L'attività su Twitter di Donald Trump durante le primarie presidenziali del 2016 è stata in gran parte composta da tweet caratterizzati dalla concorrenza. Si è concentrato sulle prestazioni, stile, attacchi personali e la sua posizione nei sondaggi.

I ricercatori della comunicazione si riferiscono a questo tipo di messaggistica politica come a una cornice strategica, che usa fondamentalmente il linguaggio della guerra, e le realtà immediate di vincere o perdere, per consegnare il suo punto. Riquadri di emissione, nel frattempo, affrontare la politica, il processo decisionale, e identificare i problemi e proporre soluzioni.

Non sei sorpreso dalla natura dei tweet di Trump? C'è più.

Tra gli altri grandi aspiranti repubblicani, solo John Kasich, l'ultimo del gruppo originariamente affollato del GOP ancora in piedi prima che Trump si dirigesse alla convention come presunto candidato del partito, ha enfatizzato la strategia sui problemi, secondo un nuovo studio condotto da ricercatori dell'Università di Buffalo e della Georgia State University.

I ricercatori hanno utilizzato un nuovo strumento che hanno recentemente sviluppato per analizzare tutti (sì, tutti) degli oltre 22, 000 i tweet inviati dagli aspiranti alla presidenza repubblicana durante le primarie del 2016.

I risultati pubblicati nel Giornale Internazionale di Comunicazione il 22 settembre, Il 2019 (Volume 13) mostra anche che l'inquadratura dei candidati è dinamica nel tempo. Ad esempio, le cornici dei problemi diventano più importanti nei dibattiti televisivi, mentre la strategia riprende il suo punto di forza con l'avvicinarsi del giorno delle votazioni.

La ricerca, con le intuizioni offerte dal suo metodo innovativo, sta fornendo uno sguardo inedito sulla genetica in gran parte inesplorata dell'attività di Twitter dei politici in un momento in cui i siti di social media invadono e si preparano a eclissare il ruolo di lunga data della televisione di definire i candidati presidenziali per l'elettorato americano.

"Ad ogni turno elettorale, sempre più persone ottengono le loro informazioni direttamente dai candidati attraverso piattaforme come Twitter, "dice Yotam Ofir, un assistente professore presso il Dipartimento di Comunicazione di UB, coautore dello studio con Dror Walter, un assistente professore presso la Georgia State.

"Twitter offre ai candidati più controllo e azione sul loro messaggio rispetto ai tradizionali mass media, eppure sappiamo poco di cosa fanno i politici con questo potere".

Il controllo, Ofir cita, deriva dal fatto che Twitter non ha nessuna delle funzioni di gatekeeping dei mass media tradizionali. I titolari di account sono editori di informazioni, e il loro contenuto è una questione di scelta personale piuttosto che i giudizi editoriali della televisione, giornale o radio.

Inquadratura strategica, però, ha un costo. Ophir afferma che la ricerca mostra che è stato riscontrato che ha costantemente effetti dannosi sul processo democratico, poiché tende ad aumentare il cinismo tra gli elettori.

E proprio come i media tradizionali negli ultimi decenni si sono concentrati sulla strategia a scapito dei problemi, secondo Ofir, così anche le due voci GOP di maggior successo nella gara:Kasich e Trump, quest'ultimo ha avuto il maggior volume di attività durante le primarie e ha utilizzato il minor numero di tweet incorniciati dal problema.

Ma chi può analizzare tutti quei 22, 000 tweet? Nessuno, in realtà. I dati arrivano così rapidamente e in un tale torrent che l'analisi manuale è impossibile. Ecco perché Ophir e Walter hanno sviluppato la loro Analysis of Topic Model Networks (ANTMN), che è in grado di elaborare ciò che è oltre la portata umana.

"Nel passato, se volessi sapere come i politici hanno usato Twitter, probabilmente troverai un campione rappresentativo di un centinaio di tweet, o una quantità che potrebbe essere letta in un ragionevole lasso di tempo, e codificarli manualmente, " dice Ophir. "Gli esseri umani sono bravi a leggere i singoli testi, ma non così bravo a leggere migliaia di testi e a discernere gli schemi."

La modellazione degli argomenti può far fronte ai big data e analizzare induttivamente i contenuti tematici.

"Induttivo è importante, perché non stiamo dicendo all'algoritmo cosa ci aspettiamo di trovare, " dice Ophir. "Si tratta di un apprendimento non supervisionato e l'algoritmo identifica i modelli da solo assemblando liste di distribuzione di parole che tendono ad apparire insieme".

Il difetto del topic modeling è la sua specificità.

"Uno degli argomenti di questa analisi potrebbe essere, "Trump attacca i media, ' ma è troppo specifico per sapere qualcosa sugli altri candidati, "dice Ofir.

Per ovviare a questa limitazione, una volta che hanno finito di modellare l'argomento, Ophir e Walter fanno un'analisi di rete in cui trattano ogni argomento come un nodo in una rete.

"Proprio come puoi analizzare una rete di social media e vedere chi è amico di chi, o vedere comunità di amici del lavoro o della scuola, ANTMN vede le associazioni e crea gruppi di argomenti. In questo caso, ha trovato strategia e problema, da solo e non perché l'abbiamo programmato per cercare quei due, "dice Ofir.

L'analisi primaria del 2016 è tra i passaggi iniziali per questo strumento e i ricercatori quando analizzano set di dati complicati e applicano ciò che è stato appreso a importanti questioni teoriche.

"Ora acquisiamo informazioni sul sistema politico che non avevamo, " dice Ophir. "Gli unici due candidati che hanno ignorato quasi del tutto le questioni sono stati gli ultimi due nella corsa repubblicana".

Per il 2016, Ofir dice che i repubblicani, con i 12 principali candidati del partito, fornito allo studio un set di dati più ricco rispetto al campo democratico sparso, ma ha ancora progetti più grandi per il futuro.

"Continuiamo a sviluppare il metodo. Vogliamo testarlo su scala più ampia, e vogliamo guardare gli effetti, ", dice. "Supponiamo che gli effetti del framing strategico sui social media siano gli stessi dei mass media, ma potrebbe non essere così. A questo punto non lo sappiamo".

Quel che è certo è che Ophir e Walter useranno il loro metodo per analizzare la prossima corsa presidenziale.

"Lo useremo nel 2020, "dice Ofir.