Maggio 2011 – LaRiCA

Le performance degli schieramenti politici su Facebook

Quanto e come la popolarità Facebook di un candidato appartenente ad un certo schieramento politico si riflette nelle percentuali di voto valido?

Dopo aver visto gli scostamenti per comune, prosegue l’analisi dei dati raccolti durante il primo turno delle elezioni amministrative del 15 e 16 Maggio. Questa volta abbiamo analizzato gli scostamenti per schieramento. Per farlo abbiamo operato una semplificazione dello scenario creando sette categorie (destra, centro-destra, centro, centro-sinistra, sinistra, movimento 5 stelle e altri) ed assegnano ciascun candidato sindaco ad uno di questi schieramenti.
Il risultato è riassunto in questo grafico:

In generale le percentuali di Facebook mostrano uno scostamento negativo rispetto a quelle ottenute dai candidati alle elezioni (percentuali più alte di Likes che di voti reali). Si tratta di un risultato fisiologico influenzato dall’assenza di molti candidati nella competizione su Facebook (candidati cioè che non hanno una loro pagina Facebook). Riducendosi il numero di competitors si alzano le percentuali medie.
Lo scarto medio fra Likes e voti è del -5% (in valore assoluto +/- 7%).
Emergono tuttavia altre due interessanti considerazioni:

L’unico schieramento che ottiene un risultato in contro-tendenza è il centro-destra che fa registrare uno scostamento positivo del +8%. Lascio ai politologi l’interpretazione di questo dato che potrebbe essere influenzato dalle diverse strategie di campagna adottate dal centro-destra o dalle variabili strutturali che caratterizzano la popolazione di Facebook in Italia;
Le forze estreme fanno registrare scostamenti maggiori rispetto alle forze più moderate. Gli otto candidati del centro (tutti riconducibili al terzo polo) fanno infatti registrare uno scostamento del -0,87%. Destra e Sinistra si attestano invece rispettivamente a -9% e -10%. Rilevante anche lo scostamento delle liste civiche (-15%) trainate con tutta probabilità dalla notorietà dei personaggi candidati.

I dati disaggregati per candidato sono consultabili in questo foglio del Google Spreadsheet di lavoro.
Contare i Mi Piace si è rivelato un esercizio interessante ed istruttivo. Gli indicatori costruiti si sono rivelati più accurati di quanto non si potesse pensare inizialmente. Ovviamente nessuno ipotizza un rapporto di causa-effetto fra popolarità su Facebook di un candidato e risultato elettorale. Si tratta di variabili indipendenti il cui andamento mostra tuttavia delle interessanti similitudini.
Siamo tuttavia consapevoli del fatto che parte dei Likes/Mi Piace di un candidato potrebbero essere rappresentati da detrattori e non da supporter di quel candidato. Per postare contenuti e commenti in una pagina è infatti necessario cliccare preventivamente sul bottone Mi Piace. Una interessante analisi su questo è stata pubblicata oggi su FriendFeed da Gianandrea di BuzzDetector. L’analisi mostra bene le evidenti differenze di comportamento degli utenti della pagina Facebook di Letizia Moratti e di Giuliano Pisapia.
Per questo motivo, durante la campagna elettorale, abbiamo inoltre raccolto tutti i contenuti (post e commenti) delle pagine Facebook dei candidati più popolari nella maggiori città. Abbiamo iniziato l’analisi di questi dati ma ci vorrà del tempo per vedere i risultati.
Per rimanere aggiornati su questo e altri progetti fai Like qui:

Nota metodologica: per calcolare gli scostamenti per schieramento abbiamo eliminato le città dove era presente su Facebook un solo candidato (Olbia e Ravenna).

8 volte su 10 vince o arriva secondo il candidato più popolare su Facebook

Una analisi dell’impatto di Facebook sul voto delle amministrative 2011

Questo post è il terzo di una serie dedicata all’analisi del voto delle elezioni amministrative 2011.
A partire dal 25 Aprile 2011 abbiamo raccolto il numero di Likes o Mi Piace riportati su ciascuna pagina Facebook dei candidati sindaco nei 29 comuni capoluogo di provincia dove si è votato il 15 e 16 Maggio. Di questi 29 comuni solo 1 non aveva candidati con pagine Facebook. La metodologia di raccolta dati è descritta nel post “Predire il risultato elettorale con Facebook?”. I grafici con gli scostamenti riportati nella quattro principali città sono pubblicati da qualche giorno sulla pagina del progetto nel sito LaRiCA. Gli scarti sono stati calcolati mettendo a confronto le percentuali di Likes riportate da ciascun candidato (fatto cento il numero totale di Likes riportato da tutte le pagine Facebook dei candidati di un dato comune. Ovviamente non tutti i candidati erano presenti su Facebook con una propria pagina) e la percentuale di voti validi ottenuti (dati del sito del Ministero degli Interni e della Regione Friuli Venezia Giulia per Trieste).
Come prevedibile lo scarto medio è alto. La percentuale di consenso su Facebook si scosta in media del +/-22% rispetto al risultato reale. Il comune che ha fatto registrare lo scarto medio più basso è Bologna con un +/-7,27%. Sette comuni hanno fatto registrare scarti inferiori al +/-10%: oltre alla già citata Bologna ci sono anche Cagliari, Cosenza, Napoli, Salerno, Siena e Torino. In generale lo scarto sembra diminuire al crescere dei candidati sindaco presenti con una loro pagina Facebook. In altre parole maggiore è il numero di candidati presenti su Facebook in un dato comune, maggiore sarà l’accuratezza della previsione per quel comune (ad esempio a Salerno 5 su 6 candidati avevano una loro pagina e lo scarto medio è del 9% ). Stiamo lavorando sull’analisi di ogni singolo candidato e schieramento di appartenenza per verificare se gli scarti sono correlati all’appartenenza ad una certa area politica (maggiori dettagli su questo in un successivo post).
Nel 39% dei casi il candidato che era primo su Facebook ha effettivamente vinto le elezioni raccogliendo il maggior numero di voti. Nel 43% dei casi il candidato risultato primo su Facebook è invece arrivato secondo alle elezioni. In altre parole il candidato sindaco che raccoglie il maggior consenso su Facebook ha oltre l’80% di possibilità di diventare sindaco o di arrivare secondo nella competizione elettorale.
Nel 21% dei casi il candidato secondo classificato su Facebook ha vinto la competizione elettorale e nel 10% dei casi il candidato secondo classificato su Facebook si è effettivamente piazzato secondo.
Per ottenere un indice sintetico dell’affidabilità della previsione di Facebook ho inoltre calcolato un punteggio per ciascun comune attribuendo 6 punti in caso il candidato primo su Facebook sia realmente arrivato primo, 4 in caso il candidato secondo sia realmente arrivato secondo e 3 se il candidato primo è arrivato in realtà secondo o il secondo primo.
In due casi (Siena e Salerno) su 29 (7%) la previsione di Facebook si è rivelata totalmente accurata con sia il primo che il secondo classificato piazzatisi rispettivamente primo e secondo nelle elezioni. In 3 casi (Carbonia, Rimini e Rovigo) il punteggio totalizzato è stato 0 (ovvero previsione totalmente sbagliata). Il punteggio medio è 4,7.
I dati, come al solito, sono disponibili in questo foglio del google spreadsheet.

Se i likes fossero voti

Come finirebbero le elezioni nelle quattro principali città italiane chiamate al voto se a contare fossero i Likes su Facebook?

Da quando sono state annunciate le candidature a sindaco per le amministrative del 15 e 16 Maggio stiamo raccogliendo con il LaRiCA i dati sul numero di Likes ricevuti dalle pagine Facebook dei candidati.
Lo scopo del progetto è descritto nel post Predire il risultato elettorale su Facebook?
Ho provato a vedere come andrebbero le cose se i Likes fossero voti (ovvero calcolando la percentuale di Likes ricevuti da ogni candidato sul totale dei Likes ricevuti da tutti i candidati di quel comune).
Ecco come andrebbe nelle quattro maggiori città:

[visualizza il grafico interattivo]

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N.B. Il Like, a differenza del voto, può essere espresso per più di un candiadato.

Predire il risultato elettorale con Facebook?

Esiste una correlazione fra la popolarità di una pagina Facebook ed il risultato elettorale di un candidato?

Subito dopo le elezioni politiche americane del 2010, il team politico di Facebook rilasciò una nota che metteva in evidenza come su un campione di 98 competizioni elettorali per il seggio della camera e 34 per quello del senato, rispettivamente nel 74% dei casi e nell’82% dei casi è risultato eletto il candidato che aveva un numero maggiore di fan (oggi Likes) sulla pagina Facebook ufficiale.
Un successivo breve studio realizzato da Trilogy Interactive ha provato a verificare questa ipotesi cercando una semplice correlazione statistica lineare fra il margine di scarto fra il primo ed il secondo candidato alle elezioni ed il margine di scarto fra il candidato più popolare su Facebook ed il secondo classificato. Le conclusioni di questo studio non confermano l’esistenza di una correlazione, ma evidenzia la necessità di altri studi basati su contesti diversi.
Da qui l’idea di raccogliere i dati relativi alle elezioni amministrative del 15 e 16 Maggio 2011. In questa tornata elettorale saranno rinnovate le amministrazioni comunale di oltre tremila comuni, diverse province ed una regione. Si tratta dunque di un test elettorale significativo dal punto di vista politico ma anche di una buona e diversificata base dati.
Per lo studio che abbiamo in mente sarebbe stato particolarmente interessante disporre di tutti i dati, ma per limiti di risorse che possiamo dedicare al progetto abbiamo deciso di limitare, almeno inizialmente, la nostra attenzione alle città capoluogo di provincia con oltre 100.000 abitanti. Questa scelta consente di concentrare l’attenzione sulle principali competizioni (Milano, Torino, Napoli, Bologna, etc.) ma rende i risultati dello studio difficilmente generalizzabili a realtà più piccole.
Per raccogliere i dati abbiamo deciso di utilizzare questo Google Spreadsheet. I dati relativi ai Likes delle pagine Facebook si aggiornano automaticamente grazie ad uno script (FacebookPageLikes) che ho realizzato modificando un esempio simile (Facebook Like Counter realizzato da Martin Hassman, http://twitter.com/hassmanm) già presente nella libreria degli script di Google Spreadsheet.
Il foglio di calcolo di aggiorna automaticamente ad ogni accesso e salva un archivio dei risultati dai quali sarà possibile visualizzare i trend.
Nell’attesa del risultato elettorale e degli esisti dello studio potete dare uno sguardo all’andamento delle diverse competizioni su Facebook in questa pagina del sito LaRiCA.