Cluster Digitali Narrazione collettiva nell’era dei social network

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🔺 Characterizing engagement dynamics across topics on Facebook, Gabriele Etta, Emanuele Sangiorgio, Niccolò Di Marco, Michele Avalle, Antonio Scala, Matteo Cinelli, Walter Quattrociocchi. PLOS ONE, June 2023.
(breve sunto dal post di presentazione)
“È vero che sui social network i contenuti fortemente virali sono quelli più connessi alle reazioni negative degli utenti? Sì, è questo ciò che sembra emergere dal nostro ultimo lavoro, pubblicato oggi su PLOS One.
Questo risultato potrebbe rappresentare un driver per guidare gli algoritmi di raccomandazione, in modo tale da introdurre gli argomenti sul social in modo adeguato.
Analizzando su Facebook circa 57 milioni di post da 2 milioni di pagine tra il 2018 e il 2022, abbiamo visto che:
1) La maggior parte degli argomenti ha un tempo di vita molto lungo (anche diversi anni) e raggiunge un punto di saturazione molto lentamente.
2) Gli argomenti che hanno una maggiore diffusione iniziale hanno più probabilità di raccogliere reazioni negative/controverse, mentre gli argomenti che hanno una crescita più costante tendono ad attrarre interazioni positive da parte degli utenti.
3) Questa relazione inversa tra sentiment degli utenti e rapidità di diffusione risulta più marcata in base alla categoria dell’argomento. In particolare, tale correlazione emerge particolarmente in argomenti relativi a Salute, Politica e Lavoro.
Per leggere l’articolo completo: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0286150

🔺 The effect of social approval on perceptions following social media message sharing applied to fake news, Joseph B Walther, Zijian Lew, America L Edwards, Justice Quick. Journal of Communication, Volume 72, Issue 6, December 2022. (to read the Abstract move mouse over)
🔺 The Dynamics of Online Polarization, Carlo Michele Valensise, Matteo Cinelli, Walter Quattrociocchi, June 2022
🔺 Comparing the Impact of Social Media Regulations on News Consumption, IEEE, 13 May 2022
🔺 Online Hate: Behavioural Dynamics and Relationship with Misinformation, Matteo Cinelli, Andraž Pelicon, Igor Mozetic, Walter Quattrociocchi, Petra Kralj Novak, Fabiana Zollo, Fri, 28 May 2021
🔺 The Echo Chamber effect on Social Media, Matteo Cinelli, Gianmarco De Francisci Morales, Alessandro Galeazzi, Walter Quattrociocchi, and Michele Starnini – https://doi.org/10.1073/pnas.2023301118, PNAS, February 23, 2021 (su questo paper si può utilmente leggere una breve intervista al prof. Quattrociocchi, realizzata all’Università degli Studi “La Sapienza”)
🔺 The COVID-19 Social Media Infodemic, Nature, October 06, 2020
🔺 Conservative and liberal attitudes drive polarized neural responses to political content, PNAS, May 02/2020.
🔺 Selective exposure shapes the Facebook news diet, PLoS One, March 13, 2020
🔺 Algorithmic Extremism: Examining YouTube’s Rabbit Hole of Radicalization, arXiv, December 2019 (doi:1912.11211), PDF download
🔺 Auditing Radicalization Pathways on YouTube, arXiv, December 2019 (doi:1908.08313), PDF download.

Scientific Articles Reading Sequence

Il seguente schema di lettura è stato suggerito dal coordinatore del team per consentire l’approfondimento delle tematiche agli studenti proponendo l’iter delle ricerche in un modo informale e stimolante. Per loro, il consiglio è la lettura nella sequenza suggerita. Per tutti, è ovviamente possibile approfondire i singoli paper per specifico interesse o secondo la personale preferenza.

The “Center of Data Science and Complexity for Society” at University “La Sapienza” of Rome is head by Walter Quattrociocchi, where he is Associate Professor in Computer Science. Quattrociocchi was also Coordinator of the Lab in Data Science and Complexity at Università Ca’ Foscari di Venezia until 2020. His research interests include data science, network science, cognitive science, and data-driven modeling of dynamic processes in complex networks. His activity focuses on the data-driven modeling of social dynamics such as (mis)information spreading and the emergence of collective phenomena.

Section 1

▶️ Science vs Conspiracy: Collective Narratives in the Age of Misinformation, Alessandro Bessi, Mauro Coletto, George Alexandru Davidescu, Antonio Scala, Guido Caldarelli, Walter Quattrociocchi, PLOS ONE, February 23, 2015, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0118093
📑 Gli utenti tendono a condividere informazioni aderenti alla loro visione del mondo anche se queste informazioni contengono elementi falsi? Sì. Questo è stato il primo esperimento fatto, creando appositamente temi fasulli sui social media (su qualche milione di utenti).

▶️ Debunking in a World of Tribes, Fabiana Zollo, Alessandro Bessi, Michela Del Vicario, Antonio Scala, Guido Caldarelli, Louis Shekhtman, Shlomo Havlin, Walter Quattrociocchi, PLOS ONE, Published: July 24, 2017, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0181821
📑 Per provare che questo sia il confirmation bias e non una permeabilità a tutti i contenuti in generale, bisogna fare un controllo, ovvero misurare come rispondono le persone a informazioni che smentiscono la loro visione del mondo. Viene fuori (55 milioni di persone analizzate) che non guardano le smentite, e se per caso ci entrano in contatto aumentano il consumo di informazione che piace a loro (Backfire effect).

▶️ Viral Misinformation: The Role of Homophily and Polarization, Alessandro Bessi, Fabio Petroni, Michela Del Vicario, Fabiana Zollo, Aris Anagnostopoulos, Antonio Scala, Guido Caldarelli, Walter Quattrociocchi, Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web, May 2015, Pages 355–356, https://doi.org/10.1145/2740908.2745939
📑 A questo punto viene il dubbio: non è che si creano cluster omofili che rinforzano la narrativa condivisa? Sembra proprio di sì. Ed echo chamber diventa neologismo Treccani nel 2017.

Section 2

▶️ The Spreading of Misinformation online, Michela Del Vicario, Alessandro Bessi, Fabiana Zollo, Fabio Petroni, Antonio Scala, Guido Caldarelli, H. Eugene Stanley, and Walter Quattrociocchi, PNAS, January 19, 2016, 113 (3) 554-559, https://www.pnas.org/content/113/3/554
📑 Che succede se modelliamo questo processo? Riusciamo a modellare le cascate informative. Con tante informazioni a disposizione, gli utenti cercano e nel marasma trovano, alla fine, fonti che nutrono la loro visione del mondo, e lì incontrano altri utenti che fanno la stessa cosa, dando vita a quel processo di segregazione che chiamiamo echo chamber. Il modello funziona e trova riscontro sui dati, dove si può prevedere la dimensione della cascata (il numero di persone coinvolte).

▶️ Echo Chambers: Emotional Contagion and Group Polarization on Facebook, Michela Del Vicario, Gianna Vivaldo, Alessandro Bessi, Fabiana Zollo, Antonio Scala, Guido Caldarelli & Walter Quattrociocchi, Nature Sci Rep 6, 37825 (2016), https://doi.org/10.1038/srep37825
📑 Questi utenti a forza di stare insieme si polarizzano ancora di più e si “incattiviscono”? Pare proprio di sì.


▶️ Emotional Dynamics in the age of misinformation, Fabiana Zollo, Petra Kralj Novak, Michela Del Vicario, Alessandro Bessi, Igor Mozetič, Antonio Scala, Guido Caldarelli, Walter Quattrociocchi, PLOS ONE, September 30, 2015, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0138740.

▶️ Lexical convergence and collective identities on Facebook, Emanuele Brugnoli, Matteo Cinelli, Fabiana Zollo, Walter Quattrociocchi, Antonio Scala, arXivLabs, 20 Aug 2020, arXiv:1903.11452
📑 A quanto pare si contagiano anche a livello linguistico, cioè si parla allo stesso modo.

▶️ Anatomy of news consumption on Facebook, Ana Lucía Schmidt, Fabiana Zollo, Michela Del Vicario, Alessandro Bessi, Antonio Scala, Guido Caldarelli, H. Eugene Stanley, and Walter Quattrociocchi, PNAS, March 21, 2017 114 (12) 3035-3039, March 6 2017, https://doi.org/10.1073/pnas.1617052114.
📑 Questa dinamica vale solo per argomenti estremi, o per l’informazione in generale? Sì, vale pure per il consumo delle news. Lo vediamo su 376 milioni di persone. E questo è un altro risultato fondamentale:


▶️ Measuring social response to different journalistic techniques on Facebook, Ana L. Schmidt, Antonio Peruzzi, Antonio Scala, Matteo Cinelli, Peter Pomerantsev, Anne Applebaum, Sophia Gaston, Nicole Fusi, Zachary Peterson, Giuseppe Severgnini, Andrea F. De Cesco, Davide Casati, Petra Kralj Novak, H. Eugene Stanley, Fabiana Zollo & Walter Quattrociocchi, Nature Humanities and Social Science Communications 7, 17 (2020), https://doi.org/10.1057/s41599-020-0507-3
📑 Si può fare qualcosa in termini di linguaggio giornalistico per abbassare la polarizzazione? Si e no.



Section 3

▶️ Selective exposure shapes the Facebook news diet, Matteo Cinelli ,Emanuele Brugnoli, Ana Lucia Schmidt, Fabiana Zollo, Walter Quattrociocchi, Antonio Scala, Published: March 13, 2020, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0229129
📑 Il consumo di informazioni sui social sembra guidato dall’esposizione selettiva.


▶️ Polarization and Fake News: Early Warning of Potential Misinformation Targets, Michela Del Vicario, Walter Quattrociocchi, Antonio Scala, Fabiana Zollo, Published: March, 2019
📑 La polarizzazione è un ottimo predittore della diffusione di informazioni false.

▶️ The COVID-19 social media infodemic, Matteo Cinelli, Walter Quattrociocchi, Alessandro Galeazzi, Carlo Michele Valensise, Emanuele Brugnoli, Ana Lucia Schmidt, Paola Zola, Fabiana Zollo & Antonio Scala, Published: 06 October 2020
📑 Come si consuma l’informazione sui social quando arriva una pandemia? I modelli epidemici per descrivere la fruizione di informazioni non sempre sono corretti, ma la storia che le informazioni false circolano più velocemente delle vere sembra… falsa.

▶️ Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis, Matteo Cinelli, Gianmarco De Francisci Morales, Alessandro Galeazzi, Walter Quattrociocchi, Michele Starnini, Submitted on 20 Apr 2020.
📑 La polarizzazione dipende dagli algoritmi delle piattaforme? Non si può rispondere per ora, quello che possiamo fare è un confronto tra varie piattaforme e vedere come cambia la polarizzazione. E vediamo che Facebook e Twitter polarizzano di più di Reddit e Gab.

Newer scientific papers

▶️ The echo chamber effect on social media, Matteo Cinelli, Gianmarco De Francisci Morales, Alessandro Galeazzi, Walter Quattrociocchi, and Michele Starnini, PNAS, February 23, 2021

📑 Significance: We explore the key differences between the main social media platforms and how they are likely to influence information spreading and the formation of echo chambers. To assess the different dynamics, we perform a comparative analysis on more than 100 million pieces of content concerning controversial topics (e.g., gun control, vaccination, abortion) from Gab, Facebook, Reddit, and Twitter. The analysis focuses on two main dimensions: 1) homophily in the interaction networks and 2) bias in the information diffusion toward like-minded peers. Our results show that the aggregation in homophilic clusters of users dominates online dynamics. However, a direct comparison of news consumption on Facebook and Reddit shows higher segregation on Facebook.

📑 Abstract: Social media may limit the exposure to diverse perspectives and favor the formation of groups of like-minded users framing and reinforcing a shared narrative, that is, echo chambers. However, the interaction paradigms among users and feed algorithms greatly vary across social media platforms. This paper explores the key differences between the main social media platforms and how they are likely to influence information spreading and echo chambers’ formation. We perform a comparative analysis of more than 100 million pieces of content concerning several controversial topics (e.g., gun control, vaccination, abortion) from Gab, Facebook, Reddit, and Twitter. We quantify echo chambers over social media by two main ingredients: 1) homophily in the interaction networks and 2) bias in the information diffusion toward like-minded peers. Our results show that the aggregation of users in homophilic clusters dominate online interactions on Facebook and Twitter. We conclude the paper by directly comparing news consumption on Facebook and Reddit, finding higher segregation on Facebook.


Scientific reference about the “Digital clusters” and disinformation

▶️ Digital Clusters: How The Net Is Marking Us, Luciano Giustini, DigitCult – Scientific Journal on Digital Cultures, Vol. 2, No. 3, December 2017, DOI: 10.4399/97888255099086.

The work moves from the analysis of data from digital illiteracies as well as cognitive biases, deepening the specific criticalities of the phenomenon of the conversational decay, made pervasive by the diffusion of social networks – touching the topics of false news, fanaticism and online hate speech. In this context, even due to the algorithms’ filtering action, the user, being protagonist of the network and its contents, risks to be confined in large online structures, closed in echo chambers and finding only converging and polarized ideas. Deepening the theme of personal and collective narration, and how this is augmented and expanded in social media, the work explores a new digital aggregation object, called “Digital cluster”. These aggregations overcome and widen the phenomenon of “digital bubbles” described by Eli Pariser in 2011, and outline a digital context in which different subjects select contents to reinforce the choices and the common narratives. In these aggregations, there are also other elements, from the topology of the network to the presence of other distortions, which bring the phenomenon towards a wider scale magnitude, which is examined in rate and implications.

Read full paper here (PDF).

The three main contributions in the realization of Digital clusters in Giustini’s research work:

▶️ Debunking in a world of tribes, Zollo F, Bessi A, Del Vicario M, Scala A, Caldarelli G, Shekhtman L, Quattrociocchi W, et al. PLOS ONE 12 (7). Published: July 24, 2017. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0181821

▶️ Anatomy of news consumption on Facebook, Ana Lucía Schmidt, Fabiana Zollo, Michela Del Vicario, Walter Quattrociocchi et al., 2017, «PNAS» 114 (12), http://www.pnas.org/content/114/12/3035

▶️ The Spreading of Misinformation Online, Fabiana Zollo, Alessandro Bessi, Michela Del Vicario, Walter Quattrociocchi et al., 2016, «PNAS» 113 (3): 554-559. http://www.pnas.org/content/113/3/554.


For students only: Read these papers (or at least the abstracts) and then update within the next lesson for discussion and/or contributions.

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