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Uno studio, che verrà pubblicato questa settimana su Pnas da ricercatori della Sissa di Trieste, analizza le interazioni tra le persone nei social network e dimostra la validità della teoria dell’equilibrio formulata negli anni Cinquanta del secolo scorso dallo psicologo Fritz Heider. Gli individui cercano di evitare situazioni conflittuali e, per non creare spiacevoli attriti, tendenzialmente adottano scelte conformiste, adeguandosi alle scelte degli amici o degli opinion leader. Per esempio se A e B sono amici e A dichiara di apprezzare C, probabilmente B farà lo stesso. Così come se A “tagga” negativamente C, lo stesso tenderà a fare B per evitare fraintendimenti e situazioni instabili.
I matematici della Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati hanno usato un algoritmo mutuato dalla fisica statistica per esplorare le connessioni tra gli utenti di tre social network – Epinions, Slashdot e “WikiElections” – in cui non solo le persone sono in relazione tra loro, ma è anche dichiarata la valenza positiva o negativa di ogni interazione.
Secondo la teoria dell’equilibrio di Heider, ci sono maggiori probabilità che in una comunità sociale si stabiliscano le seguenti relazioni, perché più stabili di altre: “gli amici dei miei amici sono miei amici”, “i nemici dei miei amici sono miei nemici”, così come “gli amici dei miei nemici sono miei nemici” e “i nemici dei miei nemici sono miei amici”.
I risultati ottenuti da Claudio Altafini, Giuseppe Facchetti e Giovanni Iacono, in corso di pubblicazione sui Proceedings of the National Academy of Sciences, ne sono una prova quantitativa. «Dalla nostra analisi emerge chiaramente che le situazioni stressanti dal punto di vista sociale tendono a essere evitate: le relazioni che in gergo si definiscono bilanciate sono più numerose infatti di quelle sbilanciate, che generano frustrazione. La teoria di Heider non era mai stata verificata su così larga scala» precisa Altafini, matematico della Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati.
Questa teoria sociale è stata formulata per cercare di capire l’origine dei conflitti e delle tensioni tra individui, i cui rapporti con gli altri membri della comunità sono di amicizia o di ostilità, e si basa sui legami positivi e negativi in una triade di individui. «Noi abbiamo studiato la mappa delle interazioni tra le persone in tre comunità digitali – continua Altafini – e per passare dalle relazioni tra tre soggetti a quelle tra centinaia di migliaia di membri di questi social network abbiamo usato l’algoritmo con cui si calcola lo stato di energia minima di uno spin glass».
Le persone connesse tra di loro in una rete sociale possono essere descritte infatti come gli spin magnetici di un materiale. E così come tra gli spin può esserci un egame ferromagnetico, cioè una sorta di attrazione (+), o antiferromagnetico, ovvero una sorta di repulsione (-), tra le persone si possono instaurare relazioni di micizia (+) o inimicizia (-). Il disordine introdotto dalla presenza di segni negativi può indurre frustrazione, corrispondente a cicli con un numero dispari di segni egativi, ma può anche essere solo “apparente”, quando la grande maggioranza di cicli è positiva. Per esempio utenti con moltissimi amici (+) o con moltissimi “nemici” (-) alterano solo apparentemente l’equilibrio della comunità. L’interpretazione sociale di questo fenomeno è chiara: le persone impopolari sono tendenzialmente tenute a distanza dalla maggioranza dei membri della società senza creare conflitti all’interno della comunità stessa.
«Quando infatti una comunità è d’accordo che uno o più individui sono da isolare, questi ultimi attireranno tanti giudizi negativi senza per questo “sbilanciare” la rete. E questo è esattamente quello che accade nelle reti sociali che abbiamo analizzato. Ciò che è di grande interesse è che proprietà globali emergano in forma massiccia da giudizi e scelte ndividuali. Questo giudizio è “in nuce” un contenuto semantico associato alla rete. E l’analisi del contenuto semantico delle reti sociali (o del web) è una nuova frontiera della ricerca in questo campo» conclude Altafini, laurea in ingegneria all’Università di Padova, dottorato a Stoccolma e dal 2001 ricercatore nel settore di Analisi funzionale alla Sissa di Trieste.
Perché analizzare le relazioni tra le persone su Epionions e non sul più famoso dei social network? “Perché a differenza di Facebook – commenta – su Epinions le persone possono esprimere non solo pareri positivi sugli altri utenti della rete (I like) ma anche giudizi negativi“. I matematici della Sissa hanno riscontrato la stessa dinamica, che induce a evitare cicli frustrati (corrispondenti al numero dispari di segni negativi), anche nelle reti di regolazione genica: sono reti biologiche in cui un gene attiva o inibisce un altro gene. In questo caso i nodi del grafo sono i geni e gli archi, le connessioni, sono l’attivazione (+) o l’inibizione (-). Qui una ragione plausibile potrebbe essere la necessità di un organismo di evitare azioni “contradditorie” nei suoi meccanismi di regolazione.
Su Epinions.com gli utenti possono condividere giudizi e opinioni su una vasta gamma di prodotti. Ma non solo: possono giudicare le opinioni espresse dagli altri utenti secondo criteri di affidabilità, fino a scegliere di bloccare un altro membro. Su Slashdot.org invece amici e “nemici” si confrontano su argomenti di natura tecnologica. I ricercatori hanno definito “WikiElections” la rete assemblata in base ai risultati di valutazioni interne tra gli amministratori delle pagine della ben più famosa Wikipedia.