipotesi che vede gli utenti politically engaged sulla piattaforma come soggetti più propensi alla fruizione di prodotti mediali di nicchia. In realtà, gli utenti non disegnano la programmazione del mainstream, anzi vi si collocano abbondantemente e senza alcuna esitazione. Tab. 2 - Tweet e ascolti medi dei talk politici Trasmissione Numero di Tweet Ascolto medio in milioni (stagione ) Ballarò Servizio Pubblico Piazza Pulita Porta a Porta In Onda Quinta Colonna Bersaglio Mobile Otto e Mezzo Zeta Omnibus Notte All interno della medesima trasmissione, l andamento dei post risente del candidato presente in studio. Nel caso ad esempio di Ballarò che, in momenti diversi, ha ospitato quattro dei sei candidati in lizza - Monti (22/1), Ingroia (29/1) e, nella stessa puntata, Berlusconi e Giannino (5/02) - i tweet hanno mostrato tendenze differenti, raggiungendo rispettivamente, (11,2% sul totale dei post), (7,2%), e post complessivi e collocando la coppia Berlusconi-Giannino in cima alla classifica dei candidati più commentati della campagna (26,7% dei post su del periodo considerato). Il dato è ancora più interessante se posto in relazione agli ascolti medi delle puntate considerate (5.042 del 22/01; del 29/01; del 5/02) che presentano lievi differenze nell ampiezza delle platee ma non tali da giustificare l impennata di tweet connessa ad uno dei media event della campagna: il ritorno di Berlusconi nell arena televisiva del talk e in campo avversario. In altre parole, i dati raccolti permettono di evidenziare una sorta di normalizzazione del web 2.0, vale a dire gli utenti Twitter riflettono e rafforzano comportamenti comunicativi molto simili ai modelli di fruizione del consumo tv: si dimostrano estremamente fedeli ad un appuntamento televisivo, la cui scelta risente delle gerarchie di agenda stabilite entro i media generalisti, e intensificano l engagement laddove la programmazione offre micro-eventi che ne rompono la routine. Il solo andamento del flusso comunicativo prodotto nel corso della fruizione dei talk politici non fornisce ancora alcuna indicazione sull engagement degli utenti della piattaforma ossia sulle strategie di posting maggiormente adottate a ridosso della fruizione della campagna. A fronte di un numero di messaggi enorme, va subito precisato come la produzione di status variamente intesi denunci un rapporto episodico con l offerta politica televisiva caratterizzato da una partecipazione prevalentemente occasionale (una media di 2,5 post a testa), incostante (solo il 24% degli utenti ha postato nel corso dell intera campagna), e circoscritta al commento di un solo candidato (67,8% degli utenti) e di una sola trasmissione (70,2%). Piuttosto che a quello dei political junkies descritti da Coleman (2003), il comportamento di questi soggetti è assimilabile a quello di comunità di 5

6 seguaci, sostenitori o detrattori che siano, che si mobilitano pigramente solo in occasione di specifici appuntamenti comunicativi ignorando il resto della programmazione. Quali forme abbia assunto tale mobilitazione può essere colto facendo riferimento alla pratiche di comunicazione messe in atto. Una prima indicazione proviene dalle caratteristiche degli status prodotti: a fronte dei quasi tweet circolati sulla piattaforma, nel 41,8% dei casi si tratta di retweet, ossia una modalità che, se è vero può essere interpretata come espressione della vocazione conversativa dell utenza (Bentivegna, 2013), rimanda nel contempo alla volontà di intrattenere o semplicemente condividere le posizioni di altri. Se a ciò aggiungiamo che oltre il 33% degli utenti ha prodotto unicamente retweet a ridosso della fruizione è chiaro come le modalità di engagement di questi soggetti si configurino come piuttosto blande dal punto di vista della volontà di diffondere pensieri o informazioni inediti. Le interazioni discorsive pure rappresentate dalle mention sono estremamente limitate e riguardano l 11,3% del flusso comunicativo generato, un dato tutto sommato deludente soprattutto se rapportato ai risultati più incoraggianti ottenuti nel corso di appuntamenti elettorali simili in altri paesi (Stieglitz e Dang-Xuan, 2012). I dati consentono così di smentire una metafora spesso usata per descrivere l interazione degli utenti Twitter di fronte allo schermo televisivo: più che di una sorta di bar dello sport dove si susseguono fitti scambi di botta e risposta tra appassionati avventori intenti a commentare un programma, il posting richiama alla mente i sermoni degli oratori dello Speaker s Corner svolti di fronte a un pubblico enorme, ma poco loquace ed affetto da ecolalia. Anche introducendo variabili di profilo, queste tendenze generali rimangono pressoché immutate. Unica eccezione degna di nota è rappresentata da una piccola percentuale di utenti definiti endorser (2,6%), ossia individui esplicitamente schierati a sostegno o contro un candidato. In virtù del loro dichiarato interesse per la campagna questa nicchia si inserisce meno episodicamente nel dibattito sulla piattaforma, tende a postare in occasione di più trasmissioni ed il posting è indirizzato a candidati differenti. Se usciamo dall indistinta nebulosa degli utenti per continuare ad addentrarci nelle caratteristiche di profilo il quadro ricostruito dai dati consente di confermare e rafforzare l ipotesi della normalizzazione anche sul versante della partecipazione al dibattito per cui le modalità di presa di parola dei diversi attori della Twittersphera passano per il rispetto dei ruoli tradizionali assolti nella sfera della politica reale. Una prima conferma di questa tesi deriva dai dati relativi alla classificazione degli status rispetto al profilo degli utenti: in breve, gli attori formali e semi-formali dell informazione (media, giornalisti, blogger) tendono a privilegiare l utilizzo di Singleton, una modalità one-to-many tipica del modello comunicativo broadcasting funzionale alla trasmissione di informazioni (Larsonn e Moe, 2011); gli attori formali della politica prediligono modalità assimilabili alla convocazione dell elettorato come la mention che ha una esplicita funzione evocativa, esprime la volontà di coinvolgere altri in conversazioni e di uscire da un contesto comunicativo estremamente rumoroso (Honeycutt, Herring, 2009); mentre movimenti ed endorser si incaricano, attraverso il RT, della mobilitazione e circolazione dell informazione politicoelettorale. Di contro, i cittadini hanno un comportamento eterogeneo in cui nessuna delle modalità è prevalente. Qui evidentemente a pesare è l eterogenea composizione della platee digitali. Nella direzione della normalizzazione vanno anche i dati relativi ai reticoli interazionali che si rintracciano sulla piattaforma ricostruiti dalle strategie di mention e retweetting. Se è vero che Twitter offre potenzialmente a tutti gli attori del processo politico la possibilità di prendere la parola nella policy sphere, è indubbio che alcuni soggetti si collocano comunque al centro del flusso informativo generato nella sfera politica. Pur trattandosi di appena il 9% circa del campione, i blogger sono interpellati da altri utenti in ben il 45,5% dei tweet, sia come soggetti destinatari di pratiche conversative, attraverso la mention, che come produttori del flusso comunicativo fatto circolare in rete tramite il retweet. Di contro, i cittadini che rappresentano oltre i tre quarti degli utenti vengono interpellati in meno del 17% dei casi. È evidente come Twitter rifletta alcune diseguaglianze sociali non più o non solo - legate al fatto che si tratta di una piattaforma a disposizione di una minoranza, quanto rispetto alle logiche che informano la produzione, circolazione e attribuzione di senso ai contenuti informativi provenienti dalle istituzioni mediali 6

7 formali o semiformali come i blog. Al primo posto tra i profili interpellati dagli altri utenti della piattaforma si collocano infatti le istituzioni mediali intese come l insieme dei media (24,2%) e dei giornalisti (22,6%) che hanno preso la parola nel corso della campagna. Evidentemente, il flusso informativo generato da fonti ufficiali e il ruolo di opinion leader attribuitagli dagli utenti hanno contribuito notevolmente alla costruzione di un discorso improntato a logiche comunicative tradizionali. A seguire si rintracciano partiti politici, circoli, comitati elettorali (35,2% delle conversazioni) e soggetti politici (18,1%), un dato che non presenta sorprese alla luce, da un lato, della funzione di riavvicinamento tra governanti e governati attribuita fin dagli esordi alle tecnologie digitali e, dall altro, in relazione al fatto che le pratiche discorsive esaminate avvengono a ridosso della fruizione di talk politici. Il quadro delle interazioni discorsive intorno alla campagna elettorale si chiarisce ulteriormente analizzando i dati relativi alla citazioni reciproche ossia agli autori di mention e retweet e ai profili che ne divengono destinatari. È anzitutto interessante notare come i cittadini si rivolgano anzitutto ai blogger, mentre i blogger rivolgano la loro attenzione in prevalenza ai partiti, un dato che sembrerebbe attribuire ancora a questi protagonisti dell informazione politica un ruolo di gatekeeping all interno della piattaforma. Per il resto, i dati confermano il principio dell omofilia già evidenziato in altre ricerche italiane (Bentivegna, 2013). Anche nel caso di questa specifica occasione comunicativa, le interazioni discorsive avvengono tra utenti appartenenti alla medesima categoria (Tab. 3), confermando un certo conformismo nelle pratiche comunicative adottate. Tab. 3 Profilo dell utente per Mention e Retweet ricondotti al profilo (% colonna) Profilo movimento, partito, associazione blogger cittadino circolo, giornalista media politica e comitato civica politico endorser ND Totale blogger 19,2 16,7 6,9 16,7 10,6 9,1 8,7 13,4 15, cittadino 27,2 30,2 15,6 21,5 14,1 40,9 17,0 27,0 32, partito, circolo, comitato 5,9 7,4 15,9 4,9 6,3 3,7 13,0 9,3 7, Mention e RT giornalista 8,4 8,0 4,2 21,0 20,7 2,8 5,6 5,6 8, media 8,7 10,4 10,2 8,5 8,8 10,1 9,2 6,3 8, movimento, associazione politica e civica 2,6 2,2 1,7 1,4,7 19,4 1,4 2,1 1, politico 23,6 20,1 40,5 23,0 37,0 10,8 39,7 28,8 20, endorser 3,7 4,0 3,9 2,2 1,4 2,4 4,8 6,3 3,

8 ND,7 1,0 1,1,8,4,8,6 1,2 1, Totale (100) (100) (100) Le percentuali e i totali si basano sulle risposte (100) 284 (100) 865 (100) (100) (100) (100) (100) La possibilità di riconnettere i cittadini con i politici è una delle maggiori potenzialità dell uso politico di Twitter; l utilizzo della mention, considerato peraltro come indicatore dell abilità degli utenti di coinvolgere altri nella conversazione (Dahg Xuaan, Stieglitz, Wladarsh, Neuberger, 2013) è la chiave di accesso per uno scambio diretto tra questi soggetti. Dai dati si osserva che i post che contengono almeno una mention sono l 11,3%, percentuale minoritaria all interno della produzione complessiva. Questo strumento è dunque utilizzato da una minoranza di utenti che tende a diminuire ancora all aumentare del numero di mention per post 5 (Tabb. 4, 5). In merito all uso della mention tra gli utenti per relazionarsi esplicitamente con i candidati e i partiti, si osserva come i personaggi più commentati non siano stati anche i più menzionati (Tabb. 6,7). A fronte infatti di un numero di post realizzati in sua presenza relativamente ridotto, il candidato più menzionato è Oscar Giannino 39,9%) che è riuscito, anche sulla scorta di azioni originali in termini di campaign, a stimolare l interazione degli utenti. Al contrario, a fronte di una elevata produzione di status su Berlusconi, sono state il 14,4% le mention a lui rivolte account peraltro non gestito direttamente dal candidato, ma da un gruppo di sostenitori. Se il volume dei post prodotti segue in qualche modo i trending topic e ricalca i momenti maggiormente spettacolarizzanti della campagna, le mention seguono altre logiche, collegate in misura maggiore alla tipologia di utente e alla relazione che questo è in grado o interessato a realizzare. Un ruolo rilevante, nella tendenza ad essere interpellati dagli utenti, è ricoperto inoltre dalle caratteristiche del personaggio politico, rispetto quanto cioè questo sia percepito come ricettivo e disponibile all interazione. Sulla medesima linea fin qui evidenziata, il trend relativo all uso di strumenti differenti all interno dei post indica che solo alcuni candidati hanno costruito un profilo pubblico-politico e condotto una campagna che ha incoraggiato gli utenti ad un commento maggiormente approfondito. L uso combinato di singleton, mention e retweet emerge maggiormente nella produzione di status su Bersani (22,1%) e Monti (19,3%), mentre per tutti gli altri candidati questo valore si attesta su percentuali minori. 5 Un post può contenere infatti un numero variabile di mention. 8

9 Tab. 6 - Mention per candidato Account % su % a candidati 6,6 39,9 4,6 27,6 2,3 14,4 1,9 11,8 1 6,3 Totale 16,4 100 Tab. 7 - Mention per partito Account partito % su % a partiti 2,8 49,7 1,2 20,4 0,9 16,8 0,5 9,9 0,1 3,2 Totale 5,5 100 Le categorie di utenti che utilizzano in misura maggiore le mention verso i politici, e dunque verso i candidati, sono altri politici, giornalisti e blogger. Coloro che si pongono in relazione diretta con un candidato sono individui maggiormente informati e interessati, appartenenti al circuito politicomediatico, fenomeno che in parte ricalca quell autoreferenzialità del sistema dell informazione e delle élites politiche italiane 6. Considerando la mention come strumento che, ampliando la rete del dibattito, favorisce la partecipazione, si evidenzia pertanto un divario sostanziale di partecipazione tra le diverse categorie di utenti (Jansen e Koop, 2005 e Tumasjan e al., 2011). Gli individui già coinvolti, tanto on line quanto off line, dunque, riproducono in rete le medesime differenze partecipative e culturali che si riscontrano all esterno del web. In riferimento alle trasmissioni, emerge come siano Otto e mezzo (29,1%), Piazza pulita (24%) e In onda (22,2%) i tre programmi che hanno stimolato negli utenti un commento maggiormente variegato per tipologia di strumenti utilizzati. Nei post prodotti in concomitanza a queste tre trasmissioni, inoltre, anche l uso combinato di mention e retweet risulta particolarmente elevato: questa minoranza di utenti sembra far parte di fatto di un pubblico esperto e di nicchia; non sorprende pertanto che questi tre talk di approfondimento, proprio in ragione delle caratteristiche dell audience di riferimento, siano quelli che stimolano un commento più sfaccettato e maggiormente interattivo. Per tutte le altre trasmissioni la percentuale di post con l uso combinato dei tre strumenti è infatti sensibilmente inferiore. Un ulteriore conferma alla tesi della normalizzazione proviene dall analisi relativa alla capacità dei diversi profili di utente di esercitare un influenza all interno dell ecosistema della piattaforma. Va precisato anzitutto come la nozione di influenza interpersonale esprima una connotazione che tende a sfuggire alla rilevazione empirica. Gli indicatori utilizzati più diffusamente in letteratura, ad esempio il numero di followers, il numero di retweet che portano il nome di un determinato utente e il numero di mention ricevute (cfr. Cha et al., 2010; Kwak et al., 2010) sono solo indicatori indiretti di influenza, se per influenza intendiamo l avvenuta creazione di un opinione, o il suo mutamento o consolidamento, in un soggetto 7. Il numero di followers può essere considerato come indicatore diretto di due dimensioni concettuali: 1) l ampiezza della rete di relazioni (nel caso specifico relazioni instaurate su richiesta di altri utenti, cui si aggiungono quelle dei following, prescelte dall utente), 2) l attrattività di un utente. Le due dimensioni in effetti non si escludono, ed anzi la prima può essere considerata come espressione della seconda, nel senso che aver tessuto una rete ampia di relazioni può essere considerato come conseguenza di un buon livello di attrattività. È in 6 D.C. Hallin, P.Mancini, Modelli di giornalismo. Mass media e politica nelle democrazie occidentali, Laterza, Roma- Bari Ad esempio, il fatto di essere retweettati può costituire in effetti la misura di quanto un proprio contenuto sia stato ritenuto, nel bene o nel male, degno di essere diffuso. Come recita la nota espressione Retweets are not endorsement, non necessariamente il Retweet rappresenta però un indicatore relativo alla capacità di generare e/o modificare opinioni; semmai esso può essere considerato come indicatore di presenza di un determinato utente su Twitter, la qual cosa può essere indubbiamente considerata come una possibile condizione dell influenza, senza però poter individuare un nesso di necessità tra i due aspetti. 9

10 questa direzione che la costruzione di una tipologia di attrattività/ricettività tiene conto del numero di following e di followers riscontrabili nei profili degli utenti Twitter 8. A fronte di quanto premesso è possibile tracciare alcuni profili relativi all attrattività/ricettività degli utenti Twitter intervenuti durante trasmissioni politiche, come da tavola seguente 9 (Tav. 1). Tav. 1 Caratterizzazione dei tipi di attrattività/ricettività Tipi di attrattività Modalità associate Poco attrattivo/poco ricettivo Profilo: cittadini Tempo trascorso dalla creazione del profilo: fino a 3 mesi Tipo di status prodotti: singleton, mention Tipologia produzione di status: assidue mention/assenti altri status, saltuari singleton, saltuarie mention. Produzione status/periodo campagna: prime tre settimane Momenti in cui si twitta: unica fascia oraria Molto attrattivo/molto ricettivo Profilo: giornalisti Tempo trascorso dalla creazione del profilo: oltre un anno Tipo di status prodotti: mention/rt, singleton/rt, singleton/mention/rt Tipologia produzione di status: assidui status di ogni tipo Produzione status/periodo campagna: intera campagna Momenti in cui si twitta: più fasce orarie Le relazioni tra variabili presentate contribuiscono a distinguere con una certa nettezza due tipi di universi d influenza. Il primo, caratterizzato da una forte carica attrattiva e al tempo stesso ricettiva, è costituito principalmente da giornalisti (71%, a fronte del 62,4% di blogger e media e di percentuali ancora inferiori con riferimento agli altri profili). Accanto agli utenti classificabili come giornalisti figurano, ad un elevato livello di attrattività, gli utenti riconducibili alla classe dei media: la differenza è che questi ultimi esprimono una bassa ricettività (il 34,2% è molto attrattivo/poco ricettivo, a fronte del 26,7% di movimenti/associazioni politiche e del 23% dei partiti). Proseguendo con la descrizione del profilo dei molto attrattivi/molto ricettivi, esso include utenti che hanno creato il proprio profilo da oltre un anno (52,1% a fronte del 43,8% della modalità 6mesi-1anno); esprime una produzione molto variegata, includente tutti i tipi di status, prodotti con una certa assiduità; esprime opinioni nel corso dell intera campagna elettorale (57,2% a fronte del 35,7% e del 35,4% relativi alle prime tre settimane e all ultima settimana di campagna); produce tweet in una pluralità di fasce orarie (52,1% a fronte del 33,4% attribuibile ad un unica fascia oraria). Il secondo profilo, caratterizzato invece da una minima attrattività e ricettività, è costituito principalmente da comuni cittadini (47% a fronte del 24,9% di endorser, del 22% di partiti e comitati e di percentuali via via più basse con riferimento agli altri tipi di profilo); si tratta di utenti che hanno creato il proprio profilo da poco tempo, meno di tre mesi (59,1% rispetto al 35,9% della modalità 3-6 mesi e di percentuali via via decrescenti con l aumentare del numero di mesi); la produzione di status include prevalentemente mention e singleton, e in particolare solo le mention risultano assidue, con singleton saltuari; gli status sono riconducibili per lo più o alle prime tre 8 Nell indagine presentata in questa sede non è dunque possibile ritenere, in linea di principio, che un utente Twitter considerato attrattivo in quanto dotato di un elevato numero di followers debba esprimere di per sé una leadership in ambito politico. Eppure, coerentemente con i dati da presentare relativi alla web research, sembra ricevere alcuni elementi di conferma questa ipotesi, nel senso che è riscontrabile una relazione significativa tra attrattività intesa in senso trasversale e indicatori di leadership politica dichiarati da un campione di utenti intervistati. Ciò sembra dipendere ragionevolmente dal fatto che l universo cui si fa riferimento è quello degli utenti Twitter che hanno commentato trasmissioni politiche durante la campagna elettorale: si presume, dunque, che essi siano interessati al dibattito politico 9 Per discriminare in modo più netto e chiaro i risultati presentati, verranno riportate nella tavola le associazioni con esclusivo riferimento ai tipi puri (soggetti massimamente e minimamente attrattivi/ricettivi o, in altri termini, inseriti in una rete di relazioni massimamente ampia o massimamente ristretta). 10

11 settimane di campagna (46,5%) o all ultima settimana (44,5%) (solo il 25,4% è riferibile all intera campagna elettorale; la fascia oraria di riferimento è prevalentemente una sola (47,5% a fronte del 30,3% riferibile ad una pluralità di fasce). La configurazione di relazioni che emerge dai dati attribuisce agli utenti più attrattivi una presenza piuttosto consolidata su Twitter, un attività costante nel commentare trasmissioni politiche, attraverso modalità d intervento diversificate e un attenzione costante alla politica nell intero periodo della campagna elettorale. Interessante osservare come gli utenti attrattivi/ricettivi, a differenza dei poco attrattivi/poco ricettivi, si esprimano in maniera rilevante attraverso Retweet, come se essi, oltre a diffondere contenuti originali, si occupassero della creazione di una sorta di cassa di risonanza degli interventi degli utenti con cui sono posti in relazione. Accanto ad una propensione alla produzione di Retweet, gli utenti più attrattivi tendono, in senso generale, a produrre una maggiore quantità di status, evidenziando una presenza consistente su Twitter. Se ragioniamo di capacità di influenza, evidentemente non è sufficiente esprimere una forte presenza attraverso commenti per identificare una leadership di opinione: un elevato numero di interventi su Twitter potrebbe infatti cadere nel vuoto e non suscitare alcun impatto nella discussione relativa alle trasmissioni e ai leaders presenti in tv. Nonostante ciò, il livello di presenza su Twitter può costituire una premessa per valutare il possibile impatto reale nel dibattito. 4. L analisi testuale 4.1. Le parole-chiave della campagna elettorale Come si è accennato, i tweet scaricati nel corso della campagna elettorale sono stati sottoposti ad analisi statistico-testuale. Sul corpus disponibile (circa occorrenze) sono state effettuate numerose forme di analisi dall individuazione delle parole-chiave (studiando il corpus nel suo complesso e specifici subcorpora) alla ricostruzione dei contesti d uso dei termini/espressioni più rilevanti; dallo studio di specifici network semantici/dei temi dominanti all individuazione di linguaggi tipici, fino a giungere all identificazione ed interpretazione di fattori latenti. Per ovvi motivi, è stata operata una selezione mirata dei risultati da esporre e valorizzare in questa specifica sede; d altra parte, un corpus di così vaste dimensioni può certamente essere approcciato in altri modi e consentire la produzione di ulteriori interessanti risultati. Di fronte ad una così vasta mole di informazioni, estremamente frastagliate e frammentate in avvio, quasi da sembrare slegate, il gruppo di ricerca ha optato per uno stile di riduzione della complessità che vede al centro la dimensione del significato in comune tra termini, espressioni, forme verbali - piuttosto che la varietà lessicale; in altri termini, in sede di operazioni preliminari di ricerca ed in vista della produzione di risultati chiari e leggibili, si è preferito sintetizzare il più possibile intorno ai nuclei semantici emergenti, sacrificando in molte occasioni la molteplicità delle forme di espressione degli utenti Twitter raggiunti. Qualche precisazione sulla struttura del corpus consentirà di recepire al meglio i risultati relativi alle principali misure lessicometriche: 1. Circa la metà dei tweet collezionati è rappresentata da RT e ciò implica, per così dire, una ridondanza strutturalè all interno del corpus. La ricorrenza di alcuni termini ed espressioni si riflette inevitabilmente su tutti i coefficienti calcolati, che subiscono notevoli flessioni; d altra parte, la varietà delle forme linguistiche è certamente secondaria rispetto ai contenuti veicolati dai RT, che, come è noto, rinviano alla condivisione di temi, all approvazione ed assunzione di opinioni altrui circolanti in rete. 11

12 2. Nel corpus sono state rintracciate migliaia di indicazioni di siti web per l approfondimento di specifici temi e notizie; essi sono stati rinviati, per contenere il numero di hapax 10, alla generica modalità link. 3. Il dizionario originario conteneva circa rinvii a utenti distinti evocati nei tweet tramite mention; per il motivo sopra indicato, sono state escluse dall analisi tutte le mention sotto la soglia 100. Ciò si è tradotto nel mantenimento all interno del dizionario delle mention di soli personaggi con funzioni pubblico-politiche (a titolo totalizza quasi circa quasi 3.000). 4. Gli hashtag, ove possibile, sono stati ricondotti alle categorie semantiche più generali ed astratte stabilite nel corso dell analisi; anche in questo caso, quelli sotto una certa soglia (9) e semanticamente deboli, sono stati esclusi dall analisi. Come si può leggere nella tavola sotto riportata, il corpus in analisi è molto imponente dal punto di vista del volume delle occorrenze, ma non è poi così vario: il rapporto tra forme distinte e totale delle occorrenze restituisce anche nei subcorpora rappresentati dai singoli tipi di post un valore piuttosto contenuto, per quanto più elevato nei Singleton e nelle Mention rispetto ai RT 11. Seguono ovviamente lo stesso schema anche le altre misure lessicometriche calcolate: i RT si caratterizzano nuovamente per la più bassa estensione lessicale e contemporaneamente per il tasso di hapax più contenuto. Tav. 2 Misure lessicometriche: su tutto il corpus e distinte per status Coefficienti su tutto il corpus Coefficienti su Singleton (38,6 ) Coefficienti su RT (48,8 ) Coefficienti su Mention (12,6 ) N: occorrenze V (59.517/ ): 0,050 V/N * 100: 5 V/ N (59.517/1.092,5): 54,5 V 1 /V * 100: 43,7 N/V: 20,1 N: occorrenze V (50.110/ ): 0,10 V/N * 100: 9,6 V/ N (50.110/723,6): 69,3 V 1 /V * 100: 54,4 N/V: 10,4 N: occorrenze V (24.429/ ): 0,04 V/N * 100: 4 V/ N (24.429/778,6): 31,4 V 1 /V * 100: 30,3 N/V: 24,8 N: occorrenze V (22.956/ ): 0,14 V/N * 100: 14 V/ N (22.956/399,9): 57,4 V 1 /V * 100: 56,1 N/V: 7,0 N (dimensione corpus) V (forme grafiche distinte/ampiezza vocabolario) V/N * 100 (Indice di estensione lessicale) V/ N (Coefficiente G) V 1 /V * 100 (Percentuale di apax) N/V (Frequenza media generale) 10 Forme linguistiche con frequenza unitaria. 11 Si sottolinea che, sulla scia della letteratura sui RT, ma anche in considerazione della minore varietà linguistica di questi ultimi rispetto ai Singleton emersa in fase di calcolo delle misure lessicometriche, si è proceduto ad un accurato confronto sui temi per tipo di post. È stato, a questo proposito, scandagliato il sub-dizionario di RT e Singleton, è stato valutato attentamente il sistema di parole ed espressioni significativamente connesse ai tipi di post, sono stati confrontati numerosi grafici delle co-occorrenze su specifiche keyword. Ciò che si può affermare è che, al di là della differente varietà linguistica, Singleton e RT - valutando i due subcorpora - svolgono entrambi, allo stesso modo, tutte le funzioni tipicamente riferibili all uso degli hashtag e più in generale di Twitter in campagna elettorale: informare/informarsi; condividere opinioni e materiali di approfondimento su temi di interesse pubblico; schierarsi esprimendo opinioni ed intenzioni; conversare, chiacchierare. In sostanza, non si intravedono particolari differenze tra i due tipi di post rispetto all oggetto del discorso, né rispetto alle modalità di discussione e ai toni (Small, 2011; Bruns, Stieglitz, 2013; Maireder, Ausserhofer, Kittenberger, 2012). 12

13 Un primo ed interessante risultato prodotto in fase di avvio delle analisi è rappresentato dall individuazione delle parole-chiave 12. Ne sono state selezionate circa sulla base delle quali è stato impostato il complessivo disegno di analisi; di una parte di esse - le più ricorrenti - si presenta la seguente tag cloud al cui centro spicca la figura di Berlusconi (occorrenza: circa), il personaggio più chiacchierato, nel bene e nel male, dai differenti tipi di utente nel corso di tutta la campagna elettorale. In seconda istanza figura il vasto insieme rappresentato dalle espressioni di dissenso (occorrenza: ) - che, spesso, hanno assunto la foggia della disapprovazione gridata, del disprezzo e del disgusto nei confronti della politica italiana e dei rappresentanti alla guida del Paese -, di gran lunga più cospicuo del suo opposto, costituito dalle espressioni di consenso e sostegno. Già a questo livello 14 possono intravedersi i bisogni più diffusi (di salvezza, di ascolto e risoluzione dei problemi veri e delle difficoltà diffuse, al di là di promesse infondate, delle balle ascoltate), i desideri (in primis quello di novità, cambiamento, normalità), gli stati d animo e i sentimenti prevalenti (l utente Twitter tipico si vergogna e invita costantemente la classe dirigente ad assumersi le responsabilità del proprio ruolo/operato, ha paura del futuro, si annoia spesso rispetto alla riproposizione di certi schemi e soluzioni, è sfiduciato, risentito). Il modello di leader emergente, rappresentato in contrasto con la realtà politica italiana, è un soggetto che sa fare proposte serie, che sa spiegare/parlare alla gente, che sa ascoltare, che promuove la legalità e si fa portavoce di messaggi autentici, che sa dare speranza al di là delle difficoltà oggettive del momento. Sullo sfondo i candidati scesi in campo, i movimenti, gli slogan, gli eventi della campagna, la satira politica, i problemi più urgenti dell Italia (conti, tasse, lavoro, pensioni, corruzione, illegalità), gli scandali, l Europa, diverse categorie sociali, i sondaggi, la fruizione televisiva, l uso di Twitter, le sfide per il futuro (crescita, sviluppo, competitività), il chiacchiericcio leggero (su pettinature, denti, abbigliamento dei leader in trasmissione, ricorso alla chirurgia estetica). Graf. 1 Tag cloud delle parole-chiave 12 I software di analisi lessicometrica consentono una prima individuazione delle parole ed espressioni linguistiche sovra- o sotto-rappresentate in un corpus rispetto ad un modello standard di riferimento. Sta certamente al gruppo di ricerca intervenire sulla selezione definitiva delle keyword tenendo presenti il contesto storico-culturale della rilevazione, i temi e gli obiettivi dell indagine (Bolasco, 1998 e 1999; Della Ratta-Rinaldi, 2007a/2007b; Giuliano, 2004; Nobile, 2012). 13 Con frequenza minima Si riferiscono comunque i risultati relativi alla totalità delle keyword. 13

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