Digital Methods tools

La Digital Methods Initiative (DMI) è uno dei più importanti gruppi di ricerca europei nel campo degli studi su Internet. Il gruppo, con cui ho collaborato durante la Digital Methods Summer School del 2017, è guidato da Richard Rogers e afferisce all’Università di Amsterdam. Esso si occupa di progettare metodi e strumenti per l’uso di dispositivi e piattaforme online (come Twitter, Facebook e Google) per la ricerca su questioni sociali e politiche41_{. L’idea di partenza è rovesciare il modo in cui di solito si}

studiano i media, affiancando alle analisi tradizionali nuovi studi di tipo sociale e culturale, che partono dal medium e dai dispositivi che offre (Severo 2016). In altre parole, Rogers propone “un nuovo orientamento agli studi su Internet attraverso la ridefinizione dei «metodi del medium» o, più precisamente, dei metodi incorporati negli strumenti on line” (Rogers 2013, p. 1). Con “metodi del medium” si intendono

41 _{Sezione “About as” del sito del sito della Digital Methods Initiative:} https://wiki.digitalmethods.net/Dmi/DmiAbout, consultata il 12 settembre 2018.

82 ad esempio gli algoritmi dei motori di ricerca che ordinano e catalogano ciò che è presente sul Web. In questo ambito, secondo Rogers, l’obiettivo della DMI:

non è tanto contribuire alla costruzione di un migliore motore di ricerca, compito che è meglio lasciare all’informatica e alle discipline a essa collegate, quanto piuttosto di pensare con i motori di ricerca e imparare come essi facciano uso di link, hit, like, etichette (tag), date e altri oggetti nativi digitali. Adottando la prospettiva dei dispositivi e degli oggetti da essi trattati, la ricerca che si avvale dei metodi digitali prova a seguire l’evoluzione dei metodi del medium (ivi).

Da questo punto di vista, quando si studiano fenomeni sul Web ci si dovrebbe basare su quello che il medium mette a disposizione per vedere come ciò che è online può essere utile per fare ricerca. L’obiettivo è usare i metodi e gli strumenti online per scopi diversi da quelli per cui sono stati sviluppati e, per farlo, lo studioso di discipline sociali e umanistiche deve procedere come un esploratore che si affida ai meccanismi del Web e interpreta ciò che è già stato prodotto dagli utenti e dalle piattaforme.

Questo atteggiamento metodologico, che considera le piattaforme digitali oggetti di studio utili alla ricerca sociale, culturale e politica, ha portato allo sviluppo di metodi e strumenti informatici per la loro analisi. Le numerose tecniche di ricerca presentate dal gruppo sono infatti replicabili grazie a un insieme di strumenti informatici, messi a disposizione sul sito web della Digital Methods Initiative, che servono ad analizzare i media digitali e a raccogliere dati dal Web42_{. Vediamone alcuni.}

Tra le applicazioni, tutte disponibili gratuitamente, troviamo “Image Scraper”43_,

un tool capace di estrarre e raggruppare le immagini dei siti web partendo da una lista di URL. Questo strumento (o uno analogo) può senza dubbio essere utile anche al/la semiologo/a impegnato/a nello studio dei testi elettronici. Immaginiamo per esempio di voler condurre un’analisi semiotica delle immagini che caratterizzano i più popolari blog di viaggio, con l’obiettivo di comprendere quali siano i principali stereotipi che esprimono. Inserendo in “Image Scraper” le URL dei blog scelti, sarà possibile ottenere

42 _{L’elenco dei tool sviluppati dalla Digital Methods Initiative si trova all’indirizzo:}

https://wiki.digitalmethods.net/Dmi/ToolDatabase, consultato il 12 settembre 2018.

43 _{“Image Scraper”: https://wiki.digitalmethods.net/Dmi/ToolImageScraper, consultato e} testato il 12 settembre 2018.

83 in pochi secondi gli elenchi completi delle immagini presenti. Ciò renderà l’analisi qualitativa più semplice e veloce, e permetterà di identificare con più probabilità eventuali tendenze e ridondanze semantiche su grandi numeri di testi visivi.

Figura 14 Interfaccia ed esempio di output di Image Scraper

“Netvizz”44 _{è invece un’applicazione per l’estrazione di dati da diverse sezioni di}

Facebook. Con questo strumento si possono analizzare quantitativamente e qualitativamente i contenuti pubblicati in gruppi e pagine Facebook, oltre alle reti di amicizia tra gli utenti. I risultati mettono in luce dati demografici, postdemografici e caratteristiche relazionali che possono essere utili per lo studio delle tracce comunicative e comportamentali di numeri molto grandi di individui, enti, aziende, istituzioni. In questo senso, lo strumento fornisce informazioni preziose per individuare le matrici di significato e le pratiche che emergono e si sviluppano all’interno del social network.

44 _{“Netvizz”, testato il 5 giugno 2017, è disponibile al link:}

84 “Instagram Hashtag Explorer”45 _{è infine un’applicazione che permette di}

recuperare e scaricare i post di Instagram contrassegnati da un certo termine o geolocalizzati in una determinata località. Vedremo nel Cap. 4 come questo strumento mi è stato utile per costruire il corpus di post di Instagram che ho selezionato per il mio lavoro su una strada di Amsterdam: mi è bastato decidere il lasso temporale di interesse e inserire le coordinate spaziali che identificano la strada per ottenere in pochi secondi tutti i post pubblici condivisi in quel luogo. “Instagram Hashtag Explorer” mi ha restituito un file Excel (Fig. 15) che contiene una grande quantità di informazioni su tutti i testi raccolti.

Figura 15 Nello specifico troviamo:

(1) il numero identificativo del post; (2) la data e l’ora in cui è stato creato;

(3) la latitudine e la longitudine del luogo in cui è stato realizzato; (4) la presenza di commenti e il loro numero;

(5) il numero di like che ha ottenuto;

(6) il tipo di filtro usato per ritoccare l’immagine;

45 _{“Instagram Hashtag Explorer”:}

https://wiki.digitalmethods.net/Dmi/ToolInstagramHashtagExplorer, consultato e testato il 12 luglio 2017.

85 (7) il testo della didascalia;

(8) la lista di hashtag;

(9) il nome utente dell’autore; (10) il link all’intero post;

(11) il link alla sua thumbnail, cioè all’anteprima della sola miniatura dell’immagine.

Ovviamente, durante un’analisi di tipo semiotico non si dovrà tener conto di tutte queste informazioni, anche se alcune di esse sono senza dubbio utili per organizzare e analizzare i testi più agilmente. Da un lato, un file come questo permette di accedere velocemente ai testi, senza perdere tempo nella loro raccolta e organizzazione per un successivo recupero. Dall’altro, è utile perché fornisce in modo aggregato diversi tipi di metadati sui post. La visualizzazione automatica della lista di hashtag attraverso nuvole di parole mi ha permesso ad esempio di identificare immediatamente le principali aree semantiche in cui sono state categorizzate le immagini pubblicate e geolocalizzate presso la Wibautstraat. Ovviamente le possibilità dello strumento non si fermano qui e di volta in volta sta allo/a studioso/a decidere quali aspetti approfondire in base ai propri obiettivi di ricerca.