Il lavoro riguarda un’indagine esplorativa realizzata analizzando il contenuto di commenti postati su Twitter nei due mesi contigui alle ultime elezioni europee, estratti in quanto contenenti il lemma “#immigrati” nelle diverse lingue nazionali. Si è scelto di estrarre solo i tweets che includessero questo lemma, al fine di valutare come venga rappresentata la specifica categoria (lavoratori-ospiti, indesiderati, rifugiati, criminali, ecc.) e se e in che modo i rilievi emersi, attraverso l’analisi di dati strutturali e di survey, trovino un riscontro nei messaggi veicolati attraverso la comunicazione sul social. L’ipotesi è che sarà possibile ricostruire una logica in quanto le dichiarazioni e le opinioni degli utenti in rete non prescindono dalle dinamiche connesse alla gestione dell’immigrazione, sebbene il focus sia qui riferito, più che alle condizioni effettive, alla percezione individuale. La selezione di questa specifica piattaforma di social network deriva dalla volontà di individuare uno strumento orientato a forme di comunicazione specifiche e proprie di una categoria di soggetti con un interesse per la politica e/o coinvolgimento medio-alto. L’obiettivo è, infatti, proprio quello di rilevare quali messaggi vengano veicolati non soltanto per esprimere il proprio parere, ma anche per influenzare l’opinione pubblica rispetto alla questione dell’integrazione. Un limite del lavoro è legato all’esclusione, in questa sezione, di Francia e Inghilterra. L’attribuzione ad un’area di riferimento, infatti, avviene necessariamente sulla base della lingua utilizzata (rari i tweet geo-localizzabili in modo valido e attendibile), per cui le lingue particolarmente diffuse non permettono di discriminare rispetto al contesto di riferimento. Le altre lingue sono state selezionate in modo da avere almeno due esempi differenti per l’area scandinava, per il centro Europa, per il contesto mediterraneo e per l’Europa orientale (tab. 5). Il periodo per il quale la comunicazione on-line è stata monitorata settimanalmente è quello prossimo alle ultime consultazioni europee e va dal 15 aprile fino ai primi giorni di giugno, in modo da includere eventuali effetti di mobilitazione su specifici items e/o intensità nelle comunicazioni tra il 23 e il 26 maggio. Quel che emerge immediatamente, considerando semplicemente il numero di nodi coinvolti, per ciascuna settimana, è che le aree post-sovietiche presentano una limitatissima propensione alla comunicazione via Twitter. La comunicazione in polacco e sloveno, infatti, ha coinvolto poche decine di contatti a settimana, diventando più frequente e diffusa nel periodo immediatamente precedente alle elezioni. Tab. 5. Numero di utenti in rete (nodi) complessivi e per i tweets con elevato page-rank. Danimarca N tot nodi Finlandia M nodi su N tot 10 top tweets nodi Norvegia Svezia M nodi su 10 top tweets N tot nodi M nodi su 10 top tweets N tot nodi M nodi su 10 top Olanda Germania N tot M nodi su 10 nodi top tweets N tot nodi M nodi su 10 top tweets 15-22 aprile 528 17,8 525 21,2 358 18,8 2583 135,4 1472 46,2 985 41,7 23-29 aprile 30 aprile-6 maggio 492 512 17,8 14,9 210 302 5,9 7,8 318 262 7,3 6,1 2157 2552 89,9 82,7 1397 1832 32,4 66,5 755 860 8,4 16,3 7-13 maggio 14-19 maggio 422 371 8,2 8,3 279 239 9,2 6,9 245 312 6,8 7,1 2347 2719 98,7 102,6 3093 2732 153 129,1 1129 845 44,6 26,3 20-26 maggio 27 maggio-3 giugno 739 442 36,3 12,8 323 204 14,7 8,2 220 232 4,4 4,5 3108 3322 115,6 104,2 1744 2105 52,1 86,3 1172 879 49,7 11,7 Italia N tot nodi Portogallo M nodi su N tot 10 top tweets nodi M nodi su 10 top tweets manca mancante nte mancante 279,1 4176 154,6 Spagna Polonia N tot M nodi su 10 nodi top tweets Slovenia N tot nodi M nodi su 10 top tweets N tot nodi 17023 994,6 15 1,71 24 1,6 18457 14392 571,4 677,6 26 42 1,7 2,2 1,66 1,7 1 1,1 15-22 aprile 9636 333,7 23-29 aprile 30 aprile-6 maggio 11736 9139 482,8 276,3 7-13 maggio 14-19 maggio 10348 11009 341,5 278,9 3606 3189 76,3 45,9 17788 830,2 333,4 81 61 2 1,5 21 38 manca nte 42 20-26 maggio 10330 27 maggio-3 giugno 10797 301 409,5 4724 3925 219,3 139,7 18189 17628 418,8 656,6 57 manc ante 1,7 1,4 13 29 M nodi su 10 top tweets np 2,3 La tendenza opposta, ovvero quella di una comunicazione particolarmente diffusa e pervasiva, si registra principalmente nell’Europa mediterranea di Portogallo, Italia e, soprattutto, Spagna), seguita da Svezia, Olanda e Germania, mentre è inferiore, ma comunque rilevante, la comunicazione in finlandese, danese e norvegese. Le informazioni a disposizione riguardano, infine, migliaia di commenti. Ne consegue che, volendo approfondire l’analisi con riflessioni sul contenuto degli stessi, è stato necessario trovare strumenti in grado di sintetizzare le informazioni. Si è deciso di limitare il numero dei tweet selezionando i primi 10 con maggiore page-rank (e cioè di riferimento per la rete) su ogni settimana. Si è così ottenuto un totale di 70 commenti per ciascuna lingua. Il numero medio di nodi riconducibili a questi, comparato con il numero complessivo di utenti in rete, permette di rilevare quanto la comunicazione confluisca sui principali tweet o quanto si disperda. Al fine di procedere con l’analisi, dopo una prima scrematura, disambiguazione e aggregazione di parole simili, il corpus dei testi più spesso visualizzati è stato sottoposto ad un’analisi tematica dei contesti elementari utilizzando il software di statistica testuale T-LAB. L’analisi dei testi tramite software comporta due tipi di trasformazioni: “dalle parole ai numeri”, costruendo matrici di dati (adiacenza, similarità) a partire dai testi, e “dai numeri alle icone”, rappresentando graficamente i risultati tabellari (Lancia 2004: 40). La procedura di clustering successivamente realizzata ha permesso di identificare i principali nuclei tematici sottesi, producendo tre diversi cluster. L’interpretazione del risultato è facilitata dalla presenza di tabelle riportanti il valore del chi2 e della frequenza di ciascun lemma entro i cluster, nonché dalla presenza un documento che riporta i singoli lemmi selezionati entro i loro contesti elementari, evidenziati con colori diversi sulla base della loro appartenenza ai diversi clusters. Questi strumenti hanno permesso di denominare e definire i diversi cluster individuati. Il primo cluster (minaccia culturale) è anche quello in cui confluisce un maggior numero di commenti e comprende i tweet tesi a mettere in discussione l’accoglienza e il multiculturalismo. Sono associati a questo cluster tematico i commenti delle ultime settimane di rilevazione (quelle in cui si intensifica la campagna) e provenienti da Finlandia e Svezia. Frequenti i riferimenti alle difficoltà di integrazione, in particolare rispetto alla necessità di apprendere la lingua e di adeguarsi alla cultura scandinava. Emergono, soprattutto, i recenti limiti contestati alle politiche multiculturali (Donati 2008; Condorelli 2018). Si leggono commenti come: «gli immigrati che non conoscono lo svedese dovrebbero essere in grado di evitare sanzioni perché le leggi sono scritte in svedese», oppure «basta dare la cittadinanza svedese finché gli immigrati non parleranno, leggeranno e comprenderanno lo svedese» (entrambi in svedese), o ancora «una scarsa o nulla conoscenza del finlandese è uno dei principali motivi per cui molti immigrati non sono integrati nella società» (in finlandese). Sono riconducibili a questo cluster anche commenti in tedesco e portoghese anti-razzisti e contro l’estremismo di destra, come: «articolo 23: I rifugiati che sono legalmente residenti in uno Stato ricevono le stesse cure dei locali» (in tedesco), oppure «figlio di immigrati nigeriani minacciato di espulsione nel suo paese… senza alcuna protezione sociale …: il mondo è tuo ragazzo» (in portoghese). Fig. 3. Rappresentazione dei cluster tematici sul piano fattoriale Il secondo cluster (minaccia sociale-sussidi) è quello numericamente meno consistente e include molti commenti, soprattutto in lingua danese ma anche in polacco, raggruppando le frasi che utilizzano il lemma «lavoro» e/o «persone». Si distinguono alcune specifiche affermazioni più diffuse e che riguardano, per ordine di ricorrenze, Danimarca, Spagna, Slovenia e Polonia. I commenti in danese sono associati a frequenti critiche ai sussidi per gli immigrati disoccupati e relative alla maggior propensione degli immigrati a commettere crimini, così pure commenti sulla necessità di proteggere l’identità danese. Le critiche in spagnolo sono principalmente rivolte alle politiche di altri paesi, poco attente ai diritti umani. Diversi commenti in sloveno e polacco, infine, sottolineano la preoccupazione che la presenza di immigrati in Slovenia e Polonia riduca eccessivamente la domanda di lavoro nelle relative aree, mentre gli stessi immigrati non troveranno qui lavoro. Il terzo cluster (minaccia economica) si riferisce, infine, a quei commenti che includono lemmi come «euro», «Europa», «europei», «clandestini» e «stranieri». Questo cluster è il meno specifico in quanto associato a commenti provenienti da tutti gli Stati (sebbene l’associazione sia più forte con il centro Europa). I contenuti si riferiscono a problematiche di carattere economico, con commenti come: «Ecco come l’Europa si suicida (…) gli immigrati clandestini (…) riceveranno (…) un sussidio di 650 euro al mese» (in olandese), oppure «550 milioni di euro a 2 milioni di immigrati illegali» (in spagnolo). Frequenti sono, però, anche frasi che veicolano messaggi di carattere identitario quali: «Tremendo. Volete porre fine all’Europa dentro la stessa Europa» (in spagnolo), oppure: «Il metodo giusto è ovunque lo stesso: le reti di estrema destra hanno diffuso 533 milioni di fake-news in Europa» (in spagnolo). Complessivamente, è possibile ipotizzare una relazione tra risorse per l’integrazione nei diversi territori e messaggi veicolati sui social. Le aree scandinave, infatti, sono definite come fortemente caratterizzate da un’integrazione «inclusiva», ma si presentano particolarmente critiche proprio verso la presenza di immigrati che non conoscono la lingua del paese e/o non ne condividono la cultura egalitaria e tollerante (cluster 1). La Finlandia appare, tra queste, come il paese più tollerante mentre la Danimarca è particolarmente critica verso la concessione di sussidi per gli immigrati disoccupati e l’orientamento all’accoglienza, tanto da caratterizzare un cluster a sé, definendo gli stranieri come una potenziale minaccia fisica ed economica (cluster 2). Il cluster presenta anche molti commenti in sloveno e polacco, riconducibili ad aree con forti problemi economici e sociali, tese a vedere gli immigrati come una minaccia per i cittadini disoccupati o sotto-occupati. Si tratta di Stati caratterizzati da politiche orientate all’esclusione. Il terzo cluster, infine, è più eterogeneo ma presenta due tratti peculiari: le aree caratterizzate da un generale benessere economico mostrano commenti particolarmente critici verso le politiche di accoglienza, riferiti agli eccessivi investimenti pubblici (Germania e Olanda); mentre nelle aree in una condizione di depressione economica e dove prevalgono posizioni politiche autoritarie e intolleranti, forse per reazione, si registrano commenti critici nei confronti delle politiche xenofobe, con sfumature ciniche e/o ironiche, tesi a ridestare l’opinione pubblica (Spagna e Italia). Si delinea, quindi, in questo senso una reazione agli eccessi politici razzisti e intolleranti (a tutela di una più generale identità europea).
