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L’affannosa ricerca della ricetta della viralità è una delle “corse all’oro” più grottesche degli ultimi anni. Fiumi e fiumi di inchiostro (digitale e non) vengono versati giorno dopo giorno per cercare di colmare questo vuoto che sembra togliere il sonno a tutto il settore della comunicazione online.

Lasciando da parte la chimera viralità, trovo invece molto interessante soffermarsi, dati alla mano, sulle variabili che influiscono sulla propagazione del contenuto.

Una serie di statistiche elaborate da Gnip che ho ritrovato sul blog francese Demain la veille forniscono una panoramica rispetto allo specifico argomento chiamando in causa due di queste molteplici variabili: la prevedibilità/imprevedibilità della situazione che genera i contenuti ed i diversi canali su cui i contenuti generati si propagano e si rigenerano fino ad estinguersi.

Per comprendere la prima delle due variabili ovvero la prevedibilità/imprevedibilità di una situazione, rispetto ad un tema comune, possiamo per esempio pensare da un lato ad una calamità annunciata (come l’uragano Irene che ha colpito gli USA nel 2011 ma che è stato ampiamente previsto, discusso e monitorato giorno dopo giorno) e dall’altro invece ad un terremoto, difficile se non impossibile da prevedere, che colpisce di sorpresa la popolazione (e la comunicazione mi verrebbe subito da dire).

Ecco dal punto dei vista dei tweet come cambia la disposizione temporale e la propagazione del contenuto nelle due ipotesi (soffermatevi soprattutto sulla variabile tempo ma non trascurate neppure gli “zeri” della quantità di contenuti prodotti!):

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Interessante notare come nella prima situazione (evento annunciato) l’attesa per l’evento occupi uno spazio di produzione contenutistica addirittura superiore al post evento mentre nella seconda (evento inaspettato) la diffusione dei contenuti si avverte in tutta la sua eccezionale prepotenza in tempo praticamente reale, andando a decrescere rapidamente una volta metabolizzate le prime informazioni.

Ma che succede se andiamo a valutare la propagazione dei contenuti figli della stessa situazione sui diversi canali sociali? Come incide la variabile “struttura e funzionalità della piattaforma” su quantità e tempi di pubblicazione?

Lo stesso studio ci mostra alcuni dati, mettendo a confronto tra loro i contenuti prodotti all’interno di Twitter, Tumblr e della blogosfera generica rispetto al buco di 2 miliardi di dollari annunciato da JP Morgan il 10 maggio 2012.

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Basta una rapida occhiata per ritrovare, riportate sui 3 grafici, le peculiari dinamiche strutturali di ogni ecosistema di produzione di contenuti.

Twitter, universalmente riconosciuto come lo strumento per eccellenza di consumo e produzione di “informazione rapida”, assume il ruolo di medium praticamente esclusivo già durante la conferenza stampa dell’annuncio (prima delle ore 18) per poi calare fisiologicamente e ritornare su buoni livelli in due successive ondate da layer di discussione di quanto prodotto su altre piattaforme (lampante la propensione dello strumento ad adattarsi perfettamente come “strato di discussione” universale sia diretto sull’evento sia su quanto già prodotto intorno all’evento stesso su altre piattaforme!).

Tumblr invece, dopo aver sofferto di un fisiologico ritardo dovuto alla sua dinamica principe di ricondivisione dei post, diventa protagonista quando la produzione dei primi contenuti rapidi è quantitativamente sufficiente da colmare le necessità espressive della piattaforma. In seguito cala vistosamente e si riprende con un secondo picco importante alimentato da contenuti (o pezzi di contenuti!) provenienti dalla blogosfera.

Comprensibilmente più lineare la dinamica dei blog che dopo l’evento cominciano a popolarsi di contenuti in maniera crescente raggiungendo la massima capacità di produzione dopo svariate ore,  il tempo necessario ai blogger per raccogliere informazioni, opinioni ed interpretazioni sulla vicenda. La diminuzione nella propagazione del contenuto, in questo unico caso, assume connotati spazio-temporali assimilabili alla sua crescita.

Sarebbe interessante poter aggiungere allo studio ulteriori confronti con altri ecosistemi di informazione, per esempio con Facebook che mescola alle dinamiche pubbliche (pagine) quelle private (gruppi) e garantisce di base un’esposizione massiccia al contenuto, non fosse altro che per l’alto tasso di penetrazione dello strumento.

Sarebbe interessante inoltre capire la differenza di propagazione del contenuto “commerciale” rispetto a quello informativo ed in che termini la possibilità di spingerne forzatamente le visibilità influisca sulla sua assimilazione e propagazione.

Se avete un’opinione rispetto a quanto trattato o avete conoscenze da condividere rispetto ad altri studi sul tema della propagazione dei contenuti vi invito a condividerli nei commenti a questo post.