1

TweeTelection

Twitter e Social Tv durante le elezioni politiche 2013

Marzia Antenore, Loris Di Gianmaria, Maria Paola Faggiano, Serena Gennaro

1. Scenario

Le ultime elezioni politiche hanno rappresentato un banco di prova importante per la consacrazione

di Twitter quale strumento di circolazione di informazione politico-elettorale. Nato nel 2006, ma

esploso di fatto nel 2009, il microblog si è progressivamente ritagliato un posto di rilievo nella

comunicazione politica tanto da sdoganare il cono d'ombra in cui era stato collocato da Facebook.

L‟adozione di Twitter in campo politico è stata indagata a più livelli, sia con riferimento

all‟attivismo di movimenti/associazioni di cittadini, sia in relazione alla comunicazione indirizzata

ai cittadini dai parlamentari dei diversi paesi, sia nel contesto di campagna elettorale. Sul fronte dei

movimenti internazionali vale la pena citare l‟insieme di indagini che hanno avuto come oggetto le

proteste in Medio Oriente e Nord Africa etichettate come l‟espressione più evidente della nascente

“Twitter revolution” nel corso della cosiddetta “primavera araba”. In Italia, un‟indagine recente

(Bentivegna, 2013) si sofferma sui flussi di conversazione indirizzati dai cittadini al M5S tali da

collocare il microblog come “luogo terzo” in grado di offrire uno spazio in cui ospitare

conversazioni e scambi su vari argomenti tra i quali la politica. Rispetto all‟uso di Twitter fatto dai

membri del Parlamento nei diversi paesi ricordiamo la ricerca di Goldbeck et al. (2010) condotta sui

membri del Congresso statunitense che ne sottolinea il ruolo di self-promotion, le numerose

indagini (tra le quali Jackson e Lilleker, 2011) sul Parlamento britannico e sulle variabili che

spingono all‟adozione di Twitter e, in Italia, l‟indagine sui parlamentari della passata legislatura che

evidenzia il sostanziale immobilismo dei nostri rappresentanti nell‟adozione del microblog

(Antenore, 2012). In campo elettorale, oltre all'ormai classico lavoro di Gaffney sulle elezioni in

Iran (2009), rammentiamo, tra le più recenti, la ricerca di Larsson e Moe (2012) sulle Elezioni

generali svedesi che mostra come i soggetti più attivi sulla piattaforma corrispondano a coloro che

ricoprono ruoli ufficiali legati al mondo della politica e dell‟informazione, oltre all‟indagine sulle

elezioni parlamentari tedesche (Linh Dang-Xuan, 2013) in cui si procede ad una comparazione tra

contenuto emotivo del tweet e sua diffusione all‟interno del microblog.

Diventato parte integrante dell'ecosistema mediale, Twitter offre non solo a cittadini, blogger,

politici, ecc. uno spazio per prendere la parola su temi di natura politica, ma costituisce anche il

secondo schermo attraverso il quale commentare in livestreaming i principali eventi mediali. Sulla

scorta delle indagini condotte secondo l‟approccio social tv (tra gli altri, Webb, 2008; Mitchell et

al., 2010) in campagna elettorale (Chadwick, 2011), nella ricerca qui presentata è stata accolta una

definizione di Twitter come social media backchannel, ossia come una piattaforma usata dagli

utenti per commentare in real-time gli eventi televisivi (Highfield, Harrington, Bruns, 2013).

L‟espansione della pratica partecipativa della social tv, ovvero la crescita nell‟uso, da parte delle

audience, di più dispositivi per esprimere on line opinioni sul programma televisivo al quale si

assiste, accresce potenzialmente il ruolo attivo degli spettatori implicando un‟autonoma produzione

di significati. In questo scenario, la scelta di un approccio Social Tv applicato al caso italiano ha di

fatto richiesto una sua ridefinizione al fine di capire in che modo il pubblico, sollecitato alla

partecipazione esclusivamente attraverso l‟invito sporadico al live tweetting, abbia preso la parola

in relazione alle trasmissioni di approfondimento politico ed ai candidati ospiti dei talk.

Nel complesso, sono stati scaricati circa 160.000 tweet postati da oltre 30.000 utenti unici,

successivamente ripartiti in categorie (blogger, partito, giornalista, media, politico, ecc.) sulla base

delle descrizioni fornite all‟interno del profilo da ciascun utente. La classificazione prodotta –

connessa ad ulteriori variabili - viene utilizzata come chiave interpretativa per la presentazione dei

* Università degli Studi di Roma

La Sapienza, Dipartimento di Comunicazione e Ricerca Sociale

2

risultati di ricerca, secondo una triplice prospettiva di analisi tesa ad evidenziare forme di

engagement on line e off line e livelli di attivismo. In particolare le macro-aree indagate sono state:

a) gli usi di Twitter in base al profilo - L‟analisi secondaria dei dati, condotta focalizzando

l‟attenzione sui singoli profili in un‟ottica comparativa, si è posta l‟obiettivo di esplorare-

descrivere analiticamente i seguenti piani: entità e tipo di testi prodotti; numero e tipo di

occasioni in cui si è partecipato alla discussione; numero e tipo di leader rispetto ai quali si è

espresso un commento; grammatica utilizzata; coinvolgimento nella discussione di altri

utenti.

b) Il linguaggio degli utenti: sintassi, semantica e mappe concettuali - Attraverso l‟analisi

lessicometrica, sempre tenendo conto dei diversi profili di utenti individuati, sono state

rintracciate le parole-chiave più significative e ne sono stati approfonditi i contesti d‟uso;

sono state analizzate le principali associazioni di parole e ricostruiti i network semantici più

rilevanti; sono stati esplorati i linguaggi tipici e/o esclusivi dei diversi profili d‟utente.

c) Gli utenti Twitter fuori dalla rete: media, politica e profili sociologici – Attraverso

un‟inchiesta con questionario (web survey) sono stati raggiunti gli utenti che, in termini di

descrizione fornita nel profilo, non sembravano ricoprire ruoli pubblico-politici specifici e/o

possedere una particolare competenza rispetto al mondo dell‟informazione. La ricostruzione

del profilo sociologico degli utenti si articola nella rilevazione e sintesi delle caratteristiche

socio-anagrafiche e culturali più significative, della dieta mediale e delle modalità di

partecipazione politica. Il lavoro di analisi mira a scoprire se la classe indagata sia

concepibile come un microcosmo tendenzialmente omogeneo al proprio interno o, invece,

come un‟aggregazione di cluster differenziati.

Seguendo dunque un approccio mixed method e adottando una prospettiva di ricerca esplorativo-

descrittiva, in questo paper si presenta una selezione mirata dei risultati prodotti.

2. Metodologia di indagine

I materiali scaricabili dal web offrono percorsi di rilevazione ed analisi di proporzioni finora

difficilmente percorribili e consentono di assumere un vero e proprio stile innovativo di ricerca

empirica, fondato sull‟abbinamento, ai diversi livelli, di una pluralità di tecniche e strumenti. La

social web research si configura come terreno di scambio tra expertise provenienti da più campi di

studio, ma anche per il proficuo incontro tra qualità e quantità (Campelli, 1996), per un pluralismo

metodologico (Delli Zotti, 1996) che sfoci proficuamente e ad ogni livello in un approccio

all‟indagine scientifica mixed method oriented (Brannen, ed., 1992; Bryman, 1992; Burke Johnson

et al., 2007; Cresswell et al., 2003; Tashakkori, Teddie, ed., 2003a/2003b).

In tale prospettiva, fare ricerca sociale sui SNS, e su Twitter in particolare, consente di combinare ed

ottimizzare pratiche di rilevazione ed analisi dei dati, ma anche di produrre risultati robusti e

controllabili empiricamente, rilevanti sia sul piano sostantivo, sia su quello strettamente

metodologico. D‟altro canto, nell‟ambito dell‟esperienza di ricerca presentata in questa sede, ci si è

posti diversi ed interrelati obiettivi: 1. la produzione di differenti materiali empirici (testi, risposte a

domande di questionario, resoconti derivati dall‟osservazione sistematica del comportamento in

rete); 2. l‟analisi, a diversi livelli di controllo, dell‟oggetto di studio; 3. la comparazione tra risultati

ottenuti con tecniche differenti ed il controllo della qualità dei dati; 4. il dialogo tra unità di analisi

differenziate e il riferimento ad una duplice logica temporale – sincronica e diacronica; 5. lo studio,

attraverso l‟analisi primaria e secondaria, dei risultati prodotti con riferimento ai singoli individui e

alle relazioni tra di essi.

3

Adottando la prospettiva della Social TV (Webb, 2008; Mitchell et al.; 2010), si è proceduto

all‟analisi dei tweet postati dagli utenti a ridosso delle principali trasmissioni politiche1, utilizzando

per lo scaricamento l‟hashtag della trasmissione e dei candidati presenti in studio. Lo scaricamento

dei tweet è sistematicamente partito mezz‟ora prima dell‟inizio della puntata concludendosi

mezz‟ora dopo la fine. Sono stati totalizzati complessivamente circa 160.000 tweet prodotti da circa

30.000 utenti, successivamente distinti nelle categorie blogger, partito-circolo-comitato,

giornalista, media, politico, movimento-associazione, endorser, cittadino comune sulla base della

descrizione fornita all‟interno del profilo da ciascun utente (Tab. 1).

Tab.1 - Classificazione degli utenti in base al profilo

v.a. %

blogger 2.841 9,4

cittadino 23.046 76,5

partito, circolo, comitato 282 ,9

giornalista 1.402 4,6

media 117 ,4

movimento, associazione politica e civica 75 ,2

politico 743 2,5

endorser 788 2,6

non desumibile 864 2,9

Totale 30.158 100,0

Ne emerge uno spazio pubblico composito, prevalentemente dominato dalla figura dei cittadini

(76%), una percentuale in linea con altre ricerche sulla composizione dell‟utenza svolte nel contesto

internazionale (Small, 2011).

Le analisi hanno preso avvio a partire dalla matrice ottenuta in seguito allo scaricamento dei tweet.

Sono state prodotte numerose variabili ed indici empirici in relazione ai 30.000 utenti di

riferimento, tra cui: Tipologia della produzione di post – tiene conto di eventuali abbinamenti tra

singleton, mention e RT, nonché del carattere occasionale/assiduo della pubblicazione; Numero di

candidati per user; Numero di trasmissioni per user; Tipologia di attrattività-ricettività – risultato

della combinazione delle informazioni relative alla rete di followers/following; Tempo trascorso

dalla creazione del profilo; Numero e tipo di hashtag per utente. La classificazione prodotta con

riferimento al profilo utente è stata applicata anche al sistema di mention e retweet scaricati e ciò

allo scopo di valutare il tipo di relazioni instauratosi nel corso della campagna.

Lo scaricamento di molte decine di migliaia di tweet ha messo il gruppo di lavoro nella condizione

di impostare e svolgere un‟imponente esperienza di analisi lessicometrica2. Non possono non

evidenziarsi le difficoltà e l‟onerosità delle fasi preliminari di impostazione, pulizia,

lemmatizzazione e disambiguazione di un corpus di vaste dimensioni (1.200.000 occorrenze a

pulizia conclusa), anche in considerazione della scelta di sottoporlo integralmente ad analisi. Le

variabili-chiavi di lettura utilizzate nel corso dell‟analisi sono: candidato; trasmissione, profilo

utente, momento della campagna elettorale, status (singleton, mention, RT). I testi sono stati

1 Le trasmissioni sono state selezionate tenendo conto dei criteri della durata, del canale e dell‟orario della

trasmissione. Esse sono: Ballarò, In onda, Omnibus notte, Otto e mezzo, Piazza pulita, Porta a porta, Quinta colonna,

Servizio pubblico, Zeta, Bersaglio mobile. 2 Essa, condotta con l‟ausilio del software T-Lab 8.1, ha consentito di esplorare in modo sistematico l‟intero corpus

testuale e di ricostruirne la struttura, stante l‟opportunità di tornare ripetutamente sul testo originario al fine di produrre

adeguate interpretazioni dei risultati e rendere controllabile il percorso di analisi messo in atto (Bolasco, 1998 e 1999;

Della Ratta-Rinaldi, 2007a/2007b; Giuliano, 2004; Nobile, 2012). Senza l‟ausilio di un supporto semiautomatico di

analisi difficilmente, date le proporzioni del corpus, si sarebbero potuti ottenere risultati ad un livello adeguato di

aggregazione e complessità.

4

organizzati in sottoinsiemi omogenei (circa 1000 partizioni) sulla base della classificazione dei

tweet rispetto alle suddette variabili. L‟analisi è stata condotta passando da un livello più semplice

ed analitico ad uno più complesso e sintetico teso all‟individuazione di dimensioni latenti e di

cluster efficacemente interpretabili.

È stata, infine, condotta un‟inchiesta con questionario - nella modalità web survey (Guala, Fischer,

2007) - al fine di raggiungere gli utenti che, in termini di descrizione fornita nel profilo, non

sembravano ricoprire ruoli pubblico-politici specifici. La metodologia utilizzata, in combinazione

con il resto delle operazioni di ricerca, ha consentito di approfondire i temi di indagine, di

controllare alcuni dei risultati prodotti, di esplorare ulteriori interessanti aspetti. Gli utenti Twitter a

cui è stato inviato il questionario - sfruttando lo strumento della mention3 - sono stati selezionati

opportunamente tenendo conto dell‟importanza della rappresentatività delle unità sui piani statistico

e sostantivo4. La base empirica è stata esplorata operando un confronto sistematico tra

comportamenti politici on line e off line. La ricostruzione del profilo sociologico degli utenti si

articola nella rilevazione e sintesi delle caratteristiche socio-anagrafiche e culturali più significative

(genere, età, titolo di studio, condizione occupazionale, professione svolta), della dieta mediale

(canali di informazione nel corso della campagna elettorale), delle modalità di partecipazione

politica (orientamento politico, modalità di accostamento alla campagna, comportamento di voto,

associazionismo), della leadership di opinione (forme di discussione/interazione su temi politici,

omofilia).

3. Live Tweetting: stili di interazione in campagna elettorale

Prima di entrare nel merito delle forme di interazione stabilite in rete dagli utenti vale la pena

soffermarsi sulle occasioni comunicative che spingono gli internauti a produrre post nel corso della

campagna elettorale. Il primo fattore da considerare è l‟ampiezza delle platee televisive. La tabella

che segue (Tab. 2) mostra una corrispondenza tra ascolti medi stagionali delle trasmissioni

considerate e numero di Tweet raccolti con gli hashtag di scaricamento (#trasmissione e

#candidato). Laddove cioè si è in presenza di platee ampie e consolidate, come nel caso di Ballarò,

il numero di post si colloca sopra la media complessiva. Nel caso di trasmissioni di nicchia come

Zeta o Omnibus Notte il numero di cinguettii decresce esponenzialmente. Inoltre, l‟andamento dei

tweet minuto per minuto evidenzia, senza eccezioni, come l‟attivismo degli utenti cominci a ridosso

3 La piattaforma utilizzata per caricare il questionario – composto da circa 20 domande strutturate, tra domande

semplici, batterie e domande a risposta multipla – è Google Drive. Gli utenti campionati sono stati invitati alla

compilazione tramite mention personalizzata contenente il link di accesso al questionario. La rilevazione è stata

condotta nell‟arco di un mese utilizzando l‟account istituzionale di Mediamonitor Politica (i tempi sono stati più lunghi

del previsto per via della delicata gestione su Twitter – v. regole per la tutela della privacy e misure anti-spamming - di

un consistente numero di tweet rivolti a utenti non facenti parte della propria rete di followers). 4 Gli utenti classificati come cittadini comuni sono circa 23.000 su 30.000 complessivamente raggiunti (proporzione in

linea con le percentuali di altri Paesi del mondo). Pur avendo riscontrato nella letteratura empirica su Twitter una certa

disinvoltura nell‟allestimento di campioni non probabilistici o addirittura „di convenienza‟, il gruppo di lavoro ha optato

per una soluzione rigorosa di selezione degli esemplari da coinvolgere nella web survey. La variabile-criterio in base

alla quale si è proceduto all‟estrazione casuale dei casi (Di Franco, 2010) secondo un disegno di campionamento

stratificato è una tipologia che combina e sintetizza le informazioni sul numero di post prodotti nel corso della

campagna elettorale e il numero di followers (l‟andamento della variabile sul totale di partenza e sul campione estratto

è pressoché identico). Sono stati estratti 2.388 casi da intervistare (circa il 10% del totale di riferimento) e sono rientrati

177 questionari compilati (circa il 7,5%). Nonostante il modesto successo dell‟esperienza di rilevazione primaria

(comunque perfettamente in linea con il tasso medio di rientri in occasione di indagini affini) e sebbene non nelle

condizioni di procedere all‟inferenza statistica (campione limitato ed auto-selezionato) si può sottolineare come i casi

raggiunti e quelli del campione di riferimento si distribuiscano rispetto alla tipologia di estrazione in modo molto simile

(confronto campione/casi raggiunti: 1. un post/pochi followers: 31,2% vs 23,3%; pochi post/pochi followers: 18,6% vs

14,8%; molti post/pochi followers: 6,8% vs 5,2%; un post/molti followers: 17,4% vs 18,7%; pochi post/molti followers:

14,3% vs 20,6%; molti post/molti followers: 11,7% vs 17,4%). Ciò non può che essere una prova dell‟affidabilità della

base empirica prodotta e della qualità dei risultati dell‟indagine.

5

dell‟inizio della puntata, raggiunga i picchi più elevati in corrispondenza di temi caldi dell‟agenda

politica e cali drasticamente nel corso della mezz‟ora successiva alla fine della puntata. Tali dati

confermano un pattern tipico del liveness posting per cui nell‟andamento generale della

Twittersphera i picchi di tweet vengono raggiunti in coincidenza con i dibattiti politici televisivi, le

dichiarazioni chiave dei politici e i grandi eventi pubblici che si svolgono al di fuori dell‟arena

mediale (Larsson e Moe, 201; Bruns e Burgess, anno; Larsson, 2013). In sostanza, Twitter ha

funzionato come una sorta di meter “abusivo” degli ascolti TV fornendo indicazioni estremamente

affidabili, prima ancora che sui candidati, sull‟ampiezza delle audience delle trasmissioni e sul loro

comportamento di fruizione della programmazione. Vi è da aggiungere, come ulteriore chiave di

lettura, che un tale andamento sembrerebbe smentire l‟ipotesi che vede gli utenti politically engaged

sulla piattaforma come soggetti più propensi alla fruizione di prodotti mediali di nicchia. In realtà,

gli utenti non disegnano la programmazione del mainstream, anzi vi si collocano abbondantemente

e senza alcuna esitazione.

Tab. 2 - Tweet e ascolti medi dei talk politici

Trasmissione Numero di Tweet Ascolto medio in milioni (stagione

2012-2013)

Ballarò 72.157 4.371

Servizio Pubblico 19.083 3.093

Piazza Pulita 16.073 1.477

Porta a Porta 15.968 1.528

In Onda 15.568 1.109

Quinta Colonna 7091 1.764

Bersaglio Mobile 4436 1.392

Otto e Mezzo 3879 1.824

Zeta 3739 1.094

Omnibus Notte 505 160

All‟interno della medesima trasmissione, l‟andamento dei post risente del candidato presente in

studio. Nel caso ad esempio di Ballarò che, in momenti diversi, ha ospitato quattro dei sei candidati

in lizza - Monti (22/1), Ingroia (29/1) e, nella stessa puntata, Berlusconi e Giannino (5/02) - i tweet

hanno mostrato tendenze differenti, raggiungendo rispettivamente, 17.925 (11,2% sul totale dei

post), 11.550 (7,2%), e 42.682 post complessivi e collocando la coppia Berlusconi-Giannino in

cima alla classifica dei candidati più commentati della campagna (26,7% dei post su 160.000 del

periodo considerato). Il dato è ancora più interessante se posto in relazione agli ascolti medi delle

puntate considerate (5.042 del 22/01; 4.459 del 29/01; 5.787 del 5/02) che presentano lievi

differenze nell‟ampiezza delle platee ma non tali da giustificare l‟impennata di tweet connessa ad

uno dei media event della campagna: il ritorno di Berlusconi nell‟arena televisiva del talk e in

“campo avversario”. In altre parole, i dati raccolti permettono di evidenziare una sorta di

“normalizzazione” del web 2.0, vale a dire gli utenti Twitter riflettono e rafforzano comportamenti

comunicativi molto simili ai modelli di fruizione del consumo tv: si dimostrano estremamente fedeli

ad un appuntamento televisivo, la cui scelta risente delle gerarchie di agenda stabilite entro i media

generalisti, e intensificano l‟engagement laddove la programmazione offre micro-eventi che ne

rompono la routine.

Il solo andamento del flusso comunicativo prodotto nel corso della fruizione dei talk politici non

fornisce ancora alcuna indicazione sull‟engagement degli utenti della piattaforma ossia sulle

strategie di posting maggiormente adottate a ridosso della fruizione della campagna. A fronte di un

numero di messaggi enorme, va subito precisato come la produzione di status variamente intesi

denunci un rapporto episodico con l‟offerta politica televisiva caratterizzato da una partecipazione

prevalentemente occasionale (una media di 2,5 post a testa), incostante (solo il 24% degli utenti ha

postato nel corso dell‟intera campagna), e circoscritta al commento di un solo candidato (67,8%

degli utenti) e di una sola trasmissione (70,2%). Piuttosto che a quello dei political junkies descritti

da Coleman (2003), il comportamento di questi soggetti è assimilabile a quello di comunità di

6

seguaci, sostenitori o detrattori che siano, che si mobilitano pigramente solo in occasione di

specifici appuntamenti comunicativi ignorando il resto della programmazione.

Quali forme abbia assunto tale mobilitazione può essere colto facendo riferimento alla pratiche di

comunicazione messe in atto. Una prima indicazione proviene dalle caratteristiche degli status

prodotti: a fronte dei quasi 160.000 tweet circolati sulla piattaforma, nel 41,8% dei casi si tratta di

retweet, ossia una modalità che, se è vero può essere interpretata come espressione della vocazione

conversativa dell‟utenza (Bentivegna, 2013), rimanda nel contempo alla volontà di intrattenere o

semplicemente condividere le posizioni di altri. Se a ciò aggiungiamo che oltre il 33% degli utenti

ha prodotto unicamente retweet a ridosso della fruizione è chiaro come le modalità di engagement

di questi soggetti si configurino come piuttosto blande dal punto di vista della volontà di diffondere

pensieri o informazioni inediti. Le interazioni discorsive “pure” rappresentate dalle mention sono

estremamente limitate e riguardano l‟11,3% del flusso comunicativo generato, un dato tutto

sommato deludente soprattutto se rapportato ai risultati più incoraggianti ottenuti nel corso di

appuntamenti elettorali simili in altri paesi (Stieglitz e Dang-Xuan, 2012). I dati consentono così di

smentire una metafora spesso usata per descrivere l‟interazione degli utenti Twitter di fronte allo

schermo televisivo: più che di una sorta di “bar dello sport” dove si susseguono fitti scambi di botta

e risposta tra appassionati avventori intenti a commentare un programma, il posting richiama alla

mente i sermoni degli oratori dello Speaker‟s Corner svolti di fronte a un pubblico enorme, ma poco

loquace ed affetto da ecolalia. Anche introducendo variabili di profilo, queste tendenze generali

rimangono pressoché immutate. Unica eccezione degna di nota è rappresentata da una piccola

percentuale di utenti definiti endorser (2,6%), ossia individui esplicitamente schierati a sostegno o

contro un candidato. In virtù del loro dichiarato interesse per la campagna questa nicchia si inserisce

meno episodicamente nel dibattito sulla piattaforma, tende a postare in occasione di più trasmissioni

ed il posting è indirizzato a candidati differenti.

Se usciamo dall‟indistinta nebulosa degli utenti per continuare ad addentrarci nelle caratteristiche di

profilo il quadro ricostruito dai dati consente di confermare e rafforzare l‟ipotesi della

“normalizzazione” anche sul versante della partecipazione al dibattito per cui le modalità di presa di

parola dei diversi attori della Twittersphera passano per il rispetto dei ruoli tradizionali assolti nella

sfera della politica “reale”. Una prima conferma di questa tesi deriva dai dati relativi alla

classificazione degli status rispetto al profilo degli utenti: in breve, gli attori formali e semi-formali

dell‟informazione (media, giornalisti, blogger) tendono a privilegiare l‟utilizzo di Singleton, una

modalità one-to-many tipica del modello comunicativo broadcasting funzionale alla trasmissione di

informazioni (Larsonn e Moe, 2011); gli attori formali della politica prediligono modalità

assimilabili alla “convocazione” dell‟elettorato come la mention che ha una esplicita funzione

evocativa, esprime la volontà di coinvolgere altri in conversazioni e di uscire da un contesto

comunicativo estremamente rumoroso (Honeycutt, Herring, 2009); mentre movimenti ed endorser

si incaricano, attraverso il RT, della mobilitazione e circolazione dell‟informazione politico-

elettorale. Di contro, i cittadini hanno un comportamento eterogeneo in cui nessuna delle modalità è

prevalente. Qui evidentemente a pesare è l‟eterogenea composizione della platee digitali.

Nella direzione della normalizzazione vanno anche i dati relativi ai reticoli interazionali che si

rintracciano sulla piattaforma ricostruiti dalle strategie di mention e retweetting. Se è vero che

Twitter offre potenzialmente a tutti gli attori del processo politico la possibilità di prendere la parola

nella policy sphere, è indubbio che alcuni soggetti si collocano comunque al centro del flusso

informativo generato nella sfera politica. Pur trattandosi di appena il 9% circa del campione, i

blogger sono interpellati da altri utenti in ben il 45,5% dei tweet, sia come soggetti destinatari di

pratiche conversative, attraverso la mention, che come produttori del flusso comunicativo fatto

circolare in rete tramite il retweet. Di contro, i cittadini che rappresentano oltre i tre quarti degli

utenti vengono interpellati in meno del 17% dei casi. È evidente come Twitter rifletta alcune

diseguaglianze sociali non più – o non solo - legate al fatto che si tratta di una piattaforma a

disposizione di una minoranza, quanto rispetto alle logiche che informano la produzione,

circolazione e attribuzione di senso ai contenuti informativi provenienti dalle istituzioni mediali

7

formali o semiformali come i blog. Al primo posto tra i profili interpellati dagli altri utenti della

piattaforma si collocano infatti le istituzioni mediali intese come l‟insieme dei media (24,2%) e dei

giornalisti (22,6%) che hanno preso la parola nel corso della campagna. Evidentemente, il flusso

informativo generato da fonti ufficiali e il ruolo di opinion leader attribuitagli dagli utenti hanno

contribuito notevolmente alla costruzione di un discorso improntato a logiche comunicative

tradizionali. A seguire si rintracciano partiti politici, circoli, comitati elettorali (35,2% delle

conversazioni) e soggetti politici (18,1%), un dato che non presenta sorprese alla luce, da un lato,

della funzione di riavvicinamento tra governanti e governati attribuita fin dagli esordi alle

tecnologie digitali e, dall‟altro, in relazione al fatto che le pratiche discorsive esaminate avvengono

a ridosso della fruizione di talk politici.

Il quadro delle interazioni discorsive intorno alla campagna elettorale si chiarisce ulteriormente

analizzando i dati relativi alla citazioni reciproche ossia agli autori di mention e retweet e ai profili

che ne divengono destinatari. È anzitutto interessante notare come i cittadini si rivolgano anzitutto

ai blogger, mentre i blogger rivolgano la loro attenzione in prevalenza ai partiti, un dato che

sembrerebbe attribuire ancora a questi protagonisti dell‟informazione politica un ruolo di

gatekeeping all‟interno della piattaforma. Per il resto, i dati confermano il principio dell‟“omofilia”

già evidenziato in altre ricerche italiane (Bentivegna, 2013). Anche nel caso di questa specifica

occasione comunicativa, le interazioni discorsive avvengono tra utenti appartenenti alla medesima

categoria (Tab. 3), confermando un certo conformismo nelle pratiche comunicative adottate.

Tab. 3 – Profilo dell‟utente per Mention e Retweet ricondotti al profilo (% colonna)

Profilo

Totale blogger cittadino

partito,

circolo,

comitato

giornalista media

movimento,

associazione

politica e

civica

politico endorser ND

Mention

e RT

blogger 19,2 16,7 6,9 16,7 10,6 9,1 8,7 13,4 15,3 16.013

cittadino 27,2 30,2 15,6 21,5 14,1 40,9 17,0 27,0 32,7 28.451

partito,

circolo,

comitato

5,9 7,4 15,9 4,9 6,3 3,7 13,0 9,3 7,6 7.630

giornalista 8,4 8,0 4,2 21,0 20,7 2,8 5,6 5,6 8,1 8.072

media 8,7 10,4 10,2 8,5 8,8 10,1 9,2 6,3 8,3 9.754

movimento,

associazione

politica e

civica

2,6 2,2 1,7 1,4 ,7 19,4 1,4 2,1 1,9 2.275

politico 23,6 20,1 40,5 23,0 37,0 10,8 39,7 28,8 20,9 22.336

endorser 3,7 4,0 3,9 2,2 1,4 2,4 4,8 6,3 3,8 4.055

8

ND ,7 1,0 1,1 ,8 ,4 ,8 ,6 1,2 1,4 980

Totale 10.929

(100)

69.030

(100)

2.600

(100)

2.983

(100)

284

(100)

865

(100)

3.857

(100)

6.438

(100)

2.580

(100)

99.566

(100)

Le percentuali e i totali si basano sulle risposte.

La possibilità di riconnettere i cittadini con i politici è una delle maggiori potenzialità dell‟uso

politico di Twitter; l‟utilizzo della mention, considerato peraltro come indicatore dell‟abilità degli

utenti di coinvolgere altri nella conversazione (Dahg Xuaan, Stieglitz, Wladarsh, Neuberger, 2013)

è la chiave di accesso per uno scambio diretto tra questi soggetti. Dai dati si osserva che i post che

contengono almeno una mention sono l‟11,3%, percentuale minoritaria all‟interno della produzione

complessiva. Questo strumento è dunque utilizzato da una minoranza di utenti che tende a

diminuire ancora all‟aumentare del numero di mention per post5 (Tabb. 4, 5).

In merito all‟uso della mention tra gli utenti per relazionarsi esplicitamente con i candidati e i

partiti, si osserva come i personaggi più commentati non siano stati anche i più menzionati (Tabb.

6,7). A fronte infatti di un numero di post realizzati in sua presenza relativamente ridotto, il

candidato più menzionato è Oscar Giannino (@OGiannino, 39,9%) che è riuscito, anche sulla scorta

di azioni originali in termini di campaign, a stimolare l‟interazione degli utenti. Al contrario, a

fronte di una elevata produzione di status su Berlusconi, sono state il 14,4% le mention a lui rivolte

tramite @berlusconi2013, account peraltro non gestito direttamente dal candidato, ma da un gruppo

di sostenitori. Se il volume dei post prodotti segue in qualche modo i trending topic e ricalca i

momenti maggiormente spettacolarizzanti della campagna, le mention seguono altre logiche,

collegate in misura maggiore alla tipologia di utente e alla relazione che questo è in grado o

interessato a realizzare. Un ruolo rilevante, nella tendenza ad essere interpellati dagli utenti, è

ricoperto inoltre dalle caratteristiche del personaggio politico, rispetto quanto cioè questo sia

percepito come ricettivo e disponibile all‟interazione. Sulla medesima linea fin qui evidenziata, il

trend relativo all‟uso di strumenti differenti all‟interno dei post indica che solo alcuni candidati

hanno costruito un profilo pubblico-politico e condotto una campagna che ha incoraggiato gli utenti

ad un commento maggiormente approfondito. L‟uso combinato di singleton, mention e retweet

emerge maggiormente nella produzione di status su Bersani (22,1%) e Monti (19,3%), mentre per

tutti gli altri candidati questo valore si attesta su percentuali minori.

5 Un post può contenere infatti un numero variabile di mention.

9

Tab. 6 - Mention per candidato

Account

% su tot

@

% su @ a

candidati

ME@OGiannino 6,6 39,9

ME@pbersani 4,6 27,6

ME@berlusconi2013 2,3 14,4

ME@Senatoremonti 1,9 11,8

ME@Antonioingroia 1 6,3

Totale 16,4 100

Tab. 7 - Mention per partito

Account partito

% su tot

@

% su @ a

partiti

ME@Fare2013 2,8 49,7

ME@ilpdl 1,2 20,4

ME@rivcivile 0,9 16,8

ME@scelta_civica 0,5 9,9

ME@pdnetwork 0,1 3,2

Totale 5,5 100

Le categorie di utenti che utilizzano in misura maggiore le mention verso i politici, e dunque verso i

candidati, sono altri politici, giornalisti e blogger. Coloro che si pongono in relazione diretta con un

candidato sono individui maggiormente informati e interessati, appartenenti al circuito politico-

mediatico, fenomeno che in parte ricalca quell‟autoreferenzialità del sistema dell‟informazione e

delle élites politiche italiane6. Considerando la mention come strumento che, ampliando la rete del

dibattito, favorisce la partecipazione, si evidenzia pertanto un divario sostanziale di partecipazione

tra le diverse categorie di utenti (Jansen e Koop, 2005 e Tumasjan e al., 2011). Gli individui già

coinvolti, tanto on line quanto off line, dunque, riproducono in rete le medesime differenze

partecipative e culturali che si riscontrano all‟esterno del web.

In riferimento alle trasmissioni, emerge come siano Otto e mezzo (29,1%), Piazza pulita (24%) e In

onda (22,2%) i tre programmi che hanno stimolato negli utenti un commento maggiormente

variegato per tipologia di strumenti utilizzati. Nei post prodotti in concomitanza a queste tre

trasmissioni, inoltre, anche l‟uso combinato di mention e retweet risulta particolarmente elevato:

questa minoranza di utenti sembra far parte di fatto di un pubblico esperto e di nicchia; non

sorprende pertanto che questi tre talk di approfondimento, proprio in ragione delle caratteristiche

dell‟audience di riferimento, siano quelli che stimolano un commento più sfaccettato e

maggiormente interattivo. Per tutte le altre trasmissioni la percentuale di post con l‟uso combinato

dei tre strumenti è infatti sensibilmente inferiore.

Un‟ulteriore conferma alla tesi della normalizzazione proviene dall‟analisi relativa alla capacità dei

diversi profili di utente di esercitare un‟influenza all‟interno dell‟ecosistema della piattaforma. Va

precisato anzitutto come la nozione di influenza interpersonale esprima una connotazione che tende

a sfuggire alla rilevazione empirica. Gli indicatori utilizzati più diffusamente in letteratura, ad

esempio il numero di followers, il numero di retweet che portano il nome di un determinato utente e

il numero di mention ricevute (cfr. Cha et al., 2010; Kwak et al., 2010) sono solo indicatori indiretti

di influenza, se per influenza intendiamo l‟avvenuta creazione di un‟opinione, o il suo mutamento o

consolidamento, in un soggetto7. Il numero di followers può essere considerato come indicatore

diretto di due dimensioni concettuali: 1) l‟ampiezza della rete di relazioni (nel caso specifico

relazioni instaurate su richiesta di altri utenti, cui si aggiungono quelle dei following, prescelte

dall‟utente), 2) l‟attrattività di un utente. Le due dimensioni in effetti non si escludono, ed anzi la

prima può essere considerata come espressione della seconda, nel senso che aver tessuto una rete

ampia di relazioni può essere considerato come conseguenza di un buon livello di attrattività. È in

6 D.C. Hallin, P.Mancini, Modelli di giornalismo. Mass media e politica nelle democrazie occidentali, Laterza, Roma-

Bari 2004. 7 Ad esempio, il fatto di essere retweettati può costituire in effetti la misura di quanto un proprio contenuto sia stato

ritenuto, nel bene o nel male, degno di essere diffuso. Come recita la nota espressione Retweets are not endorsement,

non necessariamente il Retweet rappresenta però un indicatore relativo alla capacità di generare e/o modificare opinioni;

semmai esso può essere considerato come indicatore di presenza di un determinato utente su Twitter, la qual cosa può

essere indubbiamente considerata come una possibile condizione dell‟influenza, senza però poter individuare un nesso

di necessità tra i due aspetti.

10

questa direzione che la costruzione di una tipologia di attrattività/ricettività tiene conto del numero

di following e di followers riscontrabili nei profili degli utenti Twitter8.

A fronte di quanto premesso è possibile tracciare alcuni profili relativi all‟attrattività/ricettività degli

utenti Twitter intervenuti durante trasmissioni politiche, come da tavola seguente9 (Tav. 1).

Tav. 1 – Caratterizzazione dei tipi di attrattività/ricettività

Tipi di attrattività Modalità associate

Poco attrattivo/Poco ricettivo

Profilo: cittadini

Tempo trascorso dalla creazione del profilo: fino a 3 mesi

Tipo di status prodotti: singleton, mention

Tipologia produzione di status: assidue mention/assenti altri status, saltuari

singleton, saltuarie mention.

Produzione status/periodo campagna: prime tre settimane

Momenti in cui si twitta: unica fascia oraria

Molto attrattivo/Molto ricettivo

Profilo: giornalisti

Tempo trascorso dalla creazione del profilo: oltre un anno

Tipo di status prodotti: mention/RT, singleton/RT, singleton/mention/RT

Tipologia produzione di status: assidui status di ogni tipo

Produzione status/periodo campagna: intera campagna

Momenti in cui si twitta: più fasce orarie

Le relazioni tra variabili presentate contribuiscono a distinguere con una certa nettezza due tipi di

universi d‟influenza. Il primo, caratterizzato da una forte carica attrattiva e al tempo stesso ricettiva,

è costituito principalmente da giornalisti (71%, a fronte del 62,4% di blogger e media e di

percentuali ancora inferiori con riferimento agli altri profili). Accanto agli utenti classificabili come

giornalisti figurano, ad un elevato livello di attrattività, gli utenti riconducibili alla classe dei media:

la differenza è che questi ultimi esprimono una bassa ricettività (il 34,2% è molto attrattivo/poco

ricettivo, a fronte del 26,7% di movimenti/associazioni politiche e del 23% dei partiti). Proseguendo

con la descrizione del profilo dei molto attrattivi/molto ricettivi, esso include utenti che hanno

creato il proprio profilo da oltre un anno (52,1% a fronte del 43,8% della modalità 6mesi-1anno);

esprime una produzione molto variegata, includente tutti i tipi di status, prodotti con una certa

assiduità; esprime opinioni nel corso dell‟intera campagna elettorale (57,2% a fronte del 35,7% e

del 35,4% relativi alle prime tre settimane e all‟ultima settimana di campagna); produce tweet in

una pluralità di fasce orarie (52,1% a fronte del 33,4% attribuibile ad un‟unica fascia oraria).

Il secondo profilo, caratterizzato invece da una minima attrattività e ricettività, è costituito

principalmente da comuni cittadini (47% a fronte del 24,9% di endorser, del 22% di partiti e

comitati e di percentuali via via più basse con riferimento agli altri tipi di profilo); si tratta di utenti

che hanno creato il proprio profilo da poco tempo, meno di tre mesi (59,1% rispetto al 35,9% della

modalità 3-6 mesi e di percentuali via via decrescenti con l‟aumentare del numero di mesi); la

produzione di status include prevalentemente mention e singleton, e in particolare solo le mention

risultano assidue, con singleton saltuari; gli status sono riconducibili per lo più o alle prime tre

8 Nell‟indagine presentata in questa sede non è dunque possibile ritenere, in linea di principio, che un utente Twitter

considerato attrattivo in quanto dotato di un elevato numero di followers debba esprimere di per sé una leadership in

ambito politico. Eppure, coerentemente con i dati da presentare relativi alla web research, sembra ricevere alcuni

elementi di conferma questa ipotesi, nel senso che è riscontrabile una relazione significativa tra attrattività intesa in

senso trasversale e indicatori di leadership politica dichiarati da un campione di utenti intervistati. Ciò sembra dipendere

ragionevolmente dal fatto che l‟universo cui si fa riferimento è quello degli utenti Twitter che hanno commentato

trasmissioni politiche durante la campagna elettorale: si presume, dunque, che essi siano interessati al dibattito politico 9 Per discriminare in modo più netto e chiaro i risultati presentati, verranno riportate nella tavola le associazioni con

esclusivo riferimento ai tipi puri (soggetti massimamente e minimamente attrattivi/ricettivi o, in altri termini, inseriti in

una rete di relazioni massimamente ampia o massimamente ristretta).

11

settimane di campagna (46,5%) o all‟ultima settimana (44,5%) (solo il 25,4% è riferibile all‟intera

campagna elettorale; la fascia oraria di riferimento è prevalentemente una sola (47,5% a fronte del

30,3% riferibile ad una pluralità di fasce).

La configurazione di relazioni che emerge dai dati attribuisce agli utenti più attrattivi una presenza

piuttosto consolidata su Twitter, un‟attività costante nel commentare trasmissioni politiche,

attraverso modalità d‟intervento diversificate e un‟attenzione costante alla politica nell‟intero

periodo della campagna elettorale. Interessante osservare come gli utenti attrattivi/ricettivi, a

differenza dei poco attrattivi/poco ricettivi, si esprimano in maniera rilevante attraverso Retweet,

come se essi, oltre a diffondere contenuti originali, si occupassero della creazione di una sorta di

cassa di risonanza degli interventi degli utenti con cui sono posti in relazione. Accanto ad una

propensione alla produzione di Retweet, gli utenti più attrattivi tendono, in senso generale, a

produrre una maggiore quantità di status, evidenziando una presenza consistente su Twitter. Se

ragioniamo di capacità di influenza, evidentemente non è sufficiente esprimere una forte presenza

attraverso commenti per identificare una leadership di opinione: un elevato numero di interventi su

Twitter potrebbe infatti cadere nel vuoto e non suscitare alcun impatto nella discussione relativa alle

trasmissioni e ai leaders presenti in tv. Nonostante ciò, il livello di presenza su Twitter può

costituire una premessa per valutare il possibile impatto reale nel dibattito.

4. L’analisi testuale

4.1. Le parole-chiave della campagna elettorale

Come si è accennato, i 160.000 tweet scaricati nel corso della campagna elettorale sono stati

sottoposti ad analisi statistico-testuale. Sul corpus disponibile (circa 1.200.000 occorrenze) sono

state effettuate numerose forme di analisi – dall‟individuazione delle parole-chiave (studiando il

corpus nel suo complesso e specifici subcorpora) alla ricostruzione dei contesti d‟uso dei

termini/espressioni più rilevanti; dallo studio di specifici network semantici/dei temi dominanti

all‟individuazione di linguaggi tipici, fino a giungere all‟identificazione ed interpretazione di fattori

latenti. Per ovvi motivi, è stata operata una selezione mirata dei risultati da esporre e valorizzare in

questa specifica sede; d‟altra parte, un corpus di così vaste dimensioni può certamente essere

approcciato in altri modi e consentire la produzione di ulteriori interessanti risultati.

Di fronte ad una così vasta mole di informazioni, estremamente frastagliate e frammentate in avvio,

quasi da sembrare slegate, il gruppo di ricerca ha optato per uno stile di riduzione della complessità

che vede al centro la dimensione del significato – in comune tra termini, espressioni, forme verbali -

piuttosto che la varietà lessicale; in altri termini, in sede di operazioni preliminari di ricerca ed in

vista della produzione di risultati chiari e leggibili, si è preferito sintetizzare il più possibile intorno

ai nuclei semantici emergenti, sacrificando in molte occasioni la molteplicità delle forme di

espressione degli utenti Twitter raggiunti.

Qualche precisazione sulla struttura del corpus consentirà di recepire al meglio i risultati relativi alle

principali misure lessicometriche:

1. Circa la metà dei tweet collezionati è rappresentata da RT e ciò implica, per così dire, una

„ridondanza strutturalÈ all‟interno del corpus. La ricorrenza di alcuni termini ed espressioni

si riflette inevitabilmente su tutti i coefficienti calcolati, che subiscono notevoli flessioni;

d‟altra parte, la varietà delle forme linguistiche è certamente secondaria rispetto ai contenuti

veicolati dai RT, che, come è noto, rinviano alla condivisione di temi, all‟approvazione ed

assunzione di opinioni altrui circolanti in rete.

12

2. Nel corpus sono state rintracciate migliaia di indicazioni di siti web per l‟approfondimento

di specifici temi e notizie; essi sono stati rinviati, per contenere il numero di hapax10

, alla

generica modalità „link‟.

3. Il dizionario originario conteneva circa 9.000 rinvii a utenti distinti evocati nei tweet tramite

mention; per il motivo sopra indicato, sono state escluse dall‟analisi tutte le mention sotto la

soglia 100. Ciò si è tradotto nel mantenimento all‟interno del dizionario delle mention di soli

personaggi con funzioni pubblico-politiche (a titolo esemplificativo, @OGiannino totalizza

quasi 7.500 occorrenze, @pbersani circa 5000, @berlusconi2013 quasi 3.000).

4. Gli hashtag, ove possibile, sono stati ricondotti alle categorie semantiche più generali ed

astratte stabilite nel corso dell‟analisi; anche in questo caso, quelli sotto una certa soglia (9)

e semanticamente deboli, sono stati esclusi dall‟analisi.

Come si può leggere nella tavola sotto riportata, il corpus in analisi è molto imponente dal punto di

vista del volume delle occorrenze, ma non è poi così vario: il rapporto tra forme distinte e totale

delle occorrenze restituisce anche nei subcorpora rappresentati dai singoli tipi di post un valore

piuttosto contenuto, per quanto più elevato nei Singleton e nelle Mention rispetto ai RT11

. Seguono

ovviamente lo stesso schema anche le altre misure lessicometriche calcolate: i RT si caratterizzano

nuovamente per la più bassa estensione lessicale e contemporaneamente per il tasso di hapax più

contenuto. Tav. 2 – Misure lessicometriche: su tutto il corpus e distinte per status

Coefficienti su tutto il

corpus

Coefficienti su Singleton

(38,6 )

Coefficienti su RT (48,8 ) Coefficienti su Mention

(12,6 )

• N: 1.193.600

occorrenze

• V

(59.517/1.193.600):

0,050

• V/N * 100: 5

• V/√N

(59.517/1.092,5):

54,5

• V1/V * 100: 43,7

• N/V: 20,1

• N: 523611

occorrenze

• V

(50.110/523.611):

0,10

• V/N * 100: 9,6

• V/√N

(50.110/723,6):

69,3

• V1/V * 100: 54,4

• N/V: 10,4

• N: 606200

occorrenze

• V

(24.429/606.200):

0,04

• V/N * 100: 4

• V/√N

(24.429/778,6):

31,4

• V1/V * 100: 30,3

• N/V: 24,8

• N: 159905

occorrenze

• V

(22.956/159.905):

0,14

• V/N * 100: 14

• V/√N

(22.956/399,9):

57,4

• V1/V * 100: 56,1

• N/V: 7,0

N (dimensione corpus)

V (forme grafiche distinte/ampiezza vocabolario)

V/N * 100 (Indice di estensione lessicale)

V/√N (Coefficiente G)

V1/V * 100 (Percentuale di apax)

N/V (Frequenza media generale)

10

Forme linguistiche con frequenza unitaria. 11

Si sottolinea che, sulla scia della letteratura sui RT, ma anche in considerazione della minore varietà linguistica di

questi ultimi rispetto ai Singleton emersa in fase di calcolo delle misure lessicometriche, si è proceduto ad un accurato

confronto sui temi per tipo di post. È stato, a questo proposito, scandagliato il sub-dizionario di RT e Singleton, è stato

valutato attentamente il sistema di parole ed espressioni significativamente connesse ai tipi di post, sono stati

confrontati numerosi grafici delle co-occorrenze su specifiche keyword. Ciò che si può affermare è che, al di là della

differente varietà linguistica, Singleton e RT - valutando i due subcorpora - svolgono entrambi, allo stesso modo, tutte

le funzioni tipicamente riferibili all‟uso degli hashtag e più in generale di Twitter in campagna elettorale:

informare/informarsi; condividere opinioni e materiali di approfondimento su temi di interesse pubblico; schierarsi

esprimendo opinioni ed intenzioni; conversare, chiacchierare. In sostanza, non si intravedono particolari differenze tra i

due tipi di post rispetto all‟oggetto del discorso, né rispetto alle modalità di discussione e ai toni (Small, 2011; Bruns,

Stieglitz, 2013; Maireder, Ausserhofer, Kittenberger, 2012).

13

Un primo ed interessante risultato prodotto in fase di avvio delle analisi è rappresentato

dall‟individuazione delle parole-chiave12

. Ne sono state selezionate circa 75013

sulla base delle quali

è stato impostato il complessivo disegno di analisi; di una parte di esse - le più ricorrenti - si

presenta la seguente tag cloud al cui centro spicca la figura di Berlusconi (occorrenza: 43.000

circa), il personaggio più chiacchierato, nel bene e nel male, dai differenti tipi di utente nel corso di

tutta la campagna elettorale. In seconda istanza figura il vasto insieme rappresentato dalle

espressioni di dissenso (occorrenza: 15.000) - che, spesso, hanno assunto la foggia della

disapprovazione gridata, del disprezzo e del disgusto nei confronti della politica italiana e dei

rappresentanti alla guida del Paese -, di gran lunga più cospicuo del suo opposto, costituito dalle

espressioni di consenso e sostegno. Già a questo livello14

possono intravedersi i bisogni più diffusi

(di salvezza, di ascolto e risoluzione dei problemi „veri‟ e delle difficoltà diffuse, al di là di

promesse infondate, delle balle ascoltate), i desideri (in primis quello di novità, cambiamento,

normalità), gli stati d‟animo e i sentimenti prevalenti (l‟utente Twitter tipico si vergogna e invita

costantemente la classe dirigente ad assumersi le responsabilità del proprio ruolo/operato, ha paura

del futuro, si annoia spesso rispetto alla riproposizione di certi schemi e soluzioni, è sfiduciato,

risentito). Il modello di leader emergente, rappresentato in contrasto con la realtà politica italiana, è

un soggetto che sa fare proposte serie, che sa spiegare/parlare alla gente, che sa ascoltare, che

promuove la legalità e si fa portavoce di messaggi autentici, che sa dare speranza al di là delle

difficoltà oggettive del momento. Sullo sfondo i candidati scesi in campo, i movimenti, gli slogan,

gli eventi della campagna, la satira politica, i problemi più urgenti dell‟Italia (conti, tasse, lavoro,

pensioni, corruzione, illegalità), gli scandali, l‟Europa, diverse categorie sociali, i sondaggi, la

fruizione televisiva, l‟uso di Twitter, le sfide per il futuro (crescita, sviluppo, competitività), il

chiacchiericcio leggero (su pettinature, denti, abbigliamento dei leader in trasmissione, ricorso alla

chirurgia estetica).

Graf. 1 – Tag cloud delle parole-chiave

12

I software di analisi lessicometrica consentono una prima individuazione delle parole ed espressioni linguistiche

sovra- o sotto-rappresentate in un corpus rispetto ad un modello standard di riferimento. Sta certamente al gruppo di

ricerca intervenire sulla selezione definitiva delle keyword tenendo presenti il contesto storico-culturale della

rilevazione, i temi e gli obiettivi dell‟indagine (Bolasco, 1998 e 1999; Della Ratta-Rinaldi, 2007a/2007b; Giuliano,

2004; Nobile, 2012). 13

Con frequenza minima 100. 14

Si riferiscono comunque i risultati relativi alla totalità delle keyword.

14

4.2. Gli hashtag delle elezioni 2013 tra dibattito politico e dissenso

I dati sugli hashtag di cui si dispone sono di duplice natura: in parte afferiscono all‟area dell‟analisi

secondaria, in parte sono l‟esito dell‟analisi statistico-testuale svolta sul corpus in esame15

.

Gli hashtag complessivamente conteggiati nel corso della campagna elettorale ammontano a circa

300.000 unità. Riferendo i risultati ai 30.000 utenti Twitter raggiunti, è possibile evidenziare come

la media sia pari a 1,8 circa, per quanto un sottoinsieme minoritario di soggetti abbia utilizzato fino

a 10 hashtag in singoli tweet. Rispetto ai dati ottenuti sull‟intera gamma di hashtag scaricati (unità:

tweet), è possibile affermare sinteticamente che il 61,8% delle indicazioni raccolte si riferisca ad

hashtag di scaricamento (candidati e trasmissioni). A questo proposito, si può aggiungere che la

graduatoria delle trasmissioni vede al primo posto Ballarò (23,1%), seguito da Servizio pubblico

(6,2%), In onda (4,8%), Porta a porta (4,5% - le altre trasmissioni si caratterizzano per percentuali

tra il 4% e meno dell‟1%); quella dei candidati vede al primo posto Berlusconi (9,4%), seguito da

Monti, Bersani, Giannino e Ingroia (con percentuali tra il 3,3% e poco più dell‟1% )16

. Al 61,8%

sopra descritto, si aggiungono un 22,6% di hashtag vari con percentuali prossime alle 0 ed un altro

15,6% di hashtag riferibili a numerose ulteriori arene di discussione: altri personaggi politici

(Carfagna, Maroni, Casini, Fassina, Fini, ecc.), conduttori televisivi, personaggi della satira politica

(in primis Crozza), movimenti, eventi/problemi di attualità, canali televisivi, slogan, opinionisti,

punti programmatici, sigle politiche, ecc. (Floris, mps, Italia Giusta, Fare2013, tsunamitour, Comi,

Fermare il declino, pd, La7, virestituirò, Indivanados, ecc.).

Ritornando ai 30.142 utenti Twitter in esame, si può aggiungere che tra essi sia piuttosto diffuso

l‟utilizzo di un hashtag per volta (36,3%), per quanto sia maggioritario l‟uso di più hashtag in

concomitanza (da 2 a un massimo di 10; in particolare, il 41,5% ne ha abbinati 2, il 16,5% ne ha

totalizzati 3, il restante 5,7% ha superato le 3 unità). È interessante notare come quanti si

inseriscono in concomitanza in più contesti di scambio di opinioni politiche si caratterizzino, in

modo statisticamente significativo, per un particolare profilo: un uso variegato della piattaforma

(produzione durante la campagna elettorale tanto di singleton, quanto di mention e RT: 61,7% vs

percentuali tra il 35% e il 50%); un assiduo utilizzo di Twitter (61,4% vs 30-48%); la produzione di

un numero consistente di tweet nell‟unità temporale considerata (53% vs 30%); un‟attività di

posting spalmata nel corso dell‟intera campagna (55% vs 37%) ed in più fasce orarie (53,7% vs

33,6%)17

.

È possibile compiere qualche ulteriore approfondimento sugli hashtag spostando l‟attenzione sui

risultati dell‟analisi testuale18

. A questo proposito, si sottolinea come l‟individuazione delle parole-

chiave e la messa a punto ai fini della classificazione del testo di categorie semantiche più generali

ed astratte abbia portato a numerose forme di riconduzione/semplificazione degli hashtag. In testa

figura la macro-categoria delle espressioni di dissenso verso i rappresentanti politici e la politica in

generale che, nel caso della campagna elettorale italiana, hanno avuto un peso molto importante

(15.000 occorrenze): #acasa; #bastacasta; #cazzate; #idiozie; #mavaffanculo; #pifferaio;

#poveraitalia; #rottamiamoli, ecc. Con peso variabile, ma comunque rinviando a segmenti più ampi

di testo e ad universi di significato che, complessivamente, raccontano l‟Italia del momento, si

15

Per approfondimenti sulla natura e sulle funzioni degli hashtag e sul concetto di frame, cfr. Small, 2011; Bruns,

Stieglitz, 2013; Maireder, Ausserhofer, Kittenberger, 2012; Entman, 1993 e 2004; Snow, Benford 1988 e 2005; Lakoff,

2006; Gamson 2003. 16

Grillo, mai comparso nelle trasmissioni televisive in esame, figura comunque tra gli hashtag non di scaricamento con

una percentuale di poco sotto l‟1%. 17

Non è emersa invece alcuna particolare associazione con le variabili riferite ai candidati, né rispetto al profilo di

riferimento (lievemente più in alto con la media degli hashtag endorser, media, partiti, politici). 18

Si rammenta che il lavoro di pulizia e aggregazione condotto sugli hashtag ha condotto a limitare l‟analisi a circa

60.000 forme diverse delle 76.000 originarie e ciò sulla base dell‟esclusione dall‟analisi di tutti gli hashtag con una

soglia di frequenza molto bassa (da 9 in giù) e con una capacità di apporto semantico esigua.

15

possono ricordare i riferimenti alle seguenti categorie semantiche19

: il contesto storico-temporale, la

campagna elettorale/le elezioni politiche italiane 2013; i partiti (vecchi e nuovi), i programmi, i

personaggi politici (nazionali ed internazionali), la destra e la sinistra, la politica italiana in

generale; la satira, i comici (#berluscrozza); gli slogan, le metafore, i neologismi, le frasi a

effetto/provocatorie (#Fare2013, #farepulizia, #fermareildelirio, #fermareilgiacchino,

#fermaregiannino, #gianninopio, #governomariemonti, #rivoluzionedechè); i movimenti;

l‟appartenenza politico-ideologica, il comportamento elettorale, l‟astensionismo, il voto di protesta;

il lessico tipico di una campagna elettorale (vincere, perdere, parlare, ascoltare, promettere,

convincere, noi/loro, ecc.); lo Stato, il Paese (#italiainsieme, #poveraitalia, #ilpaesedeiladri); le

espressioni di consenso (#daje, #bravoingroia, #iocisto, #iovotom5s, #silviosantosubito, #sipuofare,

#votaberlusconi, #votafare) e le esclamazioni (#sveglia); i canali TV/la fruizione televisiva; alcune

categorie sociali (donne, bambini, gay, ecc.), luoghi/contesti; i temi della campagna (in primis tasse,

imu, cuneo fiscale, lavoro, disoccupazione, ecc. - #toglierelemanidalletaschedegliitaliani); i

sondaggi d‟opinione (giudicati per lo più falsati, inaffidabili); gli scandali (#mps, #ruby); i valori, i

diritti (democrazia, legalità, lotta all‟evasione, ecc.); le riforme, il welfare; l‟economia, le banche,

l‟euro, l‟Europa; la giustizia, la magistratura; le donne della politica italiana (#mignottocrazia,

#puttanelle, #santadechè, #troia); il futuro (#crescita), le aspettative, le speranze.

Complessivamente, la delusione prevale sulla soddisfazione, il dissenso sul consenso, la protesta

sull‟accettazione, l‟atteggiamento critico verso la politica (#berlusballe, #berlusconiglio, #nano,

#pedofilo, #cheschifo, #chetristezza, #amarezza, #politicimagnoni, #politicichevalgonounasega,

#tuttiacasa, #grillopopulista, #ingroiatalebano, #mariomorti) sul sostegno accordato a politici e

partiti, la voglia di innovazione e cambiamento sul desiderio di mantenimento dello status quo

(#ricambiogenerazionale, #vecchiapolitica, #largoaigiovani), la paura in relazione al futuro sulla

speranza (#qualefuturo); tutto ciò con un linguaggio colorito, emotivamente connotato,

efficacemente sintetico, molto spesso aggressivo, che si configura come voce corale più che come

espressione del singolo individuo20

.

4.3. Berlusconi al centro

Rispetto al complesso dei talk presi in esame, si sono analizzati i lemmi maggiormente associati ai

singoli candidati, rilevando le co-occorrenze delle parole (numero di volte in cui due unità lessicali

sono contemporaneamente presenti) all‟interno dei contesti elementari d‟uso (tweet). Nei

diagrammi (cfr. pp. seguenti) che esprimono la rappresentazione grafica dei risultati, la parola-

stimolo è posta in alto; gli altri lemmi sono distribuiti sul diagramma in ordine decrescente in base

al grado di associazione alla parola (da 0 a 1). Le relazioni significative sono del tipo uno-ad-uno

tra il lemma chiave e ciascuno degli altri. In questo modo è possibile visualizzare e confrontare i

lemmi più associati a ciascun candidato e, da questi, risalire ai contesti elementari in cui le parole

vengono usate.

Come si nota il discorso intorno ai candidati sviluppatosi sulla piattaforma è strutturato in modo

differente: nel caso di Ingroia e Berlusconi e, in parte, Monti ci troviamo di fronte a più occorrenze

associate in modo saldo alla chiave-stimolo; nel caso di Bersani, e, in parte, Giannino, l‟universo

tematico è più disperso e si rintracciano uno o due co-occorrenze significative. Considerando la

logica a enciclopedia con cui si è proceduto per le aggregazioni e l‟enfasi posta sui temi invece che

sulla varietà linguistica, si potrebbe ipotizzare che il primo gruppo di candidati è stato fortemente

19

Esse si pongono a livelli variabili di generalità. Alcune rappresentano dei veri e propri master frame (Snow e

Benford, 1992), di ordine più generale, vasto e implicito. 20

Per un‟interessante ricostruzione delle categorizzazioni dei frame rinvenibili in letteratura cfr. Barisione, 2009, pp.

36-41 (episodici e tematici, strategici e di contenuto, generali e specifici, legati ai valori, ecc.)

16

associato ad alcuni “temi” centrali, mentre il secondo sconta associazioni più deboli e dunque non

riconducibili a una forte definizione identitaria entro il contesto comunicativo della campagna.

Ma il dato più interessante emerge dalla comparazione delle prime co-occorenze per ciascun

candidato. Come si vede nettamente dai diagrammi, Berlusconi è l‟unico candidato la cui persona

viene fortemente associata ad una policy issue, per quanto, come è noto, fortemente controversa.

Nel caso di tutti gli altri, le co-occorenze più significative rinviano alla dimensione spettacolare e

mediale della campagna elettorale e denunciano l‟assenza di un tema forte in grado di mobilitare

l‟utenza della piattaforma. Man mano che le co-occorrenze si fanno più deboli questa dinamica

diviene più sfumata e si registra un livellamento generalizzato sul chiacchiericcio intorno ai temi

più futili, le frasi a effetto, e i tormentoni che hanno caratterizzato la presenza dei leader sui media

generalisti. Così, se il discorso su Berlusconi viene strutturato intorno al tema cardine della sua

campagna elettorale come la restituzione dell‟IMU, Bersani viene tematizzato per il suo celebre

invito a smacchiare il giaguaro-Berlusconi, Giannino diverte incatenato da Vespa contro la

pressione fiscale, di Ingroia rimbalza la polemica su Giovanni Falcone con Ilda Boccassini, mentre

di Monti è piaciuta la battuta sarcastica rivolta ad Alfano “quando è in presenza del suo capo non è

così vivace”. In sintesi, mentre lo sfondo interpretativo e organizzativo entro il quale viene valutato

Berlusconi rimanda comunque ad un frame tematico importante (Iyengar,1991), che racchiude sia

elementi strategici che di contenuto, sebbene di carattere generale (Jacoby, 2000) e valutato poco

credibile dall‟utenza, negli altri casi siamo in presenza di cornici interpretative episodiche e volatili

legate a micro-eventi mediali di cui i candidati sono stati, più o meno volontariamente, protagonisti.

17

18

Con l‟obiettivo di approfondire l‟indagine e valutare in che modo è stata tematizzata la proposta di

Berlusconi da parte degli utenti della piattaforma è stata condotta un‟analisi sui contesti d‟uso

elementari connessi alla parola-stimolo Berlusconi a partire dai lemmi “restituire” e “imu”.

L‟analisi è stata strutturata attorno ad alcuni nuclei tematici emergenti denominati: dichiarazioni del

candidato; proposte alternative e critiche alle soluzioni proposte; dove si trovano i soldi?;

conseguenze paventate; dicono i sondaggi; restituire, cosa?; cambiare tema.

Nell‟area dichiarazioni del candidato rientrano i tweet che riportano citazioni degli interventi di

Berlusconi sull‟IMU, con o senza commento. Si tratta di un nucleo abbastanza consistente che

risponde ad una tipica funzione attribuita alla piattaforma nel dibattito politico ossia quella di porsi

quale cassa di risonanza del discorso avviato sui media generalisti. In via generale, una strategia di

posting di questo tipo si rintraccia tra le istituzioni mediali e i sostenitori (comitati elettorali ed

19

endorser) testimoniando l‟esigenza di prendere parte al dibattito in corso, diffonderne i contenuti e

affermare la propria presenza:

RT @Silviotorna: #Berlusconi "ribadisco che è necessario abolire l'IMU e restituire agli Italiani quanto

pagato" #inonda #sorpasso.

RT @tiscalinotizie: [Speciale #tiscalipol13] @berlusconi2013: #Berlusconi: ci impegniamo a restituire ai

cittadini l'Imu pagata nel 2012".

La presenza di una chiosa alla dichiarazione indica perlopiù una posizione scettica, come nel caso

dei testi seguenti:

RT @a_iorfida: #Berlusconi "useremo i soldi di cassa depositi e prestiti per restituire l'imu". Code di anziani

alle poste.

#Berlusconi: "Inutile polemica su dove andiamo a prendere i soldi per restituire lmu si trovano da tante

parti". Cercare prima no? #ballarò

#Giannino subito micidiale sulla proposta di Berlusconi per l'IMU: "La vuole restituire? Ma se l'ha votata

lui!" #fb

Questo nucleo si muove in continuità semantica con l‟area proposte alternative e critiche alle

soluzioni proposte. Un generale scetticismo di fondo si accompagna a proposte più o meno ironiche

o provocatorie sulle strade percorribili per superare la crisi economica del Paese o trovare le risorse

per la restituzione promessa. Di certo, la soluzione della “Cassa Depositi e Prestiti” e dell‟accordo

con la Svizzera per la tassazione dei “capitali in fuga” non sembra godere della fiducia e dei

consensi degli utenti:

#Ballarò #Berlusconi invece di restituire #imu tagliare la #spesa pubblica #province #auto blu

#Ballarò #BERLUSCONI Restituire l'IMU tassando i capitali italiani in svizzera...

#ballarò nessuno ha mai parlato di ridurre lo stipendio ai politici, e far restituire da tutti qualsiasi maltolto.

#ballarò ma un accenno a MPS no ? Basterebbero i 3,9 miliardi regalati a Siena per restituire l'IMU per la

prima casa. #Floris un supporter

#Berlusconi a #Ballarò prendili dai tuoi i soldi per restituire l'IMU!

#ballarò ma se ridando i soldi dell'IMU c'è la copertura allora perché ci hanno chiesto i soldi? usavano quelli

della copertura!!!!!

#ballarò ma se x rendere l IMU ci vogliono solo 4 miliardi di euro perché darli invece a MPS? Quelli dove li

hanno trovati? sotto un fungo?

#Ballarò paga l'imu con soldi della cassa depositi e prestiti che sono risparmi loro.....questa si che è bella!

#Ballarò tassare i capitali in fuga... davvero una genialata.. se sono in fuga, dove li trovi #imu #cazzate

#Ballarò ma la Cassa Depositi e Prestiti quanti soldi c'ha? Dirà a mia suocera che i soldi dell'IMU sono i suoi

risparmi postali.

Di diverso tenore l‟area dove si trovano i soldi?. La dimensione propositiva è qui del tutto assente e

il progetto della restituzione interamente rigettato a causa dell‟evidente impossibilità di trovare una

adeguata copertura finanziaria.

#Ballarò i soldi da restituire dove si prendono? ci sono soldi dappertutto..basta scegliere!se si prendono a

debito non si rendono

#Ballarò #Berlusconi non sa dove prenderà i soldi x restituire l'imu, ma x lui non è importante, dice che li

troverà. Il paradosso!!!!

#ballarò Berlusconi parla di milioni come fa mio figlio quando gioca a Monopoli. i miliardi per restituire

l'imu si possono prendere ovunque

#ballarò Eh già è un dettaglio dove andare a prendere i soldi per restituire l'imu! Beh se mi votate io vi ridò

l'IRPEF!

#berlusconi ha la soluzione della crisi in tasca. I soldi per restituire l'#IMU li prendiamo

dall'#IMU?!?!?!?!?!?

20

E comunque, dov'è il problema? Mancano i soldi per restituire l'Imu? Mi vendo parco delle vittorie e via dei

giardini! #Berlusconi #Ballarò

Nell‟area conseguenze paventate gli utenti lamentano le ripercussioni del taglio dell‟IMU

prevalentemente nei settori dei servizi pubblici e dei salari. Molti dei testi rintracciati e collocati in

quest‟area contengono l‟hashtag #factchecking, una proposta di controllo dei fatti politici, diffusa e

collaborativa, entro l‟ecosistema della rete. Restituire #imu =60 miliardi tasse su lavoro blocco salari rinuncia investimenti #factchecking #ballaro

http://t.co/5Q2t0OBU

#ballarò #berlusconi è proprio il caso di indebitarsi ulteriormente per restituire l'#Imu a gente che dovrà poi

sostenere anche quel debito

#ballarò #berlusconi restituisce IMU e poi toglie sicuramente altri servizi che i comuni non possono più dare.

Basta pastrocchi!

Un nucleo consistente è rappresentato dall‟area denominata Restituire, cosa? che raccoglie

commenti ironici intorno al lemma “restituire”, una modalità di narrazione in linea con le strategie

di uso della piattaforma che ha spesso sostenuto forme di dissenso politico improntate sull‟iperbole

e sul sarcasmo.

Voglio comprare una Ferrari. Non c'è bisogno della #copertura immediata, posso restituire quando diventerà

sultano del Brunei. #ballarò

#Berlusconi promette di restituire gli ascolti a #Ballarò

#Floris sei pregato di restituire la cravatta a Malgioglio. #Ballarò

+++ RESTITUIREMO IL CANONE RAI IN CONTANTI E REGALEREMO UNA TESSERA DI

MEDIASET PREMIUM +++ #Ballarò

Berlusconi a #ballarò... Vediamo se Floris è più bravo di Santoro!!! L'unica cosa da restituire agli italiani e

un po' di dignità #elezioni

Caro #Berlusconi se vuoi restituire i soldi te li devi stampare; è l'unico modo! Magari nel garage di

VillaCertosa! #Bastacazzate #Ballarò

Eccolo. Floris, chiedigli se può restituire anche un po‟ di cervello a quegli imbecilli che ancora pensano di

votarlo! #ballarò

Propongo di restituire i bambini mangiati dai comunisti! #Ballarò #pdl #comunisti #Imu

RT @bloodyrick: Berlusconi restituirà infine le orecchie a Dumbo. #ballarò

Scommettete che adesso Berlusconi promette di restituire il canone RAI?? #Ballarò

B a #ballarò Restituiremo la carta igienica agli asili e il sole ai Norvegesi

#ballaro #Berlusconi stasera anzichè della restituzione dell'imu si esibirà nel numero della donna tagliata.

#lochiamavanotrinita'

Un piccolo nucleo tematico contiene post di commento e valutazione dei sondaggi trasmessi nel

corso del talk.

#Ballarò il 67 pensa che restituire l'IMU sia una proposta demagogica, bene, il gettito dell'IMU in un'

#italiagiusta va ai comuni #pb2013

#ballarò il 16 percento crede veramente che restituisce l'imu senza buchi di bilancio... Ma de che parlamo...

Grecia stiamo arrivando.

Una piccola parte di utenti esprime sostegno e fiducia alla proposta della restituzione.

#ballarò l'idea di restituire IMU (solo prima casa) con BOT decennali non è campata in aria, checchè ne

possa dire Giannino.

#Berlusconi Lettera a 9milioni di famiglie con l'impegno ad abolire l'IMU e restituire quello ingiustamente

pagato è un impegno che manterrà

21

Infine, molti post si focalizzano sulla necessità di cambiare tema in agenda considerando la

restituzione una questione secondaria per il Paese, una issue propagandistica, o esprimendo

l‟esigenza di ascoltare le posizioni del candidato su altri temi del programma elettorale.

#Ballarò ma basta parlare di imu! Presentate qualche punto dei programmi!

#Ballarò ma come mai si continua a parlare dell'#IMU, tassa importante, ma che non porta nessun posto di

lavoro... come vogliamo la ripresa?

#Ballarò ovvio che non ho importanti o numerosi possedimenti ma comunque l'imu NON è una priorità

#Ballarò pensare che sia l'imu il principale problema del paese vuol dire cadere nella trappola berlusconiana

#Ballarò quindi il problema dell'Italia è l'imu. ok. spengo.

#Ballarò Ma chi se ne frega della restituzione dell'imu. proposte Lavoro, ricerca , istruzione , risparmio

energetico, economia verde ...

#Ballarò #floris, pessima conduzione, parla solo delle solite banalità ', IMU, etc. Grave responsabilità

#Ballarò non si può' parlare tutta la sera di IMU - sono peanuts sul bilancio dello stato

Da questa sintetica analisi emerge soprattutto un dato: Berlusconi continua, a distanza di 20 anni

dalla sua discesa in campo, ad occupare ancora la scena mediale anche laddove si è evoluto un

ecosistema comunicativo che ha tutte le potenzialità per scalfire il monopolio informativo e

tematico dei media mainstream. Questa centralità è attribuibile, almeno nel caso di questa

campagna elettorale, non solo alla sua figura quanto alla capacità di dominare l‟agenda del

microblog con una rappresentazione tematica forte, persistente e saldamente ancorata al suo

progetto elettorale. A fronte di un discorso comunque critico sviluppatosi attorno alla restituzione

dell‟IMU, va registrata la mancata tematizzazione di proposte alternative associabili, con la

medesima intensità, ai suoi antagonisti politici. Ma a ciò si aggiunge un‟ulteriore riflessione.

Nonostante le potenzialità “sovversive” attribuibili al web 2.0, e anche considerando le forme di

dissenso variamente espresse e altamente diffuse, non si è registrata alcuna emancipazione tematica

dall‟agenda televisiva che abbia dominato incontrastata il dibattito politico-elettorale.

4.4. I discorsi sui candidati: una sintesi finale

Al fine di produrre una rappresentazione sintetica conclusiva dei risultati, l‟insieme dei tweet

scaricati nel corso della campagna elettorale è stato sottoposto ad analisi delle corrispondenze

lessicali (Bolasco, 1999; Della Ratta, 2007); grazie a tale tecnica multidimensionale sono stati

individuati due fattori - che insieme riproducono circa la metà dell‟inerzia in comune –

interpretabili, sulla base delle associazioni più significative tra parole ed espressioni linguistiche,

come le principali dimensioni semantiche attraverso cui leggere l‟intero corpus. Sulla base dei

fattori estratti, si è proceduto ad un‟applicazione di cluster analysis (k-medie) che ha consentito di

ricostruire in modo efficace i discorsi degli utenti Twitter intorno ai cinque leader ospiti delle

trasmissioni politiche selezionate21

.

La lettura dei valori-test più elevati (di segno +/-) ha consentito di isolare le parole e le espressioni

più significativamente connesse al semi-asse positivo e negativo di ciascun fattore estratto22

;

21

Intorno a Grillo non si è costituito un cluster autonomo in considerazione del fatto che tale leader non è stato ospite di

alcuna trasmissione televisiva. Data la scelta di campionamento effettuato nella prospettiva della Social TV, ciò ha

prodotto una sua esclusione dagli hashtag di scaricamento e si riflette chiaramente nei risultati prodotti. Questo non

significa che Grillo non sia stato comunque oggetto di discussione (cfr. dati analisi fattoriale) nei tweet in analisi: vi

compare in antitesi rispetto agli altri candidati e ai vecchi schemi politici e, d‟altra parte, al di là che abbia occupato o

meno una poltrona in uno studio televisivo, è stato continuamente richiamato dalle immagini e dai filmati lanciati in

ogni trasmissione politica. In tal senso, i discorsi intorno al personaggio Grillo, si caratterizzano per una notevole e

trasversale diffusione nel corpus in analisi. 22

Oltre ad associazioni statistiche inevitabili „per costruzionÈ (candidato ospite, trasmissione televisiva) non emergono

legami particolari tra i fattori e le chiavi tipo di status, profilo utente, periodo della campagna.

22

compiendo una lettura di insieme a fini interpretativi è stato così possibile denominare i fattori

stessi, il primo dei quali può essere chiamato «Il futuro del Paese nelle mani di chi vince», il

secondo può essere etichettato «Campagna elettorale e rappresentazioni della politica».

Tra i lemmi significativamente connessi al primo fattore (28,5%), per il semi-asse negativo –

denominato «Ritorno alla normalità, giustizia e legalità» si segnalano: Ingroia, magistrato,

rivoluzione civile, politico, Boccassini, candidarsi, Falcone, giustizia, avanzare, indagare,

delinquere, lezione, normalità, pulizia, pubblico ministero, onestà, mafia, partito, conflitto,

Borsellino, democrazia, politica. L‟immagine che emerge, sul cui sfondo spicca più degli altri

leader Ingroia, è quella di un Paese democratico governato da un soggetto che si ispira fortemente ai

valori dell‟onestà e della legalità, che ha il portato della sua personale esperienza di magistrato, che

richiama e valorizza una certa storia dell‟Italia, che quindi intende „fare pulizia‟, „combattere la

mafia e le ingiustiziÈ, „tornare alla normalità‟.

Tra i lemmi di segno positivo connessi con l‟altro semi-asse - chiamato «Promesse, sorrisi, sogni in

grande stile» figurano: Berlusconi, Imu, canale televisivo, restituire, imprenditore, presidente,

sorriso, mercato, soldi, spesa, ospedale, nonno, posticcio, contratto, Crozza, tasse, Milan, ridere,

bambino, promettere, vecchio, orfanotrofio. Emerge questa volta un‟Italia che prosegue in

continuità col passato, guidata da un uomo potente, che cura l‟immagine, dalla forte visibilità

mediatica, „filantropo‟ (il sogno della costruzione di un ospedale per bambini in Amazzonia), che

scende a patti con gli italiani più sofferenti e in crisi (gli utenti Twitter raggiunti hanno pubblicato

moltissimi post - prevalentemente di segno negativo - con riferimento alla promessa della

restituzione dell‟Imu).

Il secondo fattore (22,8%) riassume le immagini più ricorrenti della politica italiana dei nostri giorni

e le riflessioni sulle modalità di gestione della campagna elettorale da parte dei leader scesi in

campo. Il semi-asse negativo è stato intestato «Vincere, smentire, contrastare le manipolazioni: la

politica delle piazze» e riassume principalmente la valenza attribuita dagli utenti Twitter al

movimento di Grillo. Ad esso sono associati in particolare i lemmi Tsunamitour, Grillo, vivace,

Movimento Cinque Stelle, capo, piazza, live, problema, elezioni 2013, noi, vincere, pensioni,

smentire, manipolare, Italia, governare, futuro, capacità, gente, novità, scegliere, rispondere,

capire, scommessa, creare lavoro, fiducia. È evidente che i discorsi richiamati seguano una precisa

mappa concettuale in cui gli elementi valorizzati più degli altri sono: la capacità di ascoltare, capire,

coinvolgere grandi masse; l‟andare contro i modelli politici vigenti; la politica dei Social network

che diventa, di fatto, la politica delle piazze (chi non ha visto un‟immagine di Piazza S. Giovanni in

Laterano a Roma gremita alla vigilia delle elezioni?); la politica che snobba la TV ma a cui la TV

non rinuncia.

Al semi-asse positivo - denominato «Truccati, sorridenti e imitati: la politica dei salotti televisivi» -

si associano significativamente lemmi quali: canale televisivo, Crozza, imitazione, sorriso, vestito,

ospite, posticcio, trasformare, nonno, clown, dissimulare, ecc. In questo caso pochi contenuti-temi,

prevalentemente commenti sulla satira politica, sulle performance televisive degli ospiti politici.

La cluster analysis ha consentito di ricostruire in forma semplificata e schematica i Discorsi intorno

ai candidati ospiti delle trasmissioni campionate. I gruppi, di ampiezza variabile, sono

efficacemente rappresentati nel grafico seguente rispetto agli assi fattoriali sopra descritti (cfr. Graf.

2). Per ciascun gruppo (denominato di volta in volta «I discorsi su…»), leggendo il valore del chi-quadrato

e della significatività corrispondente, è stato possibile selezionare il sistema dei lemmi più rilevante sul

piano semantico. In ciascun caso è particolarmente forte la connessione con le specifiche modalità delle

chiavi candidato e trasmissione televisiva, con gli hashtag e le mention corrispondenti (cui spesso si

abbinano hashtag e mention di altri politici di coalizione), con i lemmi che rappresentano il singolo

politico, lo slogan di riferimento, il movimento/l‟area politica cui fa capo, il nome del partito.

23

Graf. 2 – Cluster e assi fattoriali

Il primo gruppo (28,3%) si intesta «I discorsi su Bersani» (lemmi associati: Monte dei Paschi di Siena,

banca, lavoro, giaguaro, smacchiare, tasse, noi, creare lavoro, precariato, vincere, disoccupati,

stabilità, futuro, pensioni, vergognarsi); il secondo23 (21,2%) fa riferimento a «Berlusconi» (lemmi:

Imu, restituire, Crozza, soldi, Floris, Equitalia, ridere, faccia, sorpasso, lettera, tasse, vecchio,

orfanotrofio, adottare, ospedale, fidanzato, pagare, Milan, contratto con gli italiani, filantropo, sinistra,

monologo, fascismo, istrione, fondotinta, miliardi, attore, imitazione, impignorabilità, azienda, prima

casa, comunisti, bambino, ponte sullo stretto); il terzo (14,0%) a Monti (lemmi: Merkel, fiscal drag,

senatore, aneddoto, moderato, intelligente, redditometro, confortante, professore, governo, altezzoso,

ripresa, tecnico, lancio, impopolare, intellettuale, insegnare, snobismo, chiesa); il quarto (21,9%) a

Giannino (lemmi: vestito, trasformare, posticcio, incatenarsi, calunnia, spettacolo, clown, comico,

carnevale, gilet, manetta, stravagante, mitico, cabaret, look, giacca, unchained); il quinto (14,6%) a

Ingroia (lemmi: Carfagna, magistrato, Comi, Boccassini, Guatemala, politico, giustizia, Falcone,

delinquere, Costituzione, indagare, normalità, candidarsi, mafia, pubblico ministero, pulizia, onestà,

Borsellino, protezione, democrazia, illegalità, Berlinguer, dimissioni, calma, sostenibilità, condanna,

democrazia, modello, colpevolezza, pena, gravità, talk show, società, indizio, legge, lotta, morale,

responsabilità, giudice, corruzione, denuncia, personalistico, Italia).

Non è necessario soffermarsi a lungo sui termini richiamati con riferimento a ciascun cluster;

chiunque abbia seguito, anche distrattamente, la campagna elettorale - guardando la TV e/o

informandosi attraverso altri mezzi - può cogliere il senso dei riferimenti richiamati.

Appare evidente come i contenuti dei tweet siano sostanzialmente in linea con quanto proposto-

selezionato dalla televisione; in altri termini, chi ha pubblicato dei post nel corso delle trasmissioni

di dibattito politico „si è attenuto‟ tendenzialmente ai temi e ai problemi emersi in TV.

L‟impressione è, però, che, per quanto la TV abbia fornito, per così dire, le prime note, il resto sia

avvenuto e si sia costruito in rete tra gli attori di una comunità che solo apparentemente ha

meramente chiacchierato superficialmente intorno a personaggi politici e temi di interesse pubblico.

L‟idea che ci si è fatta, lavorando a lungo sui dati e utilizzando più strategie di analisi in

23

Il gruppo di Berlusconi è l‟unico che presenta associazioni forti con le modalità di alcune chiavi utilizzate: RT e

Singleton, profilo di cittadino comune, ultima settimana di campagna elettorale.

24

concomitanza, è che gli utenti Twitter raggiunti abbiano tutte le caratteristiche della nicchia di

esperti; di soggetti molto informati su dinamiche in atto, fatti e persone che, in quanto tali, non

hanno avuto bisogno di scendere in particolari che, in virtù di tale „competenza‟, potevano

permettersi di dare per scontati. In sostanza, i 30.000 utenti di riferimento potevano „accennarÈ i

temi, porli velocemente sul tavolo della discussione (ed in tal senso cade completamente la

distinzione tra utenti con funzioni pubblico-politiche e cittadini comuni), attribuendo allo strumento

del link (mezzo democratico e alla portata di tutti ritrovato in decine di migliaia di riferimenti) la

funzione dell‟approfondimento, gestibile nuovamente in modo personalizzato e libero.

Tutte le funzioni degli hashtag e più in generale di Twitter emergono nuovamente con forza in un

mixage perfetto ed equilibrato: informare/informarsi, conversare, commentare, chiacchierare,

esprimere opinioni. Sullo sfondo, ancora una volta, la molteplicità e pervasività delle espressioni di

dissenso, un ampio spazio ad un linguaggio colorito, a effetto, a scelte verbali mirate ad esprimere

in modo anche violento la propria disapprovazione ed ostilità24

.

5. Web survey

5.1. Attivismo e partecipazione

Il ruolo dei SNS nel processo di mobilitazione e partecipazione politica della cittadinanza nel corso

dell‟ultima campagna elettorale ha generato riflessioni circa la possibilità che questi strumenti, e il

microblog Twitter in particolare, contribuissero alla costruzione di una arena di confronto pubblico

aperta a tutti gli individui, auspicando in qualche modo un superamento dei divari culturali e

informativi degli utenti grazie a questo strumento. Secondo questa interpretazione, internet e i SNS

sarebbero in grado di coinvolgere un maggior numero di cittadini nel processo politico, in

particolare in riferimento alle giovani generazioni 25

. È emerso in passato come il 31% di coloro i

quali sono iscritti ad un SNS sono coinvolti in attività on line a sfondo civico o politico e, dal punto

di vista della partecipazione, come il 53% degli individui che postano contenuti a sfondo politico o

sociale siano coinvolti in due o più attività off line nei medesimi campi26.

Sembrerebbe pertanto che

gli individui che sperimentano l‟interazione tramite i SNS siano già coinvolti in attività simili al di

fuori della rete. A questo proposito numerose evidenze empiriche27

hanno rilevato come un uso

attivo di internet sia positivamente correlato con comportamenti legati alla politica come l‟interesse

per specifici temi, la partecipazione politica, i livelli di conoscenza ed efficacia politica.

Blog e SNS permettono agli utenti di proporre le proprie opinioni, politiche e non, ad una platea

potenzialmente infinita di fruitori e alimentano una maggiore personalizzazione dei contenuti,

costituendo così nuovi spazi di partecipazione e confronto28

. Dai risultati della web survey, ad una

prima analisi dell‟indice di partecipazione complessivo on line/off line29

, possiamo osservare come

24

Per una efficace analisi e ricostruzione delle forme di partecipazione politica – visibile/non visibile,

istituzionalizzata/non istituzionalizzata – cfr. Cattarinussi, 2010. 25

Delli Carpini, Gen.Com: Youth, Civic Engagement and the New Information Environment. Political Communication

17 , 2000 : 341-349 26

The internet and civic engagement, Pew Internet, 2009 27

Austin et al., 2008; Gil de Zùniga et al., 2009; Hardy & Scheufele, 2005; Johnson e Kaye,2003; Kaye e Johnson,

2002; Nisbet & Scheufele, 2004; Tedesco, 2007; Xenos & Moy, 2007 28

Vaccari, La comunicazione politica negli Usa, Bologna, Carocci, 2007, p.26 29

L‟indice di partecipazione politica on line del campione comprende otto tipi di coinvolgimento: (a) seguire profili di

candidati, partiti e/o movimenti politici su Twitter, FB e altri SNS; (b) prendere parte, su FB, a un gruppo di discussione

politica; (c) condividere materiali politico-elettorali (commenti, video, foto, articoli, vignette, ecc.) prodotti da altri; (d)

postare materiali politico-elettorali (commenti, video, foto, articoli, vignette, ecc.) prodotti dall‟utente stesso; (e)

commentare materiali politico-elettorali (video, foto, articoli, vignette, ecc.) postati da altri; (f) partecipare a

consultazioni su problemi sociali o politici; (g) diventare amico/ iniziare a seguire qualcuno perché condivideva l‟

orientamento politico; (h) altri comportamenti. L‟indice di partecipazione politica off line include a sua volta otto tipi di

attività: (a) partecipare a comizi elettorali; (b) prendere parte a momenti pubblici di incontro/confronto politico; (c)

seguire regolarmente trasmissioni di approfondimento politico-elettorale; (d) sostenere finanziariamente un

25

il 28,2% del campione si colloca nella fascia a bassa partecipazione, circa la metà nella fascia di

partecipazione media, mentre solamente il 22,2% si posiziona su valori di partecipazione medio

alta. La peculiarità della partecipazione politica in rete risiede dunque nel fatto che questo tipo di

attivismo rappresenta un particolare tipo di partecipazione politica che differisce da attività

considerate tradizionalmente indicatori di partecipazione, come lavorare per un partito o partecipare

a manifestazioni di piazza. Il dato relativo all‟iscrizione ad un partito rimane uno degli elementi più

utili per valutare la salute di una democrazia, in particolare alla luce del calo di partecipazione, che

permane come uno dei segnali maggiormente significativi al fine di leggere e comprendere il

rapporto tra i cittadini e le istituzioni di governo. L‟84,2% dei rispondenti dichiara di non essere

iscritto ad alcun partito e, in particolare, tra coloro che si collocano su livelli bassi di partecipazione

on line, la percentuale di individui che lo dichiara è estremamente elevato, mentre diminuisce

sensibilmente per livelli di partecipazione on line crescenti. Specularmente si nota come tra coloro

(15,8%) che dichiarano di essere iscritti ad un partito, si rilevi un livello alto di partecipazione

politica on line. Il tasso di iscrizione ad un partito cresce sensibilmente all‟aumentare dei valori

riferiti alla partecipazione on line degli stessi individui. L‟andamento di questa variabile risulta

molto simile per differenti livelli di partecipazione off line; come era del resto ipotizzabile, a livelli

di partecipazione off line crescenti si individua una quota proporzionalmente maggiore di individui

iscritti ad un partito. Comprendere quanti individui all‟interno del campione si sono recati alle urne

alle ultime elezioni politiche risulta utile al fine di valutare, anche al variare dei livelli di

partecipazione on line e off line, se questi individui si attivino effettivamente per conferire una

preferenza ai candidati sui quali, anche tramite Twitter, hanno espresso un parere. Il 91% dei

rispondenti dichiara di essersi recato alle urne il 24 e 25 febbraio scorsi, a fronte di un dato

nazionale che vede una partecipazione all‟ultima tornata elettorale in calo al 75%30

. Per livelli di

partecipazione on line superiori cresce la percentuale di individui che si è recata alle urne, mentre

non registra variazioni significative per valori diversi di partecipazione off line. In questo campione

di individui si riscontra pertanto una tasso di astensionismo sensibilmente inferiore alla media

italiana dell‟ultima tornata elettorale. Sembrerebbe che gli utenti che hanno più probabilità di

impegnarsi nel cercare informazioni politiche e di comunicare e organizzarsi attraverso la Rete,

siano maggiormente impegnati in forme tradizionali di militanza politica, nei partiti e all‟interno di

gruppi di discussione31

. A tal proposito emerge come più della metà di coloro che dichiara di far

parte di una associazione o un gruppo organizzato, si collochi su livelli elevati di partecipazione on

line.

I SNS costituiscono per molti utenti una fonte di informazione politica a tutti gli effetti; come

suggerito dal modello a due fattori nell‟uso politico di internet32

, infatti, gli utenti sarebbero in

grado di reperire informazioni tramite fonti on line come blog e siti di informazione o di ricercarle

all‟interno dei post nei SNS. Allo scopo di comprendere la relazione tra la partecipazione politica

degli utenti e i loro consumi mediali è stato chiesto agli intervistati attraverso quali canali si fossero

più frequentemente informati nel corso della campagna elettorale. Dai risultati33

si nota come al

crescere della partecipazione, tanto on line quanto off line, diminuisca il numero degli individui che

si informano tramite i mezzi tradizionali e cresca il numero di individui che si informano tramite

partito/un‟associazione politica; (e) partecipare a un corteo/sit-in; (f) svolgere attività gratuita per un partito; (g) non

svolgere alcuna attività; (h) altre attività. L‟indice di partecipazione complessivo on line/off line è stato infine

semplificato nelle seguenti modalità: bassa, media, alta partecipazione.

30 Fonte Ministero degli Interni, archivio elettorale, http://elezionistorico.interno.it/

31 Norris, A virtuose circle in political communication, Cambridge University, 2000, p. 277

32 Wang, Political use of the internet, political attitudes and political participation. Asian Journal of Communication,

17, 2007, p.381–395.

33 L‟indice sintetizza otto tipi di fonti di informazione: (a) Giornali/Riviste cartacei, (b) Televisione; (c) Radio; (d)

Giornali/Riviste on line; (e) Social Network; (f) Blog; (g) Siti politico-elettorali; (h) Scambi di opinione con

amici/conoscenti; (i) Altro. Le categorie sono state successivamente riaggregate in 1. Informazione da fonti off line

(Giornali/Riviste cartacei, Televisione; Radio); 2. Informazione da fonti on line (Giornali/Riviste on line, Social

Network; Blog; Siti politico-elettorali).3.Scambio di informazioni con amici/conoscenti. 4.Altro.

26

fonti on line. Alla luce di questa tendenza, sembrerebbe comunque che anche individui meno attivi

all‟interno del web siano in grado di utilizzare la rete come fonte di informazione, tanto quanto

individui maggiormente esperti. È significativo notare come il numero utenti che dichiarano di

utilizzare Twitter per Ascoltare e commentare le opinioni altrui sia più elevato tra coloro che si

posizionano su livelli bassi di partecipazione, tanto on line quanto off line (Tab. 8).

Un importante interrogativo da porsi al fine di comprendere i comportamenti degli utenti è quello

relativo alle motivazioni che spingono gli individui a relazionarsi in rete con altri utenti. Dai

risultati della web survey emerge come, anche se coloro che dichiarano di esprimere la propria

opinione in occasione della presenza di uno specifico candidato risultino una percentuale

importante, la maggior parte degli individui, senza significative variazioni per livelli di

partecipazione differenti, dichiarino di utilizzare Twitter per esprimere la propria opinione su uno

specifico tema. Sarebbe dunque la tematica oggetto della trasmissione che gli utenti stanno

guardando a stimolare il commento, ancor più del candidato presente in studio. Al contrario si nota

come gli individui che sono più propensi ad introdurre un tema all‟interno del dibattito siano coloro

che si collocano a livelli elevati di partecipazione, tanto on line quanto off line. La tendenza a

proporre un proprio tema di discussione, infatti, è quasi doppia negli individui nei quali si sono

riscontrati elevati livelli di partecipazione on line e di tre volte maggiore negli individui con elevata

partecipazione off line. Lo stesso andamento si riscontra per la tendenza a proporre un contenuto di

approfondimento su un tema dibattuto; questa tendenza, infatti, è due volte superiore negli individui

con livelli di partecipazione elevata, rispetto agli utenti con livelli di partecipazione on line e off

line inferiori. Possiamo dunque affermare che gli utenti Twitter dibattano principalmente sui temi

proposti dalla trasmissione e che solamente una minoranza si attivi per proporre temi diversi. Come

accennato in precedenza, l‟utente ha la possibilità di selezionare di volta in volta, rispetto ai propri

interessi, i temi sui quali intervenire in ragione del fatto che Twitter offre l‟opportunità, in

particolare grazie allo strumento degli hashtag, di seguire il dibattito e reperire informazioni su temi

specifici. Dal punto di vista della tipologia dei post prodotti, si presenta una distribuzione

sostanzialmente simile per tipologia di strumenti utilizzati.

Tab. 8 - Tipologia di post prodotti per indice di partecipazione on line/off line

Indice on Indice off

bassa media alta bassa media alta

Tipologia

di post

prodotti

Tweet

31,1

25,2

24,2

26,6

27,3

21,6

Retweet

31,1

24,1

23,2

25,5

26,4

23,5

Mention

4,0

9,1

7,9

7,5

6,6

9,8

Reply

8,6

10,1

11,1

10,1

9,9

9,8

Hashtag

20,5

18,9

19,5

19,8

18,2

19,6

Link

4,6

12,6

14,2

10,5

11,6

15,7

Totale

100 100 100 100 100 100

Per livelli di partecipazione on line e off line differenti, la percentuale degli individui che dichiara di

scegliere lo strumento del tweet e quello del retweet registra variazioni non significative, mentre si

riscontra una differenziazione rilevante nell‟uso delle mention: negli utenti appartenenti alla

27

categoria ad alta partecipazione on line, l‟uso delle mention è quasi doppio rispetto agli individui

per i quali si riscontra un livello di partecipazione on line basso. Gli individui ad alta partecipazione

on line sarebbero in questo senso maggiormente in grado di creare intorno a sé una rete finalizzata

al confronto e al coinvolgimento di altri utenti nel dibattito, rispetto a quelli a bassa partecipazione

che hanno invece una maggiore tendenza ad esprimersi con tweet contenenti hashtag ma ad

utilizzare in misura inferiore le mention. Dai dati emerge come, seppur con una lieve

differenziazione per livelli di partecipazione on line differenti, rimangano una minoranza gli utenti

che dichiarano di utilizzare Twitter per rivolgersi direttamente ad un candidato. Gli utenti a bassa

partecipazione sarebbero dunque capaci di inserirsi nel frame del discorso, ma non interessati o in

grado di ampliare la loro rete di discussione. Un‟altra differenza significativa si rileva nell‟uso dei

link: gli individui ad alta partecipazione on line in particolare propongono link in misura tre volte

superiore rispetto agli individui a bassa partecipazione on line. Questa differenza si riduce tra le

classi con indice di partecipazione off line differente. La tendenza all‟approfondimento dei temi

dibattuti rimane dunque prerogativa di una minoranza particolarmente attiva di cittadini comuni,

perfettamente in linea con quanto evidenziato anche attraverso l‟analisi secondaria dei dati (cfr. note

conclusive).

5.2. Forme di influenza e leadership di opinione

Lo studio dei flussi di opinione e della leadership di opinione tra gli utenti Twitter classificati come

cittadini comuni appare legato ad alcuni nodi teorici. Il primo di questi è relativo all‟ipotetica

connessione tra dimensione on-line e off-line in relazione alla leadership di opinione, a fronte di un

processo di virtualizzazione del legame sociale che sembra procedere in conseguenza di una sempre

maggiore pervasività delle tecnologie di rete (cfr. Marinelli, 2009; 2004).

Di seguito è possibile presentare alcuni dati (Tab. 9) relativi alle conversazioni intrattenute dagli

utenti con diverse cerchie relazionali, tenendo conto del tipo specifico di conversazione,

caratterizzabile nel segno dell‟uni-direzionalità, attiva o passiva, o della bi-direzionalità. Rimane

implicito che l‟effettuare una conversazione non può essere necessariamente interpretato come

indicatore d‟influenza, sebbene ne costituisca una possibile premessa.

Tab. 9 – Tipo di conversazione on-line/off-line con diversi gruppi di riferimento

Cerchia relazionale

Partner Famiglia Amici Colleghi Conoscenti

Modalità di

conversazione

On line Off line On line Off line On line Off line On line Off line On line Off line

Soprattutto

esprimendo

opinioni

19,2 18,1 20,3 24,3 23,2 20,3 18,6 16,9 20,3 13,6

Soprattutto

ascoltando

opinioni

4,5 7,9 5,6 7,3 7,3 6,8 12,4 14,1 14,7 18,1

Esprimendo e

ascoltando

opinioni

29,9 55,3 37,4 62,8 59,9 67,2 39,6 56,0 48,0 49,7

Non ne ho

parlato

24,9 4,0 26,0 2,8 8,5 4,0 23,2 7,9 15,3 15,8

Non ho

relazioni di

questo tipo

21,5 14,7 10,7 2,8 1,1 1,7 6,2 5,1 1,7 2,8

Totale 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Seguendo i risultati è possibile rilevare un primo dato di ordine macroscopico: le percentuali

tendono ad assumere valori più elevati in corrispondenza della modalità “esprimendo e ascoltando

28

opinioni”, a sottolineare come la percezione delle conversazioni on-line e off-line sia

prevalentemente orientata ad una dimensione di reciprocità.

Accanto ad una traccia dominante di flusso bidirezionale, è possibile orientare l‟analisi ad una

ulteriore sezione del flusso di opinione, caratterizzata nel segno dell‟unidirezionalità.

Ciò significa che, accanto ad una maggioranza di intervistati che indirizzano la corrente di opinione

nell‟equilibrio tra ascolto ed espressione di opinioni, si distingue un gruppo che predilige una mera

espressione di opinioni politiche orientata alla famiglia e al gruppo di amici/colleghi. Si tratta di un

flusso che sembra decrescere con riferimento ai semplici conoscenti off-line, come se da questi

ultimi fosse possibile trarre opinioni da poter elaborare e diffondere ulteriormente. La direzione del

flusso di opinione politica, laddove acquisisce connotazione unidirezionale, sembra dunque

orientarsi prevalentemente a gruppi di riferimento primari (famiglia e amici), provenendo da

gruppi più distanti dall‟intervistato (colleghi/conoscenti). La rappresentazione tende a definirsi nel

senso della raccolta di opinioni e informazioni nelle sfere relazionali caratterizzate da una

maggiore distanza dall‟intervistato, per poi essere elaborata e ricondotta ai riferimenti più vicini.

I risultati relativi all‟omofilia/eterofilia (Tab. 10) sembrano coerenti con quelli riguardanti le cerchie

relazionali di riferimento: gli intervistati tendono, in maggioranza, ad orientarsi nel senso della

bidirezionalità nell‟espressione di opinioni politiche, descrivendo invece un atteggiamento di

esclusivo ascolto rivolto soprattutto a chi ha opinioni politiche differenti dalle proprie oppure

sconosciute. Inversamente, l‟espressione unidirezionale di opinioni tende ad affermarsi con persone

che presentano un orientamento politico sovrapponibile a quello dell‟intervistato.

Tab. 10 – Tipi di conversazione con gruppi di riferimento dal medesimo/differente orientamento politico

Orientamento politico

Stesso orientamento Differente orientamento Orientamento sconosciuto

Modalità di

conversazione

On line Off line On line Off line On line Off line

Soprattutto esprimendo

opinioni

18,6 20,3 14,1 16,4 12,4 14,7

Soprattutto ascoltando

opinioni

14,1 10,7 27,1 22,6 20,9 18,1

Esprimendo e ascoltando

opinioni

63,3 64,5 52,6 52,0 55,4 52,6

Non ne ho parlato 4,0 4,5 6,2 9,0 11,3 14,7

Totale 100 100 100 100 100 100

A fronte di quanto detto, è possibile presentare i dati relativi a due indicatori (Tab. 11) che

sembrano essere pertinenti rispetto alla percezione dell‟esercizio di influenza: si tratta

dell‟incoraggiamento al voto e dell‟incoraggiamento a prender parte a eventi politici.

Tab. 11 – Indicatori di influenza percepita on-line/off-line

Attività di influenza

On line

Incoraggiare altre persone a prender parte a eventi politici 35,6

Incoraggiare altre persone a votare 53,7

Off line

Incoraggiare altre persone a prender parte a eventi politici 35,6

Incoraggiare altre persone a votare 68,9

Oltre il 50 degli intervistati si è impegnato, durante la campagna elettorale, ad incoraggiare al voto,

e in modo particolare l‟incoraggiamento si è verificato off-line per il 68,9 degli intervistati. Solo

una minoranza si è invece impegnata nell‟incoraggiamento alla partecipazione ad eventi politici, sia

on-line che off-line coincidente con il 35,6 degli intervistati.

Considerando l‟influenza come un processo distinguibile in due dimensioni, il tentativo di influenza

e la reale ricettività dell‟interlocutore, appare necessario integrare gli indicatori presentati con il

29

livello di ricettività attribuito alle persone cui ci si è rivolti. Si può osservare innanzitutto una

convergenza di due degli indicatori menzionati, l‟incoraggiamento al voto e il livello di ricettività,

sia con riferimento alla dimensione on-line che a quella off-line. Chi incoraggia on-line altre

persone a votare, tende a percepire una loro piena o parziale ricettività, mentre chi dichiara di non

incoraggiare al voto tende a percepire un‟assenza di ricettività o a non sapere se gli interlocutori

siano ricettivi o meno. La medesima tendenza è riscontrabile per la dimensione off-line. Per quanto

riguarda l‟indicatore relativo all‟incoraggiamento on-line alla partecipazione a eventi politici, gli

intervistati che dichiarano di incoraggiare sembrano invece maggiormente orientati a riscontrare

una ricettività assente o parziale; nella dimensione off-line sembra invece prevalere, seppure in

modo non netto, una piena ricettività da parte di coloro che vengono incoraggiati a partecipare a

eventi politici.

Emerge a questo punto la possibilità di proporre una comparazione tra dimensione soggettiva e

dimensione oggettiva, dove la dimensione oggettiva può essere definita nel segno

dell‟attrattività/ricettività, e quindi della relazione tra followers e following.

Di seguito viene presentata una tabella (Tab. 12) nella quale emerge una convergenza tra attrattività

ricettività on-line e percezione dell‟influenza on-line e off-line, secondo l‟andamento degli

indicatori relativi all‟incoraggiamento al voto e alla partecipazioni ad eventi politici.

Tab. 12 – Indicatori di influenza percepita on-line/off-line per tipologia di attrattività/ricettività su Twitter

Tipologia attrattività/ricettività

Poco

attrattivo/poco

ricettivo

Poco

attrattivo/molto

ricettivo

Molto

attrattivo/poco

ricettivo

Molto

attrattivo/molto

ricettivo

Sig.

Incoraggiare altre persone a votare –

on line 40,7 46,7 63,6 64,7 P < 0,031

Incoraggiare altre persone a votare –

off line

67,8 66,7 72,7 72,9 Non

significativa

Incoraggiare altre persone a prender

parte a eventi politici – on line

25,4 33,3 18,2 45,9 P < 0,002

Incoraggiare altre persone a prender

parte a eventi politici – off line

25,4 40 0 48,2 P < 0,045

Dalle percentuali risulta come coloro che dichiarano di incoraggiare al voto on line sono anche,

prevalentemente, gli utenti che risultano molto attrattivi con riferimento alla tipologia costruita sul

numero di followers/following.

Stando agli indicatori di percezione, esprimere una leadership on-line risulta invece quasi sempre

connesso con l‟esserlo off-line. Nonostante ciò, seguendo l‟andamento dell‟indicatore relativo

all‟incoraggiamento al voto on-line e off-line, risultano abbastanza numerosi i leader off-line che

non lo sono on-line, mentre è minimo il numero dei leader on-line che non lo sono off-line. In

questo senso la leadership di opinione politica fuori dalla rete sembra continuare ad esprimere un

qualche primato rispetto a quella esercitata in rete, nel senso che i leader attivi unicamente su

Twitter rappresentano un‟esigua minoranza del campione. Si tratta di un primato che sembra invece

venir meno con riferimento all‟indicatore relativo all‟incoraggiamento alla partecipazione a eventi

politici34

.

34

Incrociando gli indicatori di auto-percezione di leadership relativi all‟incoraggiamento al voto on-line e off-line è

possibile rilevare come soltanto il 4% del campione si auto-percepisca come leader esclusivamente in rete, mentre il

19,2% si percepisce come leader di opinione esclusivamente fuori dalla rete. In riferimento al secondo indicatore

considerato, relativo all‟incoraggiamento alla partecipazione a eventi politici si equilibra la numerosità di presunti

leader orientati alla rete e fuori dalla rete: entrambi esprimono il 7,9% del campione.

30

Può essere utile, a questo punto tracciare i profili degli utenti in base al loro livello di

attrattività/ricettività:

Tav. 3 – Profili di attrattività/ricettività nel campione di utenti cittadini comuni

Tipi di attrattività Modalità associate

Poco attrattivo/Poco ricettivo

Genere: donna

Età: 15-25 anni

Titolo di studio: diploma scuola media inferiore/superiore

Status professionale: medio-basso

Condizione occupazionale: studente/lavoratore dipendente

Identificazione con area politico-culturale: no

Iscrizione ad un partito: no

Poco attrattivo/Molto ricettivo

Genere: donna

Età: 15-25 anni / 36-45 anni

Titolo di studio: diploma scuola media inferiore o superiore / titolo post

laurea

Status professionale: medio-basso

Condizione occupazionale: studente/inoccupato

Area politico-culturale: centro-sinistra

Identificazione con area politico-culturale: sì (centro-sinistra)

Iscrizione ad un partito: sì (PD)

Molto attrattivo/Poco ricettivo

Genere: uomo

Età: 46 anni e oltre

Titolo di studio: laurea

Status professionale: medio-alto

Condizione occupazionale: lavoratore autonomo

Identificazione con area politico-culturale: no

Iscrizione ad un partito: no

Molto attrattivo/Molto ricettivo

Genere: uomo

Età: 26-35 anni

Titolo di studio: titolo post laurea

Status professionale: medio-alto

Condizione occupazionale: lavoratore autonomo/lavoratore dipendente

Identificazione con area politico-culturale: sì (liberale)

Iscrizione ad un partito: sì (PD / FareFID )

Interessante osservare come un‟elevata ricettività, anche in assenza di un‟elevata attrattività, è

associata a titoli di studio elevati (post laurea) o allo status di studente. In questo senso, il non

presentare le caratteristiche che lasciano ipotizzare una leadership di opinione sembra in relazione

con una specifica modalità di utilizzo di Twitter, a scopi prevalentemente informativi. Non a caso,

proprio gli utenti classificati nel segno di una bassa attrattività ed elevata ricettività utilizzano più

degli altri (nell‟86,7% dei casi) i social network come strumenti di informazione.

31

6. Note conclusive

Le ultime elezioni politiche italiane hanno rappresentato un banco di prova importante per

comprendere gli usi della piattaforma Twitter in occasione di un evento centrale per la vita del

Paese. Come analiticamente descritto nelle pagine precedenti, nel paper si presentano i risultati

salienti di un programma di ricerca empirica condotto in occasione della campagna elettorale per le

elezioni politiche italiane 2013, che si inserisce nel filone di studi della Social Tv e si caratterizza

per un approccio all‟indagine scientifica mixed method oriented. Il punto di avvio di tale esperienza

di studio - in cui si intrecciano proficuamente analisi secondaria dei dati, analisi testuale e web

survey - è rappresentato dallo scaricamento dei tweet postati a ridosso delle principali trasmissioni

di informazione politica.

I dati a disposizione, accanto a significative conferme, hanno introdotto alcuni elementi di novità

rispetto alla stato della riflessione sul rapporto tra Twitter e politica. Sul versante delle conferme, i

dati secondari definiscono un pattern tipico del liveness posting, per cui, nell‟andamento generale

della twittersphera, i picchi di cinguettii vengono raggiunti in coincidenza con i dibattiti politici

televisivi, le dichiarazioni-chiave dei politici e gli eventi mediali. I talk politici che sollecitano un

numero più elevato di commenti corrispondono a quelli che raggiungono ascolti medi più elevati:

un tale andamento sembrerebbe smentire l‟ipotesi che vede gli utenti politically engaged sulla

piattaforma come soggetti più propensi alla fruizione di prodotti mediali di nicchia. In realtà, gli

utenti non disegnano la programmazione del mainstream, anzi vi si inseriscono pienamente. A

fronte di un numero di messaggi imponente, si è rilevato come la produzione di status variamente

intesi denunci un rapporto episodico con l‟offerta politica televisiva e si caratterizzi per una

partecipazione prevalentemente occasionale, incostante, e circoscritta al commento di un solo

candidato e di una sola trasmissione. Piuttosto che a quello dei political junkies descritti da

Coleman (2003), il comportamento di questi soggetti è assimilabile a quello di comunità di

endorser, che si mobilitano pigramente solo in occasione di specifici appuntamenti comunicativi,

ignorando il resto della programmazione. A fronte di queste tendenze generali, volendo riflettere

più approfonditamente sulle caratteristiche dei profili, i dati confermano e rafforzano l‟ipotesi della

“normalizzazione”. Sul versante della partecipazione al dibattito, inoltre, le modalità di presa di

parola dei diversi attori della twittersphera passano per il rispetto dei ruoli tradizionali tipici della

sfera politica ”reale”.

Sul corpus in esame (composto di 160.000 tweet per un totale di 1.200.000 occorrenze) sono state

effettuate numerose forme di analisi, dalla semplice individuazione delle parole-chiave

all‟identificazione ed interpretazione di fattori latenti. Esso presenta diverse tipicità, tra cui si

segnalano in particolare la presenza massiccia di RT (quindi di una forma di „ridondanza strutturale‟

del testo, comunque più formale-lessicale che contenutistica), l‟indicazione diffusa di siti web per

l‟approfondimento di particolari temi, una limitata varietà lessicale complessiva.

Berlusconi, con circa 43.000 occorrenze, emerge chiaramente sin dalle prime analisi come il

personaggio politico più chiacchierato nel corso dell‟intero periodo di rilevazione e, d‟altra parte,

come l‟unico candidato fortemente connesso ad una policy issue, oltre che alla dimensione

spettacolare e mediale della campagna elettorale. In seconda battuta, spicca l‟imponente e variegato

sistema delle espressioni di dissenso (15.000 occorrenze), che sintetizzano, senza mezzi termini e

con una certa crudezza, sentimenti di disapprovazione, rabbia, disgusto verso la politica italiana ed i

suoi rappresentanti.

L‟analisi delle parole-chiave e gli approfondimenti condotti sugli hashtag (rispetto ai quali è

possibile anche rammentare la prevalenza nel campione in esame dell‟inserimento in più arene di

discussione in concomitanza) hanno consentito di ricostruire una mappa concettuale variegata, entro

la quale hanno un peso rilevante numerose categorie semantiche, tra cui: i bisogni più diffusi/i

problemi percepiti come particolarmente urgenti; gli stati d‟animo e i sentimenti prevalenti; la

rappresentazione dei leader/i modelli di leadership; le forme prevalenti di accostamento alla

campagna elettorale/l‟uso dei media; le aspettative per il futuro. A ciò si aggiungono le discussioni

32

su conduttori televisivi, personaggi della satira politica, movimenti, eventi/scandali, slogan, punti

programmatici, sigle politiche.

I fattori estratti quale esito dell‟analisi delle corrispondenze lessicali - denominati rispettivamente Il

futuro del Paese nelle mani di chi vince e Campagna elettorale e rappresentazioni della politica -

riproducendo circa la metà dell‟inerzia comune, mostrano una forte coerenza interna del corpus in

analisi. Il semi-asse negativo del primo fattore, sulla base delle associazioni emerse, è stato

interpretato come «Ritorno alla normalità, giustizia e legalità», quello positivo nei termini di un

sistema di «Promesse, sorrisi, sogni in grande stile», in cui la figura di Berlusconi fa ancora una

volta da padrona. Il semi-asse negativo del secondo fattore è stato intestato «Vincere, smentire,

contrastare le manipolazioni: la politica delle piazze» e sintetizza la rappresentazione da parte degli

utenti Twitter del M5S, quello positivo - denominato «Truccati, sorridenti e imitati: la politica dei

salotti televisivi» - comprende i riferimenti alla satira e i commenti sulle performance dei candidati

ospiti in trasmissione.

La cluster analysis ha consentito di ricostruire e semplificare i Discorsi intorno ai candidati, la cui

composizione interna è immediatamente coglibile da quanti abbiano seguito la campagna elettorale;

d‟altra parte, se ad una prima lettura dei dati, sembri predominare la dimensione del chiacchiericcio

e del mero commento di quanto la TV generalista proponga, andando più a fondo ci si accorge del

peso consistente della propensione all‟approfondimento dei temi dibattuti (diffusione dei link)35

.

Dai dati relativi alla partecipazione politica on line/off line sono emerse interessanti evidenze. Per

individui che non ricoprono particolari ruoli in ambito pubblico, denominati cittadini comuni, a

livelli variabili di attivismo on line, si evidenziano trend specifici, tanto all‟interno quanto

all‟esterno della rete. È emerso come gli individui più attivi nel web siano maggiormente propensi a

costituire parte attiva nella discussione pubblica, grazie alla loro capacità di coinvolgere altri e

proporre un proprio tema nel dibattito. Questi utenti ricoprono un ruolo proattivo all‟interno della

cittadinanza e tendono a riportare on line livelli di attività e coinvolgimento politico che preesistono

al di fuori della rete.

Con riferimento all‟analisi sulla leadership di opinione dei cittadini comuni intervenuti su Twitter

durante trasmissioni televisive, è possibile distinguere due tipi di flusso di opinione politica: 1) un

flusso bidirezionale individuabile tra gli utenti e alcuni gruppi di riferimento (famiglia, amici e

colleghi, conoscenti); 2) un flusso unidirezionale nel quale sembra che le informazioni/opinioni

vengano assunte da colleghi e conoscenti per poi essere trasferite a famiglia e amici. In questi due

distinti processi non sembra esprimere un peso rilevante il fatto di dichiarare/ascoltare opinioni on-

line oppure off-line. I risultati relativi all‟omofilia/eterofilia sembrano coerenti con quelli

riguardanti le cerchie relazionali di riferimento: gli intervistati tendono, in maggioranza, ad

orientarsi nel senso della bidirezionalità nell‟espressione di opinioni politiche, descrivendo invece

un atteggiamento di esclusivo ascolto rivolto soprattutto a chi ha opinioni politiche differenti dalle

proprie oppure sconosciute.

Gli indicatori di influenza percepita on-line tendono a convergere con gli indicatori “oggettivi” di

attrattività su Twitter. L‟influenza off-line sembra esprimere un‟autonomia rispetto a quella on-line,

e anche una sorta di primato stando ad alcuni indicatori di percezione: chi è influente on-line tende

ad esserlo comunque anche off-line, ma è riscontrabile un gruppo significativo di utenti che risulta

35

Si può precisare che l‟indicazione di siti web riguardi circa un terzo degli utenti che hanno twittato nel corso della

visione di trasmissioni televisive di stampo politico. Tale percentuale scende a poco meno del 20% nel caso dei cittadini

comuni (in ogni modo, rappresentando essi la maggioranza assoluta del campione in esame, sarebbe interessante

riuscire ad indagare le potenzialità di più di 4.000 soggetti in termini di effetti interattivi e di circolazione delle opinioni

politiche dentro e fuori dalla rete) e raggiunge quasi la totalità dei casi tra blogger (96%) e media (97%). Se la variabile

„profilo dell‟utente‟ mostra di essere altamente discriminante, lasciando intravedere interessanti scenari rispetto alle

dinamiche della leadership di opinione, risulta invece del tutto trasversale la variabile „tipo di status prodotto‟. Nessuna

differenza, dunque, tra tweet e RT in tal senso, a dimostrazione del fatto che, almeno nella specifica occasione di

indagine, „RT is endorsement‟ alla stessa stregua dei singleton.

33

influente esclusivamente off-line, e non viceversa. L‟essere leader di opinione sembra dipendere, in

questo senso, dalla propria posizione off-line, di cui quella on-line sarebbe riflesso.

I profili degli utenti cittadini comuni che risultano attrattivi su Twitter tendono ad esprimere uno

status socio-culturale elevato e un orientamento politico liberale/di sinistra. Interessante il profilo

dei poco attrattivi/molto ricettivi, che sembra incarnare una specifica modalità di fruizione di

Twitter, improntata all‟informazione, riferibile ad utenti con titolo di studio elevato o studenti,

soggetti con uno status professionale tendenzialmente basso e con un orientamento politico di

sinistra.

Riferimenti bibliografici

Agnoli M.S., 2004, Il disegno della ricerca sociale, Roma, Carocci.

Antenore M., 2009, Da Decatur a Facebook. L‟influenza personale in campagna elettorale, Roma, Aracne.

Antenore M. 2012, Soundbite Politics. I parlamentari su Twitter, in Bentivegna, S. (a cura di ), Parlamento 2.0.

Strategie di comunicazione politica in internet, Milano, Angeli.

Austin, E. W., Van de Vord, R., Pinkleton, B. E., & Epstein, E., 2008, Celebrity endorsements and their potential to

motivate young voters. Mass Communication & Society, 11, 420–436.

Bakshy E., Hofman J., Mason W. & Watts D., 2011, „EveryonÈs an influencer: quantifying influence on Twitter‟, in

Proceedings of the Fourth ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 2011, Hong Kong,

China, 9–12 February 2011.

Barisione M., 2009, Comunicazione e Società, Bologna, il Mulino.

Biolcati-Rinaldi F., Vezzoni C., 2013, L‟analisi secondaria nella ricerca sociale, Bologna, il Mulino.

Bolasco S., 1998, Metodi per l‟analisi statistica dei dati testuali, Roma, CISU.

Bolasco S., 1999, Analisi multidimensionale dei dati. Metodi, strategie e criteri d‟interpretazione, Roma, Carocci.

Brannen J. (ed.), 1992, Mixing Methods: Qualitative and Quantitative Research, London, Avebury.

Bruns A., Stieglitz S., 2013, Towards more systematic Twitter analysis: metrics for tweeting activities, London,

Routledge, http://www.tandfonline.com/loi/tsrm20.

Bryman A., 1992, Quantitative and Qualitative Research: further Reflections on their Integration, in Brannen, 1992,

London, Avebury.

Burgess J., Bruns A., 2013, (Not) the Twitter election: The dynamics of the #ausvotes conversation in relation to the

Australian media ecology, Queensland University of Technology.

Burke Johnson R. et al., 2007, «Toward a Definition of Mixed Methods Research», Journal of Mixed Methods

Research, n. 2, Sage Journals, pp. 112-133.

Campelli E., 1996, Metodi qualitativi e teoria sociale, in Cipolla C., de Lillo A. (a c. di), Il sociologo e le sirene,

Milano, Angeli, 1996.

Cattarinussi B. (a c. di), 2010, La sociologia attraverso le tipologie, Milano, Angeli.

Cha M., Haddadi H., Benevenuto F. & Gummad K.P., 2010, „Measuring user influence on Twitter: the million follower

fallacy‟, in Proceedings of the 4th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, Washington,

DC, 23–26, May 2010, AAAI Press, Menlo Park, CA, pp. 10–17.

Ciofalo G., a c. di, 2009, Elihu Katz. I media studies tra passato e futuro, Roma, Armando.

Corbetta P.G., 1999, Metodologia e tecniche della ricerca sociale, Bologna, il Mulino.

Cresswell J.W. et al., 2003, Advanced Mixed Methods Research Designs, in Tashakkori A., Teddie C., 2003b.

Della Ratta-Rinaldi F., 2007a, L‟analisi testuale computerizzata, in Cannavò L., Frudà L. (a c. di), 2007, Ricerca

sociale. Tecniche speciali di rilevazione, trattamento e analisi, Roma, Carocci.

Della Ratta-Rinaldi F., 2007b, L‟analisi multidimensionale dei testi, in Cannavò L., Frudà L. (a c. di), 2007,

Dall‟analisi esplorativa al data mining, Roma, Carocci.

Delli Carpini, M., 2000, Gen.Com: Youth, Civic Engagement and the New Information Environment. Political

Communication 17:341–349

Delli Zotti, 1996, Quale quantità e quanta qualità nella ricerca sociale: tra integrazione e convergenza, in Cipolla C.,

de Lillo A. (a c. di), Il sociologo e le sirene, Milano, Angeli, 1996.

Di Franco G., 2010, Il campionamento nelle scienze umane. Teoria e pratica, Milano, Angeli.

34

Elmer G., 2013, Live research: Twittering an election debate, London, Sage.

Entman R.M., 1993, «Framing: Toward clarification of a fractured paradigm», Journal of Communication, 43, n. 4, pp.

51-58.

Entman R.M., 2004, Projections of Power: Framing News, Public Opinion and U.S. Foreign Policy, Chicago, Ill.,

University of Chicago Press.

Faggiano M.P., 2006, Modalità di partecipazione politica e comportamento di voto, in Lombardo, 2006.

Faggiano M.P., 2007, Stile di vita e partecipazione sociale giovanile. Il circolo virtuoso teoria-ricerca-teoria, Milano,

Angeli.

Faggiano M.P., 2012, Gli usi della tipologia nella ricerca sociale empirica, Milano, Angeli.

Giuliano L., 2004, L‟analisi automatica dei dati testuali. Software e istruzioni per l‟uso, Milano, LED on line.

Gamson W.A., 2003, Forward, in Reese S.D., Gandy O.H., Grant A.E. (eds.), 2003, Framing Public Life: Perspective

on Media and Our Understanding of the Social World, Mahwah, N.J., Erlbaum Associates.

Guala C., Fischer M.G., 2007, Le tecniche di rilevazione a distanza. Questionari postali, interviste telefoniche, CATI,

ricerca on line, in Cannavò L., Frudà L. (a c. di), 2007, Ricerca sociale. Tecniche speciali di rilevazione,

trattamento e analisi, Roma, Carocci.

Hallin D.C., Mancini P., 2004, Modelli di giornalismo. Mass media e politica nelle democrazie occidentali, Roma-Bari,

Laterza.

Hedström P., 2005, Dissecting the Social. On the Principles of Analytical Sociology, Cambridge, Cambridge University

Press; tr. it., Anatomia del Sociale, Milano, Mondadori, 2006.

Karpf D., 2013, Social Science Research Methods in Internet Time, work in progress, Rutgers University School of

Communication and Information.

Katz E., Lazarsfeld P.F., 1955, Personal Influence, Glencoe, Free Press; tr. it., L‟influenza personale nelle

comunicazioni di massa, Torino, ERI, 1968.

Kwak H., Lee C., Park H. & Moon S., 2010, „What is Twitter, a social network or a news media?‟, in Proceedings of

the 19th International Conference on World Wide Web, Raleigh, NC, 26–30 April 2010, pp. 591–600.

Lakoff G., 2006, Thinking Points: Communicating Our American Values and Vision, New York, Farrar, Strauss &

Giroux.

Lazarsfeld P.F., 2001, Saggi storici e metodologici, Roma, Eucos.

Lazarsfeld P.F., Merton R.K., 1954, Friendship as Social Process: a Substantive and Methodological Analysis, in

Lazarsfeld, 2001.

Lombardo C., 2006, L‟ordine delle cose. Percorsi possibili nelle elezioni politiche del 2006, numero monografico di

Sociologia e Ricerca Sociale, 81.

Maireder A., Ausserhofer J., Kittenberger A., 2012, Mapping the Austrian Political Twittersphere. How politicians,

journalists and political strategists (inter-)act on Twitter, Krems, Danube University.

Marinelli A., 2004, Connessioni. Nuovi media, nuove relazioni sociali, Milano, Guerini e Associati.

Marinelli A., 2009, Personal Influence nell‟era del Personal Networking, in Ciofalo, 2009.

Martire F., 2006, Come nasce e come cresce una scuola sociologica: Merton, Lazarsfeld e il Bureau, Acireale,

Bonanno.

Mattioli F., 2009, Personal Influence: dalla “riscoperta” del piccolo gruppo all‟intuizione della rete, in Ciofalo, 2009.

Merton R.K., 1968, Social Theory and Social Structure, Glencoe, Ill; tr. it., Teoria e struttura sociale, Bologna, il

Mulino, 2000.

Mezzabotta S., Mingo I., Mussino A., 2007, Dai dati all‟informazione. Strumenti per l‟analisi secondaria, Roma,

Nuova Cultura.

Nobile S., 2012, Mezzo secolo di canzoni italiane. Una prospettiva sociologica (1960-2010), Roma, Carocci.

Norris, P., 2000, A virtuose circle in political communication, Cambridge University, Cambridge.

Poggio T., 2007, L‟analisi secondaria dei dati quantitativi: opportunità, problemi, fonti, in Labor (a c. di), Le ricerche

di Petronilla. Una guida alle fonti statistiche per l‟analisi secondaria della ricerca sociale, Quaderni del

Dipartimento di Sociologia e Ricerca Sociale, Università di Trento, 38.

Small T.A., 2011, What the Hashtag?, Information, Communication & Society, London, Routledge,

http://www.tandfonline.com/loi/rics20.

Snow D.A., Benford R.D., 1992, Master frames and cycles of protest, in Morris A.D., Mueller C. (eds.), 1992,

Frontiers in Social Movement Theory, New Haven, Conn., Yale University Press.

Snow D.A., Benford R.D., 1998, «Ideology, frame resonance and participant mobilization», International Social

Movement Research, 1, pp. 197-217.

35

Snow D.A., Benford R.D., 2005, Clarifying the relationship between framing and ideology, in Johnston H., Noakes J.A.

(eds.), 2005, Frames of Protest: Social Movements and the Framing Perspective, Lanham, Md., Rowman &

Littlefield.

Statera, 1997a, Logica dell‟indagine scientifico-sociale, Milano, Angeli.

Statera G., 1997b, La ricerca sociale. Logica, strategie, tecniche, Roma, Seam.

Tashakkori A., Teddie C. (ed.), 2003a, The Past and Future of Mixed Methods Research: from Data Triangulation to

Mixed Model Designs, in Tashakkori A., Teddie C. (ed.), 2003b.

Tashakkori A., Teddie C. (ed.), 2003b, Handbook of Mixed Methods in Social & Behavioral Research, Beverly Hills,

CA, London, New Delhi, Sage.

Vaccari, C., 2007, La comunicazione politica negli Usa, Bologna, Carocci

Wang, S., 2007, Political use of the internet, political attitudes and political participation. Asian Journal of

Communication, 17, p.381–395.

Weng J., Lim E.P., Jiang J. & He Q., 2010, „TwitterRank: finding topic-sensitive influential Twitterers‟, in Proceedings

of the Third ACM International Conference on Web Search and Data Mining, New York City, NY, 3–6 February

2010, pp. 261–270.