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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-10192023-144222


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
BECCARO, ILENIA
URN
etd-10192023-144222
Titolo
Tra meme e guerra: il caso Twitter #Ukraine
Dipartimento
FILOLOGIA, LETTERATURA E LINGUISTICA
Corso di studi
INFORMATICA UMANISTICA
Relatori
relatore Prof.ssa Bracciale, Roberta
Parole chiave
  • social network analysis
  • Gephi
  • Google Vision API
  • cluster semantici
  • guerra memetica
  • Russia
  • Ucraina
  • comunicazione politica
  • #Ukraine
  • Twitter
  • meme
Data inizio appello
09/11/2023
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
09/11/2093
Riassunto
Nell'era digitale, le piattaforme sociali, in particolare Twitter, hanno creato un’ambiente unico per l’espressione pubblica attraverso i meme, diventando una forma di comunicazione influente. Questa tesi esplora il ruolo dei meme nel contesto inaspettato del conflitto tra Ucraina e Russia, evidenziando come possano veicolare messaggi politici e influenzare l'opinione pubblica su questioni globali. L’indagine inizia con la creazione di un dataset di meme associati all'hashtag #Ukraine su Twitter. Il dataset è stato curato attraverso un'attenta annotazione manuale (eseguita anche dalla candidata stessa durante il periodo di tirocinio), che comprendeva l'analisi del contenuto e l'interpretazione delle sfumature emotive dei meme. Successivamente, è stata condotta un'analisi visuale automatizzata del dataset annotato, impiegando l'API di Google Vision. Questo processo ha portato alla formazione del dataset finale oggetto di studio. Utilizzando strumenti informatici come R e Gephi, è stata eseguita una Social Network Analysis. Ciò che è emerso è la presenza di cinque principali cluster semantici uno dei quali riguarda il contesto militare legato al conflitto russo-ucraino, mentre gli altri si focalizzano sugli aspetti visivi dei meme, come il design, le espressioni facciali e le didascalie. La tesi effettua anche un confronto tra i risultati ottenuti dall'analisi manuale e quelli ottenuti tramite l'analisi automatizzata dei meme. L'analisi manuale si è concentrata principalmente sulla comprensione del contenuto emotivo dei meme e gli approcci umoristici. L'analisi automatizzata ha posto il suo nucleo sugli aspetti visivi contenuti nei meme, con limitazioni nell'interpretare emozioni complesse e contesti. Tuttavia, la comparazione sottolinea che questi approcci si integrano per una comprensione completa dei meme, arricchendosi reciprocamente.
In conclusione, una caratteristica notevole di questo metodo di analisi è la sua flessibilità poiché può essere applicato a una varietà di tematiche sociali mediante l’adattamento dei parametri e degli approcci interpretativi al contesto specifico di studio.
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