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Come gli hashtag hanno predetto il risultato del referendum giustizia

  • 24 mar
  • Tempo di lettura: 3 min

Gli hashtag dei post sul referendum

Nei giorni precedenti al voto abbiamo analizzato la conversazione sui social italiani sul referendum sulla giustizia, con l’obiettivo di osservare come si distribuiva il dibattito online attraverso un indicatore particolarmente esplicito: gli hashtag.


L’analisi è stata condotta nel periodo compreso tra il 16 e il 19 marzo, prendendo in considerazione esclusivamente i post contenenti hashtag di posizionamento, ovvero utilizzati dagli utenti per dichiarare in modo diretto la propria posizione.


Per ridurre l’ambiguità interpretativa, sono state selezionate le seguenti keyword (incluse le varianti ortografiche):


Cosa emergeva prima del voto


Hashtag pro e contro la riforma del referendum

Nel periodo analizzato, i post contenenti hashtag contrari risultavano più numerosi in termini di volume rispetto a quelli favorevoli.


In particolare:

  • 66,3% del totale dei post conteneva hashtag a favore del no

  • 33,7% conteneva hashtag a favore del sì

Questo dato restituiva una conversazione più polarizzata verso il fronte contrario alla riforma.


Tuttavia, osservando la capacità dei contenuti di generare interazione (l’engagement dei post), emergeva una dinamica diversa.


Hashtag pro e contro la riforma del referendum

L’engagement complessivo (like, commenti, condivisioni, interazioni) risultava infatti distribuito in modo molto più equilibrato tra i due fronti:

  • 52,1% dell’engagement era generato da post con hashtag contrari

  • 47,9% da post con hashtag favorevoli


Cosa possiamo osservare dopo l'esito del referendum

A voto concluso, il dato più interessante riguarda proprio questa differenza tra volume e coinvolgimento.

Se il numero dei post restituiva una conversazione fortemente sbilanciata verso il No, la distribuzione dell’engagement si è rivelata molto più vicina all’esito finale del referendum.


Gli hashtag hanno predetto il referendum

In altri termini, non è stato il volume dei contenuti a offrire la lettura più aderente al risultato, ma il modo in cui quei contenuti sono stati recepiti, condivisi e commentati dagli utenti.

Questo dato suggerisce che, in questo caso, il coinvolgimento generato dai contenuti abbia rappresentato un indicatore più vicino alla dinamica reale rispetto al semplice conteggio dei post


Di cosa si parlava: i frame della conversazione social

Al di là dei dati quantitativi, l’analisi consente di osservare anche i principali temi attorno a cui si è articolato il dibattito.

Quali sono gli argomenti più ricorrenti nei post con hashtag favorevoli? E quali emergono nei contenuti con hashtag contrari?

Dalla lettura qualitativa dei contenuti emergono alcuni frame narrativi ricorrenti.


gli argomenti principali dei post contro il referendum

Nel caso dei post con hashtag contrari alla riforma, la conversazione si concentra in particolare su temi legati all’opposizione al governo, alla tutela dei principi costituzionali, all’equilibrio tra i poteri e all’indipendenza della magistratura, oltre che su dubbi e incertezze relativi ad alcuni aspetti della riforma.


gli argomenti principali dei post favorevoli al referendum

Nei post con hashtag favorevoli, invece, emergono riferimenti alla necessità di rafforzare la fiducia nel sistema giudiziario, al superamento di alcune dinamiche interne alla magistratura e a una maggiore responsabilizzazione del sistema.


Si tratta, in entrambi i casi, di rappresentazioni sintetiche dei principali temi ricorrenti nella conversazione osservata, e non di una mappatura esaustiva delle posizioni in campo.


Oltre il volume: cosa ci insegna questo caso

Il confronto tra dati pre-voto e risultato finale evidenzia un elemento rilevante per l’analisi delle conversazioni online.

Il numero dei contenuti pubblicati racconta la visibilità di una posizione, ma non necessariamente la sua capacità di generare interesse e interazioni.

L’engagement, invece, consente di osservare il livello di coinvolgimento e attivazione degli utenti, offrendo in alcuni casi una lettura più vicina alle dinamiche reali.

Non si tratta di una regola generale, ma di un’indicazione interessante: nei contesti polarizzati, non tutti i contenuti “pesano” allo stesso modo.

 
 
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