Broadcast network: il caso Ferrari P80C

25 Marzo 2019 admin

A maggio del 2018 ho parlato, attraverso la social networking analysis, dell’unvueling della Ferrari SP38 . A distanza di poco meno di un anno vi parlerò della Ferrai P80C: la one-off più estrema che la casa del Cavallino abbia mai realizzato. Non lo farò a livello motoristico, ovviamente, ma a livello di datavisualization (dataviz) nella social networking analysis.

Conversazioni in rete sulla Ferrari P80C

Appena quattro ore fa dalla pubblicazione di questo articolo, la rivista Quattroruote recensisce la vettura in modo impeccabile. Come sempre. In rete prelevo le conversazioni sul tema: pochi i volumi. 217 persone hanno generato circa 245 relazioni. E’ normale. Si tratta della presentazione di un nuovo modello, estremo. Si tratta, comunque di una notizia. La data visualization (dataviz) ci regala un bell’esempio di sociografo del tipo Broadcast Network.

Social Network: la struttura conversazionale Broadcast Network

social network broadcast network Ferrari P80CNella social networking analysis possiamo trovarci ad analizzare diverse tipologie di sociografi, che la dataviz permette di visualizzare attraverso algoritmi spaziali. Il lancio della Ferrari P80C ci regale una struttura conversazionale di tipo Broadcast network.

Come è facile intuire, in un Broadcast Network abbiamo un hub da cui partono diversi archi (connessioni) che non si connettono l’uno con l’altro. Queste connessioni sono i Retweet che vengono effettuati sulla notizia madre. Rappresentano il pubblico per l’emittente (in questo caso il profilo twitter di Ferrari).

Ulteriore caratteristica in termini di social networking analysis, è la presenza di piccoli gruppi separati dall’hub emittente. Questi gruppi rappresentano piccole comunità di persone, interconnesse, interessate a discutere tra loro sulla notizia che l’hub ha immesso in rete. Sono presenti anche piccoli gruppi esterni ma non interconnessi tra loro: sono persone che fungono da “eco” alla notizia principale ma non hanno interesse a creare buzz.

I dati prelevati su twitter sono freschi: poco tempo per far sì che si formassero gruppi di conversazioni più numerosi. Probabilmente nelle prossime ore il fenomeno si arricchirà.

Social networking analysis: come imparare a realizzarla

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