Modellazione del comportamento sociale come funzione del contenuto dei post

Web 2.0 has reformed the way the Net is used, changing the way people share their opinions and experiences among each other. Today Internet is what people consult in order to obtain and share information about every kind of topic, capable of catching not only the interest of researchers, who try to analyse the social phenomena that rule it, but also the interest of companies that see it as a new and more efficient channel for marketing. For this purpose, it is relevant to know the modalities by which online information is generated and shared and to know how could be taken advantage of individuals able to influence people's opinions in order to feed the eWOM (electronic word-of-mouth). This thesis aims to define some metrics that can allow to find the most influencing users in Facebook and that can permit to understand what brings people to spread the information they interact with inside a social network and in particular in Facebook and in Twitter. To reach this goal, some behavioural model are defined and subsequently applied and analysed over both the contents generated by all the users and the contents generated by the influencers. By performing the analysis in the pharmaceutical field, it appeared that the dominant behavioural model both on Facebook and on Twitter is the model based on the type of the topic. In particular it has been observed that the dominant type is the one that makes reference to the posts that contain only text, highlighting the importance of the content in the spread of the information.

Il Web 2.0 ha rivoluzionato l'uso che si fa della rete, trasformando notevolmente le modalità tramite cui le persone esprimono e condividono le proprie opinioni ed esperienze. Internet oggi rappresenta lo strumento di fiducia da consultare per reperire e scambiare informazioni su qualsiasi argomento e prodotto, attirando così l'interesse non solo degli studiosi che cercano di analizzare i fenomeni sociali da cui è governato ma anche da parte delle aziende che vedono in Internet un nuovo e più efficace canale di marketing. A questo proposito, è rilevante capire le modalità con cui vengono generate e scambiate le informazioni online e come si possono sfruttare gli individui che sono in grado di influenzare le opinioni delle persone con cui entrano in contatto alimentando così il passaparola elettronico. Questo lavoro di tesi si pone come obiettivi quelli di definire delle metriche che permettono di identificare gli utenti più influenti su Facebook e di capire cosa spinge le persone a propagare l'informazione con cui interagiscono all'interno dei social media ed in particolare su Facebook e Twitter. A tal fine vengono definiti dei modelli comportamentali che successivamente vengono applicati ed analizzati sia sui contenuti generati da tutti gli utenti, sia su quelli generati dagli influencer. Applicando le analisi al campo farmaceutico, è emerso che il modello dominante sia su Facebook che su Twitter è il modello basato sul tipo del topic ed in particolare è stato osservato che il tipo dominante è quello che fa riferimento ai post contenenti principalmente solo testo, evidenziando e confermando l'importanza del contenuto per la diffusione dell'informazione.