I metodi digitali nella ricerca sociale PDF

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SOCIOLOGIA DELLA COMUNICAZIONE I METODI DIGITALI NELLA RICERCA SOCIALE INTRODUZIONE- I METODI DIGITALI  Con la diffusione del web (“digital turn”) ci si chiede sempre di più come sia possibile studiare questo spazio e le forme di interazione che lo contraddistinguono sia con ricerche di tipo quantitativo che qualitativo  Si parla, così, di “metodi digitali”/ “digital methods” in grado di studiare gli ambienti digitali in modalità “nativa” (“follow the medium”), ovvero sfruttando le loro funzionalità tecniche (ES. link, like, hashtag, il modo di gestire le query di Google, retweet, …) con l’adattamento di tecniche tradizionali (ES. osservazione partecipante, interviste faccia a faccia, questionari, …) STUDIARE I PROCESSI SOCIO-CULTURALI NELL’ERA DIGITALE  La nostra vita quotidiana si dispiega sempre più, e sempre più pervasivamente, all’interno degli ambienti digitali, le cui architetture tecnologiche plasmano la struttura e la percezione della nostra realtà sociale  Ovviamente, la rilevanza dei metodi digitali per lo studio dei processi culturali non implica che questi vadano intesi come l’unico approccio metodologico possibile o, ancora peggio, come un approccio superiore ad altri in uso nelle scienze sociali: è necessaria, perciò una triangolazione con tecniche tradizionali e virtuali  Allo stesso modo, è importante tenere a mente che i metodi digitali non sono sempre e comunque adeguati per studiare i fenomeni sociali CAPITOLO 1- LA SOCIOLOGIA DIGITALE La sociologia digitale prende in considerazione che le tecnologie digitali costituiscono una nuova infrastruttura per la costruzione, lo sviluppo e l’analisi delle relazioni sociali con tre premesse fondamentali: 1. Siccome un’ampia varietà di interazioni sociali avviene in contesti digitali e/o nei quali sono presenti forma di intermediazione digitale, non c’è più separazione tra virtuale vs reale/ online vs offline (“dualismo digitale”) 2. Alla prospettiva “mediacentrica” che si interroga sul ruolo dei media in un dato contesto, si affianca quella che mette al centro l’attore sociale per indagare il suo ruolo all’interno di un dato contesto 3. Viene rifiutata la prospettiva tecno-deterministica I SOCIAL MEDIA COME SPAZI SOCIALI  I social media (ES. blog, forum, Facebook, Instagram, Twitter, Pinterest, LinkedIn, YouTube, …) sono un primario oggetto di interesse della sociologia digitale, in quanto spazi sociali che a seconda delle loro affordances condizionano l’agire sociale degli individui  Qui, gli attori sociali diventano “prosumer” o “producers”, combinando la dimensione del consumo con quella della produzione in maniera attiva con una comunicazione che passa da “one-to-many”/ “uno a molti” a “many-to-many”/”molti a molti”  I social media, in particolare, permettono di: a. Costruire un profilo pubblico o semi-pubblico b. Organizzare liste di altri utenti con cui si è variamente connessi c. Visualizzare attraversare le proprie liste e quelle prodotte dagli altri utenti  In ragione a queste caratteristiche, i social media possono essere definiti come: a. Spazi di autorappresentazione/ presentazione del sé con la creazione di un’identità attraverso una serie di tattiche e di strategie (“self-branding”), anche se i social sono nati come spazi pseudoanonimi, avvicinandosi ai contesti offline descritti da Goffman b. Spazi che producono naturalmente grandi quantità di dati (“big data”), generati dalla combinazione di attori sociali umani e non-umani (“datafication”) c. Spazi che producono metriche come indicatori naturali di reputazione all’interno del contesto sociale preso in considerazione (ES. influencers)

I DATI DIGITALI  I big data sono caratterizzati da: a. Quantità, in termini di volume b. Velocità c. Diversità e varietà d. Aspirazione alla totalità dei dati disponibili e. Livelli di dettaglio micro rispetto alle informazioni raccolte f. Relazionalità strutturale che permette l’unione di differenti dataset g. Flessibilità e scalabilità (approccio quantitativo)  Allo stesso modo è possibile avvalersi dei dati digitali a fini di ricerca sociale utilizzando small data che consentono di raccogliere informazioni dettagliate sull’agire dei singoli utenti in relazione a uno specifico oggetto di interesse (approccio qualitativo)  L’utilizzo di dati digitali a fini di ricerca può presentare, comunque, diversi vincoli pratici ed etici: a. Il digital divide sottolinea le differenze di accesso al digitale su scala economica, sociale e geografica b. I dati digitali possono essere prodotti anche da servizi commerciali, il cui intento principale è fare profitto economico c. La questione relativa alla privacy degli utenti pone il problema di quali dati sia possibile oppure non sia possibile usare (ES. Cambridge Analytica) PIATTAFORME E ALGORITMI  Il termine “piattaforma” indica in maniera più specifica le applicazioni che permettono lo scambio di servizi tra utenti, da una parte, e prestatori d’opera dall’altra (ES. Uber, Airbnb)  Qui giocano un ruolo fondamentale gli attori sociali non umani, di cui i più importanti sono gli algoritmi che permettono di offrire servizi personalizzati, collaborando con l’agire degli utenti in base a un sistema computazionale  La conoscenza dell’esatta formulazione della maggior parte degli algoritmi è, però preclusa agli utenti (“scatola nera”/ “black box”)  Oltretutto, nonostante si pensi che gli algoritmi siano oggetti neutrali, in realtà non lo sono affatto perché creano discriminazioni nella circolazione e nell’accesso all’informazione RACCOGLIERE DATI DIGITALI  Esistono diversi modi per raccogliere dati digitali: a. Database già esistenti raccolti da altri ricercatori e resi disponibili sul web b. Free-software online (ES. Netlytic) c. Tecniche di “scraping” che permettono di raccogliere dati direttamente dal codice HTML di una pagina web (ES. Data Miner) d. Tecniche di interrogazione delle API (“Application Programming Interface”) che permettono di interfacciarsi con un determinato sito web ed, eventualmente, estrarne i dati lanciando una query CAPITOLO 2- I DIGITAL METHODS SEGUIRE IL MEDIUM  Con i digital methods, oggi il problema cruciale non è più capire in quale misura società e cultura siano presenti online, ma piuttosto come studiare i mutamenti sociali e culturali usando Internet  I digital methods si ispirano alla “actor-network theory” che indaga la complessa relazione tra attori umani e attori non-umani nella vita di tutti i giorni, così come la loro interazione nella co-costruzione della realtà sociale: a. “Follow the medium”, ovvero l’osservazione e la descrizione dei processi di strutturazione della comunicazione online attuati dalle affordances dei social media e dai device digitali b. “Follow the natives”, ovvero l’osservazione e la comprensione delle formazioni sociali emergenti da diverse pratiche di utilizzo dei device digitali messe in atto dagli utenti

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Definire una formazione sociale online non può essere, dunque, considerato un compito a priori, quanto a posteriori: non si tratta di immergersi in una comunità, ma di mappare le pratiche attraverso cui utenti e device costruiscono formazioni sociali attorno ad un oggetto in movimento (ES. brand, prodotti, celebrità, temi politici, …) (“follow the thing”)

SOCIAL MEDIA, ETNOGRAFIA E RICERCA QUALITATIVA  Combinata ai digital methods è l’etnografia in cui decade la distinzione tra mondi online e offline: anche il mondo online, come quello offline, è popolato da comunità reali e complesse che hanno un’influenza concreta sulla stessa vita dei partecipanti e che vanno studiate immergendosi in esse  Si può arrivare anche ad una “multi-sited ethnography”/ “etnografia multisituata” in cui il ricercatore segue gli attori sociali nei loro spostamenti (“follow the thing”) in un continuo passaggio tra online e offline VIRTUAL ETHNOGRAPHY Una branca dell’etnografia online è la “virtual ethnography”/ “etnografia virtuale” che integra la dimensione online con quella offline sostenendo che Internet si intrecci saldamente con la vita quotidiana di tutte le persone per potenziare le loro identità e le loro attività sociali: a. Internet come cultura, ossia come uno spazio in cui gli attori sociali producono e riproducono la cultura b. Internet come artefatto culturale, ovvero come un oggetto modellato dal mondo offline STUDIARE LE INFORMAZIONI SOCIALI IN RETE COMUNITÀ E COMUNITÀ ONLINE (1)  Generalmente, il termine “comunità” denota una fitta rete di interazioni interpersonali tra individui che condividono uno stesso territorio e un insieme di valori  Questa definizione non si adatta, però, alle società globalizzate contemporanee che sono meglio intese come una rete di relazioni sociali caratterizzate da mutualità e legami di tipo affettivo sempre più effimeri e basate su: a. Interattività b. Presenza di più di due comunicatori c. Presenza di un luogo pubblico in comune dove i membri possono incontrarsi e interagire d. Appartenenza continuativa nel tempo FOLLE E FOLLE ONLINE (2)  Una folla (“crowd”) consiste, genericamente, in un raduno di persone che si uniscono fisicamente e condividono un’attività comune  Se nel pensiero classico, questo era simbolo di irrazionalità, nel contesto digitale si tratta di un’unione affettiva per il raggiungimento di obiettivi comuni mostrata con: a. L’espressione esplicita delle reazioni fisiche all’interno del testo online b. La formattazione del testo online c. Il raduno temporaneo e simultaneo attorno a specifici contenuti online in relazione a determinati eventi  Una volta raggiunto l’obiettivo, però, la folla si disperde (ES. creazione di un hashtag su Twitter in grado di raggiungere i trending topics) PUBBLICI E PUBBLICI ONLINE (3)  Il pubblico è concepito in opposizione alla folla, in quanto entità collettiva razionale e riflessiva composta da individui dispersi, il cui legame risiede nella condivisione di un’idea o di un desiderio  Grazie alla mediazione di un device comunicativo, gli individui discutono e aggregano punti di vista eterogenei, a volte opposti creando un’intensità emotiva temporanea LA RAPPRESENTAZIONE DEL SÉ COME STRUMENTO METODOLOGICO (4)  Questi legami deboli prima citati vengono sviluppati attraverso la messa in atto di strategie di rappresentazione del Sé (“self-branding”) finalizzate alla presentazione di sé in quanto persona con una reputazione (non alla comunicazione del proprio status sociale)

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Le strategie di rappresentazione del Sé cessano, quindi, di essere mezzi per acquisire conoscenze sull’identità del singolo e diventano strumenti per: a. Misurare il grado di coinvolgimento di un utente all’interno di una specifica formazione sociale b. Ricostruire le strutture culturali collettivamente condivise

L’UTENTE COME DEVICE (5)  Grazie all’actor-network theory che considera gli attori non umani come quasi-soggetti e gli attori umani come quasi-oggetti, è possibile concettualizzare l’utente di Internet come un device che produce metadati in grado di definire l’immaginario condiviso da un particolare gruppo sociale  Oltre alla produzione esplicita di metadati, gli utenti Internet ne mettono in atto anche una implicita, sostanzialmente articolando un certo “framework” discorsivo intorno ai contenuti che postano in Rete: l’utente non sta solo trasmettendo un messaggio al suo pubblico, ma anche il modo corretto per interpretarlo (“auto-categorizzazione”) CAPITOLO 3- IL DISEGNO DELLA RICERCA SOCIALE  Nella ricerca digitale sono utilizzati sia metodi quantitativi sia metodi qualitativi spesso applicati anche in uno stesso progetto di ricerca digitale: ogni dato digitale assume, dunque, una natura testuale e una caratteristica di misurabilità  Un disegno di ricerca digitale comprende le seguenti fasi: 1. Formulazione della (o delle) domanda di ricerca 2. Selezione delle fonti web appropriate per rispondere alla domanda di ricerca 3. Selezione delle keyword appropriate per rispondere alla domanda di ricerca 4. Raccolta dei dati digitali 5. Analisi dei dati digitali 6. Interpretazione dei risultati  Esso può essere distinto in due tipi: a. Ricerca descrittiva che risponde a domande sul “cosa” e sul “come” b. Ricerca esplicativa che risponde a domande sul “perché” individuando rapporti di causa L’IMPORTANZA DELLA DOMANDA DI RICERCA  Una domanda di ricerca è una proposizione interrogativa attraverso la quale il ricercatore esplicita il suo obiettivo conoscitivo rispetto all’oggetto di studio  La formulazione della domanda di ricerca deve tener conto della natura dei dati digitali in relazione a quali fenomeni sociali e culturali si possono studiare partendo da essi: 1. Esaustività dei dati: a. non tutti i fenomeni collettivi sono presenti sulle piattaforme online b. non tutti gli individui possono accedere fisicamente a Internet con la stessa frequenza (“digital divide” c. non tutti gli individui utilizzano Internet allo stesso modo ma hanno diversi livelli di competenze (“digital inequalities” 2. Non-neutralità dell’ambiente digitale: i dati sono strutturati per scopi differenti rispetto alla ricerca sociale, a seconda del singolo contesto mediale di riferimento  Oltretutto, bisogna considerare che tutte le analisi di dati digitali sono analisi post-demografiche, in quanto il singolo utente viene considerato come parte di aggregati sociali non riconducibili a categorie socio-demografiche, ma ad attività, ovvero processi culturali condivisi LA FORMULAZIONE DELLA DOMANDA DI RICERCA (1) In un progetto di ricerca digitale la formulazione della domanda di ricerca può seguire due approcci (nulla vieta di combinarli anche tra di loro): a. Data-driven in cui i risultati emergono dall’osservazione e dalla descrizione delle modalità attraverso le quali le affordances delle piattaforme organizzano e fanno circolare i dati digitali

b. Theory-driven in cui il ricercatore parte da un determinato assunto o problema teorico, che in seguito traduce in una specifica domanda di ricerca a cui tenta di rispondere interrogando i dati digitali SELEZIONE DELLE FONTI E DELLE KEYWORD (2) (3)  Selezionare le fonti web e le keyword di ricerca può avvenire tramite: a. Decisioni a priori del ricercatore b. Affordances dei social media confrontandosi con l’adeguatezza delle tracce digitali contenute nel contesto digitale da osservare per rispondere al proprio oggetto di studio  Se si decide di comprendere diverse fonti, bisogna, comunque, tenere conto degli aspetti di omogeneità/ disomogeneità delle piattaforme e delle tracce digitali in esame in funzione delle affordances di ciascuna piattaforma RACCOLTA DEI DATI (4) (ES. tool Netlytic)  Una volta definito il campo di ricerca, è necessario estrarre i dati dalle piattaforme in esame e sono possibili due modalità: a. “Scraping”, ovvero raccogliere dati dal codice HTML di una pagina web b. Tecniche di interrogazione delle API (Application Programming Interface) che mandano richieste di dati alle singole piattaforme tramite siti web  Nella fase di download di dati devono essere, poi, considerati tre punti fondamentali: a. Definire l’arco temporale ed eventualmente l’area di provenienza geografica b. Ristrutturare i dati organizzati dalle piattaforme in database, in dataset che rispondano alle proprie esigenze analitiche c. Considerare le precise policy per la raccolta dei dati di ciascuna piattaforma ANALISI DEI DATI (5) (ES. tool Netlytic)  Per l’analisi dei dati digitali, possono essere riconosciute due principali famiglie: a. L’analisi del testo/ “content analysis” b. L’analisi delle reti/ “network analysis”  Col tool Netlytic per iniziare l’analisi ci si collega alla piattaforma selezionata (ES. Twitter) e si nomina il dataset da creare inserendo le keyword (ES. #madeinitaly)  Una volta concluso il processo di raccolta dati, nella selezione “MyDates” si troverà, così, il nuovo dataset in elenco con al suo interno una matrice dati/ tabella casi per variabili che si può aprire anche in formato Excel per sfruttarne le relative possibilità analitiche ESPLORAZIONE DEL DATASET In un’analisi su Twitter come prima esemplificato, al momento dell’esplorazione dei risultati si possono studiare: a. L’andamento temporale dei tweet che permette al ricercatore di individuare i picchi di discussione degli utenti b. Il numero di utenti unici/”Unique Posters” presenti nel dataset che fornisce un dato sul coinvolgimento degli utenti nel discorso: - Unique Posters in relazione al numero di tweet, + tendenza a pubblicare tweet su quell’argomento c. L’elenco degli utenti più attivi che consente di identificare la presenza di eventuali account che ricoprono un ruolo centrale nella produzione del discorso d. Gli utenti con più follower e. La geolocalizzazione dei tweet/ “Geotagged Posts” f. La lingua del testo … ANALISI DEL TESTO  Per effettuare un’analisi del testo, Netlytic propone due diversi tool: a. “Keyword Extractor” che misura la frequenza delle parole nel corpus di tweet, fornendo una panoramica delle parole più ricorrenti (elenco delle parole più ricorrenti + nuvole di parole/ “wordcloud” + visualizzazione grafica delle parole nel tempo)

b. “Manual Categories” che permette di creare manualmente delle categorie ed inserire al loro interno una serie di parole che identificano quella categoria per misurare aree tematiche del discorso o fazioni (elenco delle categorie ordinate per numero di tweet al loro interno + visualizzazione/ “treemap” del peso di ciascuna categoria nel discorso) ANALISI DEL NETWORK  Anche per l’analisi dei network Netlytic mette a disposizione due tool: a. “Name Network” che ricostruisce la rete di interazioni tra utenti tramite mention, reply e retweet b. “Chain Network” che ricostruisce la rete di interazioni tra utenti tramite reply, consentendo di individuare e misurare i thread di discussione diretta tra essi (file + visualizzazione della rete)  Attraverso l’analisi delle reti, il ricercatore può descrivere il proprio oggetto di studio sulla base delle caratteristiche del gruppo di utenti che partecipano al discorso INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI (6) Terminata l’analisi dei dati, è giunto il momento di comparare i risultati ottenuti e interpretare gli insight emersi per rispondere alle domande di ricerca prima formulate (ES. #madeinitaly analizzato su Twitter è associato principalmente al settore della moda, seguono il design e il settore gastronomico per veicolare valori positivi legati alla qualità, all’artigianalità, all’estetica e al lusso) CAPITOLO 4- L’ANALISI DELLE RETI APPROCCI DIGITALI ALL’ANALISI DELLE RETI  La Social Network Analysis (SNA) precede l’esistenza di Internet, ma può essere utilizzata come approccio all’analisi delle relazioni sociali in un dato contesto, indagando in che modo la posizione di un attore sociale all’interno di una determinata rete di relazioni porta benefici o svantaggi, oppure ancora quali tipi di dinamiche sociali vengono a crearsi attorno a specifici topic di rilevanza o di nicchia  Si tratta di un metodo misto quali-quantitativo che può essere applicato non solo allo studio di relazioni tra individui, ma anche di relazioni tra attori umani e non-umani, come gli algoritmi (ES. mappatura dei generi musicali generati spontaneamente dagli utenti su YouTube tramite il “recommender system” che suggerisce in maniera automatizzata i contenuti di cui fruire in sequenza)  La SNA considera gli attori sociali come nodi di una rete, collegati tra di loro da legami/ linee rette con la possibilità di indicare (“directed tie”) o non indicare (“undirected tie”) la direzione della relazione che, tra l’altro, può essere “reciprocata”  Le stesse relazioni tra nodi possono essere “pesate” attraverso parametri o attributi specifici: lo spessore della linea indica, in questo caso, il valore del parametro  La visualizzazione di una rete sociale con più nodi e legami è definita un “grafo” o “sociogramma” La più frequente analisi di SNA consiste nel calcolare e visualizzare la centralità degli attori sociali in una rete di relazioni: a. La “degree centrality” considera il numero di legami che transita complessivamente da un nodo (“out-degree”) e/o per un nodo (“in-degree” che identifica la sua reputazione): in generale è un indicatore di “influence” b. La “closeness centrality”/ “distanza minima”, che indica il percorso minimo che porta da un nodo ad un altro nella rete e che esprime...