La Social Network Analysis di DataMediaHub

Cresce a gran velocità l’attenzione (non solo nel settore del marketing, dove se ne parla da tempo) per il tema della Social Network Analysis (aka SNA): quali sono le relazioni tra gli utenti in rete e come si possono evidenziare? Non è semplice definire il valore di queste relazioni, ma è possibile ricostruirle, valuntando il modo nel quale si evolvono le conversazioni online tra gli utenti e quali siano i “pesi” dei singoli utenti, visualizzando anche le relazioni che ciascun utente ha all’interno del proprio network. Per rendere più chiaro il modello mi sono concentrato sui tweet (in tutto quasi 4000) di @DataMediaHub, il nostro profilo twitter attivo da metà gennaio 2014.

Prima di passare al dettaglio, mi preme dire che anche se abitualmente la SNA si utilizza per monitorare le connessioni all’interno delle conversazioni online, in realtà il campo di applicazione è praticamente infinito, estendibile a tematiche tra le più disparate (due esempi su tutti: la network analysis dei protagonisti del film premio oscar La Grande Bellezza, oppure ancora la network analysis del debito sovrano dei Paesi dell’Unione europea). Diventerà quindi presto un potentissimo strumento anche in ambito di giornalismo / datajournalism.

Nel caso dei tweet di @DataMediaHub, la rete è stata ricostruita tramite Gephi, considerato il miglior software (open source) sul tema, e che comincia a diffondersi in rete, sviluppato da un team francese che si occupa di Scienze Politiche (info qui). La rete è composta da due tipi di elementi:

  • I nodi: che sono i singoli utenti in questo caso, ciascuno di noi
  • Le connessioni: sono gli archi che connettono un utente all’altro, nel nostro caso in base al fatto che l’uno tagghi l’altro all’interno di un tweet.

Il meccanismo non è complesso come può apparire ai non addetti ai lavori. Per quanto esistano numerosi strumenti online in grado di ricostruire la rete (info qui), il valore di realizzarla manualmente sta nel fatto che si può così possedere una migliore conoscenza dei singoli dati. Lo si può fare anche in maniera interattiva, perché esiste un plugin per Gephi che lo fa e si chiama Sigma.js (l’autore è Alexis Jacomy, dello stesso gruppo di lavoro; il repository del codice è su Github).

Ecco allora di seguito il Network di @Datamediahub su Twitter: si possono cercare i singoli utenti ed evidenziare le loro connessioni (quindi gli altri utenti con i quali ciascuno di essi interagisce di più: si tratta dunque delle community). Per navigare meglio la rete, visualizzala a schermo intero.

Link e risorse utili

Segnalo alcune risorse online che mi sembrano utili sul tema della Social Network Analysis:

  • Il blog di Alessandro Zonin, che si occupa da tempo di SNA: qui il link
  • Un tutorial in inglese per capire come si fa su Facebook: qui il link
  • Un tutorial sempre dedicato a Facebook, ma in italiano: qui il link
  • E infine delle Slide che spiegano il meccanismo attraverso un semplicissimo esempio che riguarda delle amiche che devono andare a cena insieme… 😉 Per comodità includo qui le slide.

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Andrea Nelson Mauro

Data Journalist at Dataninja.it
Andrea Nelson Mauro, data jour­na­list. Vincitore dei Data Journalism Awards e dell'European Press Prize. For­mato nella cro­naca locale, fondatore di Dataninja.it, Datamediahub.it, Confiscatibene.it. Collabora con gruppi editoriali in Italia e all'estero, agenzie di data journalism in Europa, NGOs e Pubbliche Amministrazioni italiane. Folk della com­mu­nity SpaghettiOpenData.org e OpenDataSicilia.it
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