Verso una metodologia dell’analisi visuale su Twitter. Il caso del terremoto in Emilia Romagna

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Giovanni [.] Boccia Artieri [@uniurb.it] Laura [.] Gemini [@uniurb.it] Manolo [.] Farci [@uniurb.it] Elisabetta [.] Zurovac [@uniurb.it] Così vicini, così lontani: la via italiana ai social network Milano, 26-27 settembre 2013

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Intervento presentato assieme a Laura Gemini, Giovanni Boccia Artieri, Manolo Farci e Elisabetta Zurovac (Università degli studi Urbino Carlo Bo) durante il convegno,“Così vicini, così lontani. La via italiana ai social network“ (26-27 Settembre Milano).

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Giovanni [.] Boccia Artieri [@uniurb.it]Laura [.] Gemini [@uniurb.it]Manolo [.] Farci [@uniurb.it]Elisabetta [.] Zurovac [@uniurb.it]

Così vicini, così lontani: la via italiana ai social networkMilano, 26-27 settembre 2013

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Il contesto teorico dell’analisi

• Studi visuali

• Immaginario catastrofico

• Uso delle tecnologie di connessione durante gli eventi catastrofici (Twitter)

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Il campione Twitter nel primo giorno del #terremoto 20 maggio 2012:31318 tweet4256 tweet contententi immagini700 immagini caricate e condivise

L’oggettoProduzione soggettiva grassroot di immagini

Il dispositivo di raccoltaYourTwapperKeeper

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IMMAGINI TIPO

Categorie di immagini su Twitter durante il #terremoto

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1. La notizia fornita da un influencer

(Huges and Palen 2009; Bruns and Burges 2012)

A. Sharing information/organization

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2. I danni causati dal terremoto

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3. Dati geo-localizzati

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(Mendoza and Poblete 2010; Sutton et al. 2008) 1. Critica nei confronti dei media

B. Community-based “quality check” of spreading information

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2. L’auto-referenza di Twitter

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1. Immagini confortanti

C. User-generated crisis narration(Robinson 2009; Liu 2009)

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2. Immagini di vita quotidiana

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3. Emozioni connesse

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Analisi quantitativa: verso le immagini-icona

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User-generated crisis narrationSharing information/organizationCommunity-based “quality check” of spreading in-formation

Categorie delle immagini nel flusso temporale delle prime 24h

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Frequenza dell’immagine con il maggior numero di RT

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Confronto delle frequenze delle immagini

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Le IMMAGINI-ICONA: le immagini più RT #terremoto

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Immagini IconaA. Foto shock di tipo mediale (il crollo dei monumenti e degli edifici storici)

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Immagini IconaB. Foto shock dell’esperienza individuale

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Immagini IconaC. La mappa #hashtag terremoto

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PRIME OSSERVAZIONI

1. Nella prima giornata del terremoto le immagini icona hanno svolto due funzioni:a. Funzione informativa (re-fero) attraverso la ripetizione (dispositivo

tipico dei media mainstream – C. Chéroux) e lo sharing (modello grassroots);

b. Funzione relazionale (re-ligo), le immagini e le parole che le accompagnano diventano dei quasi-oggetti (M. Serres)

2. Le immagini icona:a. Rimandano all’immaginario mediale della catastrofeb. Sono unite all’esperienza condivisa, individuale e privatac. Mostrano l’auto-referenza dell’ambiente Twitter

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#domande?