La teoria del piccolo mondo.
Nel 1967 il sociologo e psicologo americano Stanley Milgram selezionò casualmente un gruppo di americani del Midwest e chiese loro di mandare un pacchetto ad un estraneo che abitava nel Massachusetts, a diverse migliaia di chilometri di distanza. Ognuno di essi conosceva il nome del destinatario, il suo impiego, e la zona in cui risiedeva, ma non l’indirizzo preciso. Fu quindi chiesto a ciascuno dei partecipanti all’esperimento di inviare il proprio pacchetto a una persona da loro conosciuta, che, a loro giudizio, poteva avere il maggior numero di possibilità di conoscere il destinatario finale. Quella persona avrebbe fatto lo stesso, e così via, fino a che il pacchetto non fosse stato personalmente consegnato al destinatario finale. I promotori dello studio si aspettavano che il completamento della catena avrebbe richiesto perlomeno un centinaio di intermediari, mentre invece si rilevò che i pacchetti, per giungere al destinatario, richiesero in media solo tra i cinque e i sette passaggi (Wikipedia). Da qui nacque l’espressione dei “sei gradi di separazione” (nella foto Wikipedia) e la “teoria” del piccolo mondo. Nel 2011 a conferma di tale teoria, un gruppo di informatici dell’Università degli studi di Milano, in collaborazione con informatici di Facebook, ha effettuato un nuovo esperimento su scala planetaria questa volta, per calcolare il grado di separazione tra tutte le coppie di individui su Facebook: il risultato ci raccontava e racconta tutt’ora che i gradi di separazione sono 4.74, molto meno di quanto l’esperimento di Milgram facesse pensare. Gli studi sono molti, ad esempio secondo l’esperimento di alcuni ricercatori americani sono 4,67 i gradi di separazione tra gli utenti di Twitter, come a dire certo, nonostante la possibilità di comunicare con tutto il mondo, la “rete” di relazione è piuttosto “ristretta”, ma contemporaneamente è possibile raggiungere il mondo intero.
In tale contesto mi sono chiesto se la teoria di Milgram potesse essere applicata anche ai profili ufficiali dei Comuni toscani su Twitter (ricerca del Laboratorio Ladest, Cittadini e istituzioni prosumers di informazioni, La Feltrinelli 2013), non soltanto per evidenziare quanti gradi di separazione potessero esistere tra loro, ma piuttosto per evidenziare i profili che hanno sviluppato un “elevato grado di relazione”, quelli che più di altri “seguono” i loro colleghi cinguettanti, quelli più “seguiti” e il network, la rete, da essi costituito.
4 distretti cinguettanti
A partire dalla ricerca del Laboratorio Ladest dell’Università di Siena sappiamo che sono 461 i comuni italiani su Twitter (al Novembre 2013), dei quali 52 attivi in Toscana (non considerato in questa analisi il profilo dell’Empolese-Valdelsa); da tali risultati ho cercato di individuare (nell’immagine a sinistra) i distretti cinguettanti della regione, ossia le aree che sembrano sfruttare al meglio i vantaggi di prossimità, come a dire se tu sei su Twitter, anche io tuo vicino di casa voglio esserci. Non per forza esiste unarelazione tra la presenza su Twitter e una prossimità di tipo territoriale, ma di certo una correlazione di fatto, o “di caso” è possibile ed è evidenziata in figura 2 nella quale emergono chiaramente le aree a maggiore densità/prossimità di profili ufficiali. La prima si riferisce all’area fiorentina, nella quale troviamo una costellazione di comuni dell’ hinterland metropolitano quali ad esempio Fiesole, Sesto Fiorentino; la seconda area si riferisce all’aretino, la terza ai comuni dell’Elba (Capoliveri in primis), la quarta si riferisce alla zona della Val d’Orcia e ai Comuni twittatori quali San Quirico d’Orcia e limitrofi.
2,5 gradi di separazione.
– I comuni con elevato grado di relazione
Sono 2,5 i gradi di separazione tra i profili ufficiali dei comuni toscani sulla piattaforma di microblogging; si tratta dunque di una rete di relazione più fitta rispetto all’esperimento di Milgram la quale testimonia l’esistenza di una chiara volontà di comunicare e relazionarsi con istituzioni simili dello stesso territorio. Nella foto qui sotto, infatti, mostra sia l’esistenza di un network di relazioni denso, sia i profili con elevato grado di relazione (maggiore la dimensione della sfera e del carattere = maggiore il numero di following), ossia quei Comuni che più di altri hanno tra i propri “following” gli altri profili comunali. Emergono i profili (elencati in ordine di importanza) di Calcinaia, San Quirico d’Orcia, Capoliveri, Pistoia, Montale, Castelnuovo di Garfagnana, i quali oltre a seguire anche altri comuni italiani ovviamente, sembra quasi vogliano essere al passo e costantemente informati su quanto avviene nella rete dei colleghi twittatori co-regionali, e a buon ragione…è soltanto attraverso l’informazione e l’emulazione delle best practices che il fenomeno comunicativo 2.0 e la sua efficacia non si esaurisce soltanto all’interno dei limiti comunali, ma cresce e si espande, geograficamente, numericamente, e soprattutto qualitativamente.
– I comuni più seguiti
Dall’altro lato della medaglia (foto in basso) troviamo i profili più seguiti: Firenze, Pistoia, Arezzo, Capoliveri, Grosseto, Castelnuovo di Garfagnana nell’ordine. Si tratta di potenziali influencer di best practices del network creato (anche se in verità tale affermazione richiederebbe un’analisi più approfondita per capirne meglio le dinamiche); al di là di questo aspetto, se non sorprende che tra i più seguiti ci sia il profilo ufficiale del Comune di Firenze (@comunefi), ancora una volta emergono i comuni di Capoliveri (@CaputLiberum) di Castelnuovo Garfagnana.
La comunicazione istituzionale è certamente diversa da quella personale, ma questa analisi evidenzia la volontà dei profili di informarsi sulla vita pubblica e social degli altri comuni per condividere esperienze e best practices; in questo quadro i 2,5 i gradi di separazione tra i Comuni toscani sono da interpretare come un segnale di un fenomeno che seppure in generale ancora di nicchia (solo il 6% dei comuni italiani ha un proprio profilo ufficiale sul social network al momento della rilevazione, ricerca del Laboratorio Ladest), è decisamente presente, dinamico e in espansione.
Antonello Romano (@Antorom)
Per info, tabelle, grafici : romano.antonello@gmail.com
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