Disinformazione e social media: come caratterizzare gli utenti
Creators: name: Moranda, Diego
Publisher: name: Scuola Universitaria della Svizzera Italiana (SUPSI)
Year: 2022

description: Dall’apparizione del coronavirus alla fine del 2019 si contano più di 600 milioni di contagi e più di 6 milioni di decessi a livello globale (https://covid19.who.int, 31 agosto 2022). Uno dei primi paesi europei ad essere colpito è stata l’Italia che conta attualmente più di 175 mila decessi. Dati questi numeri, le notizie e le informazioni hanno iniziato a diffondersi rapidamente e su larga scala. Questo aumento di attività è stato riscontrato anche nei social media online. La conseguenza è stato un aumento della disinformazione e delle attività dannose che hanno lo scopo di influenzare l’opinione pubblica su queste piattaforme di comunicazione. L’ obbiettivo principale di questo progetto è quello di riuscire a caratterizzare gli utenti presenti in un dataset raccolto da Twitter (VaccinItaly, Francesco Pierri et. Al.). Questo dataset contiene tweets inerenti alla discussione sui vaccini e sul covid19 in Italia, per il periodo che va da gennaio 2020 a maggio 2021. Altri obbiettivi secondari, posti per raggiungere quello principale, includono l’analisi testuale dei tweets per capirne le emozioni, i sentimenti, la tossicità e la categoria di appartenenza di un post. Per gli utenti invece si è voluto capire se una classificazione fosse possibile attraverso strumenti come Botometer e Trollmeter. La classificazione degli utenti è stata possibile ed ha permesso di sfruttare le altre metriche per un confronto diretto dei comportamenti. La classe che si differenzia di più rispetto alle altre, per quanto riguarda tipologie di tweets utilizzate e per emozioni, sono i bot. Le altre due classi, cioè troll e utenti normali, sono invece più simili a livello di comportamento. Analizzando la tossicità la classe in evidenza è quelli degli utenti normali, che hanno dei valori più alti rispetto alle altre due. -- Since the appearance of coronavirus at the end of 2019 there have been more than 600 million infections and more than 6 million deaths globally (https://covid19.who.int, 31 agosto 2022). One of the first European countries to be affected was Italy, which currently has more than 175’000 deaths. Given these numbers, news and information began to spread rapidly and widely. These increase in activity was also seen in online social media. The consequence has been an increase in disinformation and harmful activities aimed at influencing public opinion on these communication platforms. The main objective of this project is to be able to characterise the users in a dataset collected by Twitter (VaccinItaly, Francesco Pierri et. Al.). This dataset contains tweets related to the discussion on vaccines and covid19 in Italy, for the period from January 2020 to May 2021. Other secondary objectives, set to achieve the main one, include the textual analysis of tweets to understand the emotions, feelings, toxicity and category to which a post belongs. For users, on the other hand, we wanted to see if a classification was possible through tools such as Botometer and Trollmeter. Classification of users was possible and allowed the other metrics to be exploited for a direct comparison of behaviour. The class that differs the most from the others, in terms of types of tweets used and emotions, are the bots. The other two classes, namely trolls and normal users, are more similar in terms of behaviour. When analysing toxicity, the class that stands out is the one of normal users, which has higher values than the other two.