Le motivazioni dell’interesse dei ricercatori per i social network

Sembra che ormai pochi non possiedano un account in uno dei principali social network; in essi si raccontano (quasi) tutti gli avvenimenti importanti della propria vita e i piccoli eventi della quotidianità, si esprimono liberamente le proprie idee, opinioni ed emozioni e si interagisce con gli atri utenti. Ecco che allora non c’è da stupirsi se si è tentato di scoprire le modalità migliori per sfruttare quest’oceano di informazioni allo scopo di spiegare fenomeni sociali complessi o addirittura di predirli. La letteratura su questo tema sta crescendo in modo esponenziale come pure le aziende che offrono analisi di dati estratti dai social media.

“I social network destano maggiore curiosità rispetto alle altre fonti di Big Data perché forniscono informazioni proprio su cosa la gente pensa. Analizzare i social media è come portare la voce delle persone all’interno delle organizzazioni ed il vantaggio va a quelle che sanno focalizzarsi sui giusti segnali, estrarne informazioni rilevanti, processarli rapidamente e modulare di conseguenza le proprie azioni”, questo è il pensiero espresso da Stephen Rappaport, Knowledge Solutions Director

dell’Advertising Research Foundation, in un suo rapporto presentato all’organizzazione mondiale UN Global Pulse e all’Unicef, nel luglio 2012. I social media permettono di sapere in tempo reale ciò che si dice in Rete, aggregando pezzi di informazioni separati, che nel loro complesso possono generare un mosaico coerente.

“I social media ci danno un’opportunità mai avuta prima: sapere ciò che tutti stanno dicendo riguardo a qualunque cosa”, così Filippo Menczer, direttore associato del

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Center for Complex Networks and Systems Research dell’Università dell’Indiana, riassume le potenzialità dell’analisi dei nuovi media7.

L’analisi dei dati forniti dai social media può rivelarsi utile per comprendere l’opinione pubblica su determinati temi e monitorarne i cambiamenti in modo continuativo ed in tempo reale; è paragonabile a dei questionari svolti in modo passivo, intensivo e poco costoso. A differenza di questi ultimi però non si limitata alle domande predefinite, ma sono le persone stesse a decidere di cosa parlare e come parlarne, evitando così risposte mancate, indotte o strategiche, non richiedendo all’intervistato di fare appello alla memoria riportando le sue esperienze o impressioni passate e permettendo di comprendere come e quando l’opinione si è formata.

I sondaggi offline sono per definizione statici e considerando la velocità con cui opinioni e preferenze cambiano nella società attuale, affidarsi a fotografie statiche della mutevole realtà risulta sempre più limitativo. Leggendo quanto postato online, si ha invece una visione live di cosa sta accadendo e questo permette sia di poter prevedere risultati futuri, sia di intervenire in modo adatto per determinarne il suo evolversi.

Noah Smith, assistente Professore si Scienze informatiche alla Carnegie Mellon University, afferma che i dati di Twitter possono aiutare i ricercatori a rispondere ad una serie di domande sociologiche a cui altrimenti sarebbe difficile approcciarsi con gli altri metodi tradizionalmente adottati che risulterebbero troppo lenti e costosi per l’elevato numero di interviste necessarie8.

I sondaggi al telefono sono il metodo tradizionale utilizzato per le ricerche nel campo delle scienze sociali per catturare l’opinione pubblica. Tale metodologia sta, però, risentendo di un calo di validità a causa della riduzione dell’uso delle linee domestiche sostituite dai cellulari, dell’aumento del tasso di non risposta e degli errori causati dalle autodichiarazioni dell’intervistato. Dal momento che le interviste telefoniche hanno dei costi organizzativi e richiedono l’impiego di risorse umane, vengono condotte con cadenza bisettimanale o mensile, pertanto le variazioni dell’opinione pubblica non sono disponibili giorno per giorno, non si riescono così a riflettere i rapidi cambiamenti di una società dinamica come quella attuale. Per superare questi ostacoli si sta cercando di capire se un’analisi semantica degli user-generated content può aiutare a predire i comportamenti umani dal momento che attraverso i social media un individuo esprime

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Savage, N., 2011 “Twitter as Medium and Message”. Communication of the ACM 8

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le sue idee pubblicamente. Uno studio di Fu e Chan (2013) pone in relazione queste due metodologie confrontando i risultati da esse ottenuti ad Hong Kong nel giudicare l’operato del governo. Da inizio Aprile a fine Giugno 2011 sono stati raccolti 66.468 post contenenti termini relativi al Governo e sono stati analizzati da un classificatore (la cui accuratezza era stata stimata al 79%) che ha permesso di calcolare per ogni giorno un punteggio relativamente alla negatività dei giudizi espressi.

I risultati dei sondaggi telefonici sono invece stati forniti dai due principali siti di sondaggi del Paese che pubblicano mensilmente i risultati sulle opinioni delle persone riguardo alle principali figure politiche: il sito del ‘Public Opinion Programme’ dell’Università di Hong Kong (HKUPOP) e quello dell’Istituto sugli studi dell’Asia dell’Università Cinese di Hong Kong. La percentuale di risposte da cui emergeva poca soddisfazione nelle politiche del Governo, calcolata sul totale delle risposte ottenute, è stata interpolata utilizzando il metodo autoregressive integreted moving average (ARIMA) di Box e Jenkins, ed è stata confrontata con l’andamento giornaliero delle opinioni espresse nei social facendo emergere una correlazione significativa tra le risposte degli intervistati ed i messaggi pubblicati online.

Lo studio ha dimostrato che, nonostante il campione considerato utilizzando i social media sia elitario, se comparato con quello casuale delle interviste telefoniche, sembra comunque esser possibile adottare gli user-generated content per predire l’opinione pubblica, o meglio per predire i risultati mensili interpolati dei sondaggi telefonici, con uno scarto temporale di 8-15 giorni. Ovviamente non vuole sostituire il metodo tradizionale, ma potrebbe esser un approccio complementare che arricchisce i risultati ottenibili, con costi limitati ed una buona granularità temporale nei risultati.

Un’analisi la cui fonte di dati è rappresentata dai social network inizia con la definizione delle combinazioni di parole chiave più adatte per scoprire quanto più possibile sul tema della loro indagine.

Sui social media si possono monitorare:

- il volume di menzioni, visualizzazioni o post che un argomento, organizzazione o utente riceve;

- la rete sociale e canali utilizzati per scambiare contenuti;

- il livello di coinvolgimento in base a quanti utenti discutono, condividono, apprezzano o rispondono a messaggi riguardanti una precisa tematica;

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- i contenuti delle discussioni categorizzando come positivo o negativo un messaggio pubblicato in rete attraverso una sentiment analysis o cercando di interpretare l’opinione dell’autore.

I dati così ottenuti vengono analizzati per rispondere a diversi tipi di domande.

Quattro sono le principali direzioni di ricerca sui social network indivuduate, le quali saranno affrontate separatamente nei paragrafi che seguono.