Big Data e referendum Leggere la mente collettiva tramite Twitter

di and | Pubblicato il 18 dicembre 2016

Quali sono le cose che attirano la nostra attenzione al punto tale da condividerle con gli altri? Usiamo Twitter, Facebook e altri social media per comunicare ciò che “vediamo” accadere nel mondo, o ciò che vorremmo accadesse; esprimiamo in questo modo nostri punti di vista e desideri. Interpretiamo e diamo un senso alla realtà grazie alle interazioni con i nostri pari, in una rete dove tutto è connesso. Le nostre opinioni, dunque, si fondono e diventano rappresentative di gruppi di appartenenza. Si passa cioè da una presa di coscienza individuale a quelli che sono stati definiti segnali di coscienza collettiva.

Nell’era dei big data, in molti si sono accorti che è sempre più facile accedere a questi segnali: la potenza dei calcolatori è in continuo aumento e gli individui sono sempre più disposti a rinunciare a parte della loro privacy, cedendo informazioni che li riguardano in cambio di servizi “gratuiti”. Sono i servizi stessi ad automigliorarsi, grazie ai dati che gli vengono messi a disposizione: il nostro cellulare è in grado di suggerirci scelte di acquisto, di avvisarci quando è in uscita un film che sicuramente rispecchia i nostri gusti, di far automaticamente partire il navigatore quando usciamo di casa per recarci al lavoro.

I Big Data sono sempre più frequentemente utilizzati nel marketing, nella rilevazione di opinioni, nelle campagne elettorali come integrazione o verifica delle tradizionali tecniche di indagine svolte su campione. Abbiamo visto infatti recentemente, in occasione delle ultime elezioni del Presidente degli Stati Uniti, quanto possano essere inaccurati i sondaggi e persino gli exit poll. Quando le persone rispondono ai sondaggi sono soggette a bias, volontari e non, che li guidano in una risposta che non necessariamente corrisponde alla scelta che sarà effettuata nella cabina di seggio.

Il contesto stesso in cui si svolgono i sondaggi può influenzare le risposte. Ciò vale anche nelle rilevazioni di mercato. È famosa la sfida tra Pepsi e Coca Cola, effettuata tramite un blind test alla fine degli anni ’70: gli assaggi effettuati da bicchieri non etichettati dimostravano consistentemente il maggior gradimento della Pepsi. Tuttavia il discorso cambiava radicalmente quando i partecipanti valutavano le due bibite nella confezione originale. In un esperimento tenuto circa dieci anni fa al Baylor College of Medicine, nel Texas, con l’ausilio di scanner fMRI si è visto che nel giudizio cieco veniva coinvolta un’area cerebrale associata con esperienze premiali, mentre nel giudizio informato, oltre alla precedente, si illuminava anche un’area collegata con il pensiero critico: quindi le preferenze rivelate venivano influenzate da altri fattori, come ricordi, impressioni ed emozioni associate alla bevanda (in altre parole, l’immagine del brand).

Nel caso di rilevazioni su questioni di natura politica, etica o sociale un altro aspetto importante è che alcune risposte tendono a essere ritenute “politicamente corrette”, e si verifica quindi un fenomeno noto come “socially desirable responding”. Infine, i sondaggi non corrispondono a una pubblica esposizione degli intervistati. Diversamente, se una persona si espone pubblicamente, ad esempio su Twitter, per difendere una posizione, sarà molto più propensa a rispettare le sue dichiarazioni. In tal senso, possiamo fare riferimento al principio di coerenza espresso da Robert Cialdini nel suo libro Le Armi della Persuasione. Inoltre, quando le persone interagiscono sui social media si legano a gruppi e interessi, usano un linguaggio specifico e disegnano, tramite i loro post, pattern di interazione complessi; ovvero inviano “segnali onesti” di comunicazione e collaborazione che sono difficili da manipolare1. Attraverso tecniche di analisi semantica e di social network analysis è possibile raccogliere e studiare questi segnali, così come abbiamo raccontato nei video presenti sul nostro canale YouTube e così come, ad esempio, è stato fatto per predire il voto sulla Grexit1.

Nelle nostre ultime analisi abbiamo studiato il caso del Referendum Costituzionale in Italia, il cui voto si è espresso il 4 dicembre 2016. La Figura 1 mostra la word cloud identificativa delle parole chiave attorno a cui hanno ruotato le conversazioni, in italiano, alcuni giorni prima del voto e durante il voto stesso. (Abbiamo svolto una rilevazione a campione casuale, a partire dalla metà di ottobre 2016, utilizzando come termini di ricerca i principali hashtag a supporto del NO e del SI, come ad esempio #bastaunsi o #iovotono, oltre ai termini #referendumcostituzionale e #referendum).

Come emerge dalla word cloud, gran parte del discorso è ruotato intorno alla figura del Premier, che si è esposto in prima persona, orientando verso la propria credibilità politica il referendum. Chi è stato a supporto del SI ha parlato bene della riforma e del cambiamento; coloro che hanno supportato il NO hanno puntato su un’idea di “sacralità” della Costituzione, optando altresì per una squalifica di Renzi e delle sue scelte di governo. Ancora più interessante il divario nelle ricorrenze degli hashtag. Come mostra la Figura 2, #iovotono ha superato bastaunsi e #iovotosi, con un rapporto percentuale molto vicino agli esiti effettivi del voto.

big-data1Per “Dinamismo” si intende il livello di rotazione nelle leadership informali, ovvero la capacità delle reti di riconfigurarsi in modo dinamico, senza che vi siano sempre le solite figure a dominare le conversazioni. Anche questa metrica si è rivelata quasi costantemente a supporto del NO, ad eccezione di un breve intervallo di tempo circa tre settimane prima del voto. È interessante notare che in quel periodo è sembrato che il SI potesse passare in vantaggio, in concomitanza con un tentativo del Premier di spersonalizzare il referendum; ma questo effetto è stato velocemente riassorbito, apparentemente per il deciso e forte impegno di Renzi nelle ultime settimane prima del voto. Di fatto l’ex Presidente del Consiglio si è dimostrato in grado di prevalere dialetticamente in qualunque confronto interpersonale ma, come dimostrano ampiamente le mappe semantiche che abbiamo rilevato, ciò ha ulteriormente focalizzato l’attenzione sulla sua persona piuttosto che sul quesito referendario. I cittadini hanno espresso il proprio favore in primis sul Presidente del Consiglio, in seconda battuta sul governo, e solo in subordine sul tema della modifica costituzionale. Ciò spiega il risultato, al di là dei meriti e demeriti della proposta: in nessun Paese occidentale, a parte forse il caso della Signora Merkel (ma ne dubitiamo), un capo di governo che sia stato in carica per circa tre anni supererebbe indenne un referendum sulla sua persona.

In generale, moltissime misure e indicatori sono possibili in fase di analisi: noi abbiamo riportato quelli che ci sembravano più interessanti e che si sono rivelati più utili per operare la predizione dell’esito finale.

Ovviamente, non vogliamo in alcun modo mettere in dubbio l’utilità dei sondaggi di opinione come strumenti per rilevare preferenze e tendenze collettive. Il nostro intento vuole essere quello di evidenziare le potenzialità di nuovi strumenti e di nuove metriche che non si basano sul chiedere alle persone cosa pensano, ma sullo scoprire ciò che “sentono”, gli impulsi di cui sono solo parzialmente consapevoli, compiendo un ulteriore passo avanti verso la lettura della mente collettiva. Chiaramente riconosciamo anche i limiti dello studio finora effettuato, tra cui l’utilizzo di una sola piattaforma, non certamente rappresentativa dell’universo delle persone aventi diritto al voto.

Tratto da . Scarica il numero in formato pdf.