Sapere Scienza

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La dinamica dei memi: divulgazione virale o propaganda?

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Nell'era di internet una notizia o una informazione possono diffondersi per tutto il pianeta a una velocità elevatissima. Ma questa velocità non è uguale per tutte le informazioni: alcune di queste ci colpiscono particolarmente e le diffondiamo ulteriormente, di fatto aumentando la loro possibilità di investire un maggior numero di persone. Questo meccanismo da origine ai cosiddetti memi.

 

Il termine meme non è nuovo, era già stato coniato nel 1976 da Richard Dawkins nel libro Il Gene Egoista. Dawkins definisce il meme come un analogo del gene. Infatti, il gene è l'unità ereditaria base responsabile dell'evoluzione biologica, mentre il meme è considerato l'unità base dell'evoluzione culturale umana, è il risultato della selezione di uno stereotipo, di un'immagine, che si propaga tra le persone preferenzialmente attraverso la copia o l'imitazione, mediante disseminazione e condivisione, tutte azioni largamente potenziate dalla moderna rete web.

 

Vi faremo ora vedere come la diffusione dei memi sul Web si può studiare come combinazione di dinamica dei sistemi e dati di Google. I risultati non solo ci dicono quanto rapidamente un meme si diffonde, ma ci comunicano anche qualcosa della sua origine, ovvero se è il risultato di un interesse pubblico genuino o di qualche operazione di diffusione pilotata da parte di un governo o di un'agenzia commerciale.

 

Inspirandoci al noto modello matematico dei Sani, Infetti, Ristabiliti, usato per spiegare con buona approssimazione il fenomeno di propagazione delle epidemie, abbiamo cercato di capire se qualcosa di simile accada anche per la diffusione dei meme. Nel nostro studio, i sani sono coloro che devono ancora entrare in contatto con un particolare meme; gli infetti sono coloro che mostrano interesse verso tale meme e lo propagano; i ristabiliti sarebbero gli infetti che hanno invece perso l'interesse per quel determinato meme e non lo propagano più. Sulla base di queste assunzioni, il numero di persone interessate al meme (gli infetti) aumenta progressivamente e raggiunge un massimo dopo un certo periodo di tempo per poi diminuire, descrivendo una curva stretta e lunga, una sorta di picco che poi declina dolcemente.

 

Costruito il modello, siamo andate a provarne la validità, con l'aiuto della banca dati Google Trends che permette di conoscere la frequenza di ricerca sul web di una frase o termine corrispondenti a una determinata immagine o un video virale. Abbiamo scoperto che nella maggior parte dei casi la frequenza di ricerca di quel video o immagine era esattamente descritta dal modello Sani Infetti Ristabiliti.

 

Curve Meme

 

Abbiamo però notato che alcune serie di dati descrivevano si una curva a campana simile alla precedente, ma c'era una differenza sostanziale alla base della formazione del picco: l'innalzamento della curva non era graduale, stondato, ma si impennava bruscamente. Questo ci ha fatto pensare che tali dati di ricerca corrispondessero a un video o immagine propagati grazie a una operazione di diffusione pilotata dai mass media: rete, giornali, TV inondano contemporaneamente una marea di persone. Questa dinamica la si riscontra tipicamente nella propagazione di eventi inattesi, come un terremoto o l'annuncio dell'uscita di un nuovo prodotto sul mercato: l'informazione è distribuita all'unisono e tutti i sani diventano infetti da quella notizia, immagine o video, subito, eludendo la possibilità di un meccanismo "virale" di passaparola. E, matematicamente, questa condizione viene espressa eliminando il termine di diffusione fra Sani e Infetti.

 

Possiamo concludere dicendo che la distinzione tra questi due meccanismi, virale e di diffusione massiva, effettuata con modelli molto semplici, è utile per capire se un meme è il risultato di un interesse naturale del pubblico, che deriva dalle virtù speciali di quella entità, o se invece quel meme è stato impiantato in rete con una operazione top-down progettata ad hoc per influenzare un certo target di utenti, per esempio i consumatori o gli elettori.

Ilaria Perissi e Sara Falsini

Ilaria Perissi è ricercatrice a contratto al Dipartimento di Chimica dell’Università degli Studi di Firenze, Chimico Fisico di formazione e PhD in Scienza dei Materiali, ha alternato esperienze lavorative in ambito accademico e nel settore privato occupandosi di risparmio energetico ed energie rinnovabili. Di recente si è dedicata allo studio della Dinamica dei Sistemi nel campo della sostenibilità. Ricerca e riflessioni anche nel suo blog ilariaperissi.blogspot.com.
Sara Falsini è ricercatrice junior presso INSTM, Consorzio Interuniversitario Nazionale per la Scienza e la Tecnologia dei Materiali e lavora al Dipartimento di Chimica, dell’Università di Firenze. I suoi interessi di ricerca vertono sull’economia circolare e la comunicazione della sostenibilità ambientale. Attualmente cura un blog http://ecomaps.dgnet.it/it/dettagli-ecomaps.php nell’ambito di un progetto finanziato dalla Regione Toscana POR CreO Fesr 2014/2020.

copertina   settembre-ottobre 2018

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