I conservatori hanno vinto la battaglia su Twitter del 2010
I ricercatori dell'Università del Michigan hanno esaminato le strategie sui social media del Tea Party e sono giunti alla conclusione che l'attività di Twitter può portare a buone previsioni sui vincitori delle elezioni.
Vari strumenti di social media sono diventati una parte fondamentale delle strategie della campagna negli ultimi anni. Nel 2010, quasi un quarto degli adulti online ha utilizzato i social network, incluso Twitter, per partecipare alle elezioni.
Nello studio, gli investigatori hanno esaminato più di 460.000 tweet (voci di testo), per un valore di tre anni da 687 candidati in corsa per seggi alla Camera nazionale, al Senato e al governo.
"I candidati conservatori - repubblicani e membri del Tea Party - hanno sicuramente utilizzato Twitter in modo più visibile e hanno mostrato un insieme più coerente di messaggi e argomenti", ha affermato il ricercatore Eytan Adar, Ph.D.
“Si sono anche seguiti molto più da vicino. Penso che sia giusto dire che erano molto più coesi in molti modi e alla fine della giornata ciò rende la campagna più forte ".
I conservatori, che hanno ottenuto importanti guadagni nelle elezioni di medio termine del 2010, hanno twittato su argomenti simili e hanno trasmesso un messaggio coerente con una particolare attenzione alle questioni economiche, hanno scoperto i ricercatori.
I termini principali nei post dei repubblicani erano "spesa", "conti", "budget", "WSJ" (Wall Street Journal), "Bush" e "deficit". Durante il periodo di studio, i repubblicani hanno twittato una media di 723 volte.
I democratici hanno pubblicato meno frequentemente con una media di 551 tweet durante il periodo di studio. I loro tweet coprivano una gamma più ampia di argomenti. I termini principali erano "istruzione", "lavoro", "fuoriuscita di petrolio", "energia pulita", "Afghanistan" e "riforma".
Lo studio si è concentrato sui post dei membri autoidentificati del Tea Party. Nonostante la sua natura di base, il Tea Party sembrava condurre una campagna organizzata poiché i ricercatori hanno scoperto più tweet (901) e comportamenti più organizzati che suggerivano una comunità più forte rispetto alle loro controparti.
Ad esempio, i membri del Tea Party si ritwittavano l'un l'altro più spesso, ritrasmettendo il messaggio di un collega in media 82,6 volte, rispetto ai 52,3 retweet dei repubblicani e ai 40 dei democratici.
Hanno anche utilizzato hashtag (parole chiave utilizzate per classificare i tweet) in media 753 volte, rispetto alle 404 volte dei repubblicani e alle 196 dei democratici.
I ricercatori ritengono che ciò possa essere dovuto al fatto che i membri del Tea Party hanno unito le forze su Twitter per attaccare i democratici chiave. Tra i termini più popolari del partito c'erano "Nancy Pelosi", "Barney Frank" e "Clinton".
Tuttavia, i ricercatori hanno scoperto che un uso eccessivo di Twitter potrebbe non essere correlato a migliori prestazioni elettorali.
"In effetti, un uso eccessivo potrebbe persino respingere in una certa misura il pubblico mirato", ha detto il ricercatore e dottorando Avishay Livne.
Lo studio ha esaminato come i comportamenti di Twitter potrebbero aiutare a prevedere i vincitori delle elezioni. Osservando il contenuto dei tweet dei candidati, il numero di follower che avevano e se il candidato fosse un incumbent, sono stati in grado di prevedere i risultati delle elezioni con una precisione dell'88%.
"Abbiamo scoperto che i candidati che sono vicini al centro della rete e al centro di ciò che viene discusso da tutti hanno maggiori probabilità di essere eletti", ha detto Lada Adamic, Ph.D.
Adamic dice che il lavoro fa anche luce su come le posizioni di un candidato corrispondono alla sua probabilità di essere eletto.
"Questo è stato tentato in passato guardando, ad esempio, il record di votazioni passate di un candidato o le sue risposte a sondaggi standardizzati", ha detto Adamic. “Tuttavia, questi dati erano spesso incompleti. È interessante vedere come l'attività dei candidati su Twitter sia collegata ai risultati delle elezioni ".
Fonte: Università del Michigan
