ROMA (WSI) – Il nostro Dna sociale è scritto in un pugno di hashtag. Oltre che nel modo in cui diffondiamo e intercettiamo i contenuti sui social network, Twitter ma non solo. Se a questo si aggiunge che uno degli aspetti più curiosi dell’essere umano è proprio il fatto che il suo atteggiamento sia prevedibile in alcune circostanze ma non in altre, si capisce come mai agguantare quello scarto, o almeno diminuirne l’ampiezza, sia lo snodo centrale per chi, intorno a quelle reti, ci ruota. Non solo per le onnipresenti questioni di marketing o pubblicità ma anche, per esempio, per capire meglio alcuni fenomeni della società o le dinamiche di fatti reali, basti pensare alle Primavere arabe.
Questa la ragione per cui ricercatori e scienziati da ogni ateneo del pianeta passano giornate fra algoritmi, modelli e formule matematiche per capire come prevedere, grazie alle nostre mosse su Facebook & co, quello che faranno gli utenti: quali contenuti li influenzeranno di più, cosa sceglieranno di fare o acquistare in base a certi coinvolgimenti e certe preferenze e così via. No, si è visto che non basta osservare il modo in cui gestiamo i profili con un approccio superficiale. Serviva proprio un nuovo strumento di analisi, un cambio di prospettiva, uno scatto in avanti che sposasse metodologie più vicine alle scienze dure che non a quelle molli. Serviva, perché adesso esiste. Si chiama, proprio come quello biologico, genotipo ed è stato messo a punto da un team di ricercatori dell’università della California-Santa Barbara, capitanati da Petko Bogdanov, Ph D al dipartimento di Computer Science. Alla base dello studio una mole stratosferica di tweet: 467 milioni, diffusi da 42 milioni di utenti e raccolti nel 2009, oltre a 14,5 milioni di cinguettii postati da 9mila persone l’anno scorso.
L’ipotesi di partenza dell’esperimento, appena pubblicato sul portale della Cornell University Library (sarà presentato ad agosto in una conferenza canadese), era la seguente: ciascun individuo ha uno stabile, coerente e presistente interesse per alcuni temi specifici e questo schema personale determina il suo pattern comportamentale su Twitter. Facile a dirsi, difficile a verificarsi. Anche perché uno degli obiettivi era appunto fare il salto e determinare – cosa che Bogdanov e la sua équipe sono riusciti a fare tramite una serie di formule degne di un laboratorio di genetica – se fosse possibile tratteggiare appunto un genotipo in salsa social per ciascuno di noi. Come? Anzitutto sintetizzando la marea hashtag con la quale infarciamo i nostri post in uno schema di cinque categorie di cui ciascuno di noi dispone o meno e, in caso positivo, in quale misura e intensità. Una volta che questo genotipo, “l’impronta di ogni singolo utente sui social network”, è stato delineato, può essere sfruttato per prevederne i comportamenti futuri. Con un’affidabilità, stando ai risultati dei loro test, superiore almeno del 20 per cento rispetto alla semplice analisi dello schematico rapporto followee/follower, cioè fra utenti seguiti e profili dei seguaci.
La squadra californiana ha raggruppato gli hashtag ricavati da quest’abbuffata di big data in cinque temi principali: sport, business, celebrità, politica e scienza/tecnologia. Una faticosa cernita conclusa con tutte le difficoltà del caso, visto che le parole-chiave sono libere, generate in autonomia dagli utenti – dunque hanno un elevato livello di arbitrarietà – e quasi sempre potrebbero riguardare più ambiti nello stesso momento: “La nostra ipotesi è che i singoli utenti mostrino un atteggiamento coerente nell’adozione e nell’uso degli hashtag, soprattutto quando discutono online di temi a loro familiari”, ha detto Bogdanov. Le analisi hanno confermato il passo iniziale, stabilendo che ciascuno di noi – presente su Twitter, ma i ricercatori sostengono che le loro formule possano essere applicate con altri social media – dispone appunto di un genotipo chiaro e costante, le cui mutazioni possono essere in parte previste.
Bene, ma cosa fare di preciso col nostro Dna sui social network? Perché può essere così importante? La ricerca dell’ateneo di Santa Barbara si è spinta oltre, scendendo a identificare particolari sotto-strutture di Twitter attraverso le quali i vari hashtag tendono a scorrere e distribuirsi. Insomma, hanno scovato le reti nelle reti in base alle quali temi e cancelletti si sviluppano e amplificano, come ruscelli d’alta montagna. Hanno battezzato questa selva di sotto-network “strutture d’influenza tematica”. Insomma, sono il frutto di un’analisi degli hashtag non solo quantitativa, come ce ne sono molte in circolazione prodotte da centinaia di agenzie specializzate, ma anche dinamica: per capire esattamente il percorso di un argomento e soprattutto quando quell’argomento finisce per incrociarsi con l’interesse dei singoli utenti. Ecco che, in questa seconda fase, la ricerca ha messo a frutto il lavoro preliminare: dall’incontro fra genotipo social e movimento degli hashtag si può capire con più raffinatezza e precisione cosa faremo e le informazioni che ci coinvolgeranno di più. Ma anche i nuovi argomenti che rapiranno il nostro interesse – e dunque penetreranno pian piano nella nostra lista dei topic – e come ci comporteremo che non tramite una sterile analisi quantitativa. Riuscendo anche a calcolare la velocità – elemento portante delle reti sociali – attraverso cui certi temi si diffonderanno.
“Abbiamo definito che esiste un genotipo sociale personale, basato sui temi che ci interessano, nonché l’intelaiatura attraverso la quale quegli argomenti circolano all’interno della grande rete di Twitter – scrivono nel paper Bodganov e soci – dopodiché abbiamo impiegato questi risultati per vari compiti: scoprire influencer e follower su certi topic specifici e come questo incida sulla disseminazione delle informazioni. La sintesi è che il genotipo di un utente, quando combinato con queste strutture, fornisce buoni strumenti predittivi sulle scelte future, superiori del 20 per cento a quel che si può prevedere semplicemente seguendo il rapporto utente-seguace”. Per la serie, se un tweet si trasforma in cromosoma.
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