A completamento di un lavoro durato 20 mesi, Social Science One e Facebook hanno finalizzato e reso disponibile ad alcuni team selezionati una delle più grandi collezioni di dati mai realizzata e condivisa con i ricercatori di scienze sociali.

Il dataset contiene informazioni relative a circa 38 milioni di URL (link) condivise pubblicamente su Facebook a partire da gennaio 2017 e fino al 31 luglio 2019. Per ogni URL è possibile conoscere il numero di segnalazioni che essa ha ricevuto come notizia falsa, incitamento all’odio o spam, se è stata sottoposta a fact-checking e, in caso affermativo, il relativo rating ricevuto. Il dataset contiene inoltre i dati aggregati riguardanti la tipologia di persone che hanno visualizzato, condiviso, interagito attraverso un like o altra reazione e condiviso senza aver prima cliccato il link.

Grazie a questo set di informazioni a cui non era possibile accedere in precedenza, il dataset consente dunque agli scienziati sociali di affrontare alcune fra le più pressanti questioni del nostro tempo in relazione agli effetti dei social media sulla democrazia e sulle elezioni.

Le URL sono etichettate per Paese nel quale sono state prevalentemente condivise. Circa 1,5 milioni di quelle presenti nel dataset sono state condivise prevalentemente in Italia. Nel dataset sono inoltre presenti circa 15 milioni di record di dati aggregati riferiti ad azioni compiute su Facebook da utenti italiani.

La privacy degli utenti è garantita da molteplici fattori: oltre a fornire i dati in forma aggregata e limitatamente alle URL condivise in pubblico almeno cento volte, l’identità del singolo utente è resa virtualmente irrintracciabile dall’applicazione del regime della “differential privacy” all’URL Shares Dataset. L’etichetta differential privacy descrive un set di tecnologie che, introducendo rumore statistico nei dati, mirano a prevenire ogni possibilità di ri-identificazione di un singolo individuo le cui azioni possono essere rappresentate nel dataset. Questa tecnologia si sta progressivamente affermando come uno standard nella condivisione di dati, tanto che recentemente anche lo U.S. Census Bureau, la principale agenzia nazionale di statistica negli Stati Uniti, ha annunciato che condividerà dati con il pubblico attraverso questa soluzione tecnologica.

Oltre a questo, già da qualche tempo Social Science One ha reso disponibile l’accesso a CrowdTangle e alle API della Ad Library, strumenti con cui i vari team di ricercatori hanno iniziato a familiarizzare, producendo anche alcuni insight, report e articoli scientifici.

Grazie al finanziamento ricevuto da Social Science Research Council nell’ambito Social Media & Democracy Initiative, un team di ricerca dell’Università di Urbino Carlo Bo guidato da Fabio Giglietto è il primo in Italia ad avere accesso a questi dati e ai relativi strumenti.

Partendo dai risultati del progetto Mapping Italian News Media Political Coverage in the Lead-up to 2018 General Election (MINE) che ha documentato tentativi di amplificare certe notizie politiche con lo scopo di massimizzarne la diffusione e polarizzare i pubblici su alcune tematiche, lo scopo del progetto di ricerca è di approfondire la conoscenza che abbiamo su questi tentativi, utilizzando il rapporto tra le metriche di Facebook e l’insularità delle fonti, ossia il grado con cui una fonte riceve attenzione dalla comunità online vicina ad un certo partito politico.

Sul sito web dedicato al progetto Mapping Italian News – Social Media & Democracy sono già disponibili alcuni dei lavori di ricerca condotti attraverso l’utilizzo di CrowdTangle. Questo strumento ha permesso di osservare l’amplificazione coordinata di fonti problematiche su Facebook descritta nel report dal titolo “Understanding coordinated and inauthentic link sharing behavior on facebook in the run-up to 2018 general election and 2019 European election in Italy”.

Il dataset rilasciato oggi consente di osservare come mai prima d’ora le dinamiche di esposizione e interazione con le notizie nella piattaforma Facebook ed il loro effetto sulla comunicazione politica, propaganda e formazione del consenso.

In questo contesto, nel corso dei prossimi mesi, i policy maker ed il pubblico Italiano potranno conoscere la portata e l’efficacia dell’iniziativa varata da Facebook per contrastare il diffondersi di notizie false in partnership con fact-checkers esterni, comprendere l’intensità e le dinamiche che guidano le segnalazioni degli utenti, conoscere l’influenza di specifiche caratteristiche delle notizie e delle fonti di informazione online sulla diffusione e modalità di interazione degli utenti di Facebook con queste notizie.

Questo dataset sarà reso disponibile anche ad altri che gruppi di ricercatori che invieranno una proposta a Social Science One.

Per informazioni:

Fabio Giglietto – fabio.giglietto@uniurb.it