This research aims at investigating the changes in the communication strategies of the main Italian political leaders on Instagram during the Covid-19 outbreak. Analyses will be conducted on a dataset that includes all posts published between September 20th, 2019 and September 20th, 2020 by 16 of the main Italian national and regional politicians. Posts will be analyzed both through data on engagement (likes, comments, followers' growth, etc), textual content (direct and indirect references to Covid-19, use of war metaphors), and visual content, through the use of facial and emotion recognition algorithms by Microsoft Azure. Differences in communication strategies between national and regional leaders and between populist and mainstream leaders will be observed, both regarding the communicative supply and demand side. Results will underline a great growth in popularity of all the Italian politicians after the virus outbreak, especially of regional leaders, which will also be those for whom posts related to the pandemic will be more salient. Results will also show how populist right leaders will employ a communication strategy aimed at representing the leader in a happy frame more than mainstream leaders. Moreover, populist leaders will be shown to be more able in adjusting their communication in relation to the pandemic, drastically reducing positive images of them during the hardest phases of the first wave. This work will also show how machine learning algorithms, and computer vision softwares in particular, represent a useful tool to study communications.
Questa ricerca si pone l'obiettivo di investigare le variazioni nella comunicazione su Instagram dei principali politici italiani durante le prime fasi della pandemia di Covid 19. Verranno condotte delle analisi su un dataset comprendente tutti i post pubblicati fra il 20 settembre 2019 e il 20 settembre 2020 da 16 fra i principali leader politici nazionali e regionali. I post saranno analizzati attraverso i dati riguardanti l'engagement (like, commenti, crescita dei follower, etc.), il contenuto testuale (riferimenti diretti ed indiretti al Covid-19, utilizzo di metafore di guerra) e il contenuto visuale, attraverso l'utilizzo degli algoritmi di riferimento facciale ed emozionale di Microsoft Azure. Verranno analizzate le differenze nella strategie di comunicazione fra leader nazionali e presidenti di regione e fra leader populisti e mainstream, sia dal punto di vista dell'offerta che della domanda comunicativa. I risultati porteranno a riconoscere una grande crescita di popolarità di tutti i politici italiani su Instagram in seguito allo scoppio della pandemia, ed in modo particolare dei presidenti di regione, che si riveleranno anche quelli per i quali i post legati alla pandemia acquisiscono maggiore salienza. I risultati emersi indicheranno anche come i leader di destra populista presentino un tipo di comunicazione visuale che rappresenta direttamente il leader e tende ad offrire una rappresentazione positiva di quest'ultimo in misura maggiore rispetto alla controparte mainstream. Inoltre, i populisti di destra si dimostrano più abili della controparte nel modificare la loro comunicazione in relazione all'andamento della pandemia, effettuando una drastica diminuzione delle immagini che li raffigurano sorridenti nelle fasi più dure della "prima ondata". Questo lavoro mostra inoltre come gli algoritmi di machine learning, ed in particolar modo i software di computer vision, rappresentino un utile strumento per lo studio della comunicazione.
Un paese di musichette mentre fuori c'è la morte? Indagine sulla comunicazione dei politici italiani su Instagram durante la pandemia di Covid-19
SCADUTO, GAETANO
2021/2022
Abstract
Questa ricerca si pone l'obiettivo di investigare le variazioni nella comunicazione su Instagram dei principali politici italiani durante le prime fasi della pandemia di Covid 19. Verranno condotte delle analisi su un dataset comprendente tutti i post pubblicati fra il 20 settembre 2019 e il 20 settembre 2020 da 16 fra i principali leader politici nazionali e regionali. I post saranno analizzati attraverso i dati riguardanti l'engagement (like, commenti, crescita dei follower, etc.), il contenuto testuale (riferimenti diretti ed indiretti al Covid-19, utilizzo di metafore di guerra) e il contenuto visuale, attraverso l'utilizzo degli algoritmi di riferimento facciale ed emozionale di Microsoft Azure. Verranno analizzate le differenze nella strategie di comunicazione fra leader nazionali e presidenti di regione e fra leader populisti e mainstream, sia dal punto di vista dell'offerta che della domanda comunicativa. I risultati porteranno a riconoscere una grande crescita di popolarità di tutti i politici italiani su Instagram in seguito allo scoppio della pandemia, ed in modo particolare dei presidenti di regione, che si riveleranno anche quelli per i quali i post legati alla pandemia acquisiscono maggiore salienza. I risultati emersi indicheranno anche come i leader di destra populista presentino un tipo di comunicazione visuale che rappresenta direttamente il leader e tende ad offrire una rappresentazione positiva di quest'ultimo in misura maggiore rispetto alla controparte mainstream. Inoltre, i populisti di destra si dimostrano più abili della controparte nel modificare la loro comunicazione in relazione all'andamento della pandemia, effettuando una drastica diminuzione delle immagini che li raffigurano sorridenti nelle fasi più dure della "prima ondata". Questo lavoro mostra inoltre come gli algoritmi di machine learning, ed in particolar modo i software di computer vision, rappresentino un utile strumento per lo studio della comunicazione. | File | Dimensione | Formato | |
|---|---|---|---|
|
945234_tesi_merged.pdf
non disponibili
Tipologia:
Altro materiale allegato
Dimensione
6.44 MB
Formato
Adobe PDF
|
6.44 MB | Adobe PDF |
I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
https://hdl.handle.net/20.500.14240/66822