L’articolo utilizza i dati ricavati dai social network, in particolare Twitter, per analizzare le reti di relazioni, le comunità di utenti e le loro caratteristiche rispetto ai nuovi luoghi del lavoro (Coworking, Makerspace e FabLab) 1 . Nell’ambito della ricerca urbana, i dati generati dagli utenti per mezzo dei social network si stanno sempre di più consolidando come fonti integrative (Calissano et al., 2018) per ricostruire alcune dinamiche relazionali – anche tra soggetti urbani (istituzioni, associazioni, ecc.) – che tipicamente le basi di dati convenzionali non sono in grado di documentare. Oltre alle grandi potenzialità queste fonti hanno però dei limiti che vanno riconosciuti (Giglietto et al., 2012), soprattutto nella prospettiva di costruire metodologie replicabili. Infatti, i dati prodotti dai social media sono generati volontariamente da utenti, ma è poi la società che detiene il servizio a definire, in base a scelte di natura commerciale e strategica, quali informazioni rendere disponibili verso l’esterno e in quali termini (Pucci et al., 2015). Tali condizioni possono mutare nel tempo, come dimostra il caso di Instagram che ha modificato, restringendole, le proprie policy di accesso ai dati. Inoltre, la diffusione dei social media tra gli utenti risponde a logiche che non sono prevedibili a priori e che possono generare grandi variazioni in tempi ridotti, rendendo molto difficile analizzarne gli usi nel tempo. Infine, le stesse caratteristiche dei social media producono comunità di utenti diversificate rispetto alla popolazione media in funzione della loro penetrazione per fasce di età, paesi, ecc. La scelta qui operata di utilizzare Twitter come fonte di dati, va ricercata nel fatto che, nonostante il calo complessivo di utenti negli ultimi anni (statista.com, 2018), rimane il social network di riferimento per le comunità di giovani professionisti; ma anche nella disponibilità, tramite autenticazione e attraverso API (Morstatter et al., 2013), di una serie di informazioni molto utili sui singoli account.

La social network analysis per la mappatura dei nuovi luoghi del lavoro: soggetti e reti

Saloriani S.;Manfredini F.
2019-01-01

Abstract

L’articolo utilizza i dati ricavati dai social network, in particolare Twitter, per analizzare le reti di relazioni, le comunità di utenti e le loro caratteristiche rispetto ai nuovi luoghi del lavoro (Coworking, Makerspace e FabLab) 1 . Nell’ambito della ricerca urbana, i dati generati dagli utenti per mezzo dei social network si stanno sempre di più consolidando come fonti integrative (Calissano et al., 2018) per ricostruire alcune dinamiche relazionali – anche tra soggetti urbani (istituzioni, associazioni, ecc.) – che tipicamente le basi di dati convenzionali non sono in grado di documentare. Oltre alle grandi potenzialità queste fonti hanno però dei limiti che vanno riconosciuti (Giglietto et al., 2012), soprattutto nella prospettiva di costruire metodologie replicabili. Infatti, i dati prodotti dai social media sono generati volontariamente da utenti, ma è poi la società che detiene il servizio a definire, in base a scelte di natura commerciale e strategica, quali informazioni rendere disponibili verso l’esterno e in quali termini (Pucci et al., 2015). Tali condizioni possono mutare nel tempo, come dimostra il caso di Instagram che ha modificato, restringendole, le proprie policy di accesso ai dati. Inoltre, la diffusione dei social media tra gli utenti risponde a logiche che non sono prevedibili a priori e che possono generare grandi variazioni in tempi ridotti, rendendo molto difficile analizzarne gli usi nel tempo. Infine, le stesse caratteristiche dei social media producono comunità di utenti diversificate rispetto alla popolazione media in funzione della loro penetrazione per fasce di età, paesi, ecc. La scelta qui operata di utilizzare Twitter come fonte di dati, va ricercata nel fatto che, nonostante il calo complessivo di utenti negli ultimi anni (statista.com, 2018), rimane il social network di riferimento per le comunità di giovani professionisti; ma anche nella disponibilità, tramite autenticazione e attraverso API (Morstatter et al., 2013), di una serie di informazioni molto utili sui singoli account.
2019
coworking
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