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Popolarità delle pagine Facebook delle Università italiane

Breve studio che analizza la popolarità delle pagine Facebook degli Atenei in Italia

In poco più di un anno la pagina Facebook dell’Università di Urbino Carlo Bo ha quasi raggiunto 6000 “Mi Piace”.
Per festeggiare questo evento ho deciso di raccogliere i dati di popolarità su Facebook di tutti gli atenei italiani. Sono dunque partito dall’elenco completo degli atenei fornito dal Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca e sono andato a cercare su Facebook le pagine corrispondenti. Non tutte gli atenei italiani (68%) hanno stabilito una presenza su Facebook (non ho tenuto conto delle community page create automaticamente da Facebook stessa perchè prive di una bacheca e dunque di ogni forma di interattività).
Gli atenei più popolari sono l’Università degli Studi di Torino e l’Università degli Studi di Padova con, rispettivamente, 15305 e 14786 “Mi Piace”.
Di seguito il grafico con i quindici atenei più popolari.

Non occorre sottolineare che la competizione di popolarità fra atenei su Facebook è in qualche modo una battaglia che non si combatte ad armi pari poiché il numero di studenti iscritti varia sensibilmente. Ho dunque provato ad utilizzare i dati degli iscritti disponibili sul sito dell’anagrafe studenti MIUR per rendere la competizione meno squilibrata.
Ponderando il numero di “Mi Piace” sul numero degli iscritti emergono i casi dell’Università per Stranieri di Perugia (167% di “Mi Piace” in rapporto ai 1404 iscritti) e dell’Università Telematica “Universitas MERCATORUM” (77% ma su soli 196 iscritti). Limitando l’analisi agli atenei con almeno 5000 iscritti spicca l’Università IUAV di Venezia (68% e 5636 iscritti), l’Università di Foggia (60% e 10047 iscritti) e l’Università di Urbino Carlo Bo (48% e 12494 iscritti). Fra gli atenei con oltre 15.000 iscritti spicca il caso dell’Università “Ca’ Foscari” di Venezia (43% su 17389 iscritti).
Andando a guardare i trend di crescita a partire dalla prima rilevazione effettuata il 20 settembre 2010 e limitando l’analisi agli atenei che avevano almeno 1000 “Mi Piace” alla prima rilevazione spicca la crescita a tre cifre (+151%) della pagina dell’Università degli Studi di Udine. In forte crescita anche le pagine dell’Università Kore di Enna (+75%), dell’Università Bicocca di Milano (+75%) e dell’Università per Stranieri di Perugia (+70%). Abbastanza inspiegabile, infine, il crollo della pagina della Seconda Università di Napoli (-71%).
In generale solo una piccola parte di atenei ha registrato il suo indirizzo breve su Facebook e, da quanto ho potuto vedere, non ci sono landing page o strategie di marketing particolari. Credo sia un errore del quale si avvantaggeranno i primi atenei che investiranno con serietà su questa forma di promozione e di creazione/gestione della community.
Per farsi un’idea di come le università americane si stanno muovendo nel settore dei social media consiglio la lettura di questo articolo.
Come al solito il foglio di calcolo di Google Spreadsheet usato per le analisi è disponibile per la libera consultazione di chi volesse fare le sue analisi. Se conoscete una pagina Facebook di una Università o comunità di studenti che mi è sfuggita non esitate a segnarmela qui nei commenti.

Chi usa Facebook ha più fiducia negli altri

Le conclusioni di un recente studio smentiscono molti luoghi comuni

Questa è una delle conclusioni a cui sono giunti i ricercatori del Pew Internet nel loro ultimo studio intitolato Social networking sites and our lives.
Il report è particolarmente interessante perché affronta temi che spesso affiorano quando si parla di Internet e Siti di Social Network: Saremo tutti più isolati e individualisti? Ci rinchiuderemo nella cerchia delle persone che condividono le nostre stesse opinioni ed interessi?
Queste ipotesi appaiono largamente smentite dai dati e dall’analisi che ne fanno i ricercatori americani.

Alla domanda che chiedeva di indicare il grado di accordo sull’affermazione “sento che la maggior parte delle persone sono degne di fiducia” gli utenti di Internet hanno risposto affermativamente nel doppio dei casi rispetto ai non utenti di Internet. Inoltre un utente di Facebook che usa la piattaforma diverse volte al giorno ha il 43% di possibilità in più rispetto agli utenti di Internet di esprimere accordo con questa affermazione. I dati sono stati depurati dal fattore demografico (ovvero i ricercatori hanno tenuto conto del fatto che il grado di accordo ad una domanda simile può essere correlato con l’età della persona ed essendo gli utenti di siti di social network più giovani del resto della popolazione…);
Gli utenti di Facebook hanno un numero maggiore di legami sociali forti. La media US è di 2.16 amici con cui ci si confida (in crescita rispetto al 1.93 della rilevazione 2008). Gli utenti Facebook che usano la piattaforma più volte al giorno hanno in media il 9% in più di legami forti rispetto agli altri utenti Internet;
Calcolando il supporto sociale (emotivo, compagnia e strumentale) che si riceve dai propri legami sociali su una scala dove il massimo è 100, gli americani in media fanno registrare i seguenti dati: 75/100 supporto, 75/100 supporto emotivo, 76/100 compagnia, 75/100 strumentale. Gli utenti internet superano di 3 punti la media sul supporto totale e di 6 punti la media sulla compagnia. Gli utenti Facebook che usano la piattaforma più volte al giorno ottengono altri 5 punti (rispetto agli Internet users) sul supporto totale, 5 punti sul supporto emotivo e 5 punti sulla compagnia. Per dare un’idea di cosa significhi la differenza in questa scala i ricercatori fanno notare che l’incremento di punteggio fatto registrare dagli utenti Facebook è paragonabile per entità a sposarsi o andare a vivere con un partner;
Dati relativi alle elezioni di MidTerm 2010. Su una media di 10 Americani su 100 che dichiarano di aver partecipato ad una dimostrazione politica, 23% che ha provato a convincere altri a supportare uno specifico candidato e 66% che hanno dichiarato di essere intenzionati a votare, l’utente Internet ha il doppio di possibilità di aver partecipato ad un evento politico, il 78% di possibilità in più di aver cercato di convincere altri a supportare un certo candidato ed il 53% in più di dichiarare di aver intenzione di votare. Rispetto agli utenti Internet, gli utenti Facebook che usano la piattaforma più volte al giorno hanno due volte e mezzo la possibilità che ha un utente Internet di aver partecipato ad una manifestazione politica, il 57% in più di aver cercato di persuadere qualcuno a votare in un certo modo e un 43% di possibilità in più di aver dichiarato l’intenzione di partecipare al voto.

Altri dati interessanti:

il 79& degli Americani adulti ha usato Internet ed il 47% (59% degli Internet Users) almeno un sito di social network. In Italia secondo una ricerca svolta con metodologia analoga a Dicembre 2010 dal laboratorio di ricerca LaRiCA erano 58% di Italiani adulti ad aver usato Internet e 32% (55% degli Internet Users) ad aver usato un sito di social network;
Solo il 3% dei contatti su Facebook degli utenti Americani è costituito da persone che l’utente non ha mai conosciuto ed il 7% da persone incontrate una sola volta.

Come al solito vorrei sottolineare quanto sarebbe importante, utile e relativamente semplice riproporre uno studio identico in Italia. Se qualcuno vuole finanziare l’operazione io mi metto a disposizione per lavorarci gratuitamente anche da domani 😉

L'agenda dei media e quella dei cittadini

Esiste una discrasia fra l’agenda scelta dai professionisti dell’informazione e gli interessi dei cittadini?

Talvolta si ha la sensazione che l’ordine di importanza delle notizie scelto dai professionisti dell’informazione non corrisponda a quello che, se potessero, sceglierebbero i cittadini. Si tratta poco più di una sensazione perché non vi è alcuno strumento preciso per conoscere in tempi utili le opinioni dei cittadini e confrontarle con le scelte fatte dai professionisti dell’informazione. Ma le cose cambiano in fretta…
Oggi i siti dei principali quotidiani e mezzi di informazione italiani consentono di apprezzare con un Like e/o condividere/consigliare ogni articolo pubblicato. Google News aggrega automaticamente (secondo un algoritmo ignoto) e rilascia in formato RSS i link alle notizie del giorno. Facebook consente di interrogare Open Graph per un dato indirizzo e conoscere quante volte quell’articolo è stato condiviso/consigliato/commentato e quanti Like ha ricevuto.
Ho deciso dunque di provare a mettere insieme i pezzi importando il feed RSS di Google News dentro un Google Spreadsheet (usando la funzione ImportFeed) e creando una classifica di questi articoli ordinandoli in base al numero di condivisione, like e commenti ricevuti.
Ecco il risultato (il foglio si aggiorna ogni ora circa):

Potete divertirvi a confrontarlo con le pagine dei principali quotidiani.
L’idea è quella di perfezionare questo sistema archiviando periodicamente i risultati del foglio di calcolo e le home page dei principali quotidiani italiani per consentire un raffronto delle due agende nel tempo.
Su un piano di riflessione più generale va detto che l’identificazione di eventuali discrasie fra l’agenda dei professionisti dell’informazione e agenda dei cittadini andrebbe interpretata. Il dato andrebbe letto in modo longitudinale cercando di capire se la discrasia sia determinata dal fatto che l’agenda dei cittadini segue quella dei professionisti dell’informazione. Se così fosse dovrebbe comunque emergere dai dati. In teoria o in casi specifici potrebbe avvenire anche il contrario. Ovvero una grossa attenzione dei cittadini verso un certo tema potrebbe spingere i professionisti a dedicare a questo tema maggiore spazio. Anche in questo caso i dati potrebbero dare indicazioni utili anche se l’elenco degli articoli è generato a partire dall’agenda dei professionisti e dunque il fenomeno di temi provenienti dall’agenda dei cittadini potrebbe essere talvolta invisibile.
Alcune limiti e cose da fare:
1. Il feed RSS di Google News è aggregato attraverso un algoritmo sconosciuto e composto da link a fonti eterogenee. Alcune molto popolari ed altre meno. La classifica è influenzata da queste scelte e sarebbe opportuno trovare un modo per utilizzare solo gli articoli delle principali testate (si potrebbe ad esempio usare, aggregandoli con una Yahoo! Pipe direttamente i feed di Repubblica, il Corriere, etc.);
2. Lo script di Google Spreadsheet che controlla i like, etc è basato sulle REST api che sono state deprecate in favore di Open Graph;
3. Bisognerebbe trovare un modo per archiviare il flusso di contenuti ed i dati evitando che si perda lo storico.
Cosa ne pensate? Suggerimenti, idee?

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]

[visualizza il grafico interattivo]

[visualizza il grafico interattivo]

[visualizza il grafico interattivo]
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.

Laboratorio di Web Content

Le presentazioni dei progetti realizzati dagli studenti durante il Laboratorio di Web Content

Come anticipato, questa mattina gli studenti del laboratorio di Web Content, iniziato a novembre dello scorso, hanno presentato in classe i loro progetti.
Scopo del corso è familiarizzare con gli strumenti di content management per la progettazione, creazione e promozione di contenuti web. Per quest’anno ho proposto agli studenti di realizzare e promuovere progetti web che, sfruttando il principio di non discontinuità fra attività online ed offline, ambissero ad avere un impatto diretto sul territorio locale. Il sistema di content management scelto da tutti i gruppi è stato quello a loro più familiare: Facebook.
Durante il corso ho inoltre sperimentato l’utilizzo dei nuovi gruppi Facebook. Ho creato il gruppo e chiesto agli studenti di aggiungere i loro colleghi (molti dei quali non sono miei Friends). In poco tempo quasi tutti gli studenti erano nel gruppo ed attraverso quello spazio abbiamo mantenuto tutti i contatti extra-lezione (durante l’occupazione ho anche segnalato di volta in volta l’aula e l’edificio che veniva assegnato per il giorno o la settimana successiva). Ogni gruppo ha pubblicato (usando la funzione documenti) il loro progetto che via via veniva completato con la descrizione, l’analisi della concorrenza e le strategie di promozione. Nel gruppo ho pubblicato tutti i documenti utilizzati a lezione dalle presentazioni (condividendo il link da SlideShare) ai link. Nel complesso l’uso del gruppo è stata una esperienza che mi sento di consigliare caldamente ai miei colleghi (sopratutto qualora anche loro abbiano già familiarità con la piattaforma di social network).
Tutti i gruppi hanno scelto autonomamente l’argomento del quale occuparsi che infatti spazia dalla gestione della pagina di un locale o esercizio commerciale fino a contest sull’arte o progetti che promuovono eventi.
Ai gruppi ho proposto anche una specie di competizione interna per vedere chi avrebbe ricevuto, alla fine del corso, il numero maggiore di like (alla fine, per la cronaca, ha vinto il gruppo Cellini Sport che ha raccolto, nel momento in cui scrivo, quasi 799 iscritti a partire dal primo dicembre 2010).
Le presentazioni finali sono state realizzate secondo il format Ignite (20 slide che avanzano automaticamente ogni 15 secondi).
Il risultato potete vederlo qui di seguito:

Fior di Loto
5:34

Daunbailò
5:29

Urbino in Cinema
5:09

Music Events Marche
5:16

Cellini Sport & Fashion
5:13

Palestra Mad
5:13

Tatoo Zone
5:00

Il Portico
5:26

Urbino we Like
5:05

Urbino vetrine in Arte (che ha realizzato la presentazione con Prezi)

La descrizione di tutti i progetti la trovate sulla pagina dedicata sul sito web del laboratorio.

Open Projects

Anticipazioni su quello che mi attende e vi attende per il 2011

[fb-share] Breve aggiornamento riguardo i programmi per il prossimo anno.
~~Il 10~~L’undici Gennaio alle 12 i miei studenti di Laboratorio di Web Content di Urbino (seguirà nel secondo semestre quello della sede di Pesaro) presentano i loro progetti di fine corso. Lo faranno usando il format Ignite (5 minuti di presentazione con 20 slide che avanzano automaticamente ogni 15 secondi). Gli studenti, divisi per gruppi, hanno realizzato e promosso progetti web basati su pagine Facebook che, sfruttando il principio di non discontinuità fra attività online ed offline, auspicano avere un impatto diretto sul territorio locale. In ballo c’è anche un piccolo contest su chi è riuscito ad attirare più Like, più check-in e suscitare il maggior livello di engagement. In pratica ci sarà da divertirsi. Siete tutti invitati ma per chi non potrà essere a Urbino stiamo organizzando uno streaming live.
[Evento su Facebook]
Sempre sul versante didattica non mancherà l’ormai tradizionale appuntamento con “le due settimane delle Teoria dell’Informazione” nell’ambito del corso di Sociologia della Comunicazione. In pratica un mini corso nel corso dedicato a raccontare i contenuti principali del mio libro Alle radici del futuro. Dalla teoria dell’informazione ai sistemi sociali. Non so di preciso quando sarà ma vi tengo informati. Non vi prometto niente ma se ce ne saranno le condizioni proverò a registrare e pubblicare le varie lezioni.
Passando alla ricerca sono al momento impegnato o mi impegnerò a breve su quattro progetti:
Il primo è una ricerca che riguarda YouTube ed in particolare il fenomeno di Gemma del Sud. Vorremmo cercare di capire il perchè ed il come di questa specifica forma di popolarità che appare basata più sullo scherno che sull’ammirazione. Vorremmo provare a capire se c’è una relazione fra questo tipo di successo e la configurazione del sistema dei media e della politica nel nostro Paese. Lo faremo attraverso un’analisi della letteratura che tratta casi di successo grassroots analoghi (come ad esempio il saggio citato in questo video).

Lo faremo attraverso l’analisi del contenuto degli 871 video e relativi commenti ed i 380 post raccolti con il software ContextMiner fra il 1 Luglio ed il 30 Novembre 2010. Seguirà un post con maggiori dettagli. Se tutto va bene io e Laura presenteremo questa ricerca durante la settima edizione di Media in Transition (MiT7 unstable platforms: the promise and peril of transition).
La seconda ricerca riguarda gli Online News Consumer in Italia. Prendendo spunto dall’indagine Understanding the Participatory News Consumer, realizzata dal mai abbastanza lodato Pew Internet & American Life Project, abbiamo deciso di cercare di capire meglio a che punto siamo su questo tema in Italia. Il questionario telefonico somministrato fra il 10 ed il 21 dicembre ad un campione di 1009 italiani con età superiore a 18 anni (proporzionale alla popolazione residente per genere ed età) è composto da tutte le domande dell’indagine Pew alle quali abbiamo aggiunto alcuni quesiti ulteriori legati più strettamente ad alcune ipotesi di ricerca che abbiamo in mente. I risultati di questa indagine saranno diffusi presto e credo ne sentirete parlare non solo in questo blog.
La terza ricerca, in collaborazione questa volta con Mario, consiste in un’analisi comparativa delle 10 più popolari pagine Facebook di politici italiani. La ricerca è ancora in una fase di progetto. Quello che sappiamo è che sperimenteremo l’uso di DiscoverText per reperire post e commenti delle pagine. Nonostante lo stato piuttosto embrionale del progetto abbiamo deciso lo stesso di proporre l’idea preparando un abstract che abbiamo presentato a A Decade in Internet Time: Symposium on the Dynamics of the Internet and Society. Se l’abstract dovesse essere accettato lo presenteremo con poche modifiche anche a l’annuale conferenza internazionale dei ricercatori che studiano Internet: Internet Research 12.0 – Performance and Participation.
Infine l’ultima attività di ricerca, che in realtà per ragioni di calendario del progetto sarà fra le prime del nuovo anno, riguarda il mio coinvolgimento (e quello di Giovanni) nel progetto U-Loop (User-centric Wireless Local-Loop). U-Loop è un ambizioso progetto finanziato dalla commissione europea il cui scopo è progettare e realizzare una soluzione tecnologica basata su reti wireless fra pari in grado di sostituire il così detto ultimo miglio. In realtà l’accesso a Internet è solo uno dei servizi che possono essere offerti e fruiti attraverso una rete U-loop. In pratica device equipaggiati dalla tecnologia U-Loop saranno in grado di offrire e fruire di servizi offerti dagli altri device presenti. L’Università di Urbino (ed in particolare Alessandro Bogliolo che coordina l’unità di Urbino) ha il non facile compito di realizzare uno studio della sostenibilità socio-economica di questo tipo di tecnologia. La prima attività svolta in collaborazione con gli altri partner è stata la realizzazione e l’analisi di una serie di interessanti casi d’uso che vanno da inedite forme di marketing di prossimità fino a servizi simili a quelli offerti dai social network ma in modalità offline (cioè all’interno di un U-loop ma senza accesso a Internet). Non so bene a che livello di dettaglio posso parlare di questo progetto ma vi assicuro che quello che ho potuto vedere fino a questo momento mi fa ritenere che si tratti di una tecnologia promettente. Oltre al progetto è molto interessante avere la possibilità di collaborare in un gruppo di ricerca interdisciplinare che va dagli informatici ai giuristi (che stanno facendo uno studio comparativo sulla legislazione sul wifi in Europa) fino agli economisti (che si occupano di studiare la sostenibilità economica delle soluzioni proposte). Anche su questo vi terrò informati.
Se uno di questi progetti vi interessa o state facendo qualcosa di analogo o anche vagamente simile (oppure se pensate di partecipare ad una delle conferenze che ho segnalato) non esitate a manifestarvi.
Ogni tipo di segnalazione, suggerimento o proposta di collaborazione è benvenuta.
La foto a corredo dell’articolo è pubblicata su Flickr da meddygarnet.

gemma del sud (MiT7)
news consumer
analysis of top 10 Italian politicians’s facebook pages (OII)
uloop

What’s next #S02E03: facebook.com/uniurbit

Breve storia dei primi mesi di vita pagina Facebook dell’Università di Urbino “Carlo Bo”Breve storia dei primi mesi di vita pagina Facebook dell’Università di Urbino “Carlo Bo”Breve storia dei primi mesi di vita pagina Facebook dell’Università di Urbino “Carlo Bo”

Era una mattina di aprile e mi trovavo nel mio ufficio, al LaRiCA.
Leggevo, come di solito, le news dal mondo della tecnologia ed una fra le altre attirò la mia attenzione… Facebook introduce le community page. Pagine per le comunità distinte dalle pagine ufficiali degli artisti, dei brand e delle organizzazioni. Mi sembrava mancasse uno spazio digitale proprio della comunità di uniurb e senza pensarci due volte ho creato una pagina dal titolo Università di Urbino “Carlo Bo”.
Subito dopo ho invitato Donatello e Tano a entrare nel gruppo degli admin. Nessuno dei tre aveva idea di quello che sarebbe successo dopo. Da quel giorno di aprile i frequentatori della pagina hanno iniziato a crescere prima in modo esponenziale (oltre 3400 nel primo mese) e poi in modo più graduale ma costante fino a superare quota 5000 (al momento sono 5367). La maggior parte sono donne (62%) e la fascia d’età più rappresentata è quella fra i 18 ed i 24 anni (45%). Uno sguardo alle città di provenienza vede in testa alla classifica Ancona e Roma (che superano entrambe i 1000 like) seguite da Ivrea, Milano, Rimini, Pescara a Taranto. Durante il mese di dicembre si è toccato il picco di quasi 3500 utenti attivi in un mese (Monthly Active Users). In particolare il 15 dicembre si sono registrati 1861 utenti attivi in un solo giorno. In media ci sono ogni mese circa 1400 “utenti attivi” e poco meno di un centinaio, fra questi, visitano la pagina quotidianamente ponendo quesiti, rispondendo a quelli degli altri e condividendo esperienze come una vera e propria comunità.
Nulla che non si facesse già prima per le strade di Urbino. Ora però tutto avviene più rapidamente. E questo è solo l’inizio.
Visita la pagina Facebook dell’Università di Urbino Carlo Bo
[extended version dell’articolo che potete leggere sul numero in distribuzione della rivista Open House]
[Photo by davidsilver]
Era una mattina di aprile e mi trovavo nel mio ufficio, al LaRiCA. Leggevo, come di solito, le news dal mondo della tecnologia ed una fra le altre attirò la mia attenzione… Facebook introduce le community page. Pagine per le comunità distinte dalle pagine ufficiali degli artisti, dei brand e delle organizzazioni. Mi sembrava mancasse uno spazio digitale proprio della comunità di uniurb e senza pensarci due volte ho creato una pagina dal titolo Università di Urbino “Carlo Bo”. Subito dopo ho invitato Donatello e Tano a entrare nel gruppo degli admin. Nessuno dei tre aveva idea di quello che sarebbe successo dopo. Da quel giorno di aprile i frequentatori della pagina hanno iniziato a crescere prima in modo esponenziale (oltre 3400 nel primo mese) e poi in modo più graduale ma costante fino a sfiorare quota 5000 (soglia probabilmente già superata quando leggerete questo pezzo). La maggior parte sono donne (62%) e la fascia d’età più rappresentata è quella fra i 18 ed i 24 anni (45%). Uno sguardo alle città di provenienza vede in testa alla classifica Ancona e Roma (che superano entrambe i 1000 like) seguite da Ivrea, Milano e Urbino. Ogni mese ci sono circa 1400 “utenti attivi” e poco meno di un centinaio, fra questi, visitano la pagina quotidianamente ponendo quesiti, rispondendo a quelli degli altri e condividendo esperienze come una vera e propria comunità. Nulla che non si facesse già prima per le strade di Urbino. Ora però tutto avviene più rapidamente. E questo è solo l’inizio.
Era una mattina di aprile e mi trovavo nel mio ufficio, al LaRiCA. Leggevo, come di solito, le news dal mondo della tecnologia ed una fra le altre attirò la mia attenzione… Facebook introduce le community page. Pagine per le comunità distinte dalle pagine ufficiali degli artisti, dei brand e delle organizzazioni. Mi sembrava mancasse uno spazio digitale proprio della comunità di uniurb e senza pensarci due volte ho creato una pagina dal titolo Università di Urbino “Carlo Bo”. Subito dopo ho invitato Donatello e Tano a entrare nel gruppo degli admin. Nessuno dei tre aveva idea di quello che sarebbe successo dopo. Da quel giorno di aprile i frequentatori della pagina hanno iniziato a crescere prima in modo esponenziale (oltre 3400 nel primo mese) e poi in modo più graduale ma costante fino a sfiorare quota 5000 (soglia probabilmente già superata quando leggerete questo pezzo). La maggior parte sono donne (62%) e la fascia d’età più rappresentata è quella fra i 18 ed i 24 anni (45%). Uno sguardo alle città di provenienza vede in testa alla classifica Ancona e Roma (che superano entrambe i 1000 like) seguite da Ivrea, Milano e Urbino. Ogni mese ci sono circa 1400 “utenti attivi” e poco meno di un centinaio, fra questi, visitano la pagina quotidianamente ponendo quesiti, rispondendo a quelli degli altri e condividendo esperienze come una vera e propria comunità. Nulla che non si facesse già prima per le strade di Urbino. Ora però tutto avviene più rapidamente. E questo è solo l’inizio.