Dopo la sparatoria di Charlie Hebdo, i big data mostrano segnali di speranza

Fornito da LINFA

Nel gennaio 2015, i terroristi hanno sparato e ucciso 17 persone a Parigi e dintorni, negli uffici della rivista satirica Charlie Hebdo, in un supermercato kosher a pochi chilometri di distanza e nel sobborgo meridionale di Montrouge. Questi attacchi, i più mortali in Francia da oltre 50 anni, hanno suscitato un acceso e tuttora in corso dibattiti su questioni che vanno dalla libertà di parola e satira all'immigrazione, al razzismo e alla religione.

Dall'esterno, sembrava che, socialmente e politicamente, la Francia fosse essenzialmente divisa in due campi: quei cittadini che guardavano avanti con ottimismo, sperando di difendere i valori che avevano reso la Francia il bersaglio dei jihadisti, e quelli che erano stati coinvolti nel ciclo del risentimento e della vendetta.

Noi a Focus sull'avvio di SAP ci siamo chiesti se potessimo analizzare tutti i sentimenti che le persone esprimevano online sia nei canali tradizionali che nei social media, per fare una vera valutazione basata sui dati che potesse rispondere a una semplice domanda: dopo Charlie Hebdo, il livello di consenso sul valore del multiculturalismo e la libertà religiosa cresce in Francia? O il Paese ha rischiato di essere diviso dalla politica della paura?

Visioni semantiche , una società con sede nella Repubblica Ceca che dispone del più grande database di notizie semantiche del mondo, ha condotto di recente proprio un'analisi di questo tipo. I suoi ricercatori hanno identificato i termini più utilizzati dalle persone che esprimono i propri sentimenti per gli attacchi di Parigi. Quindi hanno tracciato quei termini su più media e in più lingue sia prima che dopo gli attacchi. I risultati di quell'analisi potrebbero essere descritti, senza troppe iberboli, come un'istantanea del polso collettivo dell'umanità su questi temi.

Semantic Visions ha scoperto che i termini del modello di consenso erano più numerosi dei termini del modello di conflitto sia prima che dopo gli attacchi di Parigi, in tutti i linguaggi dei media studiati.

I modelli della visione semantica

Di seguito sono riportate le specifiche sulla metodologia Semantic Visions utilizzata per tracciare l'espressione online mondiale di questi sentimenti:

• Semantic Visions ha monitorato l'uso di questi termini per quattro settimane prima degli attacchi e quattro settimane dopo di essi. La ricerca ha coinvolto 268.000 fonti mediatiche separate ed ha esaminato quasi 49 milioni di singoli articoli in più lingue. I ricercatori hanno filtrato questi risultati per includere solo quelli in francese, inglese, tedesco e ceco.
• Per il modello del consenso, hanno cercato tutte le parole, le frasi e i sinonimi associati in tutte le possibili forme linguistiche per concetti generali visti come positivi: Democrazia, dialogo, libertà di parola, amore, multiculturalismo, pace, tolleranza, e unità .
• Allo stesso modo, per il modello di conflitto, hanno tracciato i seguenti termini, che a volte hanno connotazioni negative: scontro di civiltà, confronto, conflitto culturale, odio, intolleranza, islamofobia, vendetta, sharia ( legge musulmana), e guerra.

Nel condurre la sua ricerca, Semantic Visions si è basata su due presupposti chiave:

• Nei paesi democratici, i media sono generalmente liberi dal controllo del governo e gli individui generalmente non hanno paura di esprimere le proprie opinioni autentiche online.
• La sequenza temporale di due mesi (un mese prima degli attacchi, un mese dopo) è stata abbastanza lunga da rappresentare accuratamente l'opinione pubblica di base prima degli eventi e la reazione che li ha seguiti.

Risultati: Consensus Trumps Conflitto

Nel complesso, Semantic Visions ha stabilito che i termini del modello di consenso erano più numerosi dei termini del modello di conflitto sia prima che dopo gli attacchi di Parigi, in tutti i linguaggi dei media studiati.

Inoltre, i ricercatori hanno scoperto che l'uso dei termini del modello di conflitto dopo gli attacchi è diminuito più rapidamente rispetto all'uso dei termini del modello del consenso, il che significa che il sociale consenso persiste mentre il sociale conflitto diminuito. Questa significativa scoperta fornisce speranza per il futuro e dovrebbe servire da promemoria per i politici francesi su ciò che i loro elettori stanno veramente pensando.

Fonte: Visioni semantiche. Usato con permesso.

Non inaspettatamente, per quanto riguarda questioni di violenza, religione e razza, anche il polso pubblico è raramente un'entità monolitica e si possono osservare diverse eccezioni, come indicano i risultati:

Il più alto tasso di crescita nell'uso della terminologia rilevato nelle pubblicazioni in lingua francese è stato per questi due termini del modello di consenso: discorso libero (439%) e tolleranza (160%). La più alta crescita negli argomenti del modello di conflitto in lingua francese includeva: conflitto culturale (514%), sharia (208%) e Islamofobia (181%).

• L'uso del termine antagonismo diminuito molto lentamente. Anche un mese dopo gli attacchi, era ancora del 30 per cento superiore rispetto a dicembre 2014, prima degli attacchi. D'altra parte, il termine dialogo ha mostrato una lenta ma persistente tendenza al rialzo, indicando potenzialmente che, alla fine, la società riconoscerà la necessità di una riconciliazione interculturale o interreligiosa.
• I termini che hanno avuto una spinta a breve termine (a causa dell'inesorabile ciclo di notizie), ma che sono tornati ai livelli di base entro un mese, includevano conflitto culturale, libertà di parola, e multiculturalismo . Allo stesso tempo, alcuni dei termini che non sono tornati ai livelli precedenti includevano i termini odio, intolleranza, islamofobia , e vendetta .

Big Data, grandi intuizioni

Ciò che questo studio indica è che, indipendentemente da ciò che dicono le teste parlanti in TV e dai canali radiofonici, via cavo o Internet che segui, la realtà del pensiero pubblico è sempre un po' più complessa di ciò che vediamo o sentiamo nel media. La tecnologia odierna, in particolare gli strumenti per i big data, può fornire informazioni incredibilmente preziose sulla mentalità pubblica e sui veri sentimenti che i cittadini esprimono ogni volta che tali criticità emergono. Per ulteriori approfondimenti, si prega di leggere il rapporto Visioni semantiche nella sua interezza.

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