Prevedere i risultati elettorali su Facebook!!!
Non c’è solo ‘Mi Piace’…
Elaborato di: Stefano GUERRETTI
Perché questo progetto?
La motivazione che ha portato alla scelta di un progetto
in questo ambito è stata la possibilità di poter usufruire
delle capacità acquisite durante il percorso accademico,
svolto in questa sede, in un contesto di estrema
attualità e di interesse quale: i social network e le
elezioni amministrative 2011.
Consapevole che, dopo l’esempio Obama, anche la
classe politica italiana si è adeguata a questa
tendenza!!
Prevedere i risultati elettorali tramite
Facebook
La popolarità dei candidati su Facebook può essere una
previsione dei risultati finali ?
Gli studi svolti fino ad oggi analizzano l’andamento dei politici
attraverso i consensi che riescono a ottenere sulle piattaforme
sociali. Fin da subito si è potuto notare come non sia possibile
effettuare un diretto paragone fra il numero di iscritti alla pagina
e i reali votanti.
Esempio di studio svolto in questo contesto è quello portato avanti da LaRICA
LaRICA
Lo studio svolto ha visto come campione le elezioni
amministrative 2011 ottenendo il seguente risultato:
Fonte: http://larica.uniurb.it/wpmu/201-2/
Un Punto di vista alternativo
L’analisi proposta mira a trovare un collegamento tra la
struttura grafologica dei sostenitori del candidato e la
popolarità alle urne
Le informazioni di Facebook
La rete sociale è il risultato dalle connessioni fra i
membri del gruppo di sostegno del candidato in esame.
Per l’estrazione della matrice di incidenza del gruppo è
stata utilizzata un’applicazione già presente chiamata
Netvizz.
I grafi derivanti dai gruppi
Una volta estratta la rete sociale dal gruppo l’ipotesi di
lavoro è considerare la rete come una rappresentazione
della struttura del consenso politico.
Le informazioni a riguardo possono essere estratte
attraverso la Social Network Analysis, una metodologia di
analisi delle relazioni sociali sviluppatasi dalla sociologia.
Le informazioni della rete sociale
Il metodo proposto analizza ogni struttura grafologica
legata ad un candidato attraverso metriche specifiche
e parametri ben definiti quali:
Le informazioni della rete sociale 2
• Average Degree (AD)
Il grado medio dei nodi è il numero complessivo dei
legami che mediamente la rete possiede, senza tener
conto della loro direzione. Così espressa, questa
misura è tipica di una rete a legami vincolati, ovvero
non orientati.
Le informazioni della rete sociale 2
• Average Degree (AD)
• Network Diameter (ND)
Il diametro è la lunghezza del maggior percorso che vi è
in assoluto nella rete; tale valore assume spesso la
funzione di definitore della profondità, ovvero del
numero dei passi di percorso che sono presi in
considerazione nelle analisi.
Le informazioni della rete sociale 2
• Average Degree (AD)
• Network Diameter (ND)
• Avg. Path Lenght (APL)
Il parametro APL indica il numero di passaggi che
occorrono in media per passare tra due nodi generici u
e v appartenenti al grafo G.
Il risultato è la media di tutti i possibili percorsi fra i nodi
presenti nel grafo G in esame.
Le informazioni della rete sociale 2
• Average Degree (AD)
• Network Diameter (ND)
• Avg. Path Lenght (APL)
• Graph Density (GD)
Il parametro descrive il livello generale di connessione tra i
punti di un grafo. Il parametro si esprime in termini di:
• inclusività - numero dei punti collegati meno il numero
dei punti isolati
• grado di connessione - quanto più punti hanno elevato
connessioni, tanto maggiore sarà la densità del grafo.
Le informazioni della rete sociale 2
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Average Degree (AD)
Network Diameter (ND)
Avg. Path Lenght (APL)
Graph Density (GD)
• Connected Components (CC)
Questo parametro indica il numero di componenti
connesse presenti nel grafo in pratica analizza i nodi e
conta le comunità separate presenti nella rete.
Le informazioni della rete sociale 2
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Average Degree (AD)
Network Diameter (ND)
Avg. Path Lenght (APL)
Graph Density (GD)
Connected Components (CC)
• Avg. Clustering Coefficient (ACC)
Le informazioni della rete sociale 2
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Average Degree (AD)
Network Diameter (ND)
Avg. Path Lenght (APL)
Graph Density (GD)
Connected Components (CC)
Avg. Clustering Coefficient (ACC)
• Modularity (M)
Il campione analizzato
I campioni presi in esame sono i candidati politici alle
elezioni amministrative 2011 nelle città di:
• Milano
• Napoli
• Torino
• Palermo
Per avere un campione locale l’analisi si è concentrata
anche sulle primarie del centro sinistra effettuate nel
comune di Crema.
I valori dei candidati analizzati
Per ogni singola elezione prese in esame, si sono
confrontati i valori delle reti dei due candidati
considerando rilevante il parametro laddove il valore
più alto risulta associato al gruppo del candidato
vincente.
Per arricchire ulteriormente la tabella riassuntiva
dell’analisi vengono prese in esame anche le
percentuali di elementi maschi e femmine presenti.
I valori dei candidati analizzati 2
I valori dei candidati analizzati 2
Come evidenziato vi sono parametri che risultano
costanti in ogni singolo campione analizzato rendendo
possibile avanzare alcune ipotesi conclusive
La Formal Concept Analysis
Per poter avanzare ipotesi conclusive meno esplicite si
è deciso di analizzare tali valori con la metodologia
della Formal Concept Analysis.
Una tecnica che permette di effettuare ipotesi sulle
association rules derivanti dalle associazioni tra i vari
campioni elettivi e i parametri calcolati per i gruppi
di sostenitori del candidato vincente.
Conclusioni
• La presenza di un numero superiore di componenti
fortemente connesse (comunità differenti) porta ad
ottenere una popolarità non solo in una cerchia ristretta.
Inoltre risulta interessante anche il parametro del percorso
medio, il quale risulta superiore dove sono presenti
comunità ben distinte.
• Altro parametro rilevante è la densità del grafo cioè quanto
i nodi risultano strettamente connessi. Il fatto che più la
densità è minore più la popolarità sembra aumentare
valida ulteriormente la conclusione che la rete del
candidato composta da diverse comunità comporta un
aumento della sua popolarità nelle votazioni.
Grazie per l’attenzione