The Fool da anni parla di web reputation come il primo tassello per la strategia comunicativa di ogni azienda, perché affacciarsi alla rete oggi, senza conoscerne i meccanismi e cosa si dice dei propri brand potrebbe essere un vero rischio.
Le case histories che abbiamo monitorato sono tante e l’ultima che abbiamo analizzato in collaborazione con #Assodigitale, riguarda un brand italiano: le Ferrovie dello Stato.
Abbiamo seguito la loro operazione di ascolto e dialogo con la rete, monitorando l’andamento e il sentiment relativi all’hashtag #MeetFS.
Questo hashtag è nato come punto d’ascolto tra l’azienda e il popolo degli influencer, sottovaluntando probabilmente la portata che le critiche sul web avrebbero potuto avere. Ma che noi abbiamo analizzato e ascoltato per 24 ore.

Utilizzando le tecnologie di monitoraggio della rete di ConversationFlow Insights e le analisi del sentiment e dei topics di Beholder Reputation abbiamo analizzato l’hashtag #MeetFS dalle 00:00 del 20 Giugno 2012 alle 23:59 del 20 Giugno 2012 contenenti l’hashtag #MeetFS.

Perimetro di ricerca

La ricerca prende in considerazione 3102 tweet compresivi di tweet, retweet e mentions indifferentemente ed ogni “nodo” del grafo pone un utente twitter con il suo user name.
Sono presenti 195 messaggi di spam ad opera di Bot pubblicitari (l’hashtag è divenuto Trending Topic) per un totale senza spam: 2907 tweet di cui 1243 retweet.

Le conversazioni reali hanno  dunque 1172 utenti unici e si sono concentrate sui seguenti temi:

  • ritardi/ritardo (302 tweet)
  • pendolari (225 tweet)
  • fail (100 tweet)
  • aria condizionata (53 tweet)
  • treni regionali (148 tweet)
  • servizio (193 tweet)
  • Frecciarossa (83 tweet)

Trending Topic

La presenza nei Trending Topic ha seguito il seguente andamento temporale:

  • ore 11.50 entrata #MeetFS in posizione n. 3
  • ore 12.00 n.3
  • ore 12.10 n.2
  • ore 12.20 n.2
  • ore 12.30 fino 13.10 n.1
  • ore 13.20 fino 14.40 n.2
  • ore 14.50 fino 16.10 n.1
  • ore 16.20 fino 17.10 n.2
  • ore 17.20 fino 19.50 n.3
  • ore 20.00 fino 22.10 non in classifica
  • ore 22.20 fino 22.40 n.3

Il Sentiment e demografica utenti

Il sentiment è risultato essere decisamente negativo, 73%, contro il 6% che presenta sentiment positivo. Il restante 21% consiste in tweet off topic, informazioni generali oppure post di utenti in cui il sentiment è neutrale.

Il sesso degli utenti coinvolti nell’evento, stimato sul 75% del totale dei tweet, risulta essere principalmente maschile (58%). Il restante 42% è pubblico femminile.

Per quanto riguarda la “region” proposta da Twitter, si può constatare come sia l’Italia a farla da padrona con il 67% del totale. Il 22% invece, fa riferimento agli Stati Uniti, mentre un 2% è da associare sia ai Paesi Bassi che alla Grecia. Per concludere, il restante 6% si riferisce, a piccole percentuali, ad altre nazioni.

Andamento Temporale

L’andamento temporale, mostra un picco deciso tra le 11:00 e le 17:00, in cui sono stati postati 1976 tweet. In questo lasso temporale, l’hashtag #MeetFS diventa Trending Topic in Italia e rimane stabile, alternandosi, nelle prime tre posizioni.
In generale, considerando le 24 ore, sono stati postati in media 121 tweet per ora.
Il primo tweet della giornata, è stato registrato alle 07.09 dall’utente @VittorioZuccala, mentre l’ultimo, postato alle 23.55, fa riferimento all’influencer @Cla_Gagliardini.

Top Retweet e Statistiche Utenti

Il tweet retweettato, con 102 RT, è stato postato dall’utente @SimonaKay, mentre il secondo, con meno della metà  dei RT (42), fa riferimento a @Dania. In generale, nei primi 10 tweet più retweettati, sono presenti molti degli utenti che sono risultati essere decisamente influenti, come @dietnam, @killeader, @Tommaso e, appunto, @Dania e @SimonaKay.


Per quanto riguarda il numero di impression (n. di tweet postati da un utente moltiplicato per il n. di follower dell’utente stesso), al primo posto troviamo @Cla_Gagliardini (67 Klout score) con oltre 1 milione di impression. @Dania (Klout 55) occupa il secondo posto con circa 438.270 impression, mentre @dietnam (Klout 57) si classifica terzo con 344.199 impression circa.
Per conlcudere, al quarto posto troviamo @micheleficara con circa 227760 impression, ben posizionato nonostante i tre utenti che lo precedono abbiano può o meno il quadruplo dei suoi followers.

I più “vocali”: l’analisi dell’Out-Degree

L’Out-Degree misura gli utenti più “vocali”, dando risalto a quegli utenti che si sono espressi con più tweet relativamente all’argomento (e cioè utilizzando l’hashtag #MeetFS). La mappa per Out-Degree (colorata per Modularity, e quindi le community omogenee) mostra dettagliatamente queste dinamiche:

Gli utenti più vocali rispetto ai temi esposti appaiono:

  • @prossen
  • @nabu
  • @raquel75
  • @micheleficara
  • @masinutoscana
  • @cis_1860
  • @cla_gagliardini
  • @nenciafi
  • @maxcas69

A cui segono @fsnews_it, @ggeppo, @wolly, @mallussessa, @michaelforni, @tecnicoblog e molti altri. Da notare come @fsnews_it si trovi solo in dodicesima posizione.
L’analisi delle statistiche di Out-Degree consente di individuare gli utenti più vocali che hanno influito sulla diffusione dell’hashtag all’interno della discussione, raggiungendo un numero considerevole di utenti.

I più “popolari”: l’analisi dell’In-Degree

Andando invece ad analizzare il fattore In-Degree otteniamo le relazioni univoche in ingresso, rappresentate da un retweet o da una mention riferita ciscun account twitter e ben visibili sulla mappa qui a seguito (ancora una volta colorata per comunità  omogenee):

Gli utenti più citati rispetto all’hashtag di riferimento appaiono:

  • @simonakay
  • @dania
  • @fsnews_it
  • @masinutoscana
  • @cla_gagliardini
  • @dietnam
  • @tommaso
  • @killeader
  • @alebegoli
  • @matteobianix

L’analisi delle statistiche di In-Degree è in grado di individuare gli utenti più popolari che più degli altri hanno influenzato la conversazione intorno all’hashtag, mostrando chiaramente l’influenza di ciscuno di essi sulla generazione di contenuti da parte di altri utenti.

I più “influenti”: l’analisi dell’Eigenvector Centrality

L’Eigenvector Centrality rappresenta la misura relativa dell’ importanza di un nodo all’ interno della rete. Questa metrica assegna uno score relativo a tutti i nodi basandosi sul principio che connessioni a nodi a loro volta molto connessi sono più importanti di connessioni a nodi meno connessi.

Gli utenti di maggior rilievo per Eigenvector Centrality appaiono:

  • @dania
  • @cla_gagliardini
  • @masinutoscana
  • @fsnews_it
  • @simonakay
  • @dietnam
  • @killeader
  • @pierotaglia
  • @lefrecce
  • @raquel75

L’analisi delle statistiche di Eigenvector Centrality è in grado di individuare gli utenti più influenti che più di altri ricevono (e quindi derivano) maggiore autorevolezza dei nodi e si raffigurano come fonti di informazioni importanti per l’ecosistema preso in esame.

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