Il microblogging è un servizio che permette la pubblicazione di brevi messaggi di testo (max 140 caratteri) corredabili di immagini, audio e video. Oggi vi sono diversi servizi di microblogging (Friendfeed, Tumblr, Google Buzz, ecc), ma il più diffuso è Twitter (nato nel 2006), e quindi la credibilità di Twitter è l'oggetto delle valutazioni di credibilità che proponiamo. Il microblogging ha avuto una grande diffusione, come strumento per il giornalismo partecipativo, per merito della sua semplicità d'uso. Esso può essere utile per analizzare le relazioni esistenti all'interno di comunità specifiche (vedi bibliografia Grandjean).

Il contenuto informativo dei microblog è ridottissimo e rende ardue le valutazioni di credibilità. Se però il microblogging viene usato per incrementare il traffico verso website/blog rimandando a contenuti più corposi, allora è possibile tentare una valutazione analizzando anche i contenuti linkati. Il tipo di relazione che può crearsi tra i nodi di una rete è di tre tipi:

• Follower (seguaci, ascoltatori o riceventi)
  

• Following (seguiti, parlatori o emittenti)
  

• Friend (relazione reciproca di ricezione ed emissione)  
  

A differenza di altri social networks che attuano relazioni simmetriche, il tipo di relazione di un microblogging può essere sia simmetrico che asimmetrico.  Ogni utente non ha bisogno di chiedere autorizzazioni per ricevere messaggi (diventare un follower), ma diventa automaticamente un friend quando l'emittente decide di diventare un follower del ricevente trasformando la relazione da asimmetrica in simmetrica. Quando ciò accade vuol dire che sono state fatte valutazioni reciproche di credibilità, e quest'ultima ha fruito dell'esperienza accumulata nella relazione (earned credibility).
Per valutare la credibilità di Twitter in associazione con altri mezzi andare alla pagina Credibilità dell'Ecosistema Mediatico Emergente.

E se i nostri followers non fossero delle persone reali ma dei BOT? I criteri che permettono di individuare i Fakebot su Twitter sono, secondo Gianluca Stringhini  citato da Roberto Di Pietro (Appendix A.1 ved. bibliografia 2013), i seguenti:

1. Non ha migliaia di follower (< 500)

2. Ha inviato meno di 20 tweets

3. Il contenuto dei tweet presenta forti similitudini

4. Ha un alto URL ratio (Tweets contenenti una URL / N° Totale di Tweet)

5. Ha un alto rapporto Friends / (Follower)2

Il New York Times ha messo in fila tutti i messaggi postati su Twitter dal presidente degli Stati Uniti Donald Trump: dal giorno dell’insediamento alla Casa Bianca sono – nel momento in cui l’articolo è stato pubblicato, ma nel frattempo il numero è di certo già lievitato – 11.390, e il quotidiano statunitense li definisce “una raffica di attacchi personali, offese e sbruffoneria”.

Se non si ha molto tempo si consiglia una prima analisi rispondendo a queste cinque domande:
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Chi: vi sono tre possibilità: il messaggio è un tweet di un autore del quale si conosce l'identità, il messaggio è un re-tweet (RT) di un autore che non si conosce o le cui credenziali appaiono poco chiare, si ha il sospetto che si tratti di un fakebot (account automatico non corrispondente ad una persona reale)
Perchè: Lo scopo che l'autore dei tweet si propone è chiaro? Ad esempio informare in un campo specifico, promuovere servizi o prodotti, ecc.
Cosa: I tweet contengono link a un website o blog che riporta l'intero contenuto o notizia?
Quando: Se l'aggiornamento è importante per il tipo di informazioni che il microblog propone, la frequenza media con cui vengono pubblicati i tweets è adeguata?
Dove: ll Microblog è collegato a un sito web o blog del quale costituisce una estensione? In caso affermativo verificare la credibilità del website/blog con la procedura flash dell'applicazione dedicata alla valutazione dei website o blog.

Un'analisi completa della credibilità di un microblog può essere fatta con la checklist scaricabile qui:

• Roberto Di Pietro et al. (2013), Fake accounts detection on Twitter (PDF) - Articolo scientifico
  
• Stefano Cresci et al. (2015), Fame for sale: efficient detection of fake Twitter followers (PDF) - Articolo scientifico
• Gianluca Stringhini et al. (2010), Detecting spammers on social networks (PDF) - Articolo scientifico
  
• Twitter: tutto quello che non vogliono farvi sapere
  

• Twitter: il grande affare dei falsi account
  
• Eugenio Occorsio (2018), Twitter e la sua squadra di robot “Così nasce il dibattito sulla Rete”
• Stefan Wojcik (2018) Bots in the Twittersphere - PEW Research
• (2019), Cosa si ottiene analizzando gli 11mila tweet della presidenza Trump - Wired
• Luigi Gavazzi (2017), Perchè Trump usa twitter per fare politica - Panorama
• Gabriele Carrer (2020), L’offensiva comunicativa degli Usa sull’Italia con Casa Bianca e Pompeo
• Margaret Grayson (2020), UVM Researchers Study Twitter and the Coronavirus - Seven Days
• Aldo Fontanarosa (2020), Il coronavirus butta giù la curva della felicità: "Il 12 marzo giorno più triste nel mondo". Ora va meglio - La Repubblica
• Martin Grandjean, Aaron Mauro (2016), A social network analysis of Twitter: Mapping the digital humanities community [90 citazioni]

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Pagina aggiornata il 16 maggio 2023