È questo il titolo originale della tesi di Laurea magistrale in Comunicazione Digitale e Marketing del giornalista siciliano, Salvatore Ganci, presentata all’Università di Torino, presso il dipartimento di Culture, politica e società. La tesi sviluppa una diligente analisi dell’orientamento verso la pandemia Covid-19 nella twittersfera italiana. La lezione tremendissima del virus ci ha introdotto forzatamente nella porta stretta della fratellanza che reclama libertà e uguaglianza e nello strano e surreale isolamento, proclamato “distanziamento sociale”, invece dovrebbe limitarsi solo a quello fisico, attraverso i social si è aperto ad una forma nuova di libertà e di socialità, senza limiti. Dopo una breve introduzione ed excursus storico di altre pandemie, come Sars, Ebola, Colera fino al Coronavirus, la tesi prende in esame 1800 tweet, annotati a mano, in un intervallo di tempo che va dal 31 gennaio al 31 marzo 2020, analizzando, attraverso tecniche mutuate dall'analisi del sentimento, le diverse dimensioni di opinioni degli utenti nei confronti della pandemia: la stance, ossia l’atteggiamento degli utenti verso la malattia di Covid-19 divisa in preoccupazione, neutralità, propositività e sottovalutazione; il sentiment dell’ironia rispetto al sarcasmo, prestando attenzione alle differenze tra queste due etichette, che sono ancora oggi difficili da rilevare dagli stessi strumenti di Sentiment Analysis; e infine fake news vs debunk, per evidenziare la presenza o meno di notizie false tra i tweet e se ci sono stati casi di smascheramento della bufala tra i tweet del corpus, campione di messaggi.

Si è visto come una pandemia come quella attuale del COVID-19 assume una rilevanza evidente sui social media e nelle interazioni tra gli utenti in rete, e come queste possono essere processate e analizzate per svariati scopi: per attuare tempestivamente le necessarie misure di contenimento del morbo; per monitorare gli effetti derivanti dall’impatto della malattia nella società, aspetto che è possibile identificare ascoltando la rete e analizzando il sentiment degli utenti rispetto ad un determinata malattia; e anche per veicolare le giuste informazioni, cercando di arginare il fenomeno delle fake news e della disinformazione, per evitare il rischio di psicosi collettiva.

In questo ambito di ricerca si colloca la dissertazione di Salvatore Ganci, originario di Floridia, che potrà essere utilizzata come training set per l’apprendimento automatico nel Natural Language Processing che utilizza tecnologie di machine learning, al fine di creare modelli statistici da utilizzare nell’analisi automatica di nuovi testi.

Riguardo alle fake news, alcune di esse sono diventate virali, come quella riportata provocatoriamente nel titolo della tesi, che sarà discussa on line il prossimo 17 novembre.

Giuseppe Adernò