{"id":1764,"date":"2011-05-20T19:22:41","date_gmt":"2011-05-20T17:22:41","guid":{"rendered":"http:\/\/larica.uniurb.it\/nextmedia\/?p=1764"},"modified":"2011-05-20T19:22:41","modified_gmt":"2011-05-20T17:22:41","slug":"il-candidato-con-piu-likes-ha-oltre-l80-di-possibilita-di-arrivare-primo-o-secondo-nella-competizione-elettorale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nextmedia.uniurb.it\/?p=1764","title":{"rendered":"8 volte su 10 vince o arriva secondo il candidato pi\u00f9 popolare su Facebook"},"content":{"rendered":"

Questo post \u00e8 il terzo di una serie dedicata all’analisi del voto delle elezioni amministrative 2011.
\nA 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 \u00e8 votato il 15 e 16 Maggio. Di questi 29 comuni solo 1 non aveva candidati con pagine Facebook. La metodologia di raccolta dati \u00e8 descritta nel post “Predire il risultato elettorale con Facebook?”<\/a>. I grafici con gli scostamenti riportati nella quattro principali citt\u00e0 sono pubblicati da qualche giorno sulla pagina del progetto<\/a> nel sito LaRiCA. Gli scarti sono stati calcolati mettendo a confronto le percentuali di Likes\u00a0riportate\u00a0da 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<\/a>) e la percentuale di voti validi ottenuti (dati del sito del Ministero degli Interni<\/a> e della Regione Friuli Venezia Giulia<\/a> per Trieste).
\nCome prevedibile lo scarto medio \u00e8 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 pi\u00f9 basso \u00e8 Bologna con un +\/-7,27%. \u00a0Sette comuni hanno fatto registrare scarti inferiori al +\/-10%: oltre alla gi\u00e0 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 \u00e8 il numero di candidati presenti su Facebook in un dato comune, maggiore sar\u00e0 l’accuratezza della previsione per quel comune (ad esempio a Salerno 5 su 6 candidati avevano una loro pagina e lo scarto medio \u00e8 del 9% ).\u00a0Stiamo 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).
\nNel 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 \u00e8 invece arrivato secondo alle elezioni. In altre parole il candidato sindaco che raccoglie il maggior consenso su Facebook ha oltre l’80% di possibilit\u00e0 di diventare sindaco o di arrivare secondo nella competizione elettorale.
\nNel 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 \u00e8 effettivamente piazzato secondo.
\nPer ottenere un indice sintetico dell’affidabilit\u00e0 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 \u00e8 arrivato in realt\u00e0 secondo o il secondo primo.
\nIn due casi (Siena e Salerno) su 29 (7%) la previsione di Facebook si \u00e8 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 \u00e8 stato 0 (ovvero previsione totalmente sbagliata). Il punteggio medio \u00e8 4,7.
\nI dati, come al solito, sono disponibili in questo foglio<\/a> del google spreadsheet.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Una analisi dell’impatto di Facebook sul voto delle amministrative 2011<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[38,7],"tags":[189,191,188,3,195],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/nextmedia.uniurb.it\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1764"}],"collection":[{"href":"https:\/\/nextmedia.uniurb.it\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/nextmedia.uniurb.it\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nextmedia.uniurb.it\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nextmedia.uniurb.it\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=1764"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/nextmedia.uniurb.it\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1764\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/nextmedia.uniurb.it\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=1764"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/nextmedia.uniurb.it\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=1764"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/nextmedia.uniurb.it\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=1764"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}