Alcuni lo definiscono “allarme” Grexit, per altri è un auspicio.
L’eventuale uscita della Grecia dal sistema monetario europeo è uno dei temi più caldi dei dibattiti anche online.
La keyword Grexit è un trending topic con una certa costanza su Twitter, che arriva a raccogliere circa 40mila mentions nell’ultimo mese, a cui ragionevolmente andrebbero aggiunti tutti gli hashtag afferenti.
Twitter è una piattaforma che realizza l’efficacia della sua comunicazione per effetto dei cosiddetti power user.
Non necessariamente gli utenti che Twittano di più, ma quelli che riescono ad addensare intorno alle loro interazioni il più alto tasso di interesse e di interazione e che diventano centrali e cruciali per le dinamiche di un topic.
L’utilizzo di appositi algoritmi statistici ci consente di individuare e distinguere gli utenti in base al loro grado di centralità.
Il grafo di rete che segue mostra tutti gli utenti partecipanti alla conversazione, rappresentati mediante dei nodi.
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I colori delineano l’appartenenza a dei gruppi che l’algoritmo rileva come tali e che in gran parte dei casi si realizzano nel concreto (ad es. i nodi in verde chiaro sono per larga parte utenti afferenti alla sfera Bloomberg).
La dimensione dei nodi invece recita, non a caso, il tasso di centralità dei nodi.
Dal grafo interattivo si palesano, quindi, i cosiddetti influencer della conversazione.
Zschneeweiss, Macrocredit, Asselbergssimon e Yannikouts: questi solo alcuni dei nomi che emergono dal grafico, che potrete esplorare a vostro piacimento.
Utenti che riescono a “spostare” le attività di conversazione e su cui spesso e volentieri le aziende scelgono di investire per veicolare la propria comunicazione.
Cliccando sui nodi un piccolo pannello laterale vi mostrerà informazioni ulteriori sugli utenti e un elenco di tutti gli altri nodi con cui sono relati.
A sinistra un menu vi consentirà, invece, di fare ricerche su utenti specifici che potrebbe interessarvi visualizzare.
Segue l’ormai consueta analisi del flusso di interazioni che avete avuto modo di vedere numerose volte sulle analisi di social listening, con la quale potrete, invece, fare delle ricerche basate sul contenuto testuale dei tweet pubblicati.
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