Così i big data dai social network raccontano le prossime elezioni

Sin dalle elezioni americane del 2008 e del 2012 vinte da Barack Obama, è stato chiaro l’impatto dei social media sulla politica e la società. Che è duplice: da una parte può evidentemente influenzare i risultati delle consultazioni, dall’altra però diventa un’arma potente per dare a partiti e politici un’idea immediata dell’opinione pubblica. Sondaggi pre-elettorali ed exit poll sono, ad oggi, solo numeri che in realtà non rappresentano la fluidità del cambiamento influenzata ogni giorno, minuto e secondo dall’informazione grezza. Non quella rifinita, approfondita e analizzata del giornalismo, bensì quella effimera, distratta e immediata dei contenuti generati dagli utenti. A quattro anni dalla vittoria di Donald Trump, nata grazie a una forte spinta populista cavalcata sui social network (Twitter è il suo cavallo di battaglia) e influenzata fortemente da ingerenze filo-russe, è chiaro che le elezioni USA 2020 siano tenute d’occhio non con uno, ma con cento riflettori diversi, in cerca di modi per rendere il processo democratico genuino e imparziale. In Italia, la prossima tornata elettorale è fissata per il 20 e 21 settembre, con elezioni regionali e comunali, e la situazione non solo è delicata per paura di influenze esterne, ma anche per l’instabile equilibrio sociale dettato dalla pandemia COVID-19. Si tornerà in ufficio a settembre? I contagi risaliranno? Quando sarà pronto il vaccino? Fino a quando potrà essere estesa la cassa integrazione? Preoccupazioni che influenzano il dibattito pubblico ma soprattutto che possono essere usate come leva in campagna elettorale. Secondo alcuni report di Spin Factor, startup italiana specializzata in web e social listening e attiva dal 2016 con consulenze a personalità politiche, partiti e aziende, la popolazione italiana sul web ha risposto in maniera tendenzialmente positiva alle misure del governo per il contenimento del virus, con un 38% positivo e 50% di sentiment neutro prima, e il 35% positivo e 51% neutro dopo il discorso del 21 marzo alla Nazione. E' interessante notare che in questa analisi, come in tutte quelle di Spin Factor su coronavirus e misure relative, la maggior parte della valutazione dell’opinione pubblica sia neutra. In parole semplici, gli italiani non sapevano cosa pensare, divisi fra il pensiero che le misure fossero troppo restrittive, troppo leggere, da un giorno all’altro. Tra il 21 (giornata del discorso del premier Conte alla nazione) e il 23 marzo, per esempio, la frequenza dei post sui social giornalieri in lingua italiana relativi al topic coronavirus è aumentata da circa 31 mila a quasi 34 mila, testimoniando un immediato coinvolgimento degli italiani sul web. Una macro analisi del sentiment sul premier Giuseppe Conte tra la Fase 1 e la Fase 2 denota una netta fiducia sull’operato del governo nella prima fase di contenimento, ma un crescente malcontento nella Fase 2, probabilmente dettato dalle misure a favore di specifiche categorie di lavoratori e dall’incertezza sulla riapertura a breve termine. E questo tipo di dati può essere utilizzato per comprendere come agire. “Tutti questi dati, poi, letti bene, [formano] una sorta di analisi logica. Tu hai la frase, e io la scompongo e dico [dov’è] il soggetto, dove il predicato e dove il complemento. Non prendiamo dati, non manipoliamo utenti”. Tiberio Brunetti, 39 anni e una laurea in psicologia e CEO di Spin Factor, elimina ogni dubbio in un’intervista telefonica con La Stampa, continuando con la spiegazione di Human, la piattaforma di web e social listening sviluppata dalla startup. In un periodo in cui è molto facile raccogliere dati, ma molto complesso usarli in un modo che sia utile e soprattutto non dannoso, Spin Factor elabora il processo in tre fasi: con la fotografia e analisi di scenario si raccolgono i dati; con la strategia e il posizionamento si sviluppa un piano strategico e con l’output si elabora un piano comunicativo esecutivo, che diventa la campagna vera e propria - un post, un articolo, un video o altro sui social. “Non è manipolare, ma leggere e spiegare. E tutto realizzato con un algoritmo sviluppato da italiani in Italia, che significa che l’analisi semantica è accurata e ‘legge’ ironia, sarcasmo e altre espressioni: delle sfumature che algoritmi ‘anglosassoni’ non percepiscono'.” Spin Factor ha assistito oltre 80 campagne elettorali da quando è attiva, di cui più del 90% vinte. La più eclatante riguarda le regionali del Molise in cui, a 28 giorni dal voto, il candidato del centrodestra Donato Toma - partito in svantaggio dai sondaggi con il 29% dei consensi contro il 44% del candidato del Movimento 5 Stelle - ha vinto le elezioni per 5 punti. In tutti i casi, Spin Factor legge e spiega i numeri, e dichiara di non usare tecniche di manipolazione della conversazione con attivazione di profili falsi o profilazione proattiva degli utenti. Niente Cambridge Analytica, insomma. E' un’arma a doppio taglio: se da un lato brand, istituzioni e (soprattutto) personalità politiche hanno la possibilità di comprendere immediatamente le conseguenze ideologiche e pratiche delle proprie azioni, dall’altra è molto facile instaurare un ciclo vizioso in cui questi prendono decisioni basate esclusivamente sul consenso popolare, proponendo azioni che hanno un impatto positivo nel breve termine ma che potrebbero essere dannose per il lungo periodo. Vale lo stesso detto: la tecnologia deve essere usata come strumento, e non come fine ultimo.