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.