Framing visual politics in the platform society: the case of the Italian European electoral campaign.
Chair Edoardo Novelli, Università Roma Tre
Discussant Augusto Valeriani, Università di Bologna
Il prevalere della componente visuale della comunicazione politica e dei formati ed i linguaggi delle piattaforme sono due fenomeni della modernità strettamente connessi. Guardando a tale ambito il panel propone un primo momento di discussione e confronto della metodologia e dei risultati di un Prin 2022 che muovendosi in un'area di convergenza tra diverse tradizioni disciplinari e tecniche di analisi della comunicazione analizza le elezioni Europee del Giugno 2024.
Il campo principale è quello della comunicazione politica. Le tradizionali logiche del media system (Altheide, Snow, 1979; Mazzoleni, Schulz 1999) evolvono entro un sistema ibrido (Chadwick 2013; Gerbaudo 2019), nel quale la compresenza tra media “vecchi” e “nuovi” non riguarda solo il canale attraverso cui passano i messaggi della comunicazione politica, ma anche le logiche che li animano. L’analisi delle strategie che la politica ha utilizzato per adattare il proprio messaggio al medium televisivo (Novelli, 2016; Ruggiero, 2014) fornisce utili chiavi di lettura per verificare quanto ipotesi relative ad esempio allo spot politico (Pezzini 2001; Brader 2006; Novelli 2012) si attaglino agli spazi social che maggiormente contribuiscono all’attuale arena digitale, contraddistinte da un proficuo mix di testo e immagine (Facebook e Instagram). Un proficuo filone di ricerca in questo campo riguarda inoltre i patterns e gli effetti delle strategie di comunicazione politica fondate sulle immagini circolate via social media da attori politici (Farkas & Bene, 2021) e le analisi delle strategie di gestione dei social media di attori politici realizzate con tecniche di computer vision (Peng, 2021). Negli studi sulla cultura visuale, un ambito di ricerca utile allo sviluppo del progetto riguarda i processi di rappresentazione, auto-rappresentazione e contro-rappresentazione visuale dei leader politici, con particolare attenzione alle dinamiche di circolazione transmediale delle immagini online e al loro potenziale potere iconico.
Negli studi di informatica e sulla Computer Vision (CV), una delle difficoltà maggiori degli algoritmi di Machine Learning (ML) è la gestione di dati temporali. Con l’avvento del Deep Learning (LeCun et al., 2015), è stato possibile idealizzare modelli in grado di gestire tali dati. All’attuale stato dell’arte, i modelli più utilizzati sono le Gated Recurrent Unit (GRU) (Wang e Hu,2017; Liu et al, 2020, Liu et al.,2018), utilizzate in campi molto eterogenei, tra cui il riconoscimento di testo in immagini e sentiment analysis. Considerando, invece, il task di classificazione di immagini, le Convolutional Neural Network (CNN) si sono da subito dimostrate come l’insieme di modelli ideale.
Il panel propone tre contributi espressione del lavoro di ricerca teorica e pratica svolto su queste tematiche all’interno delle tre diverse unità di ricerca impegnate nel progetto di ricerca al fine di fare convergere e dialogare concetti e strumenti tipici della sociologia dei processi culturali e comunicativi con metodi di catalogazione e analisi propri delle scienze informatiche, al fine di realizzare uno studio pilota funzionale a sviluppare un modello di analisi della dimensione visuale (sotto forma di repertori di immagini e pattern visuali) della comunicazione politica veicolata tramite piattaforme di social networking.
Il paper L'algoritmo e il ricercatore sociale. Opportunità e limiti della ricerca interdisciplinare, si propone di verificare opportunità e limiti di un approccio interdisciplinare tra informatica e comunicazione politica, e più nel dettaglio le possibilità di applicazione di metodi digitali e tecniche di machine learning per la classificazione semi-automatica e la categorizzazione analitica della dimensione simbolica e visuale nella narrazione politica.
Il paper Visual politics e logiche di piattaforma. Una rassegna teorico-metodologica di analisi delle immagini sui social media si propone di delineare attraverso una rassegna della letteratura accademica lo stato dell’arte della ricerca relativa alla visual politics, ricostruendo l’evoluzione dei metodi di analisi dell’immagine politica.
Il paper Ibridazione, complessità e risignificazione: nuove categorie di analisi per lo studio delle campagne online, offre una ricognizione teorica e metodologica della letteratura esistente degli approcci d’analisi dei contenuti social e delle esperienze di classificazione dei materiali elettorali con l’ausilio di codebook e sistemi di web scraping automatizzati.
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L'algoritmo e il ricercatore sociale. Opportunità e limiti della ricerca interdisciplinare
Mauro Bomba, Sapienza università di Roma
Anxhelo Diko, Sapienza università di Roma
Daniele Pannone, Sapienza università di Roma
Christian Ruggiero, Sapienza università di Roma
Il ruolo sempre più decisivo dei social network nel campo della comunicazione politica porta numerosi interrogativi al ricercatore sociale; tra di esse, ci sono questioni che riguardano il modo in cui lo sviluppo stesso delle piattaforme digitali influenzi i processi di content creation che in esse hanno luogo (Poell, Nieborg, Duffy, 2022), e ai quali la politica deve far fronte. Si tratta di questioni “di metodo”, che riguardano ad esempio l’interplay tra la dimensione visuale e quella testuale di un post su Facebook, Instagram, X e TikTok nel definire il messaggio complessivo (Ruggiero e Calabresi, 2023). Più in generale, la new wawe della visual politics che si sviluppa a partire dalla metà degli anni ’10 del 2000 (Dumitrescu, 2016), prendendo atto dell’acquisizione di centralità di piattaforme image e video-based come Instagram e TikTok, s’interroga sulle modalità in cui quadri teorici e strumenti di ricerca tipici delle scienze estetiche, o di quelle informatiche, possano utilmente integrarsi con quelli delle scienze sociali e della comunicazione. Da qui, filoni di che riguardano i patterns e gli effetti delle strategie fondate sulle immagini circolate via social media da attori politici (Farkas & Bene, 2021) e le analisi delle strategie di gestione dei social media di attori politici realizzate con tecniche di computer vision (Peng, 2021).
Obiettivo di questo paper è verificare opportunità e limiti di un approccio interdisciplinare tra informatica e comunicazione politica, e più nel dettaglio le possibilità di applicazione di metodi digitali e tecniche di machine learning per la classificazione semi-automatica e la categorizzazione analitica della dimensione simbolica e visuale nella narrazione politica.
Negli studi sulla Computer Vision, l’insieme di modelli ideali per un task di classificazione di immagini sono le Convolutional Neural Network (CNN), nate dal lavoro di LeCun et. Al. (1998). Le CNN uniscono una delle operazioni più utilizzate nell’image processing e nella computer vision, ovvero la convoluzione, ad una rete neurale avente molti livelli in “profondità” – da qui il concetto di Deep Learning.
Entro il PRIN 2022 “Framing visual politics in the platform society: the case of the Italian electoral campaign”, l’Unità 2 svilupperà un modello di CNN in grado di classificare il corpus di immagini provenienti dalla campagna social di partiti e leader per le Europee 2024, da un lato attraverso un’analisi del testo contenuto nell’immagine, dall’altro attraverso un’analisi dell’immagine nella sua interezza. La sfida del progetto sarà comprendere fino a che punto tale opera di classificazione e analisi possa spingersi oltre le caratteristiche formali del prodotto (es. distinguere una webcard da un selfie, e gli elementi salienti entro la prima e il secondo) e giungere a comprendere elementi stilistico/valoriali. In altre parole: che elementi quali l’espressione seria o sorridente, o l’abbigliamento formale o informale, siano centrali nelle strategie visuali della comunicazione politica via social network è un dato assodato (Mosca e Novelli, 2010; Ceccobelli, 2017); che l’addestramento di un algoritmo al riconoscimento di elementi in grado di rilevare dimensioni sottese quali il “volto buono” della politica non possa che fermarsi a un livello di analisi per il quale solo l’occhio del ricercatore sociale può essere in grado di interpretare un dato che per una macchina non può che risultare altamente ambiguo è intuibile; a che punto debba avvenire la staffetta è ciò che la ricerca intende comprendere, e su cui questo paper intende portare alcuni primi risultati. Anche nell’ottica di mettere alla prova la capacità della politica di abitare gli ambienti di piattaforma e interfacciarsi non solo con le affordances, ma con gli stili di utilizzo che li caratterizzano; che è poi un modo per mettere alla prova il rapporto tra potere e pratiche creative.
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Visual politics e logiche di piattaforma. Una rassegna teorico-metodologica di analisi delle immagini sui social media
Emma Garzonio, Università di Bologna
Marco Solaroli, Università di Bologna
Nel corso degli ultimi anni la ricerca sulla dimensione visuale dei processi culturali e comunicativi ha acquisito sempre maggiore rilevanza scientifica quale complesso di nozioni teoriche e strumenti metodologici trasversale a diverse tradizioni disciplinari ed epistemologiche. In particolare il campo della visual politics, e più precisamente della visual political communication research (Veneti et al., 2019; Dumitrescu 2016), si posiziona all’intersezione di diverse aree del sapere condensando concetti e metodi provenienti, tra gli altri, dagli studi di comunicazione politica, di cultura visuale, di informatica e computer vision.
Nell’ecosistema mediale contemporaneo, modellato in misura evidente da processi sociali e algoritmici di piattaformizzazione dei regimi di visibilità online, la natura e vocazione multidisciplinare della ricerca sulle “immagini politiche” (Messaris, 2019) deve necessariamente affiancarsi alla comprensione e all’analisi delle logiche di piattaforma (Van Dijck et al., 2018; Schwarz, 2017). La dimensione visuale che caratterizza i social media – quindi la capacità di veicolare contenuti mediali che sostanziano la rappresentazione e costruzione simbolica di soggetti politici – rende imprescindibile una valutazione analitica che sappia tener conto tanto della forma e del contenuto dell’immagine quanto delle pratiche di produzione, diffusione e circolazione delle stesse all’interno (e all’esterno) delle piattaforme. Studiare la circolazione, la visibilità, la rilevanza, perfino il potenziale statuto iconico di un’immagine politica diffusa online significa dunque includere nel perimetro della ricerca l’analisi delle platform logics che possono contribuire a facilitare la diffusione di specifici formati visuali o singole immagini a discapito di altre.
Le campagne elettorali offrono un luogo privilegiato di analisi delle narrazioni e contro-narrazioni visuali del potere politico e del ruolo delle piattaforme tramite cui la campagna ha luogo (Bossetta, 2018). All’interno di questa cornice teorica, il paper si propone di delineare attraverso una rassegna della letteratura accademica lo stato dell’arte della ricerca relativa alla visual politics, ricostruendo l’evoluzione dei metodi di analisi dell’immagine politica. Verrà posta particolare attenzione alla dimensione dei metodi digitali di tracciamento e di analisi visuale, con specifico riferimento alla circolazione delle immagini su piattaforme di social media.
Delineato il framework teorico e metodologico, si applicheranno tali metodi e conoscenze a un insieme circoscritto di contenuti visuali significativi emersi dal monitoraggio della campagna elettorale europea del giugno 2024, che costituirà il case study di riferimento. Si partirà dunque dall’identificazione di un set circoscritto di immagini rappresentative di temi, dibattiti e frame dominanti della campagna elettorale europea per offrirne una analisi visuale e potenzialmente ricostruirne, anche tramite l’applicazione di metodi digitali, i percorsi di circolazione online.
Il paper si pone dunque l’obiettivo di sintetizzare l’avanzamento della ricerca sull’immagine politica e, a partire dal case study, evidenziare alcune possibili applicazioni pratiche di metodi digitali di analisi delle immagini online al fine di offrire ipotesi interpretative delle relazioni tra la circolazione di determinate immagini e i processi di piattaformizzazione della comunicazione politica e dell’informazione visiva via social media.
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Ibridazione, complessità e risignificazione: nuove categorie di analisi per lo studio delle campagne online
Edoardo Novelli, Università Roma 3
Melissa Stolfi, Università Roma 3
Superando la produzione di materiali elettorali “tradizionali”, quali manifesti e spot televisivi, i contenuti pubblicati sui social media sono diventati lo strumento più usato da partiti politici e candidati per la diffusione di materiali propagandistici e per la creazione di un inedito dialogo con i cittadini-elettori. Oltre ad aver ridisegnato i rapporti all’interno dell’ecologia dei media e ad aver avviato un processo di “equalizzazione”, dando a forze politiche minori la possibilità di acquisire visibilità realizzando campagne a basso costo (Mazzoleni e Bracciale 2019), la rete ha modificato le logiche e la natura dei contenuti politico/elettorali, al punto che i soggetti politici hanno dovuto adattare, e in alcuni casi rivoluzionare, i propri linguaggi e “ruoli” ai formati, agli stili e alle dinamiche tipiche dell’ambiente mediale ibrido (Chadwick 2013; Gerbaudo 2019) e della piattaformizzazione della società (van Dijk, Poell, de Waal 2018).
In questo contesto, diviene necessario individuare e comprendere i processi di produzione dei contenuti e le logiche partecipative tipiche della rete, i nuovi processi di rappresentazione, auto-rappresentazione e contro-rappresentazione della politica, lo sviluppo di prodotti “ibridi” nati dalla fusione di “vecchi” (manifesti e spot) e “nuovi” formati (webcard, meme, selfie). Le nuove forme della comunicazione politica online hanno avviato un processo di trasformazione di formati, codici estetici, patti comunicativi e vocabolari visuali che avevano caratterizzato le campagne elettorali prima dell’avvento della rete, della diffusione dei SNS e delle piattaforme. Elaborare nuovi strumenti metodologici e delineare nuove categorie di analisi capaci di cogliere gli immaginari, i processi di framing e di significazione, l’utilizzo simultaneo di forme visuali e testuali degli artefatti digitali che caratterizzano la digital campaign (Coleman 2005) e la networked politics (Cepernich 2017) diviene fondamentale per riuscire a interpretare i processi culturali e comunicativi che interessano la società e, di riflesso, la politica in epoca contemporanea.
Il presente contributo si concentra sull’elaborazione di categorie di analisi capaci di rilevare le peculiarità dei contenuti social e sulla sua conseguente applicazione nell’analisi dei contenuti pubblicati da partiti politici e candidati nella campagna europea 2024, raccolti mediante un sistema di web scraping attivato nelle quattro settimane precedenti il voto.
Partendo da una ricognizione teorica e metodologica della letteratura esistente sugli approcci già utilizzati per l’analisi dei contenuti social a livello internazionale e dall’osservazione dell’esperienza di classificazione dei materiali elettorali realizzata nell’ambito dell’Archivio degli Spot Politici, l’Unità 1 lavora sulla costruzione della scheda di rilevazione, volta a cogliere la complessità e le peculiarità, in termini di formati e generi, codici estetici e retorica visiva, della campagna social. In linea con gli obiettivi e la natura multidisciplinare del PRIN 2022, la definizione degli strumenti della content analysis si interfaccia con la progettazione
di modelli di analisi informatizzata, ossia metodologie quanti-qualitative basate su processi di machine learning. Il contributo si concentra, pertanto, anche sulla traduzione delle categorie utilizzate per lo studio degli immaginari simbolici, dei costrutti iconografici e degli universi valoriali e di senso che definiscono la comunicazione politica online in modelli informatici, tenendo conto della difficoltà intrinseca degli automatismi nel cogliere la tematizzazione, gli impliciti e i rimandi di una unità di analisi caratterizzata tanto dall’ibridazione di forme e linguaggi quanto da processi di risignificazione e ricontestualizzazione tipiche dell’ambiente mediale digitale.
Le elezioni europee 2024 rappresentano il case study per testare la validità dei metodi e degli strumenti di ricerca e per individuare le tendenze e le strategie prevalenti emerse dall’analisi dei materiali prodotti per la campagna social.
