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CALMI.

#ColdWater”

“Beh ora le

Interpretazione 28 tweet 79 tweet

primarie le (24%) (5%)

vince!

#HouseOfCards

“Portiamola al

Promozione 7 tweet 296 tweet

N°1 su iTunes (6%) (16%)

che se lo merita

tutto

#ColdWater”

“Con questo

Socialità 7 tweet 312 tweet

gruppo aiuto le (6%) (17%)

beliebers a

vendere/comprar

e biglietti per le

tappe italiane 52

#ColdWater”

“L’ho sentita

Creatività un - 26 tweet

casino di volte e - (2%)

ci ho fatto un

video su

musically

#ColdWater”

“Claire mi

Cultura 19 tweet 71 tweet

ricorda i (16%) (5%)

contorsionismi

mentali

megalomani del

Cesare Borgia

della serie!

#HouseOfCards

“Coccole e

Altro 5 tweet 47 tweet

#HouseOfCards

Tabella 11. Pratiche svolte dalle fandom di House Of Cards e Justin Bieber

Partiamo dalla fandom della serie tv House Of Cards. La metà dei

tweet viene inviata prima della messa in onda vera e propria delle puntate,

ed un terzo durante e successivamente ad essa, al fine di elaborarne il senso

e fare pronostici. Tuttavia il prodotto non viene più di tanto promosso,

53

consigliato o richiesto, bensì accostato ad altri prodotti mediali che risultano

menzionati nel 16% dei tweet. Minima è anche la dimensione sociale, a

riprova dell’assenza di una reale idea di fandom. La creatività risulta inoltre

totalmente assente.

Anche la metà dei tweet su Cold Water osservati è stata inviata prima

del rilascio della canzone, che risulta essere stata tanto promossa in radio e

classifiche (ma anche in termini di visualizzazioni su Youtube e stream su

Spotify), quanto sfruttata per generare conversazioni tra fan. Questi ultimi

elementi risultano quindi molto più presenti nei contenuti su Cold Water che

nei tweet su House Of Cards, così come la creatività (sebbene essa

raggiunga in questo caso una percentuale irrisoria). Al contrario, i fan di

House Of Cards, sebbene facciano riferimento ad altri contenuti molto più

anche all’interpretazione della serie

spesso dei Beliebers, si dedicano di più

(che, in quanto tale, si presta maggiormente ai pronostici).

Il coding effettuato sul numero di retweet che i tweet analizzati

Per l’hashtag

hanno ricevuto ha prodotto i seguenti risultati.

#HouseOfCards:

Numero di Contenuto Persone Fan Fandom Totali

retweet

0 retweet 129 tweet 20 tweet 77 tweet 21 tweet 247

tweet

85% 80% 82% 91%

1 10 retweet 18 tweet 3 tweet 17 tweet 2 tweet 40

tweet

12% 12% 18% 9% 54

11 - 20 retweet - - - - -

21 50 retweet - - - - -

>50 retweet - - - - -

Dato non 5 tweet 2 tweet - - 7

pervenuto tweet

Tabella 12. Retweet ricevuti dai tweet contenenti l’hashtag #HouseOfCards

suddivisi per argomento

Dalla tabella si evince che a ricevere il maggior numero di retweet

siano i tweet contenenti commenti sulla puntata. Notiamo inoltre come solo

40 tweet abbiano ottenuto almeno un retweet, contro 247 che non hanno

catturato sufficientemente l’attenzione degli altri utenti.

I tweet che raccolgono “più” condivisioni rientrano nella categoria

e riguardano perciò l’attesa e la fruizione stessa del prodotto. Essa è

Fan,

però vissuta in maniera individuale, come dimostra il fatto che i tweet

relativi alla Fandom vengano quasi totalmente ignorati.

L’hashtag #ColdWater ha invece raggiunto i seguenti risultati:

Numero Contenuto Persone Fan Fandom Totali

di retweet

0 retweet 538 tweet 255 tweet 565 tweet 713 tweet 2071

tweet

73% 59% 68% 70% 55

1 10 172 tweet 141 tweet 201 tweet 265 tweet 779

retweet tweet

23% 33% 24% 26%

11 - 20 6 tweet 12 tweet 10 tweet 11 tweet 39

retweet tweet

1% 3% 1% 1%

21 50 2 tweet 8 tweet 11 tweet 4 tweet 25

retweet tweet

- 2% 1% -

>50 4 tweet 3 tweet 9 tweet 2 tweet 18

retweet tweet

1% 1% 1% -

Dato non 20 tweet 10 tweet 35 tweet 19 tweet 84

pervenuto tweet

ricevuti dai tweet contenenti l’hashtag #ColdWater

Tabella 13. Retweet suddivisi per argomento

In questo caso, la differenza tra tweet retwittati e non si riduce

notevolmente, con 861 tweet retwittati contro 2071 che non hanno ricevuto

ottenuto più “Preferiti” rispetto all’altro

retweet (ma che sicuramente hanno

hashtag). Ad essere maggiormente ricondivisi sono i contenuti che

riguardano Justin Bieber e quello che lui significa per i suoi fan, con un 33%

di tweet che ricevono da 1 a 10 RT (ma la percentuale risulta superiore

anche nei tweet con un numero maggiore di RT). Le altre categorie

raggiungono percentuali pressoché pari tra loro.

Volendo paragonare l’attività delle due fandom, possiamo quindi

affermare che per ogni retweet su House of Cards, ci sono almeno 6 tweet

56

che non ne ricevono. Per ogni retweet su Justin Bieber, invece, “solo” 2,4

tweet non ottengono tale “riconoscimento”. Inoltre, mentre la fandom di

House of Cards condivide maggiormente tweet in cui i fan parlano di sé

stessi con riferimento alla serie, la fandom di Justin Bieber tende a

ripubblicare pensieri di altri fan riguardanti il cantante. Inoltre è impossibile

non notare come i pochi tweet su House of Cards che vengono ricondivisi

non risultino mai ottenere più di 10 RT, mentre tra i tweet riguardanti Cold

Water, sebbene la maggioranza resti nella fascia 1-10, troviamo anche tweet

con un numero considerevole di retweet.

I risultati del coding successivo, volto a rilevare quanti e quali utenti

sono stati mezionati, e rispetto a quali argomenti sono stati sollecitati a

Per l’hashtag #HouseOfCards:

conversare, sono invece i seguenti.

Mention Contenuto Persone Fan Fandom Totale

Nessuna 110 tweet 15 tweet 59 5 tweet 189

tweet tweet

72% 60% 22%

63%

Account 2 tweet 1 tweet 1 tweet - 4

ufficiale della tweet

1% 4% 1% -

serie

Altri fan 2 tweet 1 tweet 1 tweet 4 tweet 8

tweet

1% 4% 1% 17% 57

Account 1 tweet - - - 1

dedicati alla tweet

1% - - -

serie

Media/ 28 tweet 3 tweet 20 5 tweet 56

tweet tweet

Marketing 18% 12% 22%

21%

Nessuna 1 tweet - - 5 tweet 6

mention, ma si tweet

1% - - 22%

rivolge alla

fandom

Nessuna 7 tweet 4 tweet 8 tweet - 19

mention, ma si tweet

5% 16% 9% -

rivolge a

attori/produttori

ecc.

Tweet di 1 tweet 1 tweet 5 tweet 4 tweet 11

risposta tweet

1% 4% 5% 17%

Tabella 14. Risultati del coding relativo alle mention contenute nei tweet su

House Of Cards

I tweet, per la maggior parte, non contengono mention di nessun

genere, tranne forse quelli della categoria Fandom, in cui la percentuale di

tweet privi di mention è pari a quella in cui vengono menzionati gli account

ufficiali di Sky e della serie, ma, sorprendentemente, anche a quella dei

58

tweet in cui, pur senza rivolgersi a qualcuno in particolare, gli utenti parlano

al plurale ponendo domande e riflessioni agli altri fan. A ricevere la maggior

parte delle mention sono tuttavia gli account ufficiali dei media che

producono e distribuiscono il prodotto, menzionati su qualsiasi argomento.

Discreta appare quindi la percentuale di tweet in cui si menzionano altri fan

e quella dei tweet di risposta, se paragonate alla totale assenza di menzioni

per l’account ufficiale di attori e professionisti coinvolti, citati poco e senza

mai ricorrere all’uso dei loro account personali.

Ecco invece i risultati per quanto concerne i tweet contenenti

l'hashtag #ColdWater:

Mention Contenuto Persone Fan Fandom Totale

Nessuna 583 tweet 230 tweet 604 tweet 7 tweet 1424

tweet

78% 53% 59% 1%

Account 45 tweet 89 tweet 70 tweet 28 tweet 232

ufficiale tweet

6% 21% 7% 3%

dell'artista

Altri fan 6 tweet 7 tweet 11 tweet 245 tweet 278

tweet

1% 2% 1% 30%

Account 14 tweet 4 tweet 22 tweet 32 tweet 72

dedicati al tweet

2% 1% 2% 4%

cantante 59

Media/ - - 8 tweet 35 tweet 43

tweet

Marketing - - 1% 4%

Nessuna 84 tweet 43 tweet 245 tweet 415 tweet 566

mention, ma tweet

11% 10% 24% 51%

si rivolge alla

fandom

Nessuna 5 tweet 52 tweet 49 tweet 39 tweet 145

mention, ma tweet

1% 12% 5% 5%

si rivolge al

cantante

Tweet di 7 tweet 5 tweet 7 tweet 18 tweet 37

risposta tweet

1% 1% 1% 2%

Tabella 15. Risultati del coding relativo alle mention contenute nei tweet su

Cold Water

Anche in questo caso, i tweet con più mention risultano fare

riferimento alla fandom e alle sue pratiche, ma con percentuali ben più

significative. Solo l’1% dei tweet riguardanti la dimensione sociale del

fenomeno non contengono mention: più della metà di tale gruppo di tweet è

rivolta all’intera fandom, accanto ad un 30% in cui gli utenti invitano

concretamente altri specifici fan a conversare sull’argomento. Uscendo dalla

categoria Fandom, osserviamo come Justin Bieber (@justinbieber su

Twitter) venga menzionato nel 21% dei tweet in cui i fan parlano di lui e dei

loro sentimenti per lui, pur sapendo che, scrivendo in italiano, è del tutto

60

impossibile che l’artista, anche leggendo i loro tweet, possa comprendere

quanto viene scritto. Si precisa, inoltre, che molto probabilmente il numero

di mention di Bieber sarebbe risultato ben più alto se avessimo potuto

rilevare i tweet in inglese inviati dai Beliebers italiani, ma, come già

accennato sopra, essendo la raccolta effettuata per lingua e non per area

geografica, non è stato possibile recuperarli.

Il comportamento delle due fandom risulta quindi profondamente

diverso da quanto sembrasse inizialmente. Non solo la percentuale generale

di mention è più alta nei tweet su Cold Water, ma in essi si riscontra un vero

e proprio tentativo di aprire una conversazione con altri fan quanto con il

loro idolo, cosa che la fandom di House Of Cards cerca invece di fare con

gli account ufficiali di Sky. Elemento interessante è anche la totale assenza,

nella fandom di House of Cards, di account a tema sulla serie tv gestiti dai

fan, risultato che sembra connesso alla totale assenza di creatività riscontrata

nei coding precedenti, relativi alle pratiche più diffuse tra le due fandom,

agli user generated content e agli altri contenuti visuali.

3.4.2 Interviste

Già dall’indagine sulla prima dimensione, relativa al tipo di

relazione che i fan hanno con i prodotti mediali su cui si focalizza la ricerca,

appare evidente la differenza tra le due fandom. Le risposte sono inoltre

pressoché speculari tra fan d

Dettagli
A.A. 2017-2018
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SSD Scienze politiche e sociali SPS/08 Sociologia dei processi culturali e comunicativi

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher mariachiara.montebello di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Internet Studies e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli studi "Carlo Bo" di Urbino o del prof Boccia Artieri Giovanni.