Il campionato italiano di calcio di Serie A, come non lo avete mai visto. C'è, infatti, un'altra competizione parallela, che si gioca online, nella quale la posta in gioco si chiama autorevolezza in rete.
Nella Fig. 1, ho ricostruito le relazioni di dipendenza (like) fra le venti squadre del campionato e tutte le pagine Facebook ad esse collegate.
Pur essendo quasi un gioco, il risultato è abbastanza impressionante, ed emergono degli interessanti spunti di riflessione sulla "calciosfera" italiana: ad esempio, la centralità degli sponsor, una certa interdipendenza con il mondo dei media, le relazioni con le banche e la finanza, ma anche i legami forti con la realtà del Terzo Settore e del volontariato (per un approfondimento teorico su tutti questi intrecci, rimando all'articolo di F.M. Lo Verde sulla rivista Problemi dell'Informazione, https://www.rivisteweb.it/doi/10.1445/79612). Fra le curiosità, inoltre, un certo isolamento spaziale della "Galassia Romana" e del "mondo Napoli".
Fig. 1 - La "calciosfera" della Serie A su Facebook (26/12/2015, Alberto Trobia)
Nel grafo, la dimensione dei nodi (pagine Facebook) e delle corrispondenti etichette è direttamente proporzionale al loro livello di authority, cioè di centralità e importanza all'interno della rete analizzata (sulla nozione di authority, cfr. http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/auth.pdf). Ecco, dunque, la classifica del campionato di calcio di serie A, misurata sulla base dell'authority di ciascuna squadra su Facebook:
01. Napoli
02. Fiorentina
03. Roma
04. Milan
05. Inter
06. Juventus
07. Genoa
08. Lazio
09. Udinese
10. Chievo
11. Sampdoria
12. Torino
13. Verona
14. Bologna
15. Palermo
16. Atalanta
17. Sassuolo
18. Empoli
19. Carpi
20. Frosinone
Le diverse aree colorate, invece, indicano gruppi di nodi tra loro simili o "vicini" dal punto di vista delle dinamiche relazionali. Esse corrispondono a quelli che, in gergo statistico, vengono chiamati cluster (gruppi). Nella Fig. 1, i cluster più importanti e numerosi sono cerchiati in rosso.
La tecnica utilizzata per la ricostruzione e l'analisi di questo tipo di informazioni è la Social Network Analysis (http://socionet.jimdo.com/). Il lavoro, in particolare, è ispirato al noto articolo di Matteo Pavanati sul complottismo online (http://pvnmtt.it/pages/complottisti.html).
