Appunti esame Linguaggi e tecniche dell' informazione pubblica radio, tv e testate online

DMI-TCAT

Si tratta di un software open source, il cui codice è disponibile su Github, sviluppato dalla Digital Methods Initiative, un gruppo di

ricerca dell’Università di Amsterdam. Sfrutta le API messe a disposizione da Twitter per collezionare i tweet, creando un database

relazionale tramite linguaggio SQL e permettendo di analizzare il campione di dati tramite diversi strumenti.

Per utilizzarlo è necessaria la creazione di un account Twitter Developer all’interno del Developer Portal di Twitter, tramite richiesta

di account di tipo standard, che permetterà di ottenere le credenziali di accesso ai dati; all’interno della sezione Project and App sarà

possibile creare delle applicazioni che permetteranno di ottenere dei codici, nello specifico 2keys e 2tokens, che verranno utilizzati in

fase di installazione di TCAT per ottenere l’accesso ai dati.

Il software si può facilmente installare in ambiente Linux e le sue interfacce (Capture & Analysis) sono accessibili via browser.

All’inizio dell’istallazione verranno chieste i codici 2keys e 2tokens, mentre le successive richieste riguarderanno le modalità di

installazione.

Le modalità di cattura dei dati sono quattro:

Word track → cattura i tweet contenenti determinate parole chiave all’interno di un campo di testo;

▪ Geo track → cattura i tweet geolocalizzati in un territorio previa definizione di bounding boxes, cioè un’area rettangolare entro la

▪

quale focalizzare la ricerca;

Follow User → cattura i tweet di specifici utenti cha vanno indicati tramite ID

▪ 1%sample → cattura un campione casuale pari all’1% dello stream, del traffico che viaggia sulla piattaforma.

▪

Nell’interfaccia abbiamo diverse opzioni, in un menù a tendina si può selezionare una delle quattro modalità sopra dette; nella riga

sottostante si dovrà inserire il nome che vogliamo dare al dataset e infine si dovranno specificare le parole che si vogliono catturare,

piuttosto che gli ID o le aree geografiche, in base alla modalità scelta.

Una volta aggiunta la query, partirà lo screening che catturerà i dati che verranno elencati nel query manager con un riassunto

temporale e che permette di effettuare operazioni di gestione.

ANALYSIS → L’interfaccia di analysis permette di filtrare il dataset di tweet agendo su diversi campi che costruiscono la struttura

dei dati: testo, utenti, lingua, media link e ovviamente data. Il risultato del filtraggio è mostrato in sequenza assieme a un istogramma

che mostra la distribuzione temporale dei tweet.

4CAT

4CAT è una piattaforma free accessibile tramite iscrizione sviluppata dalla Digital Methods Initiative in collaborazione con Open

Intelligence Lab, e permette di catturare e analizzare dati social provenienti da diversi social network e piattaforme sociali e mette a

disposizione tool di analisi.

Ogni social possiede policy di accesso ai dati diverse, per cui nella scheda Create dataset per ogni differente Data Source sono

specificati i requisiti necessari alla cattura dei dati. Ogni piattaforma, inoltre, possiede logiche e componenti diversi, di conseguenza,

al fine di catturare dati rilevanti, è necessaria una certa conoscenza delle dinamiche del social che si vuol monitorare.

Le richieste sono processate dai server e vengono aggiunte in una coda di esecuzione; una volta completata la cattura è possibile

visualizzare il risultato finale nella scheda Pastresults, tramite la quale è possibile accedere anche ai dataset creati da altri utenti.

CrowdTangle

CrowdTangle è uno strumento sui dati statistici pubblici di Facebook che rende semplice seguire, analizzare e fornire report su ciò

che avviene relativamente ai contenuti pubblici sui social media.

Permette di seguire il dibattito sulle piattaforme ma anche di analizzarlo e stilare dei report, tramite dashboard che si focalizzano su

una singola piattaforma per volta. Tramite la piattaforma possono essere seguiti unicamente profili, pagine o gruppi pubblici, mentre

è impedito l’accesso alle informazioni inerenti profili privati. 52

Le organizzazioni utilizzano CrowdTangle soprattutto per:

seguire facilmente i contenuti pubblici su Facebook, Instagram e Reddit;

▪ analizzare e confrontare le prestazioni degli account pubblici nel tempo;

▪ fornire report ed effettuare il monitoraggio dei reindirizzamenti, nonché individuare le tendenze maggiori allo scopo di capire in

▪

che modo i contenuti pubblici vengono diffusi sui social media.

Ecco alcuni esempi:

→ I giornalisti utilizzano CrowdTangle Search per cercare contenuti pertinenti per i loro articoli su Facebook o Instagram.

→ I social media manager monitorano le prestazioni dei propri account e si confrontano con la concorrenza tramite Intelligence.

→ I produttori televisivi usano Live Display per trasmettere in tempo reale gli streaming dei post sui social relativi agli eventi e alle

notizie dell'ultim'ora.

→ I fact-checker individuano i post che contengono disinformazione.

→ I ricercatori analizzano le tendenze di migliaia di account nel tempo e creano report sulle modalità di diffusione delle

informazioni.

Cortext

Cortext è una piattaforma nata nel 2008 allo scopo di migliorare le attività di ricerca relativamente all’analisi delle tracce digitali. La

piattaforma di analisi è free.

Cortex Manager è il fulcro del progetto, il cui obiettivo è risolvere i problemi di interazione tra scienziati sociali ed informatici.

Il workflow è semplice e prevede l’upload di un file che viene immediatamente convertito in un corpus database, sul quale si possono

effettuare una serie di analisi (statistiche, network, temporali) per poi scaricare i risultati elaborabili anche su software esterni alla

piattaforma.

Cortex Manager consiste in una dashboard che può contenere molteplici progetti. Nella dashboard, oltre all’elenco dei progetti

troviamo anche i loro componenti, i dataset e le relative analisi effettuate su di essi. All’interno di un progetto si possono effettuare

diverse operazioni:

caricare dei file, ai quali viene immediatamente applicato lo script di parsing che li converte in dataset;

▪ applicare gli script di analisi;

▪ gestire i risultati delle analisi;

▪ aggiungere partecipanti al progetto ed iniziare una discussione con essi.

▪

Network analysis con Gephi

I grafi sono diagrammi composti da due oggetti, i nodi (o vertici) e gli archi (o spigoli).

I nodi/vertici rappresentano un oggetto che possiede al suo interno determinati attributi, hanno proprietà come:

Grado, definito come il numero di archi incidenti. Il grado genitore è il nodo da cui parte un arco verso un nodo figlio;

▪ Radice, è un nodo che non ha genitori. Un grafo può essere semplice, quando i nodi sono dello stesso tipo, quindi possiedono gli

▪

stessi attributi, e bipartito, quando i nodi hanno attributi diversi.

Gli archi/spigoli sono i collegamenti che mettono in relazione tra loro i nodi. Se gli archi sono orientati, il grafo prende il nome di

grafo orientato, un particolare arco orientato è il loop, in cui l’arco direzionale e il nodo di partenza e destinazione coincidono. Una

proprietà che possono avere gli archi è il peso, un valore definito nell’arco, in tal caso il grafo prende il nome di grafo pesato. Il

percorso rappresenta l’insieme di step che uniscono i nodi e deve tenere in considerazione la direzionalità degli archi.

Un esempio di tool open source per l’analisi dei dati raccolti può essere Gephi, un software appunto open source per l’analisi dei

grafi. Gephi permette di gestire una pluralità di grafi all’interno di un unico progetto. Ogni grafo possiede un proprio workspace nel

quale si può curare l’aspetto visivo del grafo, si possono applicare diversi algoritmi di ordinamento e clusterizzazione e filtrare i dati

attraverso apposite opzioni combinabili tramite degli operatori logici. Infine, il risultato ottenuto può essere esportato in diversi

formati. 53

I grafi sono diagrammi composti da nodi e archi (che connettono i nodi). Rappresentano un oggetto che possiede al suo interno

determinati attributi e possono essere semplici, quando i nodi sono dello stesso tipo quindi hanno stessi attributi, o bipartiti, quando

i nodi sono di tipo diverso e hanno attributi diversi.

Uno dei primi contributi teorici e critici sul tema dell'ascolto sui social media si deve a Kate Crawford, che riflette sulla priorità

attribuita a concetti come voce, discorso quali espressioni prevalenti tese a descrivere la partecipazione negli ambienti digitali quali

blogs, wikis, siti di news e forum.

Attività di ascolto social e in rete

L’ascolto, nella letteratura dell’ambito, è stato spesso condannato come occhieggiare, quindi come un comportamento non

partecipativo, non significativo rispetto alle dinamiche dei social. È sempre stato relegato in una dimensione secondaria.

L’ascolto è molto importante per comprendere le narrative conversazionali.

Uno dei primi contributi teorici e critici sull’ascolto in rete si deve a Kate Crawford (2009) che riflette sulla priorità attribuita a

concetti come voce, discorso quali espressioni prevalenti nelle dinamiche comunicative tese a descrivere la partecipazione negli

ambienti digitali quali blogs, wikis, siti di news e forum.

L’autrice non insiste particolarmente sui social media perché nel 2009 erano una realtà tutto sommato ancora marginale.

Henry Jenkins ha provato a ribaltare questa visione dei pubblici passivi (lurkers) tramite il concetto di partecipazione periferica:

pratiche degli utenti che non si risolvono in azioni specifiche, ma che riguardano maggiormente la sfera dell’ascolto e del rinforzo

positivo tramite like, commenti e condivisioni.

Kate Crawford ha individuato tre pratiche di ascolto da parte dei soggetti che interagiscono su Twitter:

ascolto in background → interazione volta a sintonizzarsi con un flusso di contenuti che si dispiega nel sottofondo delle nostre

▪

attività quotidiane e verso il quale noi decidiamo di dedicare un’attenzione estemporanea (attenzione parziale al feed che scrolliamo,

non ci coinvolge totalmente);

ascolto reciproco → interazione diretta con tweet che può creare una forma mediata di conversazione, anche reversibile negli hate

▪

speech (forma più partecipativa con attenzione dedicata e scambio comunicativo);

ascolto delegato → adottato da organizzazioni/vip che affidano l’ascolto a soggetti terzi. in questo caso è importante la svolta

▪

computazionale: tramite strumenti automatici si possono analizzare dati di moltissimi utenti e ascoltare in modo più specifico la

reazione dei pubblici.

Questo porta a nuove responsabilità → i soggetti non hanno solo nuovi poteri per ascoltare, ma sono tenuti anch