Il materiale testuale monitorato “in uscita” (vale a dire, i contenuti rivolti dalla piattaforma agli utenti), è stato catalogato utilizzando delle specifiche «griglie di codifica» (Cfr. § Figura 4) suddivise in primo e secondo livello.
La seconda colonna di tabella 5 indica come si sono suddivisi i post pubblicati da Goodreads durante il periodo rilevato (n=278) rispetto alla classificazione di I livello, mentre la terza colonna indica il peso % delle diverse categorie di classificazione contraddistinte da una lettera maiuscola (dalla lettera A alla F).
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Conteggio di CODICE DI CODIFICA DI I LIVELLO
CODICE DI CODIFICA DI I LIVELLO Totale %
A 28 10,07% B 26 9,35% C 102 36,69% D 119 42,81% F 3 1,08% Totale complessivo 278 100%
Tabella 5: Percentuale di post “in uscita” per categoria di I livello Fonte: elaborazione personale
La tabella 5 permette di osservare che il tipo di post “pubblicato” con maggiore frequenza dalla piattaforma Goodreads su Facebook nel periodo osservato, appartiene alla categoria di primo livello D, ossia: “condivisione immagine”; segue la categoria C con 102 occorrenze (nello specifico si tratta di “condivisione articoli”). Nel complesso, queste due categorie comprendono il 79,5% dei post pubblicati da cui si evince una forte concentrazione del tipo di contenuti condivisi dalla piattaforma con i propri utenti.
In tabella 6, invece, è possibile notare i valori assoluti e quelli percentuali, delle
reaction42 indotte da ciascuna tipologia di post.
In questo caso è possibile notare come il maggior numero di like appartenga alla
categoria D, così come il numero di «Grr», di «wow», di «ahah» e di «love». Non si può dire lo stesso per la reaction «sigh», usata maggiormente dagli utenti per i post di tipo C, ossia: “condivisione articolo”.
La categoria D è quella che nel periodo osservato ha suscitato prevalentemente sensazioni, positive – infatti solo «grrr» esprime rabbia e quindi sensazioni ostili o
42 Le reaction sono state introdotte nel 2016 e il loro simbolo ricorda quello delle emoji e sono state
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negative. Dalla medesima tabella è possibile notare che per quanto siano stati introdotti i diversi “stati d’animo”, i tradizionali «like» sono ancora quelli più utilizzati.
Tabella 6: numero totale e percentuale delle reaction per tipologia di post di I livello Fonte: elaborazione personale
Ordinando il database relativo ai contenuti “in uscita” con l’utilizzo dei filtri di Excel, è possibile notare che i post che hanno suscitato il maggior numero di commenti, di condivisione e di reaction – ad esclusione unicamente del numero di “sigh” – appartengono alla categoria D.
È possibile affermare che, qualora la piattaforma si ponga come obiettivo quello di stimolare negli utenti: reazioni, commenti e condivisioni, ovvero favorire l’engagement, debba puntare sulla pubblicazione di immagini relative alla lettura, con annessa didascalia, meglio se scritta sotto forma di domanda. Di seguito è riportato il grafico a torta in figura 7 che evidenzia le differenze nella distribuzione di tipologie di reaction per i post pubblicati dalla piattaforma.
I livello% n°
likes Tot n° likes % n° grrr Tot n° grrr % n°
sigh Tot n° sigh % n°
wow Tot n° wow % n° ahah
Tot n°
ahah % n° love Tot n° love
A 3,11% 6613 4,44% 2 0,80% 3 1,89% 48 0,33% 77 2,07% 679 B 2,13% 4516 4,44% 2 0,27% 1 3,30% 84 0,13% 31 1,30% 428 C 14,94% 31720 24,44% 11 54,52% 205 39,32% 1001 4,48% 1048 10,90% 3580 D 78,78% 167272 66,67% 30 44,41% 167 55,18% 1405 95,05% 22220 84,17% 27632 F 1,03% 2195 0,00% 0 0,00% 0 0,31% 8 0,01% 2 1,55% 510 Tot 100,00% 212316 100,00% 45 100,00% 376 100,00% 2546 100,00% 23378 100,00% 32829
67 Figura 7: diagramma a torta delle reaction dei contenuti “in uscita” per tipologia di post di I livello.
Fonte: elaborazione personale
Attraverso l’utilizzo della funzione “dati” di Excel, è possibile visualizzare la statistica descrittiva di una popolazione selezionata. Nel caso specifico, lo studio è stato
effettuato per i post di categoria A, ossia: “Domanda rivolta agli utenti”. Lo stesso procedimento è, ovviamente, ripetibile per tutte le altre categorie di post analizzati.
68 N° Commenti Media 714,6429 Errore standard 101,0369 Mediana 631,5 Moda 1400 Deviazione standard 534,637 Varianza campionaria 285836,8 Curtosi -0,95644 Asimmetria 0,495901 Intervallo 1787 Minimo 13 Massimo 1800 Somma 20010 Conteggio 28
Tabella 7: statistica descrittiva dei commenti di categoria A dei post “in uscita” Fonte: elaborazione personale
In questo caso è possibile vedere che la media è stata pari a circa 714,64 i commenti per singolo post sono stati al massimo 1800, mentre la mediana è stata pari a circa 631. La successione risulta, quindi, non influenzata da valori anomali: ossia non c’è stato un numero molto alto di commenti per pochi post, ma una distribuzione degli stessi tendenzialmente equa.
Il diagramma box-plot di tale statistica descrittiva, ottenuto con il software STATA, è riportato nell’immagine in figura 8 sottostante:
69 Figura 8: Box-plot
Fonte: elaborazione personale
Visivamente è immediato notare come il 50% dei valori si trovi all’interno del box,
mentre il restante 50% tra il valore minimo e quello massimo. Dal momento che la media risulta maggiore della mediana è presente una leggera asimmetria positiva dei valori.
Come detto precedentemente, non risultano valori anomali.
Un altro aspetto interessante da verificare nel momento in cui ci si trova davanti ad un’elevata mole di dati rilevata direttamente dagli utenti attivi sui social network, è leggere ed analizzare quali sono le tipologie di post pubblicate che determinano più “engagement43” agli utenti.
43 L’engagement è la capacità di un prodotto, inteso non solo come marchio ma anche come blog,
applicativo, etc., di stabilire relazioni solide e durature con i propri clienti. Nello specifico ambito dei social
network, l’engagement rate viene utilizzato per indicare il numero delle interazioni scaturite dalla
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Considerando che l’engagement è dato dalla somma del numero dei like, dei love, delle risate, degli stupori, dei lamenti negativi, delle condivisioni e dei commenti (Palmieri, 2017), ciò che ne deriva può essere un importante spunto per la pubblicazione di post mirati ad un target specifico di individui.
A tal proposito, nel caso specifico di Goodreads su Facebook, grazie all’utilizzo dei filtri sul database di partenza su Excel che raccoglie tutti i post in uscita, si può notare che quello che ha ricevuto il maggior numero di commenti fa parte della categoria di primo livello D e nello specifico D1, quindi: “condivisione di immagine relativa alla lettura”. In questo caso l’immagine è preceduta da un testo di accompagnamento (come tutto ciò che viene pubblicato) sotto forma di domanda agli utenti, che recita: “What's YOUR mystery title? #MysteryWeek”. I commenti ricevuti sono stati 2200 e le condivisioni 3071.
Per avere una panoramica più ampia, sono riportati nella tabella 8 sottostante, i primi 10 post che hanno registrato il maggior numero di commenti. Il primo elemento che risulta evidente è che il codice di codifica di tutti e dieci i post è o A o D, ossia o “domande rivolte agli utenti” o “condivisione immagine”.
Da ciò si può dedurre che nel momento in cui la piattaforma decide di coinvolgere direttamente gli utenti rivolgendo loro una domanda, questi rispondono in maniera positiva. Anche le immagini che, molto probabilmente provocano una reazione più emotiva tramite la vista, giustificano l’elevato numero di commenti.
71 Tabella 8: i primi dieci post ordinati dal maggiore al minore numero di commenti
Fonte: elaborazione personale
Anche il numero di like può essere un importante indice di apprezzamento da parte del pubblico, e ordinando i post in uscita dal più alto numero degli stessi al più basso, ne scaturisce che i primi dieci per numerosità dei likes ricevuti, fanno parte tutti della categoria D. Ancora una volta si evince che la condivisione di immagini, da parte di Goodreads, provoca reazioni di apprezzamento, in particolare, di tipo positivo.
Tabella 9: i primi dieci post ordinati dal maggiore al minore numero di like Fonte: elaborazione personale
ID CONTENUTO NUMERO PAROLEN° Likes N° Love N° Ahah N° Wow N° Sigh N° Grrr N° CondivisioniN° CommentiI LIVELLO II LIVELLO 41 What's YOUR mystery title? #MysteryWeek http://bit.ly/2q9O3M4 6 1303 112 0 12 0 1 3071 2200D D1 52 If you were transported to the setting of the book you're currently reading, where would you be?17 351 27 5 1 1 0 80 1800A A4 96 What were some of your favorite books from childhood?9 264 29 0 2 0 0 33 1700A A4 84 It's Friday! What are you planning on reading this weekend? 10 391 42 0 1 0 0 24 1500A A3 40 It's Friday—you know what that means! Tell us the books you'll be reading this weekend.15 393 44 6 0 0 0 19 1400A A3 248 You made it to Friday! What will you be reading this weekend?12 462 50 4 0 0 0 27 1400A A1 219 Based on true events. http://bit.ly/2rnxRr45 9700 1000 1500 7 8 1 4022 1200D D1 267 What's the first sentence of the book you're currently reading?10 260 22 4 1 0 0 61 1200A A1 126 TGIF! What are you planning on reading this weekend?9 326 35 0 0 0 0 19 1100A A1 130 If you were transported to the world of the book you're currently reading, where would you be?17 270 28 7 2 0 0 71 1100A A1
ID CONTENUTO NUMERO PAROLEN° Likes N° Love N° Ahah N° Wow N° Sigh N° Grrr N° CondivisioniN° Commenti I LIVELLO II LIVELLO 71 We're going to need more bookshelves. http://bit.ly/2Hqbecw7 10100 817 2800 34 0 2 2849 1000D D1 219 Based on true events. http://bit.ly/2rnxRr45 9700 1000 1500 7 8 1 4022 1200D D1 200 Be dangerous. http://bit.ly/2rh8y9d3 7400 1400 354 14 1 1 3622 331D D1 24 Anyone else grow up with unreliable pronunciation? http://bit.ly/2q8wAnt8 6900 941 141 9 1 0 2616 521D D1
48 So long, reality. 3 5198 784 375 7 2 1 2041 113D D1
162 Yes, please. (via LastLemon)4 4200 933 40 1 0 0 1249 109D D1 156 There are different ways of looking at a problem. http://bit.ly/2qYUD7E10 4108 538 415 2 1 0 1542 275D D1 73 Only all the time. http://bit.ly/2GSdyHZ5 4000 653 46 2 0 0 814 431D D1 90 How we end up reading past our bedtime. http://bit.ly/2HABy3K9 3975 312 926 2 2 0 1557 234D D1 125 Books are always fashionable. http://bit.ly/2vtyeF85 3836 542 293 1 0 0 1430 110D D1
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Per capire come Goodreads stabilisce i contenuti in uscita, la tabella 10 presenta il numero di post pubblicati per ogni codice di codifica di I livello, suddivisi per codice di