Un nuovo studio rivela come le immagini pubblicate su Instagram possano influenzare significativamente l'opinione pubblica su eventi sociopolitici. La ricerca ha identificato forti correlazioni statistiche tra il contenuto visivo e le reazioni degli utenti.
Nafiseh Jabbari Tofighi dell'Università Medipol di Istanbul e Reda Alhajj dell'Università di Calgary hanno pubblicato i risultati su PLOS One. Lo studio rappresenta un importante passo avanti nella comprensione dell'impatto dei social media sulla formazione dell'opinione pubblica.
Analisi di quattro movimenti sociopolitici
I ricercatori hanno esaminato 100 post di Instagram con alto coinvolgimento degli utenti, focalizzandosi su quattro movimenti: Black Lives Matter, Women's March, proteste contro il cambiamento climatico e manifestazioni contro la guerra. Ogni immagine è stata classificata manualmente come positiva o negativa.
Utilizzando tecniche di deep machine learning, gli studiosi hanno analizzato i commenti per determinare la percentuale di sentiment positivi e negativi. L'obiettivo era verificare se esistesse una correlazione tra il tono delle immagini e quello dei commenti successivi.
Correlazioni più forti nelle proteste contro la guerra
L'analisi ha evidenziato una forte corrispondenza tra i sentimenti suggeriti dalle immagini e quelli espressi nei commenti. Le immagini relative alle manifestazioni contro la guerra hanno mostrato le correlazioni più elevate, probabilmente a causa della natura emotivamente carica di tali contenuti.
Al contrario, le proteste contro il cambiamento climatico hanno registrato correlazioni più basse. Secondo i ricercatori, questo potrebbe dipendere dal fatto che l'impatto di tali immagini richiede una maggiore conoscenza del contesto da parte degli utenti.
Risultati moderati per altri movimenti
I movimenti Black Lives Matter e Women's March hanno mostrato correlazioni moderate tra immagini e sentiment dei commenti. Gli autori attribuiscono questo risultato alle ampie variazioni nel tipo di immagine e nel background personale degli utenti che interagiscono con questi contenuti.
Lo studio colma una lacuna importante nella ricerca, combinando per la prima volta l'analisi di dati testuali e visivi nel contesto del sentiment sociopolitico sui social media. Ricerche precedenti avevano prodotto risultati contrastanti sull'effettivo impatto delle immagini.
Rischi dell'intelligenza artificiale
Gli autori sottolineano un potenziale rischio nella loro analisi: la possibile presenza di immagini generate dall'intelligenza artificiale o sintetiche nel dataset. Questo fenomeno potrebbe compromettere l'accuratezza dei risultati e la rappresentazione della realtà.
I ricercatori invocano lo sviluppo di tecnologie in grado di rilevare e filtrare tali contenuti artificiali dai futuri dataset di ricerca. La questione diventa sempre più rilevante con l'evoluzione delle tecnologie di generazione di immagini.
Fonte AGI (www.agi.it)
Nota: questo articolo è stato rielaborato da UPDAY con l'ausilio dell'intelligenza artificiale.
