Elezioni, ecco come i bot hanno influenzato il dibattito su Twitter

7' di lettura

Uno studio della Fondazione Bruno Kessler ha analizzato l’uso di account automatici durante la campagna elettorale. “Sono stati centrali per le interazioni e per la capacità di promuovere singoli hashtag”, affermano i ricercatori

di Nicola Bruno e Raffaele Mastrolonardo    

Nelle settimane che hanno preceduto le elezioni del 4 marzo, oltre 26 mila bot (cioè, account programmati per interagire in maniera automatica) hanno generato un volume di circa 200 mila messaggi su Twitter su un totale di 1 milione di contenuti condivisi. Più o meno 1 tweet su 5, se prendiamo in considerazione i contenuti con hashtag #Elezioni, #Elezioni2018 e i nomi dei principali partiti.  
A giocare un ruolo altrettanto rilevante sono poi stati una serie di account “ibridi”, formati da esseri umani che hanno utilizzato in maniera intensiva centinaia (e a volte anche migliaia) di bot personalizzati. Questi utenti vengono definiti “umani aumentati” e per riconoscerli basta scorrere le loro timeline: fanno retweet in maniera compulsiva di contenuti vicini alla propria area politica, con una intensità che sarebbe impossibile per un essere umano.
“Durante la campagna elettorale italiana i bot e gli umani aumentati hanno avuto un ruolo rilevante nel generare contenuti virali, con una capacità simile a quella di  testate giornalistiche più accreditate oppure di umani con centinaia di migliaia di follower” spiega Manlio De Domenico, autore di un nuovo studio che analizza le interazioni su Twitter durante la campagna elettorale italiana. “L’unione di bot e “umani aumentati” ha dato un contributo rilevante per spingere alcuni hashtag (#primoposto, #algoverno, #riforme) popolari durante la campagna elettorale”, continua De Domenico.

La ricerca su 1 milione di tweet

Nel complesso, la ricerca ha  analizzato con le tecniche del deep learning quasi 1 milione di messaggi postati su Twitter da 194.273 utenti unici tra il 9 febbraio e il 5 marzo 2018 a partire da una serie di parole chiave (* in fondo all’articolo l’elenco completo). Lo studio è stato condotto da Massimo Stella, Marco Cristoforetti e Manlio De Domenico,  del gruppo di ricerca Comune Lab della Fondazione Bruno Kessler, che in passato aveva già evidenziato il ruolo dei bot in altre consultazioni elettorali, come il referendum in Catalogna. Questa pubblicazione rappresenta la più completa e avanzata analisi fino ad ora svolta sulle interazioni avvenute su Twitter durante l’ultima campagna elettorale.

 

La mappatura

Grazie a un’analisi delle interazioni su Twitter, il team è riuscito a mappare i “gruppi sociali” più attivi durante la campagna elettorale. Tra questi troviamo i cinque gruppi dei principali partiti in corsa: M5S, PD, Lega e Fratelli d’Italia, Forza Italia, Liberi e Uguali (visibili nella figura sotto). 

In alcuni casi la percentuale di interazioni all’interno dei singoli gruppi politici è risultata molto simile a quella poi ottenuta alle urne dai rispettivi partiti. Un elemento di novità, questo, se si considera che Twitter in passato non è mai riuscito ai a prevedere l’esito elettorale, anche perché non è tra i social network più utilizzati (in Italia solo il 10% lo usa per informarsi secondo il Digital News Report dell’Università di Oxford).

Le infiltrazioni di bot e umani aumentati

Non solo mappatura: i ricercatori sono riusciti a identificare anche il livello di “infiltrazione” di bot e “umani aumentati” all’interno di ciascun gruppo politico. “Abbiamo insegnato a un algoritmo di intelligenza artificiale, o più esattamente di deep learning, a riconoscere se un tweet è stato generato da un bot o da un umano”, spiega Marco Cristoforetti, fisico e ricercatore. “Analizzando le interazioni tra bot e umani siamo riusciti immediatamente a capire il ruolo dei bot: il loro scopo è interagire il più possibile con gli utenti in carne e ossa, con il tentativo di promuovere un certo tipo di informazioni”. 

     
La distribuzione geografica degli utenti umani (rossi) e bot (blu) è per lo più concentrata in Italia. A seguire troviamo Francia, Spagna, Regno Unito, Stati Uniti, Germania, ma anche Tajikistan, India e Russia. 

Bot trasversali agli schieramenti

Dall’analisi delle interazioni emerge che quasi tutti i gruppi politici hanno beneficiato delle interazioni degli account automatici e di umani aumentati. “La nostra analisi verifica un'infiltrazione all'incirca uniforme in tutti gli ecosistemi sociali corrispondenti ai partiti”, sottolinea il ricercatore Massimo Stella. “L'infiltrazione non è un'evidenza scientifica sufficiente per indicare un impiego attivo di tali account da parte dei partiti politici”. E, cioè, il fatto che molti bot o utenti aumentati facciano parte della rete sociale del PD, M5S, Forza Italia o Lega, non implica che questi partiti siano i responsabili dei contenuti automatici.

Umani aumentati

L’aspetto più innovativo della ricerca sembra essere proprio il ruolo degli “umani aumentati”, come sottolinea De Domenico: “In alcuni casi gli umani aumentati utilizzano i bot per gonfiare la lista dei propri followers. In altri casi, quelli che riteniamo molto più interessanti e meno studiati, gli utenti umani producono contenuti che immediatamente vengono resi virali da orde di bot (anche alcune migliaia) che loro stessi controllano". Gli studiosi hanno individuato 1.010 account aumentati. Anche in questo caso la distribuzione è per lo più uniforme tra i diversi gruppi politici, con una leggera predominanza nelle reti PD, M5S e Lega. Alcuni di questi, nella galassia grillina, si definiscono “attivisti a cinque stelle” e twittano, o meglio retwittano, messaggi che vanno dall’opposizione alle politiche sull’immigrazione dell’Unione europea a messaggi di incitamento #algoverno. Altri, nella costellazione che rimanda a Lega e Fratelli d’Italia, alternano cinguettii pro-Salvini a retweet di notizie condivise da Russia Today.

Sul fronte vicino al PD le truppe più agguerrite sembrano essere quelle di simpatie renziane, che twittano messaggi anti-M5S e vedono un eventuale governo con il movimento di Grillo come una sciagura da evitare a tutti i costi. Più istituzionale, infine, la truppa degli “umani aumentati” che fa capo a Forza Italia. Va comunque detto che, secondo i ricercatori, spesso i team di comunicazione degli esponenti politici si servono di software esterni per gestire gli account. Comune a tutti, indipendentemente dai toni e dagli schieramenti, è la prolificità: svariati messaggini al minuto, per lo più sotto forma di retweet. Rari nella maggior parte dei casi i messaggi in prima persona, segno probabilmente che nell'alternanza tra umano e macchina è quest’ultima a sobbarcarsi la fatica maggiore.   “Quando un utente comune si vede nella timeline un post che ha già oltre mille retweets e likes - spiega De Domenico - tende a farsi condizionare positivamente sulla ‘bontà’ del messaggio, e quindi è più probabile che a sua volta lo ‘accetti’ e ridistribuisca. E' questo il potere degli umani aumentati: sono praticamente una versione digitale di venditori convincenti (di contenuti)”.

 

Temi e hashtag

Gli autori dello studio hanno mappato anche gli hashtag più popolari all’interno di ciascun gruppo politico, distinguendo tra quelli più utilizzati da umani e da bot. “A differenza da altri studi, dove il contenuto dei bot e degli umani era differente, in questo caso i bot hanno per lo più ripetuto gli stessi contenuti degli umani. In questo modo hanno contribuito a far diffondere gli hashtag maggiormente correlati con il processo elettorale”, scrivono gli autori dello studio. 

L’analisi di frequenza ha rilevato che i bot hanno spinto hashtag generici #ultimora e #riforme, ma anche alcuni più riconoscibili come #primoposto, usato prima dal PD e poi ripreso in chiave ironica da supporter M5S, e #algoverno, utilizzato in area M5S all’indomani del voto.

* L’elenco degli hashtag preso in considerazione è il seguente: “elezioni”, “#elezioni”, “#elezioni2018”, “#elezioni4marzo”, “#ItalyElection2018”, “#voto”, “#4marzo”, “#M5S”, “#PD”, “#LeU”, “#LiberieUguali”, “#ForzaItalia”, “#FDI”, “#FI”, “#lega”, “#FratellidItalia”, “#MDP”

Leggi tutto
Prossimo articolo