Chi twitta cosa?

20150323_APer conoscere chi sta twittando sul tema identificato da un hashtag puoi da oggi utilizzare Twitter Finder, lo strumento sviluppato da Human Highway e basato sui dati raccolti ogni giorno da TwitLine.

Con Twitter Finder Inserisci un hashtag e un range di date (l’ultimo mese di default) e vedi chi ha scritto i tweet che hanno raggiunto il massimo numero di persone (Reach) con una determinata frequenza (Freq). Dalla moltiplicazione dei due indicatori ricavi i Twitter GRP.

Gli account che ottieni in risposta a una ricerca sono linkati al relativo feed di Tweet contenenti l’hashtag sul quale hai fatto la ricerca.

Buona consultazione!

Le armoniche di Ebola

20141027_IntroSono passati otto dalla celebre prima pagina di Time. L’uomo dell’anno del 2006 sei stato tu: tu al centro della Rete e la Rete al centro del mondo. Allora iniziava a soffiare il vento dei social ma i social che conosciamo oggi non esistevano ancora (Facebook, per dire, nel 2006 aveva solo 12 milioni di utenti e Twitter era appena nato). L’intuizione all’origine della prima pagina di Time suggeriva che ogni persona connessa stesse diventando un generatore di contenuto e che la Rete sarebbe stata presto pervasa di opinioni, creazioni, rating, articoli, immagini e video dei propri utenti.

Oggi sappiamo che una quota consistente degli UGC è di tipo personale, spesso non accessibile al pubblico, talvolta istantanea e volatile. E anche la parte pubblica è di scarso interesse per chi non ha relazioni con il soggetto che la produce. Abbondano fidanzati e gattini, selfie e vestiti, feste e vacanze ma è difficile chiamare “contenuti” questo ammasso disordinato di egofanìa*.

Quello che abbiamo visto nascere in questi otto anni non è la prassi dello UGC ma dello UAC, non la Generazione dei contenuti ma l’Amplificazione dei contenuti prodotti e riversati in Rete da parte degli utenti. Coloro che generano contenuti rilevanti per un qualche pubblico sono meno dell’1% del totale degli utenti: lo You di Time non era per tutti, era per pochi. Per tutti, invece, è la possibilità di condividere, apprezzare e segnalare i contenuti digitali di attualità e d’intrattenimento.

Gli utenti in Rete formano la cassa di risonanza dei contenuti prodotti da una piccola parte di generatori. La Rete vibra con loro e ne esalta alcune armoniche, proprio come avviene a uno strumento musicale acustico.

Prendiamo il caso di Ebola.
Dal primo agosto al 17 ottobre 2014 sono stati prodotti oltre 1.000 articoli sul tema sulle principali testate online italiane. Gli stessi articoli sono stati condivisi su Facebook (in gran parte), Twitter e Google Plus 550mila volte nello stesso periodo. Circa 500 condivisioni per articolo, un dato allineato alla media del momento.

Negli stessi giorni TwitLine ha rilevato 66mila Tweet contenenti l’hashtag #Ebola con una frequenza media di 3,9 passaggi quotidiani nelle timeline degli utenti Italiani di Twitter.

Infine, il trend del numero di ricerche di “Ebola” in Google News consente di studiare la curva di attenzione dedicata al tema.

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Ebbene, tutte e tre le “casse di risonanza” danno la stessa rappresentazione del fenomeno. La correlazione tra le curve è decisamente elevata, sempre compresa tra 0,7 e 0,87, come si nota anche a occhio dai grafici inseriti qui sopra. La Rete risuona allo stesso modo e le sue armoniche segnalano la sensibilità del mondo sui temi di attualità.

Talvolta gli articoli sulle testate sono “sovra-prodotti” rispetto all’attenzione che raccolgono (i picchi della curva grigia del 9 e del 19 settembre). Altre volte l’amplificazione degli utenti anticipa la risposta delle testate: i picchi di Google News e di TwitLine del 9 ottobre precedono la massiccia produzione di articoli nei giorni successivi.

(*) manifestazione dell’io prodotta dalle tracce lasciate in Rete (neologismo di Human Highway) 

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TwitLine: lo strumento utilizzato da Human Highway per analizzare il Twitter information stream italiano. Grazie a TwitLine è possibile misurare la reach & frequency di hashtag, mentions, link e account su Twitter, unitamente al coinvolgimento sviluppato (retweet, favorite). Maggiori info su TwitLine sono disponibili su Slideshare.

UAC Meter: lo strumento di Human Highway per misurare i volumi dell’amplificazione sociale prodotta in Rete su determinati argomenti di attualità. Il meter di UAC analizza gli articoli presenti su oltre 40 testate online italiane e individua per ciascuno di essi il numero di condivisioni prodotte su facebook, Twitter e Google Plus.

Google Trends: i dati qui presentati sono stati prelevati da Google Trends (limitatamente a Google News) nel periodo compreso tra il 1 agosto e il 17 ottobre 2014.

 

La cassa di risonanza della TV

La ricchezza e la natura campionaria dei dati di TwitLine consentono di studiare con nuove modalità le dinamiche di interazione tra le trasmissioni televisive e i twitter stream ad esse associati.

Nella settimana del 10 Febbraio, il 4% dei tweet sono stati dedicati a una trasmissione TV. Le prime tre trasmissioni in termini di reach (numero di utenti Twitter raggiunti sul totale degli utenti settimanali) sono state MasterChef, Le Iene e Servizio Pubblico. Le persone raggiunte si stimano intorno ai due milioni di unità ma le modalità con le quali i tre programmi arrivano questo risultato sono molto diverse.

L’analisi dei follower.

I numeri di questo indicatore sono notevolmente inferiori ai contatti netti, dai 100mila di MasterChef ai 600mila de le Iene.

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I tre gruppi di follower sono disgiunti. Le eventuali sovrapposizioni riguardano una minima parte dei follower di ciascuna trasmissione e questo aiuta a caratterizzare il profilo sociodemografico dei tre gruppi:

  • MasterChef: prevalentemente femminile, titolo di studio elevato, RA di prodotti per la casa, più spesso della media al Nord Ovest e nelle Isole, più concentrati nelle età medio alte (dai 45 anni in su)
  • Le Iene: leggera prevalenza maschile, titolo di studio non elevato, più spesso della media al Nord Est, Centro e Sud, particolarmente concentrati nella fascia di età 25-34 anni
  • Servizio Pubblico: prevalentemente maschile, titolo di studio elevato, più spesso della media residente nelle regioni del Centro, più presente tra i giovani (meno di 25 anni) e i giovani adulti (35-44 anni)

Dai follower alla copertura netta.

La correlazione tra follower di una trasmissione e individui colpiti dai contenuti ad essa associati è certamente positiva ma la relazione tra queste due quantità non è lineare ed è influenzata da due dinamiche, anzi tre:

  1. Il grado di coinvolgimento dei follower: i follower della trasmissione retweettano i contenuti e amplificano il messaggio inoltrandolo alla propria lista di follower. La propagazione dei messaggi dell’autore originario può essere molto efficace e moltiplicare il numero di persone colpite dai messaggi del primo autore, che generalmente coincide con la redazione della trasmissione. In questo contesto, i tweet che stimolano partecipazione e coinvolgimento sui contenuti generano una propagazione più efficace del messaggio.
  2. La produzione spontanea di contenuto degli spettatori della trasmissione. Anche i non follower producono o retweettano tweet con l’hashtag della trasmissione. L’unica differenza, in questo secondo caso, è che i contenuti sono spontanei e non prodotti dalla redazione. Qui si tratta di coinvolgere gli spettatori televisivi e spingerli a creare loro stessi del contenuto, a partire dai contenuti della trasmissione. E’ la trasmissione TV che guida la dinamica, non l’interazione tra la redazione del programma e propri follower diretti.
  3. La produzione autonoma di contenuto legato alla trasmissione da parte di alcuni grandi stakeholder dell’iniziativa mediatica. Durante la trasmissione di MasterChef, per esempio, alcuni noti marchi di prodotti alimentari producono contenuto usando l’hashtag e lo irraggiano alla loro base di follower. Questo è marketing, ma non solo, anche semplice desiderio di partecipazione. Esempi? Oltre ai tweet con #Masterchef di Barilla e Amadori troviamo a twittare la sera di giovedì 13 febbraio anche Selvaggia Lucarelli con diversi messaggi sul tema ai suoi 207mila follower, Luca Dondoni (71mila follower), Ivan Zazzaroni (114 mila follower) e tanti altri. Se decine di personaggi seguono e fanno l’endorsement del programma su Twitter, propagare il messaggio a milioni di individui diventa facile.

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Le “audience delle audience”

Il risultato è che Twitter diventa un luogo affollato di messaggi. E’ difficile rimanere esclusi dal perimetro di quanti sono toccati almeno una volta da un hashtag legato a una popolare trasmissione perché la propagazione guidata e spontanea tende a saturare lo spazio disponibile. L’analisi di sovrapposizione mostra che il segmento di utenti di Twitter più esteso (21%, poco meno di un milione di individui) è quello colpito dai contenuti relativi a tutte e tre le trasmissioni analizzate. Viceversa, solo un utente Twitter su tre non viene colpito nella settimana da almeno una delle tre trasmissioni più popolari del momento.

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La parte di utenti che interagisce col contenuto (produce, retweetta o favorisce un tweet) rimane confinata a pochi punti percentuali del totale degli esposti. Il problema è che non si capisce quanto questi spettatori attivi e interattivi possano ritenersi rappresentativi dell’intera audience del programma. Mancano, cioè, le garanzia metodologiche per poter compiere il passaggio tipico delle ricerche campionarie: dal campione all’universo. Possiamo dire che 10mila produttori di contenuto su Twitter rappresentino lo stile di visione, il gradimento e le reazioni di un insieme di telespettatori cento volte più esteso?

La risposta è no, a meno che si trovi un metodo e qualche prova per affermare il contrario. Se hai qualche idea, scrivici.

Audience TV su Twitter

Le analisi dei dati prodotti da Twitline lungo un’intera settimana mostrano che il gli hashtag associati alle più popolari trasmissioni TV interessano circa il 2% del totale dei Tweet. In alcune fasi della settimana (in particolare nella serata di giovedì) il 30% dei Tweet sono relativi a una trasmissione TV (in quella sera ci sono i due big della SocialTV, Servizio Pubblico e MasterChef) ma ogni giorno della settimana si può dire che abbia il suo hashtag televisivo di riferimento.

Il sistema di TwitLine estrae ed elabora le informazioni che trova nelle Twitter timeline degli utenti sotto osservazione e organizza le informazioni in un database, con la frequenza di aggiornamento di un’ora.

Le analisi di Twitline consentono di descrivere la popolarità di una trasmissione TV su Twitter con i classici parametri dell’analisi della comunicazione: la reach e la frequenza (da cui i GRP), lo share e l’audience, la copertura efficace e i contatti lordi, il profilo dell’audience. Inoltre, le informazioni sono arricchite con i nuovi parametri tipici del mondo social: la partecipazione proattiva, la reattività, l’influenza nella propria rete, il profilo di affinità a determinati temi d’interesse.

Qui sotto vedi elencate le 20 trasmissioni TV più popolari, in termini di Reach, nei sette giorni dal 21 al 27 gennaio 2014, Qui, invece, il report completo e interattivo.

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Una settimana di Twitter in Italia

Le analisi dei primi dati prodotti da Twitline mostrano che il flusso d’informazioni sul Twitter italiano è decisamente ricco e totalmente allineato con l’agenda mediatica del paese. Lo strumento panel-based costruito da Human Highway per l’analisi di Twitter ha analizzato un milione di tweet in una settimana e ha prodotto i primi risultati, che trovi riassunti in una pagina pubblica sul sito della società.
A una prima occhiata si nota che ci sono sostanzialmente tre famiglie di hashtag ad emergere dal flusso costante dei tweet:

  1. gli hashtag degli eventi imprevisti o straordinari (es., le dimissioni di un ministro, le manifestazioni in Egitto o Ucraina, novità dal mondo dell’attualità, della politica, dello spettacolo etc.)
  2. gli hashtag di eventi ricorrenti, generalmente su base settimanale: partite di calcio, trasmissioni TV, ricorrenze come il ff (follow friday)
  3. gli hashtag “di sottofondo”, sempre presenti con volumi paragonabili ogni giorno. Tra questi si evidenziano gli hashtag della politica (sigle di partiti, personaggi) e, con una certa sorpresa, gli hashtag geografici (i nomi delle principali città italiane)

Il sistema di TwitLine estrae ed elabora le informazioni che trova nelle Twitter timeline degli utenti sotto osservazione e organizza le informazioni in un database, con la frequenza di aggiornamento di un’ora.

Le analisi di Twitline consentono di descrivere la popolarità degli hashtag di Twitter con i classici parametri della pianificazione media quali la reach (esclusiva, cumulata) e la frequency (media e distribuzione), la copertura efficace e i GRP. Inoltre, le informazioni sono arricchite con i nuovi parametri tipici del mondo social: la partecipazione proattiva, la reattività, l’influenza nella propria rete, il profilo di affinità a determinati temi d’interesse.

Qui sotto vedi elencati i 100 hashtag più popolari, in termini di Twitter GRP, nella settimana del 20 gennaio 2014

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Twitter: quando è trendy un trending topic?

Si sa poco sul metodo che Twitter utilizza per identificare i trending topic che ci propone: l’algoritmo è troppo importante per essere divulgato al pubblico dal momento che i suoi risultati influenzano l’attenzione di milioni di individui e caratterizzano profondamente il profilo del social network come servizio d’informazione in tempo reale.

I trending topics mettono in risalto keyword e hashtag che in poco tempo guadagnano molta attenzione in una determinata area del mondo, identificata su base geografica.

Ti sarà capitato di partecipare a un convegno, un evento o una trasmissione televisiva associata a un hashtag che hai visto presto diventare trending topic su Twitter. E forse ti sei chiesto: ma quanto deve essere trendy un hashtag per diventare un trending topic? Cioè, quante persone devono partecipare alla conversazione affinché questa assurga al rango di trending?

Human Highway ha costruito uno strumento, Twitline, che è attualmente in fase di test. Sta coinvolgendo un campione di 3.000 individui all’interno del quale si trovano utenti abituali di Twitter. Un sistema di data grabbing e di parsing elabora le informazioni presenti sulle timeline degli utenti sotto osservazione e organizza le informazioni in un database, con una frequenza di aggiornamento di un’ora.

Le analisi dei dati di Twitline consentono di analizzare gli hashtag di Twitter con i classici parametri dell’analisi dei mezzi di comunicazione quali la reach (esclusiva, cumulata) e la frequency (media e distribuzione), la copertura efficace e i GRP, sia per singoli hashtag che per gruppi di hashtag. Inoltre, le informazioni sono arricchite con i nuovi parametri tipici del mondo social: la partecipazione proattiva, la reattività, l’influenza nella propria rete, il profilo di affinità a determinati temi d’interesse.

Le prime analisi mostrano che per diventare trendy un topic deve generalmente raggiungere velocemente una quota significativa di utenti che interagiscono con i tweet ad esso associati. Anche piccole porzioni di Tweet (punti per mille dei tweet prodotti in un determinato lasso di tempo) danno origine a Trending Topic.

E’ il caso di “Cota” che alle 12 di giovedì 16 gennaio raggiunge il 35% delle timeline di Twitter con lo 0,6% dei Tweet o “Siria” che poco dopo fa ancora meglio (43% di Twitter Reach) con lo 0,4% dei Tweet prodotti intorno alle ore 13. Alle 23 è il momento del second screen: “MasterChef” e “Servizio Pubblico” monopolizzano il social network con rispettivamente il 20% e l’8% dei Tweet a loro riferiti, raggiungendo in questo modo quasi metà degli utenti di Twitter (46% e 48%).

In tutti questi casi sono sempre presenti con numeri significativi le hashtag di PD, M5S, Berlusconi, Renzi e altre keyword dell’attualità politica e della cronaca. Tuttavia, la loro persistenza nel tempo a elevati livelli di citazione non li caratterizza come trending topics.

Come si vede dalle prime evidenze, i trending topic non sono una misura di popolarità di un topic ma una misura dell’accelerazione della sua popolarità nel breve periodo. Inoltre, la reach di un hashtag non dipende in modo univoco dal numero di Tweet che la menzionano ma dalla popolarità degli account che la diffondono.

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