Una riflessione sulla diffusione delle bufale per spiegare in che modo la Social Network Analysis può aiutarti a comprendere i comportamenti d’acquisto dei consumatori.

Le notizie false: diffusione e contrasto.

Anche a te sarà capitato di imbatterti in notizie false, in bufale di dimensioni intergalattiche e, magari, ti sarai chiesto perché queste si fossero diffuse in modo tanto capillare tra i tuoi contatti o, per lo meno, tra una parte di essi.

Uno studio pubblicato su “Le Scienze” cerca proprio di dare una risposta a questo interrogativo, fornendo una spiegazione molto interessante e corroborata da alcune evidenze empiriche sicuramente rilevanti, collegate ai principi che governano la Social Network Analysis.

L’articolo cui accennavo sopra mi ha portato a compiere una breve riflessione sull’importanza che riveste per tutti i digital marketers lo studio e la profonda comprensione della Social Network Analysis (SNA o Analisi delle Reti Sociali) al fine di conoscere e capire le dinamiche che governano la formazione delle reti di individui e il modo attraverso cui le informazioni viaggiano e si diffondono attraverso i nodi – più o meno densi – che le compongono.

Così ho pensato che sarebbe stato bene condividere queste riflessione, sperando che queste mie parole possano rappresentare lo spunto per un dibattito costruttivo su questo argomento.

Come e perché si diffondono le bufale?

Nello studio pubblicato su “Le Scienze” emerge che la principale ragione per la quale le notizie false si diffondono su Internet e in particolare su Facebook sta nella natura stessa della rete all’interno della quale essa viaggia, poiché gli individui tendono a raggrupparsi all’interno di comunità relativamente separate, prediligendo fonti d’informazione che confermano le loro convinzioni, evitando in questo modo il confronto con punti di vista differenti e dunque riducendo le possibilità di contrasti e facendoli cadere in quello che gli esperti chiamano pregiudizio (o bias) della conferma.

Secondo quanto riportato dal team di ricerca guidato da Walter Quattrociocchi:

questo fenomeno di esposizione selettiva alle informazioni influisce sulla diffusione della disinformazione ancor più del mancato controllo dell’affidabilità delle fonti.

La grande diffusione del Web ha portato un profondo cambiamento nella maniera in cui gli individui interagiscono, si informano, filtrano le informazioni e formano le proprie opinioni. Inoltre, questo mutamento è accompagnato da una ampissima diffusione su scala mondiale di notizie false e non confermate; un fenomeno così radicato che ha spinto aziende del calibro di Google e Facebook a pensare a possibili soluzioni per contrastarlo e risolverlo.

La lotta alle notizie false

La strategie che sia Google che Facebook stanno adottando per contrastare il proliferare di notizie false e non confermate è quello di verificare e validare le fonti cui queste ultime si rifanno, cercando di limitare e arginare quelle che presentano fonti dubbie, incerte o inesistenti; privilegiando nelle SERP, invece, quelle notizie provenienti da fonti autorevoli o certificate.

Ad ogni buon conto, bisogna evidenziare che:

linee d’intervento di questo tipo si scontrano con una difficoltà fondamentale: molto spesso, e in particolare quando si ha a che fare con questioni di rilevanza sociale, è difficile separare i fatti dalle loro narrazioni contrastanti.

Inoltre, questo tipo di intervento risulta poco efficace se consideriamo il fatto che:

L’analisi di questi dati ha mostrato che gli utenti si raggruppano in comunità piuttosto ben definite e isolate, che fanno riferimento alle specifiche fonti di informazione con cui interagiscono, delineando un modello di fruizione delle notizie che è guidato dal pregiudizio della conferma.

Ma perché dovrebbe interessarti capire in che modo si diffondono le notizie false? A che cosa ti può servire nei tuoi affari?

Cos’è la Social Network Analysis e come può tornare utile nelle tue strategie di marketing?

L’analisi delle reti sociali è una moderna metodologia di analisi delle relazioni sociali sviluppatasi nel corso della prima metà del secolo scorso a partire dai contributi di Jacob Levi Moreno, fondatore della sociometria, vale a dire di quella branca delle scienze sociali che analizza le relazioni interpersonali.

Nella teoria delle reti sociali la società viene considerata e dunque analizzata come una rete di relazioni, più o meno estese e strutturate.

All’interno di queste reti ogni individuo si relaziona con gli altri e questa sua interazione plasma e modifica il comportamento suo e di coloro con i quali entra in relazione. Lo scopo principale della Social Network Analysis è pertanto quello di individuare, definire e analizzare questi legami (detti ties, o ponti) tra gli individui (detti nodes, o nodi).

Come utilizzare la SNA nel Marketing?

Come hai appena visto, la Social Network Analysis consente di comprendere i collegamenti che sussistono all’interno di un gruppo di individui e, in particolare, si concentra sui loro legami e sull’intensità di questi legami, identificando le persone più influenti all’interno di quel gruppo e comprendere, inoltre, quali persone rappresentano il fulcro indispensabile per mettere in contatto due individui o due gruppi di individui che, altrimenti, non entrerebbero mai in contatto tra di loro.

Inoltre, l’analisi delle rete sociali ti può far comprendere la struttura profonda di quest’ultima. Può mostrarti, per esempio, se le relazioni al suo interno sono biunivoche o univoche (reti simmetriche o asimmetriche), ovvero se la rete è più o meno omogenea, se esistono sottogruppi o nicchie e così via. Posso chiedermi se le relazioni sono simmetriche e perlopiù omogenee, oppure se la mia rete è formata da sottogruppi, nicchie, community, se esiste un centro e una periferia e dove i legami si fanno più fitti e le relazioni più forti.

In buona sostanza, l’analisi delle reti sociali ti può permettere di definire meglio il tuo target e capire in che modo delineare le strategie più efficaci per approcciarti ad esso e ottenere i risultati migliori. Comprendere i legami (ponti) tra le persone e come le informazioni si propagano nella rete di relazioni che le collegano (così come hai avuto modo di vedere nel caso delle bufale online) può essere estremamente utile per migliorare la conoscenza del tuo pubblico e ottimizzare sia il messaggio (a livello di Art e Copywriting) che la spesa per promuoverlo.

Duncan Watts, ad esempio, ritiene che non ti dovresti preoccupare tanto di identificare e coinvolgere gli opinion leader (o influencer, come piace chiamarli oggi) per lanciare un prodotto, quanto piuttosto identificare all’interno della rete gli individui maggiormente sensibili al messaggio da diffondere, allo scopo e raggiungere il più alto numero possibile di nodi incoraggiando ognuno di essi a condividerlo, il tutto col minore investimento possibile, massimizzando il ROI. Dopo di ciò, sarà la struttura stessa della rete a fare il resto. Infatti, non è il numero di persone all’interno della rete che è importante, ma come quest’ultima è strutturata.

Incoraggiare le connessioni tra le persone aumenta il numero di possibili vie di propagazione delle informazioni.

Come suggerisce Claudio Marchiondelli su “Ninja Marketing“:

Sarebbe consigliabile dunque seminare le informazioni in una rete ben strutturata. La SNA conferma anche […] che sia deleterio aumentare artificialmente il numero di followers o fan della vostra rete:  il rischio è quello di diluire le connessioni tra di esse e quindi rallentare la diffusione delle notizie. Proprio il contrario di ciò che vorreste.

SNS, Social Media e big data.

Il legame intrinseco che unisce la SNA all’universo dei Social Media è facilmente intuibile. Anzi, si può dire che questi sono proprio figli della teoria delle reti sociali, della quale rappresentano la più plateale dimostrazione. È dall’attenta e meticolosa osservazione delle reti e della loro strutturazione interna che nasce la comprensione della circolazione dei messaggi che desideriamo diffondere.

Non è un caso che oggi le aziende più importanti del mondo siano fortemente interessate a questi ambiti di ricerca, soprattutto per le implicazioni derivate dall’analisi dei cosiddetti Big Data. In ambito di marketing, infatti, i big data vengono utilizzati per l’analisi delle vendite e del modo in cui si forma l’interesse di un dato consumatore (o gruppi/cluster di consumatori) per un determinato prodotto o categoria di prodotti. In altre parole, nel marketing i big data sono utilizzati per l’analisi e la comprensione dei comportamenti d’acquisto. Quando, ad esempio, su Amazon o Google Play Store vedi dei suggerimenti d’acquisto, dietro all’algoritmo che genera quei suggerimenti ci sta una buona dose di SNA, necessaria per individuare e selezionare consumatori con un profilo simile al tuo e suggerirti, così, prodotti o servizi in linea con i tuoi interessi.

Per quanto questo articolo rappresenti una sintesi della questione, spero di essere stato esaustivo e che questa riflessione possa tornare utile.

Qual è la tua opinione a riguardo?