Deplatforming and Extreme Platform: the case of Gab for an analysis of alternative narratives on Covid-19 and vaccines

Il fenomeno della deplatformizzazione, inteso secondo diversi studiosi (Rogers, 2020; Innes & Innes 2021; Jhaver et al. 2021; Rauchfleisch & Kaiser, 2021) come la rimozione degli account social a ragione del mancato rispetto delle regole di condotta delle grandi piattaforme social come Facebook, Twitter e Instagram, ha trovato di recente sempre più spazio nel dibattito sociologico. Dopo la massiccia azione di censura da parte delle grandi piattaforme (Twitter, Meta Group), a seguito della pandemia da Covid-19 e della crescente pressione da parte delle autorità di regolamentazione, questi utenti si sono spostati su piattaforme alternative, meno regolamentate e moderate, in cui possono godere della libera condivisione dei propri contenuti. Sulla base di questi presupposti, il presente lavoro è finalizzato a una prima esplorazione delle narrazioni costruite in tali periferie, inerenti al tema della pandemia da Covid-19 e alla relativa campagna vaccinale. A partire dall’Aprile 2020, Gab viene considerata la piattaforma alternativa più diffusa in Occidente. Gab difatti ospita più di un milione di iscrizioni e più di 3 milioni di visualizzazioni. In riferimento alla pandemia, quali temi trovano maggiore spazio nell’ambiente di Gab? Quali sono le fonti utilizzate dagli utenti utilizzate a supporto delle proprie argomentazioni i? In che modo gli utenti sono eventualmente radicalizzati circa temi particolarmente delicati come quello della pandemia e della campagna vaccinale? Quali sono le principali differenze tra il discorso alimentato su Gab e quello alimentato invece sulle grandi piattaforme social media? Per rispondere a queste domande di ricerca, un percorso multi-stage di analisi del contenuto orienta la parte empirica del presente lavoro. Sulla base delle differenze ontologiche e del diverso funzionamento delle piattaforme , tale esplorazione è finalizzata a una comparazione tra Gab e Facebook. Composto dai contenuti postati tra il Marzo 2020 e il Luglio 2021, il dataset è stato costruito partendo da una precisa strategia di interrogazione delle piattaforme, sulla base delle seguenti parole chiave: vaccini, anti-vax, no-vax, covid, covid19, coronavirus. La procedura di collezione dei dati è stata svolta tenendo conto delle differenze strutturali tra le piattaforme e della relativa differenza nell’organizzazione degli ambienti di interazione tra gli utenti. La popolazione originaria di 8000 post è stata sottoposta a una procedura di campionamento stratificato che ha portato all’estrazione di 2000 post sulla base dei livelli più alti di reattività da parte degli utenti.La procedura multi-stage che caratterizza l’analisi del contenuto consiste nell’identificazione dei temi emergenti dalle narrazioni prodotte grazie alla tecnica del Topic modeling e nell’identificazione dei fattori latenti che caratterizzano tali narrazioni grazie all’analisi delle corrispondenze lessicali e relativa cluster analysis. I risultati attesi da questa esplorazione sono volti a sottolineare la distanza tra le piattaforme in termini di: tipo di contenuto promosso, nonché alla definizione del grado di engagement e tipo di fonti di cui si avvalgono gli utenti. In aggiunta al tipo di comunicazione e informazione che circola sulle piattaforme alternative come Gab, i risultati raggiunti in questa prima esplorazione si propongono di aiutare alla comprensione di come eventuali differenti narrative promosse sui due tipi di piattaforme possano in caso agevolare polarizzazioni ideologiche o visioni cospirative circa i temi più delicato del dibattito politico-sociale.