Twitter communities of users during 2022 Italian political elections: a network analysis

In this study, we conduct an analysis of a Twitter dataset focusing on the 2022 Italian political elections in the context of complex networks analysis. The dataset is aggregated on a weekly basis, consisting in 15 weeks of data, and the investigation primarily focuses around two sets of networks: one being the retweet networks encompassing all users, and the other considering the retweets only involving elected members. In both networks, nodes represent Twitter users connected by undirected links with weights corresponding to the number of interactions, such as retweets or mentions, between users. Our primary objective is to examine the topological characteristics that unveil the dynamics of information propagation and patterns of social influence within the Twitter networks. To accomplish this, we employ the Louvain Community Detection Algorithm to identify communities in each network, defined as cohesive groups of users, and link them to the different political coalitions, such as CDX, CSX, M5S and CEN. Furthermore, a network analysis approach enables us to determine the different roles played by individual users, highlighting the major contributors to the political discourse surrounding the elections. Lastly, we employ a time series analysis in order to explore various network characteristics over the entire duration of interest. The analysis of the networks and their properties is conducted using Python programming language, specifically the networkx package.

In questo studio, condotto con le metodologie per lo studio delle reti complesse, analizziamo un dataset di Twitter incentrato sulle elezioni politiche italiane del 2022. Il dataset è aggregato su base settimanale, coprendo un periodo di 15 settimane; l’indagine si focalizza sia sulle reti di retweet che coinvolgono tutti gli utenti sia sulle reti dei soli retweet associati ai membri eletti. Nel modello a rete, i nodi corrispondono agli utenti di Twitter, collegati da link non diretti con pesi corrispondenti al numero di interazioni tra gli utenti, come retweet o menzioni. L’obiettivo principale è quello di esaminare le caratteristiche topologiche evidenziate dalle dinamiche di propagazione delle informazioni, per poi analizzare il loro impatto all’interno delle reti di Twitter. A questo scopo, viene utilizzato l’algoritmo di Louvain per identificare la partizione in comunità della rete, definite come gruppi coesi di utenti, in modo da associarle alle diverse coalizioni politiche, come CDX, CSX, M5S e CEN. L’analisi delle reti, ci consente poi di determinare i diversi ruoli degli utenti, evidenziando chi ha contribuito in modo significativo al dibattito politico legato alle elezioni. Infine, viene effettuata un’analisi delle serie temporali al fine di esplorare le diverse caratteristiche delle reti nell’intero periodo di interesse. L’analisi delle reti e delle loro proprietà viene condotta utilizzando il linguaggio di programmazione Python, nello specifico il pacchetto Networkx.