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[Studio] La distribuzione dei contenuti con Twitter

30 Mar Posted by in Uncategorized | 1 comment

Lo studio su Twitter condotto e pubblicato da Yahoo Research da una parte descrive una situazione in parte sorprendente e dall’altra apre nuove prospettive.

L’analisi dei contenuti rivela una situazione dove la metà di essi vengono generati da pochi utenti, dove la distribuzione di notizie si avvale sempre più di intermediari e dove le condivisioni avvengono prevalentemente tra account affini.

La metodologia della ricerca ha raggruppato in liste le varie tipologie di utenti, inserendo da una parte i top users (tra celebrità, media, bloggers, organizzazioni) e dall’altra i “peones”.

Il primo dato che colpisce riguarda la produzione dei contenuti: il 50% di tutti i contenuti “consumati” su Twitter vengono generati da soli 20 mila top users, cioè lo 0,05% degli utenti complessivi.

La distribuzione dei contenuti passa da un modello di comunicazione diretta tra produttori e consumatori di notizie a uno di comunicazione a due fasi, dove il consumo di notizie è guidato dai social network: solo il 15% delle notizie viene trasferito direttamente.

Sono dati che confermano quindi la transizione dal broadcasting al socialcasting.

Più in dettaglio:

  • Quasi la metà delle informazioni provenienti dai media passa alle masse indirettamente tramite un diffuso strato intermedio di opinion leader, classificati dalla ricerca come utenti normali ma ugualmente più presenti sui media rispetto ai loro follower.
  • Gli utenti tendono ad ascoltare i loro affini (qui io mi sarei aspettato maggiore eterogeneità rispetto ad altre piattaforme)
  • I media producono la maggior parte delle informazioni, ma le celebrità sono più seguite (qui niente di nuovo).

Non mi stupisce invece leggere che la reciprocità dei legami nei grafi sociali su Twitter è solo parziale rispetto alla media dei social network:

The Twitter follower graph does not conform to the usual characteristics of social networks, which exhibit much higher reciprocity and far less skewed degree distributions, but instead resembles more the mixture of one-way mass communications and reciprocated interpersonal communications.

Distribuzione e longevità dei contenuti variano sensibilmente al variare della categoria di utenti:

  • gli URL condivisi dai media hanno un ciclo di vita brevissimo (spesso non vengono nemmeno ricondivisi).
  • gli URL condivisi dai blogger sono quelli con la coda lunga più estesa.

Il lifespan cambia anche a seconda della tipologia di contenuti: musica, video e articoli delle pubblicazioni periodiche hanno una vita più lunga delle notizie del giorno.

Con il termine lifespan si intende il periodo intercorrente tra il primo e l’ultimo tweet che referenziano uno stesso URL.

E quindi?

Le riflessioni che si possono fare alla luce di questi dati sono tante: personalmente ce ne sono alcune che mi vengono spontanee perché riguardano un mio vecchio pallino.

Mi riferisco – semplificando notevolmente – a progetti realizzati a partire da informazioni storiche.

Progettare servizi utili per il cittadino o modelli di business redditizi per le imprese implica la conoscenza di dinamiche come quelle sopra descritte.

Come correttamente osserva Nieman Lab, i contenuti atemporali sono più facilmente presenti nella parte lunga della coda, cioè sono più persistenti nel tempo.

Per esempio, un archivio storico delle notizie difficilmente potrebbe essere redditizio nella parte lunga della coda, a meno che lo si veda come commodity oppure in ottica ecosistemica (cioè quando la somma dei singoli contenuti è inferiore al valore totale degli stessi).

I contenuti di tipo “è successo questo” oppure “sta succedendo questo” hanno rilevanza quasi esclusivamente nell’istante in cui vengono condivisi la prima volta.

Analogamente, contenuti di tipo “come fare per“, le narrazioni e parte dei contenuti curati possono essere ancora attuali anche a distanza di giorni (o mesi).

Personalmente sono dell’idea che ci sia spazio per creare progetti parecchio interessanti anche laddove studi come quello di Yahoo Research non ne lasciano percepire, appunto perché si tratta di un’analisi più puntuale che ecosistemica.

 

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