Diffusione ed adozione dei social network

Ho sempre apprezzato il modo di Vincenzo Cosenza di affrontare la ricerca sulla Rete a partire dai dati e dalla loro messa in prospettiva attraverso la costruzione di un database utile per l’analisi longitudinale. La sua mappa mondiale dei social network, ad esempio, non solo ci racconta la penetrazione nei diversi paesi ma ci mostra l’evoluzione del fenomeno a partire dal giugno 2009 e ci permette una riflessione comparata che ci porta fuori dall’ “impressionismo” di alcune analisi che si limitano a descrivere la fotografia del momento. Mappare l’evoluzione spaziale dei social network nel tempo mi sembra essere una dimensione necessaria per costruire le nostre previsioni; utilizzare metodi di visualizzazione immediati (mappe, ad esempio) lo ritengo un corollario che, in realtà, diviene strategico oggi, per la necessità dell’immediatezza intuitiva della divulgazione scientifica.

Per questo guardo con interesse la sua costruzione di un ciclo di adozione dei social network fondato sulla comparazione.

L’idea di fondo è di utilizzare la curva a campana di adozione dell’innovazione(con la variante di Moore che prevede un momento critico di passaggio) per mostrare il posizionamento attuale dei principali SNSs a partire dalla numerosità delle adesioni:

Per ogni social network ho rintracciato il numero di utenti raffrontandolo con una popolazione di potenziali adottanti pari ad un miliardo.

Poiché credo si tratti di un lavoro interessante provo a muovere un’obiezione che vuole introdurre una variabile socio-antropologica all’interno della prospettiva di sviluppo dell’adozione possibile.

Come premessa possiamo dire che occorre distinguere tra diffusione ed adozione – è così che il modello funziona. La diffusione è un processo che porta un prodotto (o un’idea) ad essere accettato socialmente (o dal mercato) e la velocità di propagazione tra gli individui (i consumatori) delinea il suo tasso di propagazione. L’adozione ha a che fare con i meccanismi di decisione e di incorporazione, ad esempio di un prodotto tecnologico, che porta l’individuo a fare una scelta che introduce nelle sue pratiche quotidiane un certo uso della tecnologia stessa. Abbiamo quindi una logica quantitativa, il numero di persone che utilizzano un determinato prodotto tecnologico ne confermano il tasso di diffusione, che si combina con una qualitativa, la scelta del singolo di adottarlo.

Quello che mi chiedo allora è: dal punto di vista quantitativo è corretto parametrare tutti i social network su un potenziale di adozione di 1 miliardo di persone? O meglio: lo è visto che, qualitativamente, l’adozione di un SNSs è una scelta (apparentemente) individuale che dipende (in realtà) dall’effetto network?

Come ha sintetizzato danah boyd:

Esistono meccanismi che conducono gli early adopter su un determinato sito ma il fattore cruciale nel determinare se una persona diventerà o meno un utente del sito stesso è se questo è il luogo dove i propri amici si incontrano […] Molti dei nuovi social media, infatti, sono come giardini chiusi che richiedono, per essere di una qualche utilità, di essere usati anche dai tuoi amici.

Per questo motivo mi chiedo: un social network come VKontakte, per sua natura di etno-adottabilità (a partire dall’effetto network: gli utenti dell’ex Unione Sovietica si sono condensati attorno a questo social network e devo tenere conto di una popolazione di utenti che sappia leggere e scrivere in cirillico) o RenRen (per i cinesi), possono essere parametrati a partire dallo stesso potenziale numerico di un social network (potenzialmente) mondializzato come Facebook o Goggle+?

Propendo quindi per un’ipotesi che sappia collocare sulla curva dell’adozione sì i diversi SNSs ma pesando i parametri evolutivi a partire dalle effettive possibilità di adozione. Non ho soluzioni pronte in tasca, dobbiamo ragionarci.

Però mi sembra evidente, in questo senso, che MySpace, ad esempio, andrebbe collocato oltre la linea di maggioranza ritardataria e Orkut starebbe a metà della maggioranza anticipatrice. Occorre trovare il modo di mettere in connessione i singoli grafici della curva di adozione dei diversi SNSs.

Infatti come commenta Luca De Biase:

dobbiamo avere la consapevolezza che è come se il grafico fosse la sovrapposizione di molti grafici. Ogni tecnologia ha il suo destino, la forma del suo grafico è simile a quella del grafico degli altri, ma il suo grafico non è quello degli altri. La maggioranza che può raggiungere non è quella degli altri. Il motivo per cui ce la fa o non ce la fa è unico. E il confronto è giusto sul piano logico, non sul piano quantitativo.

Ecco, sul fatto che non sia sul piano quantitativo mi può trovare anche d’accordo ma ritengo che lo sforzo di costruzione di uno strumento di visualizzazione multilivello e comparativo meriti attenzione, perché può farci capire qualcosa di più sull’effetto network e sulle modalità di relazione fra diffusione ed adozione.

UPDATE

Consiglio la lettura anche del post di Elisabetta chiarisce bene alcuni fattori come quello “tempo”:

Andrebbe quindi approfondito per ciascun social network il rapporto fra stadio di evoluzione della tecnologia, numero di adottanti e potenziale bacino di diffusione, che non necessariamente è identico per tutti.