#EleSicilia: Twitter, le reti e la correlazione tra buzz e risultati

Le piattaforme lanciate da Twitter, Google ed Hootsuite per le Presidenziali americane sono un esempio ottimo degli insights ricavabili dall’osservazione delle attività svolte online dagli utenti. D’altra parte, ormai da diversi anni, anche la ricerca accademica ha dedicato ampio spazio alla ricerca di una possibile correlazione tra i risultati elettorali ed il buzz generatosi online intorno ai candidati.

Di recente, le elezioni per il rinnovo dell’Assemblea Regionale Siciliana – che, da siciliana, ho seguito con attenzione – sono state centro di aggregazione di numerose conversazioni online. Così ci è venuto in mente – a me e Massimiliano Spaziani che, come avvenuto per l’articolo precedente (“Da Pisa a Ferrara: storie di hashtag e di analisi delle reti”), mi affianca come co-autore in questo post – di analizzare quanto emerso su Twitter nel mese di ottobre, cercando anche di comparare i dati emersi con i risultati delle urne.

Dai sondaggi a Twitter

Le elezioni per il rinnovo dell’Assemblea Regionale Siciliana si sono tenute il 28 ottobre, mentre la chiusura delle liste – come richiesto dalla legge – è avvenuta un mese prima.
Quante conversazioni dunque si sono sviluppate su Twitter in quel periodo e che genere di correlazione è emersa tra i risultati elettorali e i tweets relativi alle elezioni e ai candidati?

Abbiamo analizzato un corpus di 72.104 tweets pubblicati da 12.341 autori unici tra l’1 ed il 31 ottobre 2012. Questo l’andamento dei volumi di tweets che abbiamo rilevato nel tempo e che naturalmente mostrano picchi significativi nel giorno delle elezioni e nei successivi:

La prima curiosità che abbiamo avuto è stata verificare quali dei candidati fossero presenti su Twitter e quanto fossero stati menzionati nel periodo considerato. Su 10 candidati, solo 7 hanno un account. Escludendo da questi Cateno De Luca e Lucia Pinsone per i bassi volumi di attività ed engagement (non hanno inviato più di un tweet nel periodo considerato ed hanno ricevuto meno di 100 mention o RT) e dunque per le nostre finalità d’analisi comparativa ecco cosa emerge:

Questo l’andamento dello share di volumi di mentions e degli hashtag riconducibili ai candidati:

Abbiamo quindi correlato lo share dei volumi di mention e degli hashtag con le percentuali di voto ottenute dopo il turno elettorale del 28 ottobre:

Analizzando la serie storica di riferimento è emerso che prima del turno elettorale non vi era una correlazione diretta tra i volumi di mention ed hashtag dei candidati ed il risultato ottenuto alle urne. Abbiamo allora verificato se vi fosse una correlazione di questo tipo rispetto ai risultati medi emergenti dai sondaggi condotti da DataMonitor per BlogSicilia a partire da fine agosto e fino a metà ottobre (poi è entrato in vigore il divieto di diffusione dei sondaggi nei 15 giorni precedenti le elezioni). In effetti, prima del 28 ottobre, il candidato più discusso su Twitter risultava essere Musumeci, in testa anche nei sondaggi pre-elettorali.

Dal 29 comincia a verificarsi una transizione verso il successivo assestamento, già a partire dalle 8 del mattino, orario di avvio delle operazioni di scrutinio. Volumi maggiori si registrano in prossimità della chiusura dello spoglio e quindi con il progressivo annuncio dei risultati.
Un altro picco si osserva poi la sera del 30 ottobre, durante la partecipazione di Crocetta a Ballarò:

Il 31 ottobre – giorno finale della nostra analisi – lo share dei volumi mention per candidato approssima dunque con accuratezza la percentuale di voti ottenuti da ciascuno (errore assoluto medio di 1,75%).

In effetti il dibattito sulla possibilità di fare analisi di tipo predittivo sui risultati elettorali va avanti da tempo con posizioni contrastanti, che passano da analisi – come quella effettuata sulle elezioni tedesche – che dimostrano una crescente correlazione tra il buzz generatosi su Twitter e i risultati man mano emergenti, fino a posizioni che negano decisamente una tale possibilità (qui una breve sintesi, ma si vedano anche questo interessante studio e – con la partecipazione di uno degli autori – anche questo paper).

Le evidenze da noi raccolte vanno in quest’ultima direzione, sebbene resti tuttavia interessante notare come ci sia una corrispondenza pressoché perfetta tra risultati elettorali e buzz nei giorni immediatamente successivi le votazioni.

A questo punto ci siamo chiesti: quali sono i soggetti coinvolti nelle conversazioni analizzate? Intorno a quali hashtag?

Social Network Analysis: identità ed hashtag

Rete delle mention esplicite
Dall’analisi dei tweets sono emersi immediatamente due macro-clusters, di cui uno interamente centrato su Grillo, frequentemente menzionato su Twitter ad inizio mese dopo aver attraversato a nuoto lo Stretto di Messina e dato avvio ad una serie di comizi nell’isola.

A destra emerge invece un cluster con nodi fortemente connessi che riunisce tutti i candidati ed include l’hashtag #EleSicilia.

Avvicinandoci più da vicino alla rete, ecco qual è il dettaglio dei cluster:

 

La community più densa risulta essere quella aggregata intorno a Beppe Grillo ed al Movimento 5 Stelle, “autonomo” rispetto al cluster del candidato Cancelleri e ben aggregato intorno al proprio leader (mentre non compaiono volumi significativi di mention intorno ad altri leader nazionali).

Si noti che Marano ha sostituito Fava per la candidatura solo il giorno precedente la presentazione delle liste ufficiali, avvenuta il 28 settembre: ciò nonostante le menzioni all’account dell’ex candidato sono rimaste significative.

Analizzando la relazione tra i vari cluster emerge poi quanto segue:

Tra gli account più menzionati – e che fungono in parte da ponte tra i vari cluster – emergono anche @ElezioniSicilia e l’account del giornalista @LucaSalici, attivo anche su #EleSicilia35.

Rete delle mention implicite
Per la definizione di questa rete si è tenuto conto delle relazioni tra account ed hashtag.

La community più ampia è quella che si aggrega intorno all’hashtag #EleSicilia, il cui cluster è strettamente collegato a quello di #EleSicilia35, che registra il picco delle conversazioni il 22 ottobre, giorno dell’incontro a Palermo tra i siciliani under 35 riuniti intorno all’iniziativa e i candidati ARS.
Nel primo cluster rientrano inoltre anche gli hashtag #ballaro ed #agora, a causa della presenza di Crocetta e Orlando (che, a sua volta, ha parlato del nuovo Presidente della Regione) nelle due trasmissioni RAI. Si tratta dunque di un cluster che si lega all’”evento” elezioni sia in termini concreti che mediatici.

Anche in questa rete di relazioni implicite emerge la community dei grillini. All’interno del cluster – principalmente aggregato intorno all’hashtag #M5S – compaiono anche gli account di Cancelleri e Beppe Grillo, insieme agli altri hashtag #m5ssicilia, #grillo, #boom5stelle.

Il generico hashtag #Sicilia (insieme ad altri meno frequenti) funge da ponte tra vari cluster, incluse le due community aggregate intorno a partiti e candidati con i seguenti hashtag ed account ricorrenti: #crocetta, #cancelleri, #musumeci, @rosariocrocetta, @nellomusumeci, #pdl, #pd, @maranogiovanna, @musumeci_staff, #catania, @miccichesud, #miccichè, @listamusumeci, @claudiofava1, @pbersani, #alfano, @ilpdl.

Conclusioni

Il nostro intento era quello di verificare sul campo una serie di ipotesi emerse riflettendo su queste elezioni. L’analisi di correlazione tra i volumi di conversazione rilevati online ed i risultati elettorali si presta evidentemente ad una serie di sperimentazioni ed analisi che possono fare emergere dati interessanti, soprattutto se messi in relazione con identità e temi di
discussione rilevati a partire dall’analisi delle reti.
Anche a livello di valutazione delle strategie di comunicazione e del tasso di attività rilevato per i vari candidati su Twitter, viene da chiedersi quale sia il potenziale di comunicazione non
sfruttato dagli aspiranti presidenti dell’ARS.
La sensazione è che mentre viene premiata – in termini di volumi di tweets – la forte attività dei grillini su Twitter, gran parte del “potenziale conversazionale” dei candidati resta non sfrutttato.
Così su un corpus di oltre 70.000 tweets la clusterizzazione emersa mostra come sia stato di fatto complesso guadagnare una propria visibilità ed aggregare una communiy ben definita intorno a ciascun candidato.
Come saranno utilizzati adesso gli account degli ex candidati? Continueranno ad essere attivi? Quali evidenze emergeranno invece dall’analisi dei prossimi appuntamenti elettorali?

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