Sfatiamo subito un mito. Senza quei numeri che tanti ritengono gonfiati, esagerati, falsi, non  esisterebbero gli influencer, perché non avrebbero visibilità. Che poi quella visibilità non sia condizione sufficiente per ritenersi influenti, è chiaro come acqua cristallina.

L’influenza è un effetto, quello di condizionare le scelte altrui grazie alla propria autorità riconosciuta in un particolare ambito. “Retweet is not endorsment” recita la mini-biografia di molti utenti di Twitter. Conferma ulteriore che le “azioni social” non sono da considerarsi un’azione dettata dall’influenza, ma da altro. Quello che contano sono le idee, i concetti, di cui i cosiddetti “influencer” si fanno vettori privilegiati all’interno della collettività.

Ho letto di recente un ebook molto interessante,  Zarrella’s Hierarchy of Contagiousness: The Science, Design, and Engineering of Contagious Ideas, che descrivendo la diffusione delle idee in maniera ordinata riporta una tesi molto interessante. Partendo dal concetto di meme – termine coniato da Richard Dawkins ad indicare “un’unità di retaggio culturale”- e riflettendo sulla sua diffusione virale, afferma come non si diffondano le idee che portano maggior beneficio alla comunità, bensì quelle che hanno caratteristiche di sopravvivenza e maggiore probabilità di riprodursi.

Come si diffonde un’idea

Così come il concetto di viralità, la formula che calcola la diffusione delle idee è presa in prestito dall’epidemiologia, ed in origine era utilizzata per calcolare la diffusione delle malattie. Si tratta del tasso di riproduzione (Reproduction rate o R con zero, R0), definito dal numero medio di nuove insorgenze di una malattia sul totale degli individui che compongono una popolazione durante l’intero ciclo di un’epidemia. Nel caso di malattie altamente infettive, il valore di R0 può essere anche superiore ad 1. Invece un’idea, nei test effettuati da Zarella, si diffonde con un R0 ampiamente inferiore ad 1. Generalmente un’idea si diffonde all’interno di piccoli gruppi con un alto tasso di condivisione, ma poi, quando viene esposta a un pubblico più ampio, tende a dissolversi.

Se all’interno di un ecosistema come quello di Twitter viene lanciata un’idea, questa viene ricondivisa solo da una porzione del pubblico. Nel dettaglio possiamo parlare di percentuale di Retweet di un particolare Tweet sul totale dei Followers. Se l’idea si riproduce con coefficiente R0 pari a 0,010 ad esempio ed abbiamo 10.000 followers, in primo grado l’idea si riprodurrà solo con 100 RT, ed in secondo grado con 1 RT per un totale di 101 RT. Se l’utente avesse avuto solo 100 followers la diffusione dell’idea si sarebbe fermata al primo grado. Quindi, qui si smonta la prima tesi di chi sostiene che gli Influencer non esistono perché in realtà hanno solo una grande visibilità: la realtà è che per essere Influencer è condizione necessaria ma non sufficiente quella di avere visibilità.

Nel libro la gerarchia delle idee Zarrella pone in risalto sulla base dei dati alcune ricette per la diffusione delle idee in rete, attraverso i social network e non solo. Per essere un’idea di successo, l’idea deve ispirarsi ai meme, deve imparare a riprodursi in rete e a moltiplicarsi. Trucchi come la pianificazione temporale in momenti di bassa competizione per l’attenzione come i week-end (contra-competitive timing), riusciranno a darci maggiore risalto.

L’influenza si manifesta all’interno di piccoli gruppi. Grafica di Bruce Depree

Voglio condividere con voi una casistica reale. Ho recentemente svolto una Social Network Analysis insieme a Gianandrea Facchini per BuzzDetector, monitorando ed analizzando le dinamiche di attivismo in rete per la chiusura del centro di allevamento di Beagle per la vivisezione di Montichiari (BS) “Green Hill”. Ebbene, questi attivisti per la prima volta hanno utilizzato, più o meno scientemente, delle tecniche di travestimento da viral meme delle loro idee e iniziative di campagna per la chiusura di Green Hill. Proprio su Twitter si è costituita un rete naturale di attivisti che hanno ingaggiato celebrità e vip del mondo dello spettacolo e della televisione chiedendo loro di diffondere un messaggio a favore della campagna “Stop Green Hill”. La protesta si è organizzata e diffusa molto bene in rete, il Social Network si è spostato dalla rete anche alla piazza, con migliaia di persone che hanno partecipato anche in varie parti d’Europa e del mondo alle iniziative di protesta. In particolare l’internalizzazione del fenomeno dell’attivismo per la chiusura  di Green Hill si è trovato su Twitter.

L’amore per i migliori amici dell’uomo si è sempre manifestato sotto forma di meme, come testimonia il successo delle foto e i video dei gattini, e gli attivisti per la chiusura di Green Hill hanno efficiaciemente ricorso a queste idee consolidate per veicolare la campagna.

Se con i Social Media è aumentata quindi la possibilità di diffondere idee o semplici meme fini a se stessi, abbiamo assistito ad un processo involutivo nelle possibilità di interazione, ridotte a minimali “like” o istantanei “RT”. Così si è indubbiamente allargato il pubblico attivo, un pò come quando si abbassa l’asticella nel salto con l’asta e riescono a superare il turno più atleti. Questo processo è stato talmente estremizzato che oggi non possiamo a mio avviso parlare di “influenza” di una persona in un’altra nella generazione di un RT o di Like. Questi piuttosto sono segnali di fare parte di una community attiva che ci presta attenzione, e che come effetto collaterale aumenta la visibilità delle nostre idee.

Inception: l’idea viene instillata in sogno

Se un tempo, vista l’implicita difficoltà di livello tecnologico (il web dei tecnocrati pre – social media, quando la produzione di contenuti era appannaggio di pochi autori del web autodidatti e webmaster professionisti), la creazione di un link ad esempio poteva essere vista come un reale segnale di influenza nei confronti della pagina che riceveva il link (di qui il successo del PageRank), quando quelli che molti oggi chiamano “Influencer” si chiamavano, in un termine coniato da Rand Fishkin, “Linkerati” oggi non possiamo dare lo stesso peso ad un’azione così immediata di ri-condivisione come un Tumblr o un Pin su Pinterest. Ancora oggi l’Influenza si misura su altri parametri, online ed offline. Online: Hai scritto un ebook. Condividi link verso la pagina Amazon e ottieni degli acquisti. Consigli un prodotto che hai acquistato via ecommerce, e generi delle vendite. Oppure offline: stai preparando un evento e decidi di pubblicizzarlo esclusivamente tramite i Social Media. Quante persone porterai fisicamente ad incontrarti? Sei un esperto di cinema. Quante persone riesci a convincere a vedere o non vedere quel film? Hai scritto un libro: quanti porterai in liberia ad acquistarlo?

Questa è vera influenza. L’influenza che si misura con azioni volontarie di livello più avanzato.

I like, i RT, i +1 non possono costituire la nuova algebra dell’influenza. Definiscono piuttosto l’attenzione del pubblico presso cui abbiamo guadagnato visibilità. Senza motivazioni, senza la vera condivisione di un’idea, non ci saranno altre azioni.

Immagine d’apertura: elaborazione del celebre meme Keep Calm and Carry On

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Il successo del motore di ricerca Google si basava sul concetto, tanto semplice quanto geniale, di utilizzare i link come parametro per ordinare per importanza le pagine web. E se volessimo applicare lo stesso semplice concetto per identificare la lingue più importanti del web?

Due ricercatori di Google, Daniel Ford e Josh Batson hanno analizzato i link verso pagine web in una lingua differente da quella di provenienza e hanno così realizzato un grafo di relazioni tra le principali lingue del web. Nel grafo soprastante, relativo ad un campionamento dei link effettuato nel 2008, è possibile visualizzare i nodi delle principali lingue (con diametro proporzionale alla quantità di pagine in quella lingua) eccettuata la lingua Inglese, principale nodo per la quale è stato pubblicato un grafo apposito.

Il grafo evidenzia ben distinti il continente europeo da quello asiatico, ed all’interno del gruppo linguistico europeo relazioni forti tra le regioni baltiche, dell’Europa orientale e della penisola iberica. I nodi più attrattivi appaiono quelli delle lingue tedesca e russa, quelli che secondo un modello algoritmico HITS verrebbero definiti Nodi “autorità”. Ma mentre il nodo russo esercita un’influenza per lo più nelle regioni ex URSS (ma anche dal nodo inglese, che pare influenzato anche dallo spagnolo e dal cinese), il nodo tedesco si trova più o meno al centro del grafo, esercitando un’influenza diffusa anche in regioni geograficamente lontane.

Il nodo della lingua italiana si trova in posizione periferica, e pare influenzato in particolare dai nodi delle lingue inglese, francese e tedesca. Con un 22% di link in uscita verso pagine inglesi il nodo italiano si posiziona tra i più anglofoni in Europa, insieme a quelli di Spagna e Olanda. Le pagine web in lingua italiana paiono esercitare un’influenza rilevante solo nei confronti dell’Albania.

Sicuramente un’interessante fotografia delle relazioni tra le lingue nel web nel 2008.

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L’analisi che ho condotto insieme a Pier Luca Santoro e con la collaborazione dei preparatissimi Clarissa e Matteo è stata tra i post più ricondivisi in rete durante le giornate della sesta edizione del Festival Internazionale del Giornalismo.

Si è trattato di un monitoraggio in tempo reale del flusso dei tweet provenienti per l’hashtag #ijf12, oltre 25.000 in 5 giorni, a cui poi è seguita un’analisi per sintetizzare le informazioni più rilevanti con un approccio scientifico, a metà tra il data journalism e la statistica applicata ai media, con la presentazione dei risultati attraverso visualizzazioni come mappe, tag cloud, classifiche e tecniche di content curation, in modo da rendere fruibili le informazioni anche ad una platea non accademica.

Ieri ho avuto l’occasione di condividere l’esperienza passata durante il Festival grazie a Donato, che ha condotto un felice esperimento di Hangout Brand sulla pagina del suo blog Markingegno, invitando me ed altri amici a parlare proprio della Social Media Analysis che abbiamo condotto per il Festival. Cerco di spiegare di seguito come.

L’informazione si apre con le API

Se è stato possibile monitorare i tweet inviati per l’evento, questo è dovuto all’apertura del social network Twitter, che a differenza di Facebook che è un sistema quasi interamente privato, è invece quasi interamente pubblico. Infatti, se Twitter non aprisse la sua banca dati questo tipo di analisi sarebbe stata impossibile.

Per chi volesse effettuare un’analisi per un evento o seguire una notizia importante come il Festival Internazionale del Giornalismo c’è inoltre da considerare che ci sono dei limiti per l’utilizzo intensivo delle API di Twitter – attualmente un massimo di 350/tweet all’ora – ma è possibile superare notevolmente questi limiti (fino ad arrivare a 20.000 tweet / ora) se si è aggiunti da Twitter sull’elenco degli sviluppatori in whitelist. Nel nostro monitoraggio siamo riusciti a superare questo limite associando la nostra applicazione ad una doppia autenticazione oAuth, tramite un account Google Docs associato ad un’applicazione collegata ad un profilo Twitter.

Da ricordare comunque che non è possibile effettuare ricerche su Twitter riferite al passato (ed anzi, credo che uno dei potenziali modelli di business per Twitter sia proprio la vendita di questa sterminata miniera di dati storici). Altri Social che aprono la propria banca dati agli sviluppatori sono Foursquare, Instagram e Klout.

Tag Cloud

Per realizzare le singole tag cloud, in particolare in italiano, è necessario avere una lista di stop words (le stop words sono parole talmente comuni da non avere alcuna tipicità e rilevanza, mentre una buona tag cloud deve avere parole come dicono gli anglosassoni “content bearing”, ovvero portatrici di contenuto). Una lista di stop words in italiano si trova all’indirizzo http://snowball.tartarus.org/algorithms/italian/stop.txt. Per realizzare le tag cloud preferisco tagxedo.com che attualmente è in beta e che permette di utilizzare forme personalizzate ed ha una buona selezione di font. Altri servizi da segnalare sono http://tagul.com/ che permette anche un accesso API e il celebre wordle.net. Per gestire il testo è inoltre necessario suddividerlo in token, i più piccoli pezzetti di informazione che compongono il testo (le parole separate e senza punteggiatura). Per l’analisi abbiamo elaborato i dati, principalmente utilizzando excel, ma avremmo potuto utilizzare anche un software statistico open source come R. E’ necessario, oltre ad avere una profonda conoscenza della semantica e dell’analisi logica di un testo, saper gestire informaticamente grandi volumi di dati (con file anche molto pesanti).

Mappe di Social Network Analysis

Tanto si è dibattuto anche intorno alla mappa di Social Network Analysis pubblicata l’ultimo giorno del Festival. Mi è stato chiesto cosa rappresentassero i vari colori dei nodi: si tratta di “cluster” o gruppi di nodi che hanno interagito di più tra di loro, attraverso Retweet, conversazioni e citazioni. E’ come la rappresentazione di una grande piazza in cui si evidenziano vari gruppetti di persone che si scambiano informazioni. In particolare in alto a sinistra in viola si evidenzia a mio avviso il gruppo dei partecipanti internazionali al Festival.

Per realizzare la mappa ho utilizzato Gephi, un software open source davvero fantastico! Qui c’è una splendida guida sulla realizzazione di una mappa di connessioni su Twitter. Un altro software utilizzabile è NodeXL  che è disponibile solo per PC dotato di pacchetto Microsoft Office, come estensione per Excel. Martin Hawksey ha pubblicato un’utilissima guida per analizzare una mappa di Social Network Analysis con NodeXL. Per chi volesse approfondire segnalo anche il libro di Marc Smith, direttore della Social Media Research Foundation.

Open data

In piena filosofia Open Data al termine del festival abbiamo rilasciato la base dati utilizzata per realizzare l’analisi in un formato aperto (testo separato da tabulazione), in modo da lasciare a chi voglia la possibilità di fare altri tipi di approfondimenti. Rilasciare i dati, è l’equivalente di fornire le fonti per un giornalista: aumenta la veridicità delle informazioni e lascia aperti ulteriori progressi. A questo indirizzo su Google Fusion Tables potete visualizzare l’intera banca dati dei tweet inviati in occasione del Festival, con evidenziata la mappa dei tweet geolocalizzati in una mappa di calore: è possibile così notare i punti più caldi del Festival, dalla base centrale dell’Hotel Brufani a Corso Vannucci sino all’Hotel San Gallo.

Social Media Intelligence: il futuro?

Mentre a livello internazionale ormai la Social Network Analysis è entrata appieno tra gli strumenti In Italia siamo in pochi a fare analisi di questo genere, anzi oltre a Vincenzo Cosenza, che ho avuto il piacere di conoscere al Festival del Giornalismo e che è un veterano di questo genere di analisi e di altre ricerche (le sue mappe con i grafi di link ad esempio della blogosfera italiana per me sono fantastiche), non ne conosco altri e mi farebbe piacere anche in Italia si iniziasse a comprendere l’importanza di queste analisi.

Infatti sono numerosissimi i campi di applicazione: come strumento per i brand per posizionarsi all’interno del grafo sociale, come nuovo Auditel per scoprire il pubblico che segue i programmi TV, per la raccolta dati a basso costo per la creazione di smart cities (invece di installare costosi rilevatori per ottimizzare i flussi di persone in transito la stessa cosa si potrebbe fare tracciando le geolocalizzazioni sul web), in politica per le campagne elettorali o per misurare l’umore dei cittadini senza ricorrere a sondaggi… Ulteriori analisi che si potrebbero fare sono di tipo semantico e per la misura del sentiment, ancora molto difficile da fare in Italiano, ma su cui sto già indirizzando la mia ricerca, vista l’importanza di questo genere di valutazioni qualitative per l’analisi delle conversazioni pubblicate in rete. Come ottimo esempio di questo tipo di approccio, segnalo il lavoro di Roberto Favini, che ha analizzato molto bene le campagne di Pisapia e Moratti su Twitter.

Da ultimo, una considerazione dal punto di vista della Privacy. La miniera di dati a disposizione in rete è anche dovuta alla scarsa alfabetizzazione digitale dei cittadini, che non sempre sanno che stanno rendendo pubbliche molte più informazioni di quanto non si facesse sino a 10 anni fa. Nel Regno Unito il dibattito in questo senso è molto vivo: segnalo il recente ebook gratuito pubblicato da Demos, think tank su potere e politica, il primo ad esaminare la ricerca sui social media da un punto di vista etico e legale.

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I Brand italiani su Twitter più seguiti confermano il clichet di un’economia tutta moda e macchine di lusso, almeno a guardare i primi classificati.

Sul podio 3 account con oltre 100.000 followers, Dolce&Gabbana, Ferrari e Gucci. Pur essendo marchi italiani al 100% si rivolgono a un pubblico internazionale inviando twit in Inglese. Il primo Brand Italiano che si rivolge ad un pubblico italiano è un marchio storico dell’editoria, Feltrinelli, tramite l’account della propria catena libraria @LaFeltrinelli.

Scorrendo la classifica dei primi 25 a primeggiare è sicuramente la moda, seguita da editoria e telecomunicazioni (in particolare telefonia mobile, con Vodafone Italia, TIM e Tre).

Di seguito la classifica dei primi 25 Brand italiani su Twitter per numero di follower*:

1. Dolce & Gabbana    @dolcegabbana    (146566)
2. Scuderia Ferrari    @InsideFerrari    (131767)
3. gucci    @gucci    (128580)
4. Roberto Cavalli    @Roberto_Cavalli    (90886)
5. La Feltrinelli    @LaFeltrinelli    (83655)
6. EMERGENCY ONG/Onlus    @emergency_ong    (75219)
7. Versace    @Versace    (69368)
8. Vodafone it    @VodafoneIT    (55935)
9. Libri Mondadori    @Librimondadori   (53411)
10. TIM Official    @TIM_Official    (48005)
11. Einaudi editore    @Einaudieditore    (32965)
12. Nokia Italia    @nokiaitalia    (30856)
13. IKEA Italia    @IKEAITALIA    (28597)
14. 3 Italia – H3G    @3Italia    (28357)
15. Ducati Motor    @DucatiMotor    (21052)
16. RaiTv    @RaiTv    (19753)
17. Armani    @armani    (19289)
18. Pomodoro Mutti    @PomodoroMutti    (15573)
19. ESA_Italia    @ESA_Italia    (14501)
20. MTV Italy    @mtvitaly    (11820)
21. Bulgari    @Bulgari_US    (11585)
22. Fiat    @fiatontheweb    (10374)
23. Coin Store    @coinstore    (9204)
24. yoox.com    @yoox    (8844)
25. Pirelli Media    @Pirelli_Media    (8624)

I 25 Brand Italiani più popolari su Twitter inviano in media 3,7 tweet al giorno, un numero piuttosto basso per account che con un seguito di pubblico elevato potrebbero avere un maggior ritorno con qualche tweet in più.

Degli account selezionati ben un 14% risulta inattivo da oltre un mese. La maggior parte degli account è stato creato nel 2009.

Per un’analisi qualitativa rimando a uno strumento come PeopleBrowsr, che evidenzia sentiment, pubblico e menzioni per gli ultimi 1000 giorni. Ad esempio l’account Twitter di Dolce&Gabbana ad oggi registra un sentiment positivo al 21% ed il suo pubblico è al 71% femminile. L’account twitter ufficiale della Ferrari viceversa è seguito al 76% da un pubblico maschile e pur avendo un sentiment positivo presenta anche segnali di sentiment negativo (sarà un caso che nel loro stream non si scorge nè un #hashtag nè un @reply?).

*Metodo e strumenti

La selezione dei Brand è stata fatta in base ad alcuni criteri: sono stati esclusi i Media che fanno informazione in senso stretto (come Giornali e Radio, ma non TV, come l’account di RaiTV e quello di Mediaset, quest’ultimo inattivo) e gli account delle squadre di calcio (l’AC Milan è il primo con 140.000 Follower, seguito da Inter con 80.000 Follower). In caso di più account Twitter di un’azienda è stato scelto l’account con più follower.

Per la selezione mi sono basato su una serie di strumenti per individuare gli account twitter più seguiti (come  Twitter Counter e Twitter Grader) e su liste pre esistenti, come http://twitter.com/pasqborriello/brand-italia e http://twitter.com/marcomassarotto/brands. Ho infine creato una lista all’indirizzo http://twitter.com/100tek/brand-italiani e utilizzato Export.ly per il download dei dati (data di rilevazione: 29 agosto 2011).

Dati

I dati completi relativi ai 124 account Twitter di Brand italiani selezionati sono a disposizione per il download su Google Documenti. Se avete suggerimenti, segnalazioni o integrazioni da fare, lasciate un commento o inviatemi un tweet.

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Come si evidenzia nella mappa soprastante, che rappresenta quella che è stata definita “La Repubblica delle Lettere“, fulcro di questa intensa attività di corrispondenza sono Inghilterra e Francia, con intensi legami anche verso l’Italia Centro-Settentrionale. In particolare l’Italia, oltre che dall’apporto di insigni naturalisti e fisici dell’epoca, beneficia in questo periodo anche del contributo culturale del Grand Tour. I ricercatori sono infatti riusciti a mappare un dataset di circa 6.000 intellettuali che hanno visitato l’Italia nel periodo oggetto di ricerca.

Per maggiori informazioni: https://republicofletters.stanford.edu.

L'articolo Una mappa delle relazioni tra intellettuali in Europa sembra essere il primo su Angelo Centini.

In questa grafica interattiva si possono visualizzare i vari profili Social dei gruppi di utenti che utilizzano Email, Facebook e Twitter nelle loro attività online.

Il grafico a bolle, rappresenta 12 Profili Social, che vanno dall’utente Cauto che condivide poche informazioni ed è molto selettivo nel comunicare, all’utente Megafono, che fa un utilizzo al di sopra della media in particolare di Facebook e Twitter ed è in grado di mettere in connessione e contribuire alla formazione dei componenti della propria rete.

Potete navigare l’infografica con una granularità per gruppo d’età e sesso, e visualizzare le varie schede con i dettagli delle attività online del gruppo di riferimento.

Il professionista contribuisce online  quasi il doppio di un utente comune

I vari profili sono stati individuati in seguito ad un’indagine su un campione rappresentativo di utenti Internet USA, realizzata in collaborazione tra ExactTarget e CoTweet.

To learn more about Social Media Marketing visit ExactTarget.com/SFF

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