Verso le elezioni politiche, nella campagna elettorale permanente: reddito di cittadinanza e superbonus

1. Il tema

Si è ormai da qualche giorno aperta la campagna elettorale che porterà alle elezioni politiche del prossimo 25 settembre. Nei discorsi canicolari delle forze politiche, in queste ore, trovano ricetto vari temi e vari argomenti: le alleanze, alcune tesi che gli stessi protagonisti definiscono pre-congressuali, e, spesso quasi alla chetichella, alcune proposte per il governo del Paese. Nelle varie arene della semiosfera onlife, queste ultime paiono spesso ombrate, nello spettacolo politico, dal paniere delle preferenze dei vari leader sui temi “pop”; una ghirlanda che presenta, nelle intenzioni, le identità semiotiche degli interessati, in una dinamica in cui il figurativo genera (forse) l’assiologico.

Mentre le propagande lavorano per veicolare concetti, affetti e percetti tra l’elettorato, conformandosi o, nei casi notevoli, generando gusti e disgusti, è forse utile ritornare ad altri discorsi canicolari, quelli che hanno accompagnato la crisi di governo dello scorso luglio, per porre attenzione a due dei temi non-pop oggetto di dibattito della incipiente campagna elettorale: il cosiddetto superbonus edilizio e il reddito di cittadinanza.

Come sempre in queste righe, gli strumenti meccanici di estrazione degli elementi semio-linguistici, o quando è il caso statistici, vengono messi al servizio di una analisi formale della struttura del dato, per comprendere come questa struttura (I) generi, nell’orizzonte discorsivo e narrativo della campagna elettorale, personalità semiotiche, frame e script e (II) orienti le interpretazioni dei cittadini.

L’undicesimo report della rubrica di total intelligence (nella sua versione qui ridotta) dà perciò conto di un piccolo carotaggio, condotto su alcuni canali digitali, dal 28 giugno al 27 luglio scorsi, per mezzo di due espressioni usata come keywords: “reddito di cittadinanza” e “superbonus”.

Per comprendere gli effetti di senso generati dai vari discorsi in campo, è opportuno vagliare, quali-quantitativamente, sia i messaggi emessi da fonti autorevoli che le “ricezioni” a cui questi vengono sottoposti nelle varie arene. Per farlo, bisogna descrivere e analizzare le tracce che gli eventi lasciano sulla catena del passaparola onlife: i discorsi e i comportamenti. Con gli strumenti meccanici adeguati e le metodologie di analisi appropriate si possono registrare le dichiarazioni esplicitamente sollecitate, ma vi è poi da esplorare tutto l’emisfero delle azioni e quello, ugualmente capitale, delle dichiarazioni non sollecitate o implicitamente sollecitate (come il “conversato” sulle reti sociali), da osservare e comprendere con altri strumenti (per l’appunto, meccanici e interpretativi). La mappatura della semiosfera deve sostenere una costante gap analysis tra il detto degli agenti politici, istituzionali ed economici, il detto dei media, e il percepito dei cittadini. Qual è la realtà semio-linguistica che questi si trovano a sanzionare, e sulla quale si formano i loro giudizi e le loro emozioni? Com’è strutturata? Chi parla? Dove? Quanto? Come?

In questo report vi sono i risultati parziali di un’indagine a cura di Glok e Troisi Ricerche.

L’estrazione del dato da Twitter è stato possibile grazie all’uso della piattaforma di monitoraggio e intelligence Kpi6 (https://kpi6.com/).

2. La twittosfera di lingua italiana

Nella twittosfera di lingua italiana, nel periodo in oggetto, le keywords generano 10.550 post (che sarebbero diventati più di 76.000 includendo le risposte). 4.812 gli utenti unici coinvolti nella “conversazione”. Il sentiment registra un valore medio pari a 27 (la tendenza è perciò negativa). Sono stati circa 179.000 i like generati; il tasso di engagement è dello 0,7%. Anger e disapproval sono le emozioni prevalenti, anzi sono le emozioni che saturano in verità quasi tutto lo spettro timico.

Questa la serie temporale dei tweet, con il dettaglio della distinzione per tipo (tweet in giallo, mention in blu).

Sono 1.507 i tweet in cui è presente almeno una menzione. Questo sotto-gruppo genera 23.937 like. Il primo in ordine di like generati è un tweet di Gelmini a Calenda, che ha ne generato più di 5k. Segue un tweet di un account del M5S che menziona Conte (circa 1k i like generati).

Di seguito gli utenti maggiormente menzionati e gli utenti presenti nella conversazione che hanno il maggior numero di follower:

Questi gli hashtag più frequenti, oltre alla distribuzione nel tempo di qualche elemento saliente:

Uno sguardo ora alla struttura di due corpora distinti, quello “maggiore”, che comprende tutti i tweet, e quello “minore”, ovvero quello che comprende i soli tweet generati da utenti verificati. Nel primo, che consta di circa 370.000 tokens, la stringa “reddito di cittadinanza” compare 8.315 volte, seguono “superbonus” (8.001), “governo” (1.969), “Draghi” (1.846), “Conte” (1.125), “euro” (1.011), , “cessione” (840). Il corpus è molto ampio e non è possibile dare conto qui dei pattern lessico-grammaticali collocati delle parole appena elencate; si può però dare una scorsa ai cluster germogliati attorno ad alcune delle parole più frequenti, per fomentare alcune inferenze sugli script dominanti. A titolo esemplificativo, nella mappa sono evidenziate tre costellazioni lessicali:

Nel corpus dei tweet emessi da utenti verificati, che consta invece di 20.955 tokens, è “superbonus” la parola più frequente (con 550 occorrenze), il sintagma “reddito di cittadinanza” segue con 340 occorrenze; “governo” ne ha 199, “Draghi” 122, “crediti” 108, “aiuti” 94, “Conte” 91, “cessione” 89. La mappa delle parole più frequenti, e delle loro collocazioni in questo corpus minore, dà l’idea di una modalità discorsiva di taglio più informativo rispetto al caso precedente.

Questa la distribuzione di alcune parole nel tempo, nel corpus “maggiore”:

4. Search intelligence

Per valutare gli effetti di un evento sul comportamento, online in questo caso, delle persone, non si possono tralasciare i dati relativi alle tendenze di ricerca. Questo l’andamento delle ricerche correlate a “reddito di cittadinanza” e “superbonus” negli ultimi 5 anni. Il primo è ovviamente più longevo, ma entrambi si affermano con costanza nel comportamento di ricerca degli utenti a partire dal 2020 inoltrato.

La differenza tra ricerche attestate e ricerche in aumento dice, di norma, dell’incidenza dell’attualità sulle intenzioni di ricerca degli utenti (aka cittadini). Non è così per “reddito di cittadinanza” che, se si arriva allo scheletro delle intenzioni di ricerca, vede sostanzialmente coincidere queries correlate top e rising, dove dominano sia la ricerca di informazioni sui requisiti di assegnazione che quella sui criteri di erogazione. È, ma solo in parte, ciò che accade anche per “superbonus”, che vede la parola “proroga” in cima alle queries correlate sia top che rising.