# data[].attributes.body
Redbull grazie al Viral marketing ha costruito un vero e proprio impero postando video e sponsorizzano sport estremi per farsi pubblicità anche se il prodotto non è dei migliori

# data[].attributes.body
Questo è il famosissimo slogan della nike

# data[].attributes.body
Esempio di negative marketing su tripadvisor.

# data[].attributes.body
Tripadvisor, è un'azienda statunitense di viaggi e ristoranti che pubblica recensioni fi alberghi, bed and breakfast e ristoranti, prenotazioni di alloggi e altri contenuti relativi ai viaggi. Il sito comprende oltre 200.000 hotel e attrazioni turistiche e più di 30.000 destinazioni nel mondo. Il sito raccoglie le valutazioni scritte dagli utenti utilizzatori delle strutture.

# data[].attributes.body
Il social marketing è quel settore del marketing che si occupa di generare visibilità sui social.
Il social marketing si differenzia da ogni altro tipo di marketing perchè permette alle aziende e ai clienti di interagire e commentare; un sistema sostanzialmente  nuovo di ottenere feedback e consigli e di gestire l'assistenza clienti.

# data[].attributes.headline
STATISTICA DELL'UTILIZZO DEI VARI SOCIAL NETWORK 

# data[].attributes.subject
STATISTICA DELL'UTILIZZO DEI VARI SOCIAL NETWORK 

# data[].attributes.body
Le statistiche sui social network 2019 svelano che YouTube è il social più utilizzato nel mondo,mentre subito dopo troviamo Facebook,che però viene superato da WhatsApp: ecco tutti i dati sull’utilizzo dei social media da parte degli italiani.

# data[].attributes.body
il viral marketing è una tecnica di marketing in base alla quale gli utenti diventano propagatori involontari di un messaggio promozionale.

# data[].attributes.body
Tecnica di marketing in base alla quale gli utenti diventano propagatori involontari di un messaggio promozionale.

# data[].attributes.body
Il grafico rileva che , tra tutti i scocial , il più utilizzato nel 2018 è stato you tube;al secondo posto si colloca Facebook
REALIZZATO DA: SAMUELE GIORGILLI, GIULIA FANELLA, GUSSATI SIMONE, SCANDURRA MATTIA.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Le Statistiche social network nel resoconto di We Are Social mostrano l'interesse sempre crescente degli italiani verso i social media. I dati.

Le statistiche sui social network 2019 svelano che YouTube regna ancora sovrano, Facebook continua a resistere, ma viene superato da WhatsApp: ecco tutti i dati sull'utilizzo dei social media da parte degli italiani.

Anche quest'anno è stato pubblicato online il dettagliato report sull'utilizzo di internet e dei social media, firmato We Are Social e in collaborazione con Hootsuite, che restituisce una fotografia particolareggiata della situazione tecnologica nel mondo e nei singoli paesi di interesse.
Rispetto al mese di gennaio dello scorso anno, a livello globale si può notare un aumento costante delle persone che si avvicinano al mondo del world wide web: con un aumento della popolazione di 84 milioni di persone, gli utenti di internet sono cresciuti del +9,1%, per un incremento totale di 367 milioni di utenti.

Ma se il numero di internauti cresce in maniera esponenziale, gran parte dei meriti vanno ai dispositivi mobili, utilizzati dal 52% della popolazione mondiale, e dei social network. Questi ultimi registrano +9% rispetto allo scorso anno, con un totale di 3,48 miliardi di utenti attivi di cui 3,26 miliardi da dispositivo mobile.
Queste statistiche ci rivelano quanto, durante tutto il corso del 2018, l'uso dei dispositivi mobili sia aumentato in maniera sempre più significativa, un trend che sembra progredire anche in questo 2019.

Ma se questi sono i dati relativi al panorama mondiale, non è da meno l'Italia: ecco tutte le statistiche dei social network 2019 nel Belpaese.

Uso di internet in Italia

Agli italiani piace trascorrere del tempo online, e l'uso dei social network è sempre più massiccio: è quanto si evince dal rapporto di We Are Social, che mette in evidenza come l' uso di internet sia aumentato del 27% rispetto all'anno scorso, con un totale di 54,80 milioni di persone che usano la rete web per gli scopi più disparati.
Su una popolazione di 59,25 milioni di persone, significa che il 92% degli italiani ha accesso alla rete internet, mentre sale a 35 milioni il numero di italiani attivi sui social network, di cui ben 31 milioni ne fa uso da un device mobile.

È stato stimato che gli italiani passano in media ogni giorno circa 6 ore e 4 minuti navigando online da diversi dispositivi tecnologici, e del tempo totale 1 ora e 51 minuti viene dedicata proprio alla fruizione dei social network.

Utenti attivi mensilmente sui social

Ma quali sono i social media più amati dagli italiani?

Il rapporto di We Are Social risponde a questa domanda, introducendo il numero totale degli utenti attivi sui social network in Italia pari a 35 milioni, ovvero il 59% dell'intera popolazione italiana.
Per quanto riguarda il comportamento degli italiani sui social media, è stato riscontrato che il 98% delle persone ha visitato o usato un social network, oppure un'app per lo scambio di messaggi, nel corso dell'ultimo mese, e il 74% ha utilizzato in maniera attiva un social media scrivendo o interagendo con i post.

La media giornaliera del tempo passato sui social network da un italiano è di circa 1 ora e 51 minuti, ma solo l'11% lo fa per lavoro.

I social media più amati dagli italiani

Per rispondere alla domanda precedente, sulla base delle dichiarazioni degli utenti tanto sui social network quanto sulle app di messaggistica, We Are Social incorona ancora una volta YouTube come piattaforma social più amata dagli italiani, con una percentuale di persone che la utilizzano dell'87%, seguito da WhatsApp, Facebook e Instagram.

Questo dato non stupisce, dal momento che ben il 92% degli utenti sui social cerca contenuti video da fruire: quale posto migliore della nota piattaforma dedicata allo streaming dei video e di proprietà di Google?

Le principali query di ricerca su YouTube nel 2018 sono state:

Tuttavia, a conti fatti Facebook sconfigge il fantasma del fallimento da Cambridge Analytica, vincendo a mani basse e su diversi fronti. Infatti, non solo si attesta come il terzo sito più visitato in Italia per media di traffico mensile secondo Similarweb, dietro solo a Google.it e Google.com, ma sbanca sia con WhatsApp, che si conferma essere ancora oggi l' applicazione di messaggistica più amata, che con il crescente Instagram.

Rispetto allo scorso anno, anche Twitter, LinkedIn, Pinterest e Snapchat hanno registrato un aumento nel loro uso, passando rispettivamente dal 23% al 32% Twitter, dal 18% al 29% LinkedIn, dal 15% al 24% Pinterest, e dal 9% al 12% Snapchat.

Audience a confronto: Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn e Snapchat

Dei 31 milioni di utenti attivi mensilmente sul noto social network di Zuckerberg, si distingue un utilizzo leggermente maggiore da parte degli uomini, che costituiscono il 52% del totale, contro il 48% dell'utenza femminile, trend in impercettibile opposizione con il 51% di donne contro il 49% di uomini su Instagram.
Secondo il rapporto, su Twitter vi è invece una decisa differenza di pubblico, con un 68% maschile ed un 32% femminile, meno marcata in LinkedIn, dove si registra il 53% della presenza di utenti maschili contro il 47% femminile, mentre su Snapchat una considerevole inversione di tendenza con il 73% di utenza femminile contro una quota del 25% maschile.

In totale, stando alle statistiche di Digital 2019, gli utenti attivi in Italia su ciascuna piattaforma risultano essere:

Statistiche Facebook, Instagram e Messenger: fasce d'età

Infine, dall'incrocio dei dati ottenuti sull'utilizzo di Facebook, Instagram e Facebook Messenger, si evince che i social network esercitano maggiore attrazione sugli utenti dai 25 ai 54 anni di età.
Nello specifico, con la seguente distribuzione di percentuali maschili e femminili:

11% di donne vs 12% di uomini nella fascia dai 25 ai 34 anni;

10% di donne e 10% di uomini nella fascia dai 35 ai 44 anni;

10% di donne e 10% di uomini nella fascia dai 45 ai 54 anni.

Statistiche social network 2019: i dati sull'Italia - Ultima modifica: da

# data[].attributes.attachment_link.title
Statistiche social network 2019: i dati sull'Italia - Digitalic

# data[].attributes.attachment_link.description
Le Statistiche social network nel resoconto di We Are Social mostrano l'interesse sempre crescente degli italiani verso i social media. I dati. Le statistiche sui social network 2019 svelano che YouTube regna ancora sovrano, Facebook continua a resistere, ma viene superato da WhatsApp: ecco tutti i dati sull'utilizzo dei social media da parte degli italiani.

# data[].attributes.body
Questo è un esempio di viral marketing però è una pubblicità un po' violenta

# data[].attributes.headline
un algoritmo controlla il "contagio morale" sui social

# data[].attributes.subject
un algoritmo controlla il "contagio morale" sui social

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
La modellizzazione matematica delle reti - di qualsiasi cosa: di persone, di risorse, etc. - ha avuto negli ultimi anni un grandissimo sviluppo. Da una parte si possono utilizzare strumenti di indagine basati sulla teoria matematica delle reti per studiare reti esistenti; dall'altra si può cercare di creare dei modelli matematici che riproducano il mesentiemglio possibile il comportamento di reti reali, allo scopo di migliorarne la comprensione e la struttura o di predirne il comportamento senza fare "esperimenti" che, su strutture a rete reali potrebbero essere difficili da compiere, o anche solo eticamente improponibili.

L'emergenza di reti sociali online è poi fonte di spunti e di possibilità inesauribili. Da una parte abbiamo reti sociali di dimensioni globali (i miliardi di utenti di Facebook, ad esempio), dall'altra abbiamo le problematiche relative all'influenza delle opinioni e del sentiment online sul mondo esterno alla rete sociale (ad es. le influenze sulle scelte politiche). Diventa molto interessante capire come i membri di un social network si organizzano in comunità - problema che inizia con la definizione del concetto di comunità - e come le opinioni, ad es. in un caso semplice la posizione rispetto ad un determinato argomento sul quale si può fare una scelta binaria di tipo si/no, da un lato vengono influenzate da questa suddivisione in comunità e dall'altro definiscono e danno forma alle comunità medesime.

Un recente articolo di alcuni studiosi della New York University (W. J. Brady, J. A. Wills, J. T. Jost, J. A. Tucker, J. I. Van Bavel, Emotion shapes the diffusion of moralized contet in social networks, Proceedings of the National Academy of Sciences, July 11, 2017, vol. 114, no. 28, pp. 7313-7318; l'articolo è on line ma dietro un paywall) ha mostrato come l'utilizzo di termini che hanno una risonanza morale profonda in specifiche comunità (nel caso in questione, comunità politicamente liberal o conservative) agevola significativamente la diffusione delle opinioni - fenomeno che gli autori chiamano contagio morale. Un'osservazione molto significativa che fanno gli autori è che però il contagio morale resta largamente confinato all'interno della bolla ideologica nella quale gli individui in questione si muovono ed hanno relazioni sociali. Questo grafico è lampante: abbiamo un grafo sociale significativamente esteso (gli autori hanno utilizzato dati di oltre 500 mila persone) in cui i colori dei nodi (dei puntini: ciascun puntino rappresenta una persona) rappresentano appunto due opzioni opposte relativamente ad un topic prescelto: nel caso concreto, gli argomenti prescelti sono stati il controllo delle armi, il matrimonio omosessuale e il problema del cambiamento climatico. Il rosso rappresenta una visione conservative, il blu una liberal; le linee tra i nodi rappresentano i retweet (chi retwitta i tweet dell'altro).

Come è evidente, la maggior parte dei retweet avvengono all'interno della medesima comunità di valori - rozzamente definita - ed i retweet tra comunità distinte sono pochi. Questo fenomeno viene denominato in gergo polarizzazione. I lavori importanti in questo campo si devono al gruppo capeggiato da Walter Quattrociocchi (si vedano ad esempio W. Quattrociocchi et al., Opinion dynamics on interacting networks: media competition and social influence, Scientific reports 4, 4938 e M Del Vicario et al., The spreading of misinformation online, Proceedings of the National Academy of Sciences 113 (3), 554-559). E' importante notare che la propagazione delle informazione e la relativa polarizzazione praticamente non dipendono dalla veridicità delle stesse: le cosiddette "fake news" generano gli stessi effetti di altre assolutamente verificabili.

Ora, proviamo a formulare un modello semplice che possa riprodurre questo fenomeno, modello che peraltro abbiamo formulato prima di aver visto i risultati degli studiosi dell'NYU e che stiamo studiando sia mediante metodi Monte Carlo, cioè simulazioni randomizzate al computer, che in modo formale, analitico.

Un modello tradizionalmente usato per riprodurre la struttura delle reti sociali è il modello di Barabasi-Albert: viene costruito un grafo (cioè un insieme di oggetti detti nodi che rappresentano i membri della rete sociale, e di link, di collegamenti, tra nodi che rappresentano una relazione di contatto nella rete - ad es. l' "amicizia" su Facebook, o l'aver espresso un "Mi piace" o fatto un commento su un post, etc.) secondo una regola molto semplice: partendo da un grafo originale molto piccolo praticamente arbitrario (si può ad es. partire da un grafo completo, cioè esiste ogni possibile link, o da un grafo vuoto, cioè privo di link, è largamente irrilevante) aggiungiamo un nodo alla volta, collegando il nuovo nodo ad un certo numero r di nodi preesistenti (r tipicamente è piccolo, ad es. 3). Tali r nodi verranno scelti con una probabilità proporzionale al grado del nodo medesimo, cioè proporzionale al numero di amici che il nodo a cui penso di collegarmi già possiede. L'idea di fondo è che sia piú probabile diventare amici di membri della rete che hanno già molti amici, ma che questa preferenza non sia esclusiva e quindi con minore probabilità possa anche diventare amico di persone meno sociali. Non è ovviamente questa la sede per raccontare la quantità di risultati che sono seguiti dalla introduzione di questo modello quindici anni fa (R. Albert, A. Barabasi, Statistical mechanics of complex networks, Rev. Mod. Phys. 74, 47 (2002)). Si tratta di risultati famosissimi, su cui sono stati anche scritti libri divulgativi e che hanno dato origine ad un intero filone di studio (le reti scale free).

Ci interessa introdurre una semplice variante di questo modello, in cui ogni nodo che viene aggiunto alla rete ha uno stato prestabilito, che viene scelto casualmente con pari probabilità: +1 o -1, blu o rosso, come preferite. Noi preferiamo +1 o -1.

Quando aggiungo un nodo alla rete la probabilità di aggiungerlo ad un nodo preesistente non solo sarà proporzionale al numero di "amici" del nodo a cui penso di collegare il nuovo nodo, ma sarà moltiplicata per un fattore, chiamiamolo γ, maggiore di 1, se il nodo ha il medesimo stato del nuovo nodo entrante, ed 1/ γ, quindi minore di 1, se il nodo ha stato opposto a quello del nodo entrante. Ovviamente occorre normalizzare le probabilità (cioè bisogna fare in modo che la loro somma sia 1), il che però è un fatto tecnico su cui sorvoliamo. La sostanza è che esiste un parametro γ > 1 che misura quanto l'omogeneità di opinione sul topic in questione infuenza l' "amicizia", insomma un parametro che misura il moral contagion di cui parla l'articolo degli studiosi dell'NYU. Se γ=1 allora il modello è identico a quello di Barabasi-Albert e le opinioni non hanno alcuna influenza nella scelta delle amicizie. Man mano che γ cresce, le opinioni contano sempre di piú e al limite per γ che tende a infinito abbiamo due reti di Barabasi-Albert totalmente distinte.

Se prendiamo valori di γ ragionevolmente grandi ma non enormi (ad es. nella figura che segue γ = 20, ma potremmo prendere anche valori piú bassi) e rappresentiamo la rete creata allo stesso modo della rete reale utilizzata dagli studiosi di cui sopra, otteniamo una figura come la seguente che riproduce esattamente la medesima fenomenologia.

In questo caso, si tratta di una rete di soli 10 mila nodi invece che degli oltre 500 mila utilizzata nello studio sopra citato: una simulazione su una rete di 500 mila nodi avrebbe richiesto un tempo di calcolo sostanziale mentre questa richiede solo qualche minuto su un computer di livello consumer.

Qui abbiamo visto solamente come le comunità definite dalla omogeneità di opinione abbiano un numero limitato di collegamenti, restino cioè impermeabili allo scambio di opinioni tra di loro, e come il nostro semplice modello possa rendere conto di questo comportamento. Quello che è interessante a questo punto studiare è vedere come siano ideologicamente polarizzate le comunità definite in modo puramente topologico - cioè guardando esclusivamente alla struttura del grafo ignorando il colore dei nodi. Esistono svariate nozioni di comunità in un grafo come nozione topologica (v. ad es. S. Fortunato, Community detection in graphs, Phys. Rep. 486 p. 75-174, 2010), e svariati algoritmi che possono essere sfruttati per determinarle. Noi abbiamo utilizzato uno dei piú comuni ed abbiamo rappresentato in un'istogramma il numero di comunità di livello di polarizzazione dato (il livello di polarizzazione di una comunità essendo definito come la media del valore dello stato di ciascun nodo membro: ecco perché preferiamo rappresentare lo stato con +1/-1 piuttosto che con un colore!).

Nelle figure che seguono abbiamo considerato grafi di 10 mila nodi, nella prima γ vale 1.6 e nella seconda vale 20. Nel primo caso, il livello di moral contagion è cosí basso che le comunità non risentono in modo significativo dalla polarizzazione ideologica, mentre nel secondo questo è tale da rendere le comunità quasi sempre ideologicamente allineate ed omogenee.

Ovviamente ci si può porre anche il problema in un certo senso duale rispetto a questo: il grafo sociale è fissato ed è una normale rete di Barabasi-Albert, e lo stato di ciascun nodo, invece che essere prefissato, dipende da quello dei vicini. In una situazione realistica entrambi i fenomeni hanno luogo contemporaneamente come è ovvio, ma nella modellizzazione matematica conviene considerare un problema alla volta. In questo ultimo caso si possono utilizzare diversi modelli dinamici per rappresentare l'evoluzione "ideologica" dei membri della rete: si può utilizzare ad es. quello che i fisici chiamano un modello di Ising, tradizionalmente utilizzato come modello del ferromagnetismo, o si può semplicemente calcolare lo stato di ciascun nodo che viene aggiunto in termini dello stato dei vicini a cui si collega. In entrambi i casi gioca un ruolo un parametro di contagio morale simile al fattore γ sopra introdotto, ed in entrambi i casi sembrano avvenire fenomeni analoghi.

Un problema interessante, ma ancora aperto e che non ci sembra sia stato studiato a fondo nemmeno a livello empirico, è quello dell'esistenza di valori di soglia, tali che per reti grandi la situazione della polarizzazione ideologica delle comunità dipenda solo dal fatto che γ sia maggiore o minore di una determinata soglia; l'esistenza cioè di discontinuità in indicatori quantitativi di polarizzazione al variare del parametro sopra introdotto. Dal punto di vista delle simulazioni, questo richiede una notevole potenza di calcolo in quanto occorre molto probabilmente fare delle simulazioni per reti molto, molto grandi, e dal punto di vista empirico potrebbe essere un ostacolo la mancanza di dati oggettivi e ripetibili in grande quantità.
(Questo articolo descrive in modo semplificato e divulgativo una ricerca in corso degli autori. Abbiamo ricevuto utili input da parte del Prof. Andrea Volterrani, Dip. di Ingegneria dell'Impresa, Università di Tor Vergata.)

# data[].attributes.attachment_link.title
Il "contagio morale" sui social: un modello matematico per capirci di più | Agenda Digitale

# data[].attributes.attachment_link.description
La modellizzazione matematica delle reti - di qualsiasi cosa: di persone, di risorse, etc. - ha avuto negli ultimi anni un grandissimo sviluppo.