Da Big Data derivano grandi responsabilità. Come l’analisi dei social network deve diventare adulta

Prendete le primarie del centrosinistra e il faro puntato con continuità sui siti di social network ad osservare gli umori degli elettori tra Facebook e Twitter. Faro puntato dai media generalisti e dalla Rete. E sotto il cono di luce abbiamo imparato delle cose.

Abbiamo imparato che le conversazioni sulla politica all’interno di Twitter sono alimentate dalle pratiche di social television: il confronto su SkYTG24 è stato punteggiato da un crescere di conversazioni sull’hashtag #csxfactor. Hashtag che si è imposto emergendo da una scelta degli utenti del social network “contro” l’hashtag ufficiale proposto dalla rete, #ilconfrontoskytg24: colpa di Europa (complice @nomfup). E che si è posizionato tra gli hashtag mondiali.

Abbiamo imparato ad osservare il livello di engagement che i politici riescono a suscitare attorno ai social media, descriverne e misurarne la natura quantitativa. E abbiamo imparato che è possibile fare analisi dettagliate dando conto di top posters ed impression. E riconoscere la capacità dei media mainstream di entrare e far parte della big conversation.

Bene. Quindi? Voglio dire: qual è il senso di questa nostra attenzione per i social network come luogo di messa in visibilità dell’opinione pubblica?

Stiamo abituandoci a considerare ciò che avviene nella parte sociale del web come parte costitutiva del nostro pensare agli accadimenti del mondo. Lo abbiamo fatto quando i blog erano hype e il giudizio della blogosfera serviva da meta commento di quello che accadeva in un dibattito televisivo di politici. Lo facciamo oggi con i social media, in particolare Twitter, per la maggiore semplicità di raccolta di dati rispetto ad esempio a Facebook e per la coolness che i flussi di tweet che si inanellano dietro un hashtag esercitano su giornalisti ed analisti. Lo dico senza giudizio morale – anche io faccio parte di una di queste due schiere – solo per sottolineare che dobbiamo cominciare a tradurre in termini di “senso” l’analisi che facciamo in modo da superare ogni approccio meramente descrittivo e che rischi di essere auto-referenziale. Soprattutto perché oggi siamo di fronte alla possibilità di reperire e trattare grandi quantità di dati. Siamo in un’epoca di Big Data. E da Big Data derivano grandi responsabilità. È venuto il momento di tentare di trovare l’approccio giusto, magari meno suggestivo ed estemporaneo, che sappia guidarci in termini interpretativi e predittivi.

Intanto va chiarito che la possibilità di fare ricerca sociale con i Big Data, in cui la prospettiva dei social network ci ha collocati, ha fatto emergere il bisogno di una formalizzazione scientifica nella computational social science e, allo stesso tempo, ha prodotto un modo di osservare I fenomeni sociali che diventa dipendente dal senso che la realtà dei Big Data introduce.

I Big Data hanno una natura eminentemente networked, come sostengono Dana Boyd and Kate Crawford, vanno cioè orientati dalla possibilità di visualizzare e riconoscere patterns che derivano dalle connessioni tra dati diversi (relativi a singoli individui o a gruppi oppure alle strutture informative stesse). Il rischio è che essendo tecnicamente possibile osservare connessioni emergenti di ogni tipo (effetto apophenia) l’interpretazione deve essere supportata da buone domande di ricerca e buone teorie di riferimento, per evitare di disperdersi in rivoli irrilevanti in cui ciò che è tecnicamente visibile non è socialmente significativo. Per questo occorre farsi le domande giuste e lasciare che siano queste ad orientare la ricerca.

Questa possibilità di fare ricerca cambia quindi le nostre domande di ricerca a diversi livelli che dipendono dalla realtà che osserviamo e da come lo facciamo. Spesso vengono applicati presupposti teorici e concetti analitici utili per studiare la società e i comportamenti sociali ad un ambito di realtà, come quello delle conversazioni online, come se questo ambito fosse rappresentativo della società o di una parte di essa. Per capirci: i like non sono voti elettorali o propensione di acquisto di un prodotto. Non necessariamente.

Il senso comune dei media ci ha spesso messo di fronte a questa prospettiva parlando ad esempio del “popolo della Rete” o indicando alcune issue emerse online come fossero rappresentative dell’opinione dell’intera popolazione. Oppure il marketing, con i suoi studi predittivi dei comportamenti di acquisto e dei gusti delle persone desunte dal monitoraggio di quello che avviene nei social network fermandosi spesso sulla superficie dei fenomeni.

Ma al di là degli errori più macroscopici abbiamo delle legittime attese che dobbiamo mettere in discussione nell’applicare le nostre teorie ad un campo di indagine come quello dei social network sites per avere risposte a quesiti sul mutamento dei comportamenti sociali, basti pensare alle analisi sulla partecipazione politica. In quale modo l’analisi dei temi o delle reti nei social network ci fa capire il senso della partecipazione politica oggi?

Tornando all’esempio delle primarie: cosa ci dicono di più i social media? In che modo ci aiutano ad interpretare meglio la realtà che ci circonda, che sia business o politica? Come possiamo utilizzarli, se possiamo utilizzarli, per prevedere tendenze e comportamenti sociali?

Una direzione che mi sembra promettente è costruire modelli predittivi integrando realtà online ed offline, integrando cioè le diverse sfere pubbliche in cui potenziali elettori abitano e si esprimono. Come nella ricerca sperimentale che abbiamo fatto all’interno del progetto PRIN Social Network Studies Italia, in cui abbiamo messo in relazione sondaggi elettorali su tre candidati e livelli di engagement online calcolati sulle mentions di Twitter e Facebook Talking About.

A questi andrebbero aggiunti, per rendere il modello più complesso, i livelli di sentiment che riescono a tradurre quantitativamente i portati qualitativi presenti nei contenuti online. Esistono in tal senso sperimentazioni significative come quelle che Vincenzo Cosenza utilizza ad integrazione della lettura dei dati Twitter sul primo dibattito televisivo.

Resta aperto, in particolare in campo politico, il tema dell’ironia e l’interpretazione automatizzata di questa: come trattare in questo senso i contenuti su Twitter e Facebook dei Marxisti per Tabacci?

E d’altra parte occorrerebbe utilizzare anche altri nodi delle sfere pubbliche online rappresentato dai siti di news e dai blog, come luoghi di produzione e messa in circolazione di opinioni e aggregatori di engagement nei commenti, share, like, ecc.  Il fatto, per restare al caso delle primarie, che Pierluigi Bersani è il candidato che riceve un numero più elevato di citazioni da parte dei siti di news e blog ci sembra essere rilevante.

Nella nostra agenda di lavoro dovremo infine cominciare a riflettere maggiormente anche sugli insights culturali, cioè sui processi collettivi e sulle dinamiche discorsive, sulle pratiche vive attraverso cui la narrazione viene costruita. E questo in ottica di etnografia digitale, con un approccio che entri nei contenuti di status e tweet e sappia metterli in relazione interpretandoli anche in base alle reti sociali che le analisi strutturali riescono a mostrare.

La sfida che ci troviamo ad affrontare è proprio questa, imparare non solo a vedere i dati dei social network ma ad ascoltarli e farli parlare assieme ai dati relativi alle trasformazioni dei comportamenti sociali. Per farci raccontare quali narrazioni sociali stanno costruendo e per farci raccontare come gli individui e i collettivi si auto rappresentano e rappresentano issue

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