Twitter al #convegnostelline 2017

Anche quest’anno mi sono divertito a raccogliere lo streaming dell’hashtag #convegnostelline, cosa che poi si traduce sempre anche in un po’ di sana palestra su metadati, Api e workflow sulle data pipelines.

TL;DR

Il senso di questo post si può riassumere in questo dataset, contenente una serie di tweet con url espansi o embeddati nel tweet, che mi ha permesso di recuperare alcune informazioni e link molto interessanti condivisi durante il convegno.

Perché faccio quello che faccio 1

Per il mining ho scelto un’approccio molto semplice, quantitativo e orientato in seconda battuta alla social network analisi, con pochi parametri per mantenere il tutto su un piano leggibile e interpretabile.

Prima, però, una piccola premessa.

Ci sono almeno tre articoli che fanno da ombrello a un lavoro di analisi come questo e alle riflessioni che seguono.

Due sono di Virginia Gentilini e risalgono al 2009 (in pratica eoni indietro nella scala temporale della cybersfera). Il primo parla di Network effect e il secondo, più lungo e  articolato, Voglio la mia vita cyborg!, di un’episodio che vede protagonista la famosa ricercatrice Danah Boyd nel bel mezzo della conferenza Modernity 2.0: Emerging Social Media Technologies and Their Impacts (2009). Il secondo, soprattutto, è ancora di un’attualità direi disarmante.

Il terzo è un recente blog post di Ned Potter in cui sono incappato grazie a un tweet di Enrico Francese.

Si parla di Twitter in maniera schietta e da una prospettiva professionale. Tanto per capirci, si chiude con queste parole:

THE TL;DR VERSION OF THIS POST

It’s a little late for that unless you’ve scrolled right to the end, but basically find the right people and Twitter can still be great. I still love it. It’s still useful. It’s still enriching. And that’s because of the people I follow and interact with.

Bene, sotto con i dati.

Sullo streaming Twitter di #convegnostelline non c’è poi moltissimo da dire quest’anno. O meglio, non si sono create una serie di complessità e intrichi come era accaduto un po’ di più l’anno scorso. Parlo di conversazioni e interazioni, non di contenuti che invece io trovo sempre molto utili.

I 30 account più attivi durante la due giorni di sessioni sono:

e, la seconda tranche di account che sono rimasti sotto i 16 tweet:

Per la cronaca, @Twt_Lab era un simpatico bot che ci ha fatto compagnia ma al cui automatismo di retweet, come spesso accade per i bot, non è seguito un interesse pari per quanto riguarda le interazioni. Ma va bene anche così.

Quanto agli hashtag utilizzati (escluso l’ovvio #convegnostelline)

Oltre l’ultimo istogramma del grafico qui sopra segue una coda lunga di hashtag usati pochissimo, spesso una volta solo, tra cui anche qualche uscita divertente come #stimolante (giuro), #ImbarazzoStelline, #CarmeloBene, #intorno e i soliti immancabili cognomi usati come hashtag. Ce ne sono in tutto 158.

Gli account più ritwittati, invece:

L’andamento orario dei tweet, giusto per farsi un’idea:

Network analysis

Filtrati i tweet che non erano interazioni con altri account, come questo:

ho ricostruito il network delle conversazioni (retweet, replies, mentions) evidenziando il peso dei semi-archi (quindi la grandezza dei cerchi – nodi o vertici che dir si voglia – è proporzionale alla quantità di retweet, risposte e menzioni ricevute da quell’account) e calcolandone la modularità.

Di come funziona l’algoritmo di spazializzazione e visualizzazione del network, una variante del force-directed graph, ho già parlato alla fine di questo post.

La modularità invece, responsabile del colore dei nodi, è un valore che serve a dividere la rete in moduli (o comunità). Ci aiuta a capire come questo o quell’altro network è diviso in sotto comunità ed è da tempo dimostrato che il concetto di modularità, nelle reti sociali digitali, rispecchia molto bene gran parte delle forme di aggregazione in comunità del mondo reale.

Perché faccio quello che faccio 2

Premesso che trovo del tutto logico e sacrosanto essere presente in un contesto social per le aziende con un core digital-first, al di là delle osservazioni che si possono fare al nostro grafo, quello che conta veramente, per me, quando vado a un convegno, a una conferenza o a un seminario, è imparare qualcosa.

Se l’accavallarsi delle sessioni non mi permette di tenere il passo, cerco sempre su Twitter il modo di ricostruirmi un percorso di senso. Se ci sono link utili nei tweet avrò una dispensa non ufficiale a cui attingere, una volta tornato a casa. Se il live-tweeting è fatto bene e orientato non solo alla narrazione ma anche all’amplificazione dei contenuti, alla contestualizzazione, tanto meglio. Per questo con una seconda estrazione dal database dove il mio script salvava i tweet dello streaming, ho isolato i campi dei link espansi e mi sono costruito un piccolo dataset di 271 righe, ciascuna con il testo del tweet contenente un qualsiasi url, l’account relativo e su una colonna a parte il link contenuto nel messaggio. Non è molto, ma grazie a quel dataset scopro solo adesso, per fare un esempio, cose come questa:

Certo, mi viene da pensare che pochi account da soli non siano in grado umanamente di rendere l’intera complessità di decine e decine di sessioni che avvengono in simultanea. Dopotutto, per quello c’è la gente che ascolta, come ascoltava Danah Boyd in quell’episodio citato all’inizio di questo post. Aggiungerei solo una cosa: se stiamo approfondendo e facendo ricerche durante una conferenza, tanto vale condividerlo con gli altri (gli hashtag esistono per quello). In un modo o nell’altro, qualcuno saprà cosa farsene, di tutto questo.

 

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