A methodological framework to understand and leverage the impact of content on social media influence

Social media have a strong impact on the way users interact and share information. The literature makes a distinction between influencers and influence. The former are social media users with a broad audience. For example, influencers can have a high number of followers on Twitter, or a multitude of friends on Facebook, or a broad array of connections on LinkedIn. The term influence is instead used to refer to the social impact of the content shared by social media users. The majority of these studies has focused on the role of influencers. Our claim is that while the information shared by influencers has a broader reach, the content of messages plays a critical role and can be a determinant of the social influence of the message irrespective of the centrality of the message's author. According to this perspective, influence is the actual impact of messages, which depends not only on the structure of the network, but also on the ability of message content to raise attention. This thesis provides a conceptual framework and related software tools to assess influence. The assessment of influence is performed in two steps. First, an empirical analysis is conducted in order to verify the assumption that content can have an impact on influence. This analysis is performed on a per-post basis and by characterizing content in terms of sentiment, inclusion of multimedia and specificity. This focus at a post level is important to make a clear separation between influence and influencers and measure the impact of content without a bias from the content's author. Then, we make an effort to translate our post-level findings into guidelines to be adopted by authors to maximize their influence. This is performed in two steps. First, we describe an empirical analysis investigating the relationship between content and influence by approaching content measures at an author's level and, thus, searching for the rules that tie author-level behavioural variables and authors' influence. Second, we attempt the application of these rules in a practical case to create and promote a brand. To support both steps we have developed and continuously improved a software suite that supports assessment.

I social media hanno un forte impatto sul modo in cui gli utenti interagiscono online e condividono informazioni. In letteratura viene evidenziata una distinzione tra influencer e influence. I primi sono utenti che occupano una posizione di centralità nella rete. Ad esempio, gli influencer possono avere un alto numero di follower su Twitter o un elevato numero di amici su Facebook, oppure molte connessioni su LinkedIn. La parola influence è invece utilizzata per riferirsi all'impatto sociale del contenuto condiviso dagli utenti dei social media. La maggioranza di questi studi si è focalizzata sul ruolo degli influencer. E' nostra opinione che, sebbene le informazioni condivise dagli influencer abbiamo indubbiamente una forte diffusione, il contenuto del messaggio assume comunque un ruolo critico e può essere determinante sulla influence del messaggio indipendentemente dalla centralità del suo autore. La influence rappresenta quindi l'impatto dei messaggi, la quale dipende non solo dalla struttura della rete ma anche dalla capacità del contenuto dei messaggi di generare interesse. Questa Tesi fornisce un framework concettuale e i relativi strumenti software per valutare la social media influence. La valutazione iniziale si svolge in due fasi. Inizialmente, viene condotta un'analisi empirica preliminare volta a verificare che il contenuto può effettivamente avere un impatto sulla influence. Questa analisi è svolta a livello di singolo post e caratterizzando il contenuto in termini di sentiment, utilizzo di caratteristiche multimediali e specificità. Un'analisi a questo livello di granularità è importante per operare una netta separazione tra influence e influencer, permettendo così di misurare l'impatto del contenuto senza l'influenza del suo autore. Successivamente, i risultati di questa analisi sono stati tradotti in delle linee guida finalizzate a massimizzare la influence dei contenuti pubblicati sui social media. Anche questa operazione è svolta in due fasi. Viene prima descritta una analisi empirica finalizzata a comprendere la relazione tra contenuto e influence aggregando a livello di autore le variabili che caratterizzano il contenuto. Lo scopo è quello di individuare variabili che legano il comportamento dell'autore alla sua influence. Infine, i risultati delle analisi sono stati impiegati in un caso reale al fine di creare e promuovere un brand. A supporto di queste due fasi, si sono sviluppati gli strumenti software necessari ad abilitare le analisi.