Il CREF promuove linee di ricerca originali e di grande impatto, improntate ai metodi della fisica, ma con un forte carattere interdisciplinare e in relazione con i principali problemi della moderna società della conoscenza.
CREF nasce con la duplice anima di Centro di Ricerca e di Museo Storico, con l’intento di conservare e diffondere la memoria di Enrico Fermi, oltre che favorire un’ampia diffusione e comunicazione della cultura scientifica.
Nella società attuale, dove buona parte dell’informazione passa dalle piattaforme social, è ben conosciuto il fenomeno delle echo-chambers, ovvero quelle comunità discorsive omogenee e chiuse nelle quali gli utenti finiscono per essere esposti solo a notizie e opinioni in linea con le loro convinzioni precedenti, escludendo visioni e interpretazioni diverse.
Rispetto al fenomeno, uno dei problemi aperti rimane ancora quello di trovare dei metodi di rilevazione privi di bias rispetto ai dati.
Un gruppo di ricerca in collaborazione tra IMT Scuola di Studi Avanzati di Lucca, Istituto di Informatica e Telematica – CNR di Pisa , Istituto per le applicazioni del calcolo “Mario Picone” (IAC), Istituto di Informatica e Telematica – CNR e Centro Ricerche Enrico Fermi, ha sviluppato un metodo per individuare echo-chambers all’interno delle discussioni politiche sulla piattaforma X/Twitter.
La ricerca, pubblicata su PNAS Nexus ( https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae177), ha preso come caso di studio il dibattito sulla vaccinazione durante il Covid analizzando una base di dati di 1.87 milioni di tweet in italiano raccolti tra il 1° e il 24 Settembre 2021.
“Inizialmente, abbiamo rappresentato il sistema come una rete in cui gli account sono i nodi e le connessioni rappresentano le interazioni che avvengono tra loro” – ha spiegato Fabio Saracco del CREF. “Per le analisi, abbiamo utilizzato un approccio ispirato alla fisica statistica. In pratica, costruiamo un insieme (“ensemble”) virtuale di reti che funga da riferimento. In questo insieme “sintetico” si mantiene il numero di connessioni dei diversi nodi osservato nel sistema reale, ma il modo in cui i nodi sono connessi è completamente casuale. Poi andiamo a confrontare il sistema reale con l’ensemble guardando se esistono delle differenze significative che ci possano rivelare qualche caratteristica non banale del sistema reale.”
Il metodo ha permesso di identificare due gruppi: gruppi di utenti esposti alle stesse notizie (news engagement communities of users-NEC) e gruppi di utenti legati dalla partecipazione a un discorso comune, le cosiddette comunità discorsive (DiCo).
Analizzando la base di dati sulla vaccinazione anti-Covid-19 su Twitter/X, i ricercatori hanno riscontrato che le comunità discorsive erano organizzate intorno agli account dei principali politici italiani. Nel caso delle NEC, la percentuale di utenti che mostrava una similarità significativa nella dieta informativa era inferiore all’1%. Questo vuol dire che questi utenti tendevano a concentrarsi su fonti di informazione molto poco diffuse e di nicchia, e spesso legate a siti che diffondono teorie cospirazioniste.
Dallo studio emerge che le echo-chambers si formano quando utenti di una NEC fanno parte della stessa una comunità discorsiva e interagiscono tra loro tramite retweet; questo perché i retweet sono considerati una forma di approvazione del contenuto creato da altri. Un dato interessante è che la presenza di utenti nelle echo-chambers è molto limitata, circa lo 0,35% del totale degli utenti. Tuttavia, il loro impatto sulla formazione di un discorso comune è forte, poiché gli utenti nelle echo chambers sono responsabili di quasi un terzo del flusso di retweet della comunità discorsiva di appartenenza.
“La definizione di echo chambers è indipendente da quanto siano verificate le informazioni condivise al suo interno. Ovviamente questa costruzione è più preoccupante quando la qualità delle informazioni è particolarmente bassa, essendo un meccanismo che rinforza le opinioni già formate degli utenti ed esclude ogni opinione contraria. Ciononostante, le echo chambers sono un fenomeno preoccupante di per sé per la comunicazione politica perché limita uno scambio di vedute e fomenta la polarizzazione”, ha concluso Saracco.
Contatti:
anna.lopiano@cref.it (Ufficio stampa)
Titolo:
Entropy-based detection of Twitter echo chambers
Rivista:
PNAS Nexus, Volume 3, Issue 5, May 2024, p. 177, https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae177
Published: 25 April 2024
Autori
Manuel Pratelli ( IMT School For Advanced Studies Lucca, Istituto di Informatica e Telematica, CNR, Pisa)
Fabio Saracco (“Enrico Fermi” Research Center, Rome, IMT School For Advanced Studies Lucca, Institute for Applied Computing “Mauro Picone”, CNR, Rome)
Marinella Petrocchi (Istituto di Informatica e Telematica, CNR, Pisa, IMT School For Advanced Studies Lucca)
Contatti
info@cref.it
PEC: centrofermi@pec.centrofermi.it
CUU: UF5JTW
Telefono: +39 06 4550 2901
Partita: IVA 06431991006
Codice fiscale: 97214300580
Via Panisperna 89 A – 00184 Roma
Questo sito utilizza i cookie per migliorare la sua esperienza di navigazione. Quelli di natura tecnica sono indispensabili per permettere il corretto funzionamento del sito e sono impostati “attivi” di default.
È possibile proseguire la navigazione, con i soli cookie tecnici, cliccando la “x” in alto a destra ovvero il tasto “nega” presente nel banner. Ciò in quanto il comando switch per attivare o disattivare le altre tipologie di cookie “statistiche” e “marketing” è programmato, per impostazione predefinita, sulla modalità “disattivo”. Solo previo suo consenso, infatti, useremo tali ulteriori tipologie di cookie, anche di terze parti; in particolare, se intende accettarle tutte può cliccare il tasto “accetta” ovvero, se intende accettare solo alcune tipologie, può attivarle, spuntandole, attraverso il tasto “Visualizza le preferenze” e quindi salvare le impostazioni utilizzando il pulsante “Salva preferenze”.
Per maggiori informazioni, la invitiamo a consultare le nostre cookie policy e privacy policy.