Programma della conferenza

Populism and social media share an electoral affinity. The affordances of the most popular digital platforms allow populist leaders to bypass editorial filters, algorithmically amplify sensational claims typical of their communicative style, and gauge the 'will of the people' in real time. While early studies of populism on social media focused overwhelmingly on written messages, recent years have seen a growing interest in the visual aspects of digital populism. Nevertheless, several areas remain under-explored. For example, while many have focused on how populist leaders discursively and visually construct 'the people' through their profiles, little is known about how people construct 'the leader' through images posted on social media.
To address this gap, our study examines a corpus of over 10,000 images posted to the X (formerly Twitter) hashtag #SilvioBerlusconi on the day of Silvio Berlusconi's death (13 June 2023). We approach this corpus as an example of memory activism, in which members of the public come together to commemorate the passing of 'the leader', visually constructing his legacy through the accumulation of images that reflect their personal interpretation of his persona. Our aim is to isolate those moments in Berlusconi's long and controversial political career that the public considers 'iconic'. Accordingly, we set out to identify two types of images: discrete icons (singular photographs of particular scenes that are famous for being famous) and aggregate icons (variants of the same scene that consolidate its popularity by portraying it from different angles and perspectives).

We followed an abductive iterative process involving several rounds of (a) manual screening of the corpus to identify potentially recurrent images, and (b) machine-assisted identification of identical or extremely similar images in the corpus using a custom algorithm we developed. This analysis revealed that the corpus is dominated by aggregate icons referring to three aspects of Berlusconi's persona: the success of the football club A.C. Milan under his ownership and presidency, his irreverence in institutional settings during his time as incumbent Prime Minister of Italy, and his personal friendship with controversial foreign leaders (notably Mu'ammar Gheddafi and Vladimir Putin).
Based on these findings, we offer the following empirical, methodological and theoretical contributions of our study. Empirically, we highlight how Berlusconi's collective memory revolves around a narrow set of discrete and aggregate icons that largely reproduce the same tropes that Berlusconi himself associated with his persona. The popularity of these tropes gestures towards the success of Berlusconi's own self-branding operation, now consolidated in public memory as part of his legacy. Methodologically, we propose an innovative process for the study of large corpora of digital images, using computational methods but with a focus on human interpretation of visual input. Theoretically, we show that studying the bottom-up representation of 'the leader' on behalf of 'the people' offers new insights into the interrelationship between the two key themes of populism. Analyses such as ours can shed new light on how voters interpret, refute, or repurpose the personae that politicians carefully construct in their campaign activities.

Negli ultimi anni, i social media hanno trasformato il modo in cui i leader politici vengono percepiti dal pubblico, accentuando la polarizzazione tra sostenitori e oppositori. La capacità delle piattaforme digitali di diffondere messaggi rapidamente e di coinvolgere gli utenti ha amplificato sia il fandom, inteso come sostegno entusiastico verso un leader, sia l’anti-fandom, ossia il rifiuto e la critica sistematica. Questa ricerca indagherà le dinamiche alla base di questi fenomeni in Italia, Francia e Spagna, evidenziando differenze e somiglianze nella formazione del consenso e del dissenso online.

L’analisi si fonderà su un corpus di 1.368 post pubblicati su Instagram durante la campagna elettorale per le elezioni europee (precisamente tra aprile e il giorno del voto, 10 giugno 2024), un periodo di intensa attività politica e dibattito pubblico. Il confronto tra i tre Paesi consentirà di esaminare come il contesto nazionale influisca sulla polarizzazione del dibattito e sulle strategie comunicative adottate sia dagli attori politici, sia dagli utenti ordinari. Si analizzerà il ruolo di Instagram come spazio di aggregazione politica e veicolo di amplificazione delle narrazioni, valutando il peso dei diversi attori coinvolti nella diffusione dei contenuti.

L’attenzione è rivolta a dodici figure politiche, quattro per ciascun Paese: Giorgia Meloni, Matteo Salvini, Giuseppe Conte ed Elly Schlein per l’Italia; Emmanuel Macron, Marine Le Pen, Jean-Luc Mélenchon e Raphaël Glucksmann per la Francia; Pedro Sánchez, Santiago Abascal, Isabel Díaz Ayuso e Yolanda Díaz per la Spagna. L’analisi comparativa di questi leader consentirà di individuare schemi ricorrenti o specificità nazionali nelle dinamiche di fandom e anti-fandom, mettendo in luce quali leader sono più polarizzanti e quali generano livelli di consenso e dissenso meno estremi.

L’indagine esaminerà il grado di polarizzazione in ciascun Paese e quale tipo di contenuti prevalga nei diversi contesti. Sarà fondamentale capire se in alcuni Paesi il fandom si sviluppi in modo più strutturato e coordinato, mentre in altri prevalga una tendenza più marcata verso l’anti-fandom. Inoltre, si esamineranno i diversi tipi di pubblicanti per individuare quali tipologie di utenti influenzino la narrativa pubblica e in quali modi.

L’analisi del discorso politico online evidenzierà differenze nelle modalità di sostegno e critica ai leader, valutando in che misura il fandom sia associato a forme di identificazione e partecipazione attiva, mentre l’anti-fandom si manifesti attraverso sentimenti di opposizione e discredito. Saranno analizzate le principali strategie comunicative adottate nei tre Paesi, con particolare attenzione alle tecniche di engagement e mobilitazione, tra cui l’uso di retoriche populiste, strategie di attacco agli avversari e meccanismi di rafforzamento dell’identità del gruppo di sostenitori.

Un ulteriore elemento di confronto riguarda l’influenza delle piattaforme digitali sui processi di formazione delle comunità di sostenitori e oppositori. In questo senso, si analizzerà se il dibattito sia maggiormente guidato da attori politici e mediatici o se prevalgano dinamiche più spontanee e decentralizzate, caratteristiche dell’interazione online.

Questa prospettiva comparata consentirà di comprendere meglio le nuove forme di partecipazione politica negli ecosistemi digitali di questi tre Paesi, mettendo in luce il ruolo delle specificità nazionali nella creazione del consenso e nella diffusione delle critiche. L’obiettivo è fornire strumenti interpretativi utili a comprendere come i social media modellino il discorso politico contemporaneo, influenzando la percezione pubblica dei leader e ridefinendo le dinamiche di interazione tra politica e cittadini.

La narrazione autobiografica costituisce un dispositivo strategico sempre più rilevante nella comunicazione politica contemporanea, in quanto strumento di costruzione dell’identità e di legittimazione della leadership. Nel caso di Giorgia Meloni, il racconto della propria esperienza personale e del proprio passato assume una funzione centrale nella definizione della sua immagine pubblica, articolandosi attorno al mito neoliberale della self-made woman.

Attraverso un’analisi della sua autobiografia Io sono Giorgia. Le mie radici, le mie idee (2021), condotta mediante la Critical Discourse Analysis (CDA), questo contributo esamina il ruolo della narrazione personale nella costruzione del capitale simbolico della leader e nella normalizzazione di un modello di successo che marginalizza i vincoli sociali e collettivi a favore di una retorica della volontà individuale. In questo senso vengono identificati quei dispositivi simbolici (maternità, lealtà, competizione, volontà) che contribuiscono a questa costruzione.

La Critical Discourse Analysis, in quanto approccio metodologico, permette di indagare le relazioni tra linguaggio, potere e ideologia, evidenziando come il discorso autobiografico di Meloni si inserisca all'interno di un quadro ideologico più ampio. L’analisi si concentra su scelte linguistiche, strategie retoriche e cornici narrative per individuare le modalità con cui il testo costruisce significati, rafforza specifiche visioni del mondo e legittima un immaginario politico basato sull’autosufficienza individuale.

Pur riecheggiando la strategia femminista del "partire da sé", Meloni la riformula in una chiave individualista e meritocratica, presentandosi come un’underdog che ha scalato le gerarchie politiche grazie alla sola forza di volontà e al talento personale. In tal modo, la sua narrazione oscura le dinamiche strutturali di potere e le disuguaglianze sistemiche, contribuendo a consolidare un discorso politico fondato sulla responsabilità individuale, in linea con retoriche neoliberali e sovraniste riscontrabili anche in altri contesti di leadership femminile.

Alle Politiche 2022, il 40% dei potenziali first-time voters ha scelto l’astensione (Istituto Ixè, 2022), evidenziando un’apparente polarizzazione nella partecipazione giovanile. Tuttavia, (giovani) elettori e astenuti non sono gruppi monolitici, ma presentano diverse sfumature di impegno politico (Andersen et al., 2021) e diverse esperienze informative (Woodstock, 2014).

Questo studio esplora le esperienze informative dei giovani italiani che hanno scelto di astenersi o votare alle Politiche 2022. Poiché le esperienze informative dei giovani sono sempre più influenzate dagli algoritmi sui social media, lo studio esplora – nello specifico – la loro percezione di questi algoritmi, facendo riferimento alla letteratura sulle “folk theories”.

Nate nell’ambito della ricerca sull’interazione uomo-macchina (Eslami et al., 2015), le folk theories sono considerate risorse culturali strategiche che permettono agli individui di generare inferenze sugli effetti dei media e che influenzano gli usi concreti che gli individui fanno dei media (Siles et al., 2020; Toff & Nielsen, 2018; Ytre-Arne & Moe, 2020).

Questo studio mira a capire 1) quali folk theories degli algoritmi di news selection sui social emergono tra i giovani italiani elettori e astenuti, 2) il contesto in cui queste teorie si sviluppano (impegno politico e civico dei giovani che le elaborano, frequenza e fonti con cui (non) si informano sulla politica), 3) le (eventuali) tattiche che vengono adottate, sulla base di queste teorie, per incoraggiare / scoraggiare questi algoritmi.

A maggio 2023 sono state condotte 36 interviste semi-strutturate a giovani astenuti e votanti, con una strategia di variation sampling che bilancia caratteristiche sociodemografiche in grado di influenzare il senso di connessione alla vita pubblica. Le interviste hanno indagato la consapevolezza dell’esistenza di sistemi di personalizzazione dell’informazione sui diversi social media, la percezione degli effetti di questa personalizzazione e le eventuali strategie adottate per modificare le news visualizzate. Le interviste sono state analizzate attraverso un processo induttivo e iterativo.

L’analisi delle prime 20 interviste ha fatto emergere cinque folk theories sugli algoritmi, che ho etichettato come: “pratici ma limitanti”, “riduttivi”, “predatori”, “funzionali”, “spie”.

Secondo la prima teoria, gli algoritmi filtrano le informazioni ma limitano la visione del mondo. Questa teoria è sostenuta dal gruppo più numeroso (3 votanti, 4 astenuti), eterogeneo per partecipazione e diete informative. Nonostante la preoccupazione per i rischi di “segregazione”, solo un intervistato evita i like nella speranza di vedere contenuti diversi, mentre gli altri sono attivi in tattiche di personalizzazione.

La seconda teoria sostiene che gli algoritmi commettono errori, offrendo rappresentazioni grossolane e contenuti irrilevanti. Condivisa da 3 votanti e 1 astenuto con medio-basso engagement politico e pratiche attive di ricerca di informazione, porta all’uso di strumenti come blocchi e segnalazioni.

La terza teoria vede gli algoritmi come strumenti per massimizzare l’attenzione a fini commerciali o politici. Tre astenuti sfiduciati verso la politica sostengono questa teoria, senza però evitare azioni di personalizzazione algoritmica.

Secondo la quarta teoria, gli algoritmi sono utili per mostrare contenuti interessanti. I sostenitori (2 astenuti, 1 votante), poco coinvolti politicamente, si affidano alla selezione algoritmica senza spirito critico e senza modificarla.

La quinta teoria evidenzia l’utilità degli algoritmi, ma anche la sensazione di essere spiati. I sostenitori (3 votanti) sono poco impegnati politicamente e si informano incidentalmente. Il gruppo ha al suo interno gli unici due giovani che dichiarano di non sapere come funzionano gli algoritmi. Nonostante si sentono spiati, non adottano alcuna tattica significativa di resistenza all’algoritmo.

Questi risultati contribuiscono all’avanzamento della conoscenza scientifica su giovani, partecipazione politica, ed esperienze informative, esplorando il potere algoritmico dal punto di vista degli utenti dei social media e guardando anche ai delusi / disinteressati alla politica in uno dei Paesi con le più basse competenze digitali in Europa.

The 2022 Brazilian presidential elections highlighted extreme polarization and widespread online misinformation, culminating in an attempted coup on January 8, 2023 (Bastos & Recuero, 2023). This study addresses the rise of destructive political polarization, characterized by dysfunctional communication driven by negative emotions and antagonism toward opposing political groups (Esau et al., 2024).

Emotions play a critical role in destructive polarization. Anger and mistrust often reinforce group boundaries, escalating polarization (Barnes, 2022; Recuero et al., 2021; Sandvoss, 2020). Social media platforms, particularly Facebook, contribute significantly to this phenomenon. Facebook’s affordances—reactions, comments, and shares—offer valuable metrics to assess these negative emotions (Anwar & Giglietto, 2024). Comments can indicate a willingness to engage, sometimes leading to incivility (McCosker, 2014), while 'angry' reactions often reflect frustration with opposing content (Eberl et al., 2020; Muraoka et al., 2021).

Our research expands on this by analyzing 'angry' and 'love' reactions alongside comments and shares, as well as circulated narratives as antecedents of amplification. While angry reactions and comments may reflect negative sentiments toward the 'other,' shares and 'love' reactions usually denote support and alignment (Eberl et al., 2020). We explore the following research question: What is the role of emotions in amplifying a hyperpartisan political post?

Method

This study is part of a European project that developed a news alert system to detect coordinated link-sharing by actors known for disseminating problematic information on Facebook (Giglietto et al., 2023). Our analysis of flagged links revealed consistent dissemination of content linked to Brazilian political pages and groups.

We mapped Facebook accounts sharing these links and applied a modularity algorithm to identify 58 coordinated pages and groups supporting Bolsonaro. We collected over 12 million posts shared by this network between January 1, 2021, and December 31, 2023. The quantitative analysis examined interactions (comments, shares, love, and angry reactions) to identify engagement trends. Time series analysis of love/angry and share/comment ratios helped assess emotional polarization over time, with notable fluctuations during political events. Seven periods of high volatility, mainly in 2021 and 2023, were identified, narrowing our focus to 1,161,126 posts.

We employed a qualitative grounded approach, analyzing 1,400 posts with the highest engagement during these volatile periods. We categorized 760 posts to fine-tune a Large Language Model (LLM), creating a classification scheme with three groups: target (Bolsonaro, his family, allies and supporters; The Supreme Federal Court and other public institutions; Armed forces / Military Police; Media Mainstream; Lula, his family, allies and supporters; Other), sentiment (positive, negative, neutral), and post typology (user-generated content, or news). This sample will be a gold standard for fine-tuning an OpenAI gpt-4o-mini model and building a regression model to assess how narratives and users’ emotions influence amplification.

Preliminary Findings

Our analysis focuses on three years of content shared by pro-Bolsonaro accounts (N=58). The angry/love and comment/share ratios range between 1 and -1, with values near 1 indicating dominant love reactions and shares and values near -1 showing a predominance of angry reactions and comments.

In 2023, following the attempted coup, these ratios shifted, with comments and angry reactions becoming more prominent. While 2022 remained stable, volatility analysis revealed significant instability in 2021 and 2023.

We will estimate a regression model using total interactions as a proxy for amplification, with narratives and emotional reactions (comments, shares, angry, and love) as independent variables. Control variables include timeframe, posting account, and content type.

By shedding light on the interplay between emotions, narratives, and content amplification, this study enhances our understanding of how destructive polarization evolves within digital ecosystems.