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Echo-chambers: un metodo per riconoscerle

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:

fabio.saracco@cref.it

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)

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Characterization of the main DiCos regarding the number of users, tweets, and retweets. The charts in A) consider all tweets and retweets, and the charts in B) only consider tweets and retweets that contain URLs.



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