Il principale interesse della ricerca è la teoria del contagio emotivo su Twitter.

1. PSICOLOGIA COGNITIVA DELLA COMUNICAZIONE
A.A. 2015/2016
FATIMA NAFIE, ELIANA ZAMBLERA
MEASURING EMOTIONAL CONTAGION IN
SOCIAL MEDIA
Fatima Nafie, Eliana Zamblera 1

2. EMILIO FERRARA
Research Asst. Prof. at
University of Southern
California
ZEYAO YANG
Research Assistant
2
RICERCA
Fatima Nafie, Eliana ZambleraFatima Nafie, Eliana Zamblera 2
Ricerca pubblicata su «Plos
One»;
Plos One è una rivista
scientifica di tipo open access
pubblicata da Public Library
of Science (PLOS) dal
dicembre 2006. Pubblica
ricerche originali riguardanti
tutte le discipline di ambito
scientifico. Adotta il modello
“author pays” puro, che
prevede il pagamento di un
contributo economico da
parte degli autori degli
articoli accettati. Gli articoli
prima della pubblicazione
vengono sottoposti ad un
controllo di qualità
preventivo e ad un
successivo processo di peer
review.

3. LA TEORIA DEL
CONTAGIO EMOTIVO
Il principale interesse della ricerca è la teoria del contagio emotivo su Twitter.
Il tema centrale è come i contenuti prodotti e consumati sui Social Media influenzino i comportamenti e gli stati
emotivi individuali.
Piattaforme Social Online (come Facebook e Twitter) forniscono a milioni di individui un accesso quasi illimitato ad
informazioni e collegamenti e i contenuti prodotti su tali piattaforme influenzano la società nel suo complesso.
3Fatima Nafie, Eliana ZambleraFatima Nafie, Eliana Zamblera 3

4. LA RICERCA SU TWITTER
•
• Ipotesi di un contagio emotivo tramite il flusso sociale.
• I ricercatori hanno osservato il flusso di Twitter senza alterarne i contenuti in nessun modo.
• Metodo di ricostruzione degli stimoli a cui gli utenti sono stati esposti prima di postare i propri tweet.
• Indagare all'interno della teoria del contagio emotivo studiando individui singoli e le loro reazioni a
emozioni differenti.
Fatima Nafie, Eliana Zamblera 4Fatima Nafie, Eliana Zamblera 4

5. ESPERIMENTI PRECEDENTI
• La rivista Proceedings of the National Academy of Sciences pubblica nel marzo 2014 una ricerca
condotta da Adam Kramer del Core Data Science Team di Facebook su un campione di quasi
700mila utenti del social network più diffuso al mondo.
• In presenza di una significativa riduzione di contenuti positivi nel proprio News Feed (pagina
principale dove ogni utente visualizza gli aggiornamenti e le notizie postate dai propri contatti), le
persone rispondono con un numero maggiore di post negativi e meno post positivi.
• Si osserva una reazione diametralmente opposta se esposti ad un numero maggiore di notizie
positive pubblicate dai propri contatti.
• metodo sperimentale che permette di evidenziare nessi di causalità più forti tra i fenomeni presi in
esame e ha inoltre dimostrato la possibilità di contagio emotivo in assenza di verbalità, mimica e
interazione sociale.
Fatima Nafie, Eliana Zamblera 5Fatima Nafie, Eliana Zamblera 5

6. TWITTER vs FACEBOOK & WEB
ASPETTATIVA: i contatti di Twitter hanno un potere di contagio emotivo inferiore rispetto a quelli di
Facebook
• Twitter: usato per lo scambio di informazioni
• Facebook: per mantenersi in contatto con parenti e amici (attività di Internet Working sociale)
un recente studio neuroscientifico (voluto dal Senior Director per le indagini di Twitter, Jeffrey
Graham) ha scoperto che leggere una timeline di Twitter genera il 64% in più di attività nelle zone del
cervello attive "a livello emotivo" rispetto al semplice utilizzo del web.
Fatima Nafie, Eliana Zamblera 6Fatima Nafie, Eliana Zamblera 6

7. RICERCA NEUROSCIENTIFICA
• Il team di Graham ha allestito uno studio presso il quartier generale di Twitter nel Regno Unito.
• 114 persone hanno partecipato alla ricerca, divise in gruppi di circa venti persone ciascuno.
• Sessioni di 45 minuti, durante le quali i partecipanti hanno alternato la normale navigazione in rete con l’utilizzo di
Twitter.
• Metodo utilizzato per la misurazione dell'attività cerebrale: SST (Steady-State Topography)
Risultati: I dati cerebrali hanno suggerito che l’uso passivo di Twitter aumenta il senso di rilevanza personale del 27 %,
mentre l’uso attivo lo fa aumentare del 51 %. I risultati più importanti sono stati quelli collegati all’intensità emotiva.
Rispetto al normale uso del web, leggere la timeline di Twitter genera il 64 % in più di attività nelle parti del cervello più
legate alle emozioni. Tweet e retweet aumentano questi dati del 75% in più rispetto alla navigazione su un sito
ordinario. Le valutazioni finali hanno riguardato la memoria. L’uso passivo di Twitter indica un 34% in più di attività
nelle aree legate alla formazione della memoria rispetto al normale uso del web. Con l’utilizzo attivo di Twitter, tale
valore è salito fino al 56 %.
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8. PROBLEMA ETICO
RICERCA FACEBOOK:
• Violazione etica per non aver informato i 700mila utenti che si sarebbero ritrovati a comporre il
campione di una ricerca scientifica che intendeva manipolare le loro emozioni.
• Enorme manipolazione dei contenuti, con conseguenze sconosciute per gli individui coinvolti.
• Le conseguenze di una manipolazione di contenuti su larga scala sono sconosciute, e potrebbero
comprendere effetti a lungo termine sullo stato di salute mentale e fisico degli utenti.
RICERCA NEUROSCIENTIFICA:
• La tecnologia utilizzata consente di rispecchiare il pensiero e il suo utilizzo suscita inquietudine perché
tenta esplicitamente di raggiungere il nostro subconscio.
•
• Fatima Nafie, Eliana Zamblera 8Fatima Nafie, Eliana Zamblera 8

9. METODOLOGIA
•
• 3800 utenti random;
• Utenti osservati nell'ultima settimana di settembre 2014 (studio puramente osservazionale);
• Misurata la valenza emotiva dei contenuti a cui gli utenti sono sottoposti prima di produrre un tweet;
• Presi in considerazione i Tweet prodotti dopo un'esposizione di almeno 20 Tweet nell'ora precedente
alla pubblicazione.
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10. ALGORITMO: SENTISTRENGHT
•
• Usato per valutare i tweet con sentimenti positivi e sentimenti negativi.
• Assegna ad ogni tweet (T) un valore positivo S+ (t) e negativo S-(t).
entrambi i valori appartengono a una scala che va da 1 (neutro) a 5 (fortemente positivo/negativo).
• Per definire in una singola misura il sentimento espresso in ogni tweet, si definisce in punteggio di
polarità S(t) come la differenza tra i punteggi positivo e negativo assegnati al tweet t: S(t) = S+(t) –
S-(t).
• Il punteggio di polarità S spazia da -4 (estremamente negativo: S+(t) = 1 e S-(t) = 5) a +4
(estremamente positivo: S+(t) = 5 e S-(t) = 1).
• Quando i valori dei sentimenti positivi e negativi per il tweet t sono uguali (S+(t) = S-(t)), diciamo che
la polarità del tweet t è neutrale (S(t) = 0).
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11. PRO:
• Progettato per testi corti ed informali che comprendono abbreviazioni o slang.
• Utilizza regole linguistiche di negazione, amplificazione, booster words (vedi slide successiva),
emoticons, correzioni dello spelling.
CONTRO:
• Non in grado di catturare sfumature più complesse del linguaggio (sarcasmo, ironia).
•
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12. BOOSTER WORDS
Ci sono varie definizioni di questo termine:
• Parole che dimostrano la propria competenza lessicale (ad esempio parole ricercate che non fanno
parte del lessico comune);
• Parole positive che aumentano l’autostima dell’interlocutore (es. «bellissima» intelligente» sono
parole che rientrano nella categoria «booster words».);
• Parole che allungano la struttura di un testo per renderlo più ricco e comprensibile (es. «I go to work
at 8 am», «I go to work everyday at 8 am »)
•
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13. DATI
• SET U : campione random di 3800 utenti che abbiano postato almeno un tweet in inglese
• SET F: tramite l‘API di Twitter con account seguiti da tutti gli utenti del gruppo U (Application
Programming Interface: strumenti di programmazione messe a disposizione degli sviluppatori per
facilitare il loro compito nella realizzazione di applicazioni di vario tipo)
• La scelta di limitare gli esempi all'ultima settimana di settembre è stata dettata da limiti tecnici
dell'API di Twitter, in grado di recuperare la totalità dei tweet postati da qualsiasi utente solo fino
ad una settimana prima del periodo dell'inchiesta. --> Lavorare con la totalità dei contenuti esclude
possibili rischi di distorsione dei campioni, comuni in molti studi sui social media
• Attenzione focalizzata sulle tipologie di emozione piuttosto che sull'intensità
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14. RISULTATI
Le tre colonne (Negativo, Neutrale e Positivo)
mostrano rispettivamente le proporzioni medie di
emozioni precedenti alla pubblicazione di un tweet
negativo, neutrale o positivo.
Per ciascun tweet negativo postato, di media
l'autore è stato precedentemente esposto all'incirca
al 4,34% di tweet negativi in più rispetto a quanto
previsto dal modello di riferimento.
Per ciascun tweet positivo postato, di media
l'autore è stato precedentemente esposto all'incirca
al 4,5% di contenuti positivi in più.
La distribuzione delle emozioni prima di postare un
tweet neutrale corrispondono quasi perfettamente
quella segnata sul modello di riferimento.
I numeri all'interno delle colonne rappresentano
l'esatta proporzione ± gli errori standard. Le barre di
errore rappresentano gli errori standard.
Fatima Nafie, Eliana Zamblera 14Fatima Nafie, Eliana Zamblera 14

15. La relazione lineare che emerge suggerisce che ci
sia una forte correlazione tra stimoli e reazioni in
termini di valenza (=differenza tra sentimenti
positivi e negativi nel set di Tweet).
Il modello lineare è il migliore nel catturare le
dinamiche stimolo-risposta/reazione. Questi
risultati suggeriscono un meccanismo comune di
contagio in entrambi i contenuti (positivi e
negativi).
uno stimolo fortemente negativo è seguito da
risposte/reazioni negative;
uno stimolo fortemente positivo genera
risposte/reazioni positive;
gli stimoli neutrali scatenano risposte/reazioni
neutrali.
Fatima Nafie, Eliana Zamblera 15Fatima Nafie, Eliana Zamblera 15

16. SUSCETTIBILITÀ
Per scoprire se utenti diversi hanno una suscettibilità/sensibilità diversa al contagio emotivo, misurando
quanti dei loro tweet riflettono lo stimolo iper rappresentato prima della pubblicazione.
attenzione sui tweet pubblicati da ciascuno dei 3800 utenti nel nostro campione e su tutti i tweet
pubblicati dagli account che seguono.
Per determinare se l'utente U sia stato influenzato dal contagio emotivo prima di pubblicare uno qualsiasi dei
propri tweet, per ciascun tweet tu pubblicato da u calcoliamo la proporzione di polarità positiva p+, neutrale
p° e negativa p- calcolata dalla distribuzione di tutti i tweet pubblicati dai profili seguiti da U nell'ora
precedente al momento della pubblicazione di tu. Questo 'trio' O = {p+, p°, p-} indica la proporzione di
ciascuno dei tre stati emotivi {+,°,-}.
Questi tweet sono considerati lo stimolo al quale l'utente U è stato esposto prima di pubblicare il tweet tu.
•
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17. GLI UTENTI
Gli utenti altamente suscettibili sono
significativamente meno inclini ad adottare
emozioni negative rispetto ai poco suscettibili, ma
equamente portati ad adottare emozioni positive.
La probabilità di adottare emozioni positive è molto
maggiore rispetto alle emozioni negative.
Fatima Nafie, Eliana Zamblera 17Fatima Nafie, Eliana Zamblera 17

18. Suddivisione degli utenti in due categorie:
molto suscettibili e scarsamente suscettibili al contagio emotivo.
Per ciascuna di queste due categorie viene calcolata la frazione di tweet suscettibili influenzati
positivamente o negativamente dal contagio emotivo e una media di queste frazioni con tutti gli utenti.
Si nota l'esistenza di due dinamiche di contagio emotivo molto diverse tra loro:
• il gruppo di utenti più suscettibile al contagio emotivo è significativamente più propenso ad 'adottare'
emozioni positive rispetto a quelle negative.
• gli utenti scarsamente suscettibili al contagio emotivo, nei pochi casi in cui risultano suscettibili al
contagio emotivo adottano molto più frequentemente emozioni positive.
Fatima Nafie, Eliana Zamblera 18Fatima Nafie, Eliana Zamblera 18

19. DISCUSSIONE
• CI SONO FATTORI DI CONFUSIONE:
• Rete come omofilia (=amore del simile) : può influenzare la dimensione degli effetti osservati.
• Il contagio emotivo potrebbe essere unito ad altri effetti di allineamento emotivo, come empatia e
simpatia.
• La rete non sempre rispecchia la realtà.
• Studi recenti esplorano gli effetti della capacità cognitiva limitata negli utenti, svelando che la
memoria e l'attenzione limitata giocano un ruolo cruciale nelle dinamiche della produzione e nella
consumazione di informazioni.
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