I dati fin qui presentati mettono in luce i numerosi elementi di novità, nelle pratiche di consumo digitali, che differenziano i giovani intervistati dagli appartenenti alle generazioni precedenti. Si tratta tuttavia di capire se l’immersione in un ambiente caratterizzato dalla pervasiva presenza di dispositivi e media digitali risulti davvero determinante nella formazione del senso di appartenenza generazionale, come suggerito dalle etichette di “Nativi digitali” (Prensky, 2001a; Id., 2001b) e di “Net generation” (Tapscott, 1998; Id., 2008), frequentemente adottate in riferimento alle coorti che sono oggetto di indagine.
6.1. Indicatori generazionali
Invitati a selezionare, da un elenco di possibili “indicatori”1, le tre voci ritenute maggiormente distintive, gli intervistati assegnano in effetti i più elevati consensi (Tab. 1) alla competenza nell’uso delle nuove tecnologie (48,6%), ma tale segnalazione lascia spazio ad ampie sfumature: anche la capacità di comunicare in nuove maniere, voce che sottende un uso più consapevole dei nuovi dispositivi mediatici, registra numerose preferenze (39,1%). Un ruolo tutt’altro che irrilevante viene poi riconosciuto all’abbigliamento, forma di espressione personale, che diventa la seconda voce in ordine di importanza tra gli adolescenti (44,5%). Altre differenze riguardano i gusti e le scelte in fatto di musica (27,1% tra gli adolescenti vs 10,1% tra gli appartenenti alla fascia 20-24 anni). Per converso, questi ultimi assegnano un peso maggiore all’indipendenza personale (26,6% vs 20,6%) e alla disponibilità di maggiori opportunità di scelta (24,3% vs 17,0%). Nell’insieme, le indicazioni suggeriscono che il campione sia tutt’altro che coeso e compatto al proprio interno.
1
Gli item riprendono - in forma sintetica - il lungo elenco di voci scaturito da una precedente rilevazione
condotta negli Stati Uniti (Pew Research Center, 2010). Anche in quel contesto la voce “nuove tecnologie” ha registrato le più elevate preferenze.
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Tab. 1 – “Indicatori” di appartenenza generazionale: max. 3 risposte (in corsivo: percentuali su casi validi)
15-19 anni 20-24 anni Totale
campione Competenza nell’uso delle nuove tecnologie 46,2 51,0 48,6
Capacità di comunicare in nuove maniere 34,4 43,6 39,1
Abbigliamento 44,5 27,4 35,8
Indipendenza personale 20,6 26,6 23,7
Apertura al cambiamento 20,2 21,6 20,9
Disponibilità di maggiori opportunità di scelta 17,0 24,3 20,8
Gusti e scelte in fatto di musica 27,1 10,4 18,6
Nuovo modo di vivere i rapporti di coppia
19,8 15,1 17,4
Valori morali e religiosi 17,8 14,7 16,2
Educazione, rispetto delle buone maniere 15,4 13,9 14,6
Creatività 8,9 7,3 8,1
Atteggiamento estroverso 9,3 6,6 7,9
Forte motivazione per lo studio/per il lavoro 6,9 2,7 4,7
Totale casi validi 247 259 506
Non risponde 2 6 8
Alla luce di queste osservazioni, si è ritenuto utile provare a rintracciare articolazioni interne e possibili elementi di differenziazione, trasversali allo stesso gruppo dei Millennials. La letteratura recente, sia di carattere accademico (cfr. Mazzoli, 2009; Pasquali, Scifo e Vittadini, 2010; Giaccardi, 2010d; Ito, 2008; Id., 2010), che di carattere manageriale (Harris Interactive, 2003; The Futures Company, 2011), segnala infatti la presenza nell’universo giovanile di una pluralità di “modi di abitare” il nuovo ambiente comunicativo: sia pure in chiave puramente esplorativa, si è dunque valutato opportuno cercare di identificare gruppi omogenei di fruitori, accomunati da particolari profili di consumo.
6.1.1. Risultati dell’analisi fattoriale
Allo scopo di riassumere e descrivere la complessità dei dati raccolti in un numero limitato di gruppi, composti da variabili fra loro correlate, si è deciso di condurre innanzitutto un’analisi fattoriale esplorativa, utilizzando come base un elenco di item, relativi a pratiche di consumo digitale che richiedono l’accesso alla rete Internet. Tali
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variabili misurano su scale numeriche la frequenza con cui vengono svolte le diverse attività, secondo uno spettro di valutazione compreso tra 1 e 52.
L’analisi è stata eseguita con il metodo dei componenti principali. Per la determinazione del numero di fattori da estrarre si è fatto ricorso a un primo esame dello screeplot, che prospettava una soluzione a quattro componenti. La successiva applicazione del criterio Mineigen suggeriva la presenza di 4 componenti con autovalore superiore a uno. Anche le analisi successive hanno confermato la presenza di quattro componenti, non correlati: con una rotazione obliqua (criterio oblimin) è emersa infatti una correlazione massima tra i componenti di r = |.263|, perciò è stata condotta una rotazione ortogonale (criterio varimax).
La soluzione a quattro componenti spiega il 60,825% della varianza osservata nelle variabili3. Tale percentuale è giustificata dal carattere della presente indagine, che si confronta con una situazione dinamica e complessa, in continuo divenire, e con costrutti ancora poco affinati dal punto di vista concettuale (cfr. Albano, 2004, p. 60). Si sono naturalmente testate le soluzioni alternative, in particolare eliminando alcune variabili ambigue, saturate da più fattori: a fronte di una maggiore percentuale di varianza spiegata, il quadro si faceva più rigoroso, ma si riduceva progressivamente il contenuto informativo dei singoli componenti. Considerato il carattere esplorativo della presente analisi, si è alla fine optato per la soluzione iniziale, nella consapevolezza che con l’analisi dei componenti non ci si propone di “trascendere” la realtà empirica, identificando variabili latenti, che sarebbero indipendenti in quanto “causerebbero” le variabili osservate, ma semplicemente di individuare «un numero limitato di componenti, che siano in grado di riassumere il contenuto informativo della porzione di matrice dei dati sottoposta a questo tipo di analisi» (Delli Zotti, 2004, pp. 267-68).
Come si evince dalla matrice dei componenti ruotata, presentata in Tab. 2, i fattori estratti sottendono quattro differenti modalità di consumo: le prime due maggiormente
2
Nello specifico, le etichette corrispondenti ai diversi valori sono queste: 1 = “mai fatto in vita mia”; 2 = “mai
fatto negli ultimi tre mesi”; 3 = “qualche volta al mese”; 4 = “una o più volte a settimana”; 5 = “tutti i giorni”.
3 In particolare, l’estrazione eseguita con la rotazione degli assi mostra la seguente contribuzione per i quattro
componenti:
a. componente 1 = 17,712%;
b. componente 2 = 14,930%;
c. componente 3 = 14,622%;
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ancorate alla logica del web 1.0, le altre due aperte – almeno sulla carta - ai nuovi orizzonti dischiusi dal web 2.0.
Tab. 2 – Componenti principali dell’analisi fattoriale
Mappa dei componenti ruotataa Componente
Variabile 1 2 3 4
Inviare e ricevere mail ,796 -,095 ,188 ,111
Cercare notizie e informazioni sulla politica e sull’attualità
,764 -,065 ,024 ,017
Cercare materiale per tesine e ricerche ,635 -,077 ,035 ,086
Visitare il sito web di un’azienda/di una marca
,583 ,230 -,036 ,311
Utilizzare un motore di ricerca ,581 ,330 ,277 -,142
Telefonare (es.: con Skype) ,537 ,203 -,092 ,340
Guardare foto e video ,136 ,747 ,262 ,041
Ascoltare musica ,016 ,737 ,221 -,010
Scaricare musica, film, immagini, giochi, applicazioni
,113 ,652 ,034 ,164
Giocare online -,184 ,640 -,048 ,243
Accedere a un social network ,081 ,118 ,866 ,074
Visitare la pagina di un amico in un social network
,133 ,158 ,862 ,184
Aggiornare profilo personale su social network, blog, sito web
,013 ,146 ,590 ,555
Inserire post in un blog ,124 ,106 ,185 ,847
Leggere un blog ,378 ,131 ,152 ,746
Condividere videoclip, file musicali, ecc. -,001 ,380 ,443 ,456
Metodo estrazione: analisi componenti principali
Metodo rotazione: Varimax con normalizzazione di Kaiser
a. La rotazione ha raggiunto i criteri di convergenza in 5 iterazioni
Il primo componente appare coerente con una valorizzazione in chiave pratica e strumentale, focalizzata sulle funzionalità di base offerte dal web, inteso insieme come vetrina e come archivio d’informazioni, nel quale navigare mediante l’ausilio di un motore di ricerca: si connette a questo approccio l’uso di servizi di comunicazione one-to-one, basati su mailing e VoIP, che attualizzano in chiave digitale tradizionali soluzioni già esistenti offline, come la lettera e la telefonata. Il secondo componente fa riferimento a modalità di carattere ludico e fun nell’uso del web, inteso come “spazio di compensazione”: un luogo di evasione, di svago e di divertimento, mediante il quale accedere a risorse mediatiche (immagini, musica, film, videoclip), desunte prevalentemente dai tradizionali canali di comunicazione broadcast attraverso piattaforme di video sharing come YouTube.