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

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

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

Abbiamo imparato ad osservare il livello di engagement che i politici riescono a suscitare attorno ai social media, descriverne e misurarne la natura quantitativa.

E abbiamo imparato che è possibile fare analisi dettagliate dando conto di top posters ed impression. E riconoscere la capacità dei media mainstream di entrare e far parte della big conversation.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

(qui il link e le immagini vanno prese appena esce il post qui: http://snsitalia.wordpress.com/ Mettere immagine di sintesi)

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

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

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

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

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

La misura dell’influenza come ci sta influenzando? Riflessioni a margine di Klout

Abitare la Rete è diventata sempre di più un’attività impegnativa e rilevante che ci ha permesso di costruire relazioni e contatti che stanno cominciando a trasformarsi in valore da giocare nei risvolti economici della realtà socio-comunicativa, come ben sanno coloro che si occupano di social media marketing. Quanto vale l’influenza sociale che riusciamo ad esercitare con i nostri consigli che traspaiono più o meno esplicitamente negli status update che carichiamo quotidianamente su Facebook? In che modo riusciamo a mobilitare consenso con i nostri tweet ed influenzare i nostri followers?

Per questo motivo cresce corrispondentemente l’ossessione per la misurazione del valore di influenza dei nodi che in Rete esprimono le loro capacità di mettere in connessione la comunicazione con comportamenti sociali che hanno a che fare con il gusto, l’acquisto, l’opinione, ecc.

Klout, come sappiamo, è un servizio online nato per misurare “l’influenza sociale” di un utente sui siti di social network, analizzando le interazioni che avvengono attorno ai suoi contenuti generati e diffusi online. E la misurazione del Klout score è diventata per alcuni mesi una vera e propria ossessione.

Eppure c’è chi esalta Klout e le sue misurazioni applaudendo all’emergere del “citizen influencer”, come lo definisce Mark Schaefer, che può sfruttare la sua capacità di generare relazioni online per avere vantaggi da brand ed imprese.

Peccato che il concetto di influenza usato per Klout sia un po’ sopravvalutato e scientificamente poco corretto. Quello che algoritmi come quelli di Klout misurano è il capitale sociale di un utente, o, se volete, le possibilità teoriche di produrre influenza digitale, cioè la reputazione che ci si è costruiti online e che rende più probabili interazioni relative ai contenuti che pubblichiamo e diffondiamo. Che questo si traduca in effettive modificazioni di comportamenti o propensioni all’acquisto o altro ancora è tutta un’altra storia.

Eppure l’esigenza di misurare il valore della presenza online e le potenzialità di influire su una rete sociale resta. E questa modalità di misurazione online sta diventando parte della nostra cultura di Rete, qualcosa che andrà – va già – oltre le esigenze del marketing o delle imprese che si occupano di analytics. Per questo osservare il fenomeno diventa importante per capire la mutazione che il digitale porta nelle nostre vite.

Durante il periodo estivo abbiamo assistito ad un’evoluzione di Klout che rappresenta un’evoluzione nella cultura della misurazione del nostro “valore” online sancendo un principio: il valore di ciò che siamo online dipende sempre di più non solo dalle nostre connessione “native” in Rete ma anche dal capitale sociale che abbiamo costruito nel “mondo reale”, ad esempio attraverso le nostre attività di lavoro e quelle competenze che esprimiamo nel produrre e diffondere conoscenza nella società e nel fare parte di un contesto politico, economico e sociale concreto per il mondo delle istituzioni e della cittadinanza.

In pratica il Kout score diventa una sintesi numerica sempre più precisa della nostra capacità di potenziale influenza sociale online, che miscela la capacità di creare relazioni online, di coinvolgere le persone sui nostri contenuti e la nostra popolarità offline (vedi voce Wikipedia) o lo status sociale (vedi LinkedIn).

Ma ha anche introdotto un principio di trasparenza esemplificato dalla Kred Story, una storia per immagini di quei contenuti che hanno sviluppato maggior engagement, rendendo così visibile agli utenti quali momenti della loro vita online hanno determinato il loro “valore”.

Si tratta di un racconto che consente di coniugare la sintesi dei numeri con la qualità dei contenuti. Immaginate, per gioco, di confrontare possibili candidati alla premiership di una coalizione attraverso i loro Kred: potreste avere delle sorprese sulla capacità di influenza che solitamente percepiamo online.

E “giochi” come questi diventeranno elementi di giudizio nelle mani degli elettori, consumatori, cittadini…? E se sì in quali modi? In pratica in che modo la misura dell’influenza ci influenzerà? Il fatto è che il Klout score e la diffusione del valore, così come le storie visualizzate nel Kred, potranno diventare via via parte di una quotidianità diffusa perché dietro all’architettura del sistema c’è una componente di gamification e di social network. Gli utenti possono votare il Klout degli altri, condividere il loro valore e quello altrui, diffondere le immagini ed i valori del Kred, confrontare gli score, ecc. Vedremo comparire sulle nostre timeline questi valori e queste immagini come contenuto. E diventeranno un ulteriore elemento di confronto e scontro, generando realtà che non sempre corrispondono a quanto mostrano.

Quello che è certo è che dovremo imparare non solo ad interagire sempre meglio online e a sviluppare contenuti allo stesso tempo credibili e capaci di attrarre engagement, ma dovremo anche imparare a descriverci sempre meglio online perché la giusta definizione del proprio lavoro su LinkedIn sarà capace di fare la differenza. Ma soprattutto dovremo imparare a leggere la qualità che si nasconde dietro al valore numerico, perché “di più” non sempre significa “meglio”.

[la versione completa del post la trovi nella mia rubrica su TechEconomy]