ihappy - media.wired.itmedia.wired.it/uploads/attachments/201305/0502_e-book_twitter_f...3 c’è...

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iHappy

presenta

Andrea CeronLuigi CuriniStefano M. Iacus

divoices from

the blogs

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Uno sguardo d’insiemedella felicità italianavista da Twitter

Ecco come è andatain dettaglio questo annodi felicità

Una App per misurarela felicità giornalmente

Analisi econometricasulle 110 provincedella felicità nel 2012

Cosa è Voices fromthe Blogs

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SOMMARIO

7

18

39

45

3

C’è un’ape che se posa

su un bottone di rosa:

lo succhia e se ne va…

Tutto sommato,

la felicità

è una piccola cosa.

Trilussa, Felicità

l 2012 è stato un anno difficile per il BelPaese, tra una crisi economica da cui non si riesce ad uscire e le numerose difficoltà politiche. Ma nonostante tutto, quasi 1 italiano su 2 è riuscito ad essere felice: da una analisi di oltre 43 milioni di messaggi su Twitter raccolti nel corso dell’anno

giornalmente sulle 110 provincie italiane, i tweet felici sono stati infatti in media pari al 45,6%, a cui si contrappone un 54,4% di post tristi e/o arrabbiati. Complessivamente, poi, la maggioranza degli italiani è stata felice 1 giorno ogni 3.

Ma gli umori cambiano con le stagioni: gli italiani sono più felici con l’arrivo della primavera (54,5%: con un balzo a fine marzo e ad aprile), molto di meno in autunno (35,6%, in particolare in ottobre). E durante la settimana? Oltre al Sabato, si è felici di Martedì, meno il Lunedì e il Mercoledì (e qua pesa forse la delusione delle squadre italiane in Champions League).

Se i soldi facciano davvero la felicità si è scritto e discusso a non finire. Ma almeno in Italia, i soldi, di per sé, non incidono più di tanto, dato che vivere in una provincia più (o meno) ricca non appare fare alcuna differenza. E lo stesso accade per la geografia: abitare al nord o al sud, in montagna o in pianura, al netto delle altre variabili in gioco, non è decisivo. Insomma, almeno quando si parla di felicità, gli italiani sono davvero tutti uguali.

Ma quello che non possono fare i soldi o la geografia, può farlo il sole. Quando la temperatura si alza e il sole brilla in alto nel cielo, cresce anche la felicità degli italiani, a meno che non siamo in estate e il termometro non superi già i 30 gradi (il

Unosguardod’insiemedellafelicitàitalianavistadaTwitter

4

caldo va bene, ma non troppo!). D’altra parte nelle giornate di pioggia, si diventa tutti più malinconici e pensierosi.

E a contare c’è anche altro. La cicogna ad esempio: per ogni punto percentuale in più nel tasso di natalità, infatti, si guadagna un punto felicità. Ma se la vita di coppia fa bene (quando la famiglia si allarga), non è detto che essere single sia motivo di tristezza. Al contrario, un aumento di 5 punti nella percentuale di single che vivono intorno a una persona, fa aumentare la felicità di 3,8 punti. Insomma possiamo dire che quando sei single, tutte le coppie ti sembrano felici, e quando sei sposato, rimpiangi la vita da single... Ma nel bene e nel male si può essere felici in entrambi i casi. E la città perfetta? Da un punto di vista delle dimensioni, l’ideale sembra poter vivere in realtà su 1 milione di persone (felicità media: 52,5), mentre abitare nelle tre principali metropoli italiane (Roma, Napoli, Milano) crea stress, e la felicità ne risente.

Ma quali sono stati gli avvenimenti che hanno prodotto i giorni più felici dell’anno? Gli italiani sono stati più allegri e felici nei giorni che coincidono, tra le altre cose, con la liberazione di Rossella Urru, con l’avvio delle Olimpiadi di Londra, con la vittoria della Juventus in campionato, con la fine della maturità e l’inizio dell’estate. Ma i veri e propri picchi di improvvisa felicità ci sono stati soprattutto grazie ai goal di Balotelli contro la Germania nella semifinale dell’Europeo, alla vittoria di Obama alla presidenziali americane e alla notte prima della fine del Mondo prevista dai Maya (e a ragione: non siamo morti dopotutto…). E anche le feste

Felicità registrata dal 1/2/2012 al 31/12/2012 per un totale di

Numero di post complessivamenteanalizzati oltre

Numero medio giornaliero

Numero medio settimanale

Dati raccolti giornalmente nelle

Fonte: Twitter

PROVINCE ITALIANE

5

contano: nel giorno della festa della mamma, la felicità media in Italia è cresciuta di quasi 9 punti (quasi il triplo in più del giorno del papà), ma è andata bene anche nel giorno della festa delle donne (+2,8 punti di felicità), a San Valentino (+2,9 punti), a Ferragosto (+5,3). E non poteva ovviamente mancare Natale: ben +15,1 punti di felicità. Insomma, c’è tutta l’Italia sulla base di questi dati: tradizionalista, attaccata alla famiglia (e decisamente “mammona”), che ha voglia di divertirsi, ma che rimane romantica e galante.

E gli avvenimenti che hanno prodotto più tristezza, paura, ansia e rabbia tra gli italiani? Purtroppo gli eventi non mancano: dalla strage di bambini alla scuola di Newtown, agli scandali che hanno coinvolto amministratori pubblici in diverse Regioni italiane, all’aumento delle tasse, al caso di doping di Schwazer. Non poteva poi ovviamente mancare l’effetto spread, il vero incubo per gli italiani di tutto il 2012: quando lo spread sale, il buonumore degli italiani ne soffre e viceversa (50 punti di spread in meno equivalgono a quasi 2 punti di felicità italiana in più). Il terremoto dell’Emilia e l’attentato alla scuola Morvillo-Falcone di Brindisi sono stati invece le due tragedie di questo 2012 che hanno segnano di più, in negativo, l’andamento della felicità, con un crollo di felicità per quasi 30 italiani su 100.

Ma in Italia, dove si è più felici? Tra le province mediamente più felici, al primo posto c’è Oristano (percentuale media di felicità durante il 2012: 56,6%), seguita da Bologna (56,1%) e Modena (55%). Tra le grandi città, bene Brescia (al 13° posto), Firenze (al 17°), Bari (al 24°), Milano (al 25°) e Torino (al 35°). A metà classifica Napoli, mentre più staccate Palermo (70°), Roma (73°) e Catania (97°). Matera (36,6% di felici), Nuoro (36%) e soprattutto Sassari (35,1%) le province che appaiono meno felici viste da Twitter. Tra le regioni, l’Emilia Romagna (51%) risulta quella più felice, seguita dal Friuli Venezia Giulia e dalla Lombardia. La felicità invece sembra farsi desiderare in Molise (39%) e in Basilicata (37,6%).

6

Twitter rende disponibile in automatico un campione di post identificati come “felici” (o

contenenti messaggi di gioia, allegria) e un campione di “infelici” (o contenenti messaggi di rabbia, paura, ansia). Il campione diffuso è tuttavia limitato quantitativamente e non ha alcuna caratteristica statistica che lo renda rappresentativo dell’orientamento umorale dell’intero popolo di Twitter.

A partire da questo campione iniziale e attraverso la metodologia che VfB (Voices from the Blogs) già applica con successo all’analisi della rete, è stato possibile classificare l’intero universo dei tweet postati quotidianamente in Italia e quindi ricostruire il grado di “felicità” nazionale, così come espresso in 140 caratteri.

L’informazione è inoltre caratterizzata localmente, dal momento che gli utenti di Twitter sono identificabili in base alla località geografica da cui scrivono. VfB infatti raccoglie i dati giornalieri a livello provinciale.

Per la singola provincia, VfB categorizza i tweet nelle due classi: “felici”, “infelici” più una classe residuale “altro”. I post classificati come “altro” vengono però esclusi dal calcolo dell’indice di Twitter-felicità iHappy(ness) costruito come segue:

iHappy = (numero di post felici / numero di post felici & infelici )*100%

CosasiintendeperTwitter-felicità?

Ciò che rende unico l’indice iHappy di VfB è il suo essere basato interamente

sulle reazioni istantanee dei singoli individui agli avvenimenti che accadono

nella vita di ciascuno e che possono incidere positivamente o meno sul

proprio livello di felicità. Questi avvenimenti possono essere i più disparati:

la nascita di un figlio, il litigio con la fidanzata, un compleanno da festeggiare,

una bella giornata di sole, la vittoria della propria squadra del cuore,

un furto subito, una passeggiata nel centro città. Per urlare la propria

gioia o rabbia, 140 caratteri sono più che sufficienti!

Cosacaratterizzal’indiceiHappy

7

Eccocomeèandataindettaglioquestoannodifelicità

Figure 1 e 2. Felicità media annualedelle singole province italiane

ComplessivamenteinItalial’indiceiHappyharegistratoiseguentivalori:

Valore medio dell’indice iHappy=45,6%

Numero di giorni sopra la media: 151 pari a circa il 46%.

Numeri di giorni sopra al 50%:111 pari a circa il 33%.

CalendariodellaTwitter-felicità

1

2

8

Data iHappy(in %)

iHappy giorno

prima (in %)variazione

(in %)evento

17/5 70,2 52,2 18 Scandalo figli di Bossi (paghetta)& Giornata mondiale omofobia

28/7 69,7 41,7 28Borse Euforiche Merkel & Hollande con Draghi; primo esodo estivoe inizio le Olimpiadi

18/7 67,7 51,6 16Rossella Urru liberata (il 17 in realtà); nuovo capo di Yahoo: Marissa Mayer, giovane, donna e incinta

10/5 66,5 57,8 8,8 Obama sì ai matrimoni gay

19/6 65,7 53,3 12,4Italia passa a stento con l’Irlanda e si qualifica per i quarti; il giorno prima dell’inizio delle prove di maturità

20/4 64,7 55 9,7 Berlusconi dice “era solo burlesque”

13/5 64,6 60,4 4,2 Juventus campione & Addii di Del Piero e Gattuso; festa della mamma

17/11 64,5 32,2 32,3 rovesciata di Ibrahimovic in Svezia-Inghilterra, il 16

20/12 64,5 42 22,5 notte dei Maya; Monti sale in politica

19/8 63,8 44,1 19,7 Assange parla dall’ambasciata dell’Ecuador (il 20)

6/11 63,0 36,4 26,7 Elezione Obama

14/4 63,0 56,5 6,4 Benigni e Allen a Roma

3/3 62,6 48,4 14,2 voci liberazione Urru

6/7 62,3 52,5 9,8

bosone di Higgs (il 5); molte scuole finiscono oggi la maturità;la Cassazione conferma la condanna per i fatti di Genova G8

Igiornipiùfelici(14giorni)

9

Data iHappy(in %)

iHappy giorno


(in %)evento

23/7 21,9 46,6 -24,7Spread tocca i 516; il governo studia tagli; FMI e Berlino ipotizzano blocco di aiuti alla grecia e l’uscita dall’euro

15/12 27,5 29,4 -1,9Strage dei bambini negli USA (Newtown); scandali regione Lombardia per note spese

5/12 27,9 35,6 -7,6 No riforma legge elettorale; Berlusconi pronto a tornare

7/12 28,9 40,2 -11,3

Incandidabilità: solo chi condannato da più di 2 anni; PDL non vota piùla difucia a Monti, governo in bilico; violento uragano nelle Filippine con centinaia di morti; si uccide l’infermiera vittima di uno scherzo telefonico in Gran Bretagna

6/10 29,4 37,1 -7,7

Protesta/scontri giovani a milano, roma e torino; Napolitano parladel problema morale degli scandali, inchiesta sulla sanità in Lombardia

14/12 29,4 37,5 -8,1 Berlusconi: prima attacca Montipoi passo indietro

20/10 30,2 44,3 -14,1

Processo Ruby; Bersani attacca Renzi su paradisi fiscali; legge di stabilità:i conti pesanti delle famiglie (1000 euro in più per tariffe e prezzi, 384per la manovra)

18/12 30,3 35,1 -4,9 Scontrini: 1 su 3 irregolari

29/9 30,4 45 -14,6 Scandalo rimborsi regione anche in Piemonte e Emilia

28/2 30,7 32,3 -1,6 In coma leader NO TAV (protestein tutta Italia)

Igiornipiùtristi(14giorni)

continua

10

Data iHappy(in %)

iHappy giorno


(in %)evento

28/10 30,8 32,5 -1,64 Berlusconi minaccia fiducia a Monti; ora legale

10/11 30,9 34,9 -4 Dimissioni capo CIA

24/9 30,9 33,4 -2,5 Scandalo Polverini (lei va da Monti);13 alpinisti morti sull’Himalaya

7/8 31,0 39,8 -8,8Massacro di civili in Siria; scandalo Schwazer per doping olimpiadi;in Siria regime si spezza e molti morti

Igiornipiùtristi(14giorni)

11

Picchidifelicità(1):VittoriadiObama

Picchidifelicità(2):GoaldiBalotelli

Picchidifelicità(3):Lanotteprimadellafinedelmondo

Indice di felicità nell’ultimogiorno di votoiHappy=36%

L’euforia durante la nottedei risultati elettorali

iHappy=63%

L’euforia è già rientratail giorno successive

iHappy=38%

Prima dei goal di BalotelliiHappy=44%

Il giorno del goal di Super MarioiHappy=51%

L’euforia passa iHappy=45%

Due giorni primaiHappy=42,0%

La note prima della fine del mondoiHappy=64,5%

Il mondo alla fine va avanti iHappy=37,4%

5nOVEMBRE

28GIUGnO

19dICEMBRE

6nOVEMBRE

29GIUGnO

20dICEMBRE

7nOVEMBRE

30GIUGnO

21dICEMBRE

12

Picchiditristezza:Terremotodell’EmiliaeattentatoallascuolaMorvillo-FalconediBrindisi

Andamentodellafelicitàperstagioni

Due giorni primaiHappy=70,2%

Paura per il terremoto e sdegno per l’attentato alla scuola

iHappy=44,4%

Ancora paura e sdegno iHappy=42,4%

17MAGGIO 20MAGGIO 21MAGGIO

In rosso: arrabbiato – valore inferiore rispettoal valore medio dellafelicità annuale italiana;in giallo: felice.

13

Laclassificaregionale

43,5% VALLE D’AOSTA

46,2% PIEMONTE

45,1% LIGURIA

46,3% SARDEGNA

43,4% TOSCANA

43,2% LAZIO

45,5% CAMPANIA

42,8% SICILIA

42,7% CALABRIA

48% LOMBARDIA

44,4% TRENTINO ALTO ADIGE

48,1% FRIULI VENEZIA GIULIA

46,7% VENETO

41,6% MARCHE

42,5% ABRUZZO

51,0% EMILIA ROMAGNA

43,8% UMBRIA

39,0% MOLISE

37,6% BASILICATA

45,4% PUGLIA

14

Le10provincepiùfelici

Le10provincepiùtristi

Laposizionedelle15provincepiùpopolose(conpiùdi900milaabitanti)

1. Oristano 56,6%

2. Bologna 56,1%

3. Modena 55,0%

4. Ogliastra 54,1%

5. Medio Campidano 56,6%

110. Sassari 35,1%

109. Nuoro 36,0%

108. Matera 36,6%

107. Fermo 36,9%

106. L’aquila 36,9%

2. Bologna 56,6%

13. Brescia 49,2%

17. Firenze 49,1%

24. Bari 48,2%

25. Milano 48,2%

51. Caserta 45,8%

70. Palermo 44,3%

73. Roma 43,8%

84. Salerno 42,0%

97. Catania 38,9%

6. Agrigento 53,6%

7. Reggio Emilia 52,1%

8. Parma 50,6%

9. Pordenone 49,9%

10. Forlì 49,8%

105. Crotone 37,4%

104. Ascoli Piceno 37,6%

103. Macerata 37,8%

102. Enna 38,1%

101. Olbia – Tempio 38,2%

29. Verona 47,9%

35. Torino 47,6%

46. Bergamo 47,4%

47. Padova 46,1%

48. Napoli 46,1%

15

posizione provincia indice felicità

1 Oristano 56,6%

2 Bologna 56,1%

3 Modena 55,0%

4 Ogliastra 54,1%

5 Medio Campidano 54,1%

6 Agrigento 53,6%

7 Reggio Emilia 52,1%

8 Parma 50,6%

9 Pordenone 49,9%

10 Forlì 49,8%

11 Rimini 49,7%

12 Pavia 49,3%

13 Brescia 49,2%

14 Monza e della Brianza 49,1%

15 Lecce 49,1%

16 Gorizia 49,1%

17 Firenze 49,1%

18 Carbonia-Iglesias 49,0%

19 Cremona 49,0%

20 Pesaro e Urbino 48,9%

21 Genova 48,9%

22 Ravenna 48,4%

23 Asti 48,2%

24 Bari 48,2%


25 Milano 48,2%

26 Lodi 48,2%

27 Cagliari 48,0%

28 Brindisi 47,9%

29 Verona 47,9%

30 Treviso 47,9%

31 Lecco 47,8%

32 Caltanissetta 47,7%

33 Como 47,6%

34 Venezia 47,6%

35 Torino 47,6%

36 Bergamo 47,4%

37 Ferrara 47,3%

38 Benevento 47,3%

39 Udine 47,1%

40 Vicenza 46,9%

41 Biella 46,9%

42 Varese 46,9%

43 Grosseto 46,7%

44 Rovigo 46,5%

45 Cuneo 46,3%

46 Verbano-Cusio-Ossola 46,3%

47 Padova 46,1%

48 Napoli 46,1%

Classificaannualecompletadelle110provinceitaliane

16


49 Trieste 46,0%

50 Ancona 45,8%

51 Caserta 45,8%

52 Massa-Carrara 45,7%

53 Mantova 45,6%

54 Sondrio 45,5%

55 Trento 45,4%

56 Avellino 45,4%

57 Novara 45,1%

58 La Spezia 45,0%

59 Piacenza 45,0%

60 Latina 44,9%

61 Cosenza 44,7%

62 Alessandria 44,6%

63 Pescara 44,5%

64 Teramo 44,5%

65 Vercelli 44,5%

66 Imperia 44,4%

67 Perugia 44,4%

68 Reggio Calabria 44,4%

69 Pistoia 44,3%

70 Palermo 44,3%

71 Catanzaro 44,2%

72 Prato 44,0%


73 Roma 43,8%

74 Chieti 43,5%

75 Aosta 43,5%

76 Terni 43,3%

77 Bolzano-Bozen 43,2%

78 Foggia 43,1%

79 Siena 43,0%

80 Messina 42,6%

81 Rieti 42,6%

82 Viterbo 42,5%

83 Arezzo 42,3%

84 Salerno 42,0%

85 Belluno 42,0%

86 Frosinone 41,8%

87 Taranto 41,6%

88 Savona 41,2%

89 Livorno 41,2%

90Barletta - Andria - Trani

41,1%

91 Ragusa 41,0%

92 Vibo-Valentia 41,0%

93 Trapani 40,1%

94 Isernia 39,3%

95 Siracusa 39,1%


17


96 Lucca 39,0%

97 Catania 38,9%

98 Campobasso 38,7%

99 Potenza 38,7%

100 Pisa 38,6%

101 Olbia-Tempio 38,2%

102 Enna 38,1%

103 Macerata 37,8%


104 Ascoli Piceno 37,6%

105 Crotone 37,4%

106 L'Aquila 36,9%

107 Fermo 36,9%

108 Matera 36,6%

109 Nuoro 36,0%

110 Sassari 35,1%


Mappa Regionale

18

CLASSIFICA

Risultati di un anno di felicità

posizione provincia indicefelicità

63 Pescara 44,5%64 Teramo 44,5%74 Chieti 43,5%

106 L’Aquila 36,9%

COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnEABRUzzO

Valore medio annuale dell’indiceiHappy =42,5%

30

40

50

Feb2012 Mar2012 Apr2012 Mag2012 Giu2012 Lug2012 Ago2012 Set2012 Ott2012 Nov2012 Dic2012 Gen2013

% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Chieti L'Aquila Pescara Teramo

Abruzzo

TE(44,5%)

PE(44,5%)

CH(43,5%)

AQ(36,9%)

Mappa Regionale

19


CLASSIFICA


99 Potenza 38,7%108 Matera 36,6%

Valore medio annuale dell’indiceiHappy =37.6%

COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnEBASILICATA

Basilicata

20

30

40

50


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Matera Potenza

Pz(38,7%)

MT(36,6%)

Mappa Regionale

20



61 Cosenza 44,7%68 Reggio

Calabria44,4%

71 Catanzaro 44,2%92 Vibo-Valentia 41,0%105 Crotone 37,4%

CLASSIFICA

20

30

40

50


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Catanzaro Cosenza Crotone Reggio Calabria Vibo−Valentia


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnECALABRIA

Calabria

CS(44,7%)

KR(37,4%)

Cz(44,2%)

VV(41,0%)

RC(44,4%)

Mappa Regionale

21



38 Benevento 47,3%48 Napoli 46,1%51 Caserta 45,8%56 Avellino 45,4%84 Salerno 42,0%

CLASSIFICA


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnECAMPAnIA

35

40

45

50


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Avellino Benevento Caserta Napoli Salerno

Campania

CE(45,8%)

Bn(47,3%)

AV(45,4%)

SA(42,0%)

nA(46,1%)

Mappa Regionale

22


CLASSIFICA


2 Bologna 56,1%3 Modena 55,0%7 Reggio Emilia 52,1%8 Parma 50,6%

10 Forlì 49,8%11 Rimini 49,7%22 Ravenna 48,4%37 Ferrara 47,3%59 Piacenza 45,0%

30

40

50

60


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Bologna Ferrara Forli' Modena Parma Piacenza Ravenna Reggio Emilia Rimini


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnEEMILIAROMAGnA

EmiliaRomagna

PC(45,0%)

PR(50,6%) RE

(52,1%)

MO(55,0%)

BO(56,1%)

FE(47,3%)

RA(48,4%)

FC(49,8%)

Rn(49,7%)

Mappa Regionale

23


CLASSIFICA


9 Pordenone 49,9%16 Gorizia 49,1%39 Udine 47,1%49 Triste 46,0%

30

40

50


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Gorizia Pordenone Trieste Udine


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnEFRIULIVEnEzIA-GIULIA

FriuliVenezia-Giulia

Pn(49,9%)

Ud(47,1%)

GO(49,1%)

TS(46,0%)

Mappa Regionale

24


CLASSIFICA


60 Latina 44,9%73 Roma 43,8%81 Rieti 42,6%82 Viterbo 42,5%86 Frosinone 41,8%


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnELAzIO

30

40

50


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Frosinone Latina Rieti Roma Viterbo

Lazio

VT(42,5%) RI

(42,6%)

RM(43,8%)

FR(41,8%)

LT(44,9%)

Mappa Regionale

25


CLASSIFICA


21 Genova 48,9%58 La Spezia 45,0%66 Imperia 44,4%88 Savona 41,2%


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnELIGURIA

30

40

50

60


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Genova Imperia La Spezia Savona

Liguria

IM(44,4%)

SV(41,2%)

GE(48,9%)

SP(45,0%)

Mappa Regionale

26


CLASSIFICA


12 Pavia 49,3%13 Brescia 49,2%14 Monza

e Brianza49,1%

19 Cremona 49,0%25 Milano 48,2%26 Lodi 48,2%31 Lecco 47,8%33 Como 47,6%36 Bergamo 47,4%42 Varese 46,9%53 Mantova 45,6%54 Sondrio 45,5%


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnELOMBARdIA

30

40

50


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Bergamo Brescia Como Cremona Lecco Lodi Mantova Milano Monza e della Brianza Pavia Sondrio Varese

Lombardia

VA(46,9%)

CO(47,6%)

LC(47,8%)

BG(47,4%)

SO(45,5%)

BS(49,2%)

Mn(45,6%)

CR(49,0%)

LO(48,2%)

PV(49,3%)

MI(48,2%)

MB(49,1%)

Mappa Regionale

27


CLASSIFICA


20 Pesaroe Urbino

48,9%

50 Ancona 45,8%103 Macerata 37,8%104 Ascoli Piceno 37,6%107 Fermo 36,9%


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnEMARCHE

20

30

40

50


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Ancona Ascoli Piceno Fermo Macerata Pesaro e Urbino

Marche

An(45,8%)

PU(48,9%)

MC(37,8%) FM

(36,9%)

AP(37,6%)

Mappa Regionale

28


CLASSIFICA


94 Isernia 39,3%98 Campobasso 38,7%

30

40

50


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Campobasso Isernia


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnEMOLISE

Molise

SI(39,3%)

CB(38,7%)

Mappa Regionale

29


CLASSIFICA


23 Asti 48,2%35 Torino 47,6%41 Biella 46,9%45 Cuneo 46,3%46 Verbano -

Cusio - Ossola46,3%

57 Novara 45,1%62 Alessandria 44,6%65 Vercelli 44,5%

30

40

50

60


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Alessandria Asti Biella Cuneo Novara Torino Verbano−Cusio−Ossola Vercelli


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnEPIEMOnTE

Piemonte

VB(46,3%)

nO(45,1%)

AL(44,6%)

AT(48,2%)

TO(47,6%)

Cn(46,3%)

BI(46,9%)

VC(44,5%)

Mappa Regionale

30



15 Lecce 49,1%24 Bari 48,2%28 Brindisi 47,9%78 Foggia 43,1%87 Taranto 41,6%90 Barletta -

Andria - Trani

41,1%

CLASSIFICA


20

30

40

50

60


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Bari Barletta − Andria − Trani Brindisi Foggia Lecce Taranto

COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnEPUGLIA

Puglia

FG(43,1%)

BT(41,1%)

BA(48,2%)

BR(47,9%)

LE(49,1%)

TA(41,6%)

Mappa Regionale

31


CLASSIFICA


1 Oristano 56,6%4 Ogliastra 54,1%5 Medio

Campidano54,1%

18 Carbonia - Iglesias

49,0%

27 Cagliari 48,0%101 Olbia - Tempio 38,2%109 Nuoro 36,0%110 Sassari 35,1%

20

30

40

50

60


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Cagliari Carbonia−Iglesias Medio Campidano Nuoro Ogliastra Olbia−Tempio Oristano Sassari


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnESARdEGnA

Sardegna

OT(38,2%)

nU(36,0%)

OG(54,1%)

CA(48,0%)

VS(54,1%)

OR(56,6%)

SS(35,1%)

CI(49,0%)

Mappa Regionale

32


CLASSIFICA


6 Agrigento 53,6%32 Caltanissetta 47,7%70 Palermo 44,3%80 Messina 42,6%91 Ragusa 41,0%93 Trapani 40,1%95 Siracusa 39,1%97 Catania 38,9%

102 Enna 38,1%

30

40

50

60


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Agrigento Caltanissetta Catania Enna Messina Palermo Ragusa Siracusa Trapani


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnESICILIA

Sicilia

TP(40,1%) PA

(44,3%)En

(38,1%)

CT(38,9%)

SR(39,1%)

RG(41,0%)

CL(47,7%)

AG(53,6%)

ME(42,6%)

Mappa Regionale

33


CLASSIFICA


17 Firenze 49,1%43 Grosseto 46,7%52 Massa-Carrara 45,7%69 Pistoia 44,3%72 Prato 44,0%79 Siena 43,0%83 Arezzo 42,3%89 Livorno 41,2%96 Lucca 39,0%

100 Pisa 38,6%


20

30

40

50

60


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Arezzo Firenze Grosseto Livorno Lucca Massa−Carrara Pisa Pistoia Prato Siena

COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnETOSCAnA

Toscana

MS(45,7%)

LU(39,0%)

PT(44,3%)

PO(44,0%)

FI(49,1%)

AR(42,3%)

SI(43,0%)

GR(46,7%)

PI(38,6%)

LI(41,2%)

Mappa Regionale

34


CLASSIFICA


55 Trento 45,4%77 Bolzano -

Bozen43,2%


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnETREnTInOALTO-AdIGE

35

40

45

50

55


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Bolzano−Bozen Trento

TrentinoAlto-Adige

Bz(43,2%)

Tn(45,4%)

Mappa Regionale

35


CLASSIFICA


67 Perugia 44,4%76 Terni 43,3%

35

40

45

50


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Perugia Terni


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnEUMBRIA

Umbria

PG(44,4%)

TR(43,3%)

Mappa Regionale

36


35

40

45

50


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Aosta


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnEVALLEd’AOSTA

Valled’Aosta

AO(43,5%)

CLASSIFICA


75 Aosta 43,5%

Mappa Regionale

37


CLASSIFICA


29 Verona 47,9%30 Treviso 47,9%34 Venezia 47,6%40 Vicenza 46,9%44 Rovigo 46,5%47 Padova 46,5%85 Belluno 42,0%

30

40

50


% d

i twe

et fe

lici

Territorio Italia Belluno Padova Rovigo Treviso Venezia Verona Vicenza


COnFROnTOGIORnALIEROTRAiHappynAzIOnALEELEPROVInCEdELLAREGIOnEVEnETO

Veneto

BL(42,0%)

TV(47,9%)

VE(47,6%)

Pd(46,1%)

RO(46,5%)

VR(47,9%)

VI(46,9%)

38

ariabile dipendente: numero di tweet felici sulla somma di tweet felici e arrabbiati in una data provincia in un singolo giorno (dal 1 febbraio al 31 dicembre 2012).

Analisieconometricasulle110provincedellafelicitànel2012

variabili coefficiente errore standard

fontedato

vari

abil

i din

amic

he

Lag di variabile dipendente

- Felicità (valore del giorno precedente) 0,207*** (0,008) VfB

- Felicità (valore di due giorni precedente) 0,120*** (0,009) VfB

- Felicità (valore di tre giorni precedente) 0,136*** (0,008) VfB

Variabili legate al meteo

- Temperatura del giorno -0,529*** (0,070) ilmeteo.it

- Temperatura del giorno al quadrato 0,010*** (0,002) ilmeteo.it

- Temperatura del giorno x Inverno 0,366*** (0,059) =

ModelloOLSdinamicosulle110provinceitaliane

39


fontedato

vari

abil

i din

amic

he

- Temperatura del giorno x Primavera 0,218*** (0,060) =

- Temperatura del giorno x Estate 1,589** (0,477) =

- Temperatura del giorno x Estate al quadrato -0,029** (0,010) =

- Pioggia -0,400* (0,184) ilmeteo.it

- Neve -0,318 (0,535) ilmeteo.it

Variabili legate al giorno:

- Festivi 0,295 (0,325) =

- Festa della donna 2,821*** (0,616) =

- Festa della mamma 8,894*** (0,703) =

- Festa del papà 2,637*** (0,694) =

- Ferragosto 5,303** (1,617) =

- San Valentino 2.984** (1,008) =

- Natale 15,118*** (1,565) =

- 31 Dicembre 0,974 (1,070) =

Variabili legate ai fatti del giorno:

- Andamento spread(valore del giorno precedente)

-0,030*** (0,002) Datastream

vari

abil

i sta

tich

e

Variabili economiche e geografiche

- (log) Reddito per capita -3,298 (4,572) Istat

- % imprese su popolazione -14,669 (18,479) Registro imprese

- Latitudine 0,073 (0,124) Istat

- Altitudine -0,001 (0,001) Istat

Variabili demografiche

- Tasso di natalità 1,026* (0,480) Istat

40


fontedato

vari

abil

i sta

tich

e

- Età media 1,570*** (0,416) Istat

- % di single 75,937*** (20,407) Istat

- Popolazione 0,000*** (0,000) Istat

- Popolazione al quadrato -0,000*** (0,000) Istat

Variabili istituzionali

- Ordine pubblico 0,004 (0,007) Sole24Ore

- Infrastrutture tempo libero 0,036** (0,011) Sole24Ore

- Capoluogo di provincia 0,408 (0,415) =

effe

tti f

issi

Effetti fissi per giorni settimana non riportati

Effetti fissi per mesi non riportati

Effetti fissi per stagioni non riportati

Costante -41,174 (36,712)

N 36.520

R2 0,342

Errori standard robusti * p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,001

41

InTERPRETAzIOnEdEIRISULTATIdELLAREGRESSIOnE:

• Variabili dinamiche (ovvero che cambiano da giorno in giorno): Lag di variabile dipendente: quando gli italiani sono stati felici nei giorni precedenti, il ricordo di questa felicità tende a perdurare anche nei giorni successivi. Variabili legate al meteo: quando la temperatura si alza e il sole brilla in alto nel cielo, cresce anche la felicità degli italiani: un aumento di 5 gradi ad esempio in inverno fa aumentare la felicità di 1,4 punti, in primavera 10 gradi in più producono un risultato simile. Insomma l’equazione sole = felicità funziona, a meno che non sia estate, e la temperatura già superi i 30 gradi (caldo o non caldo, si boccheggia troppo!). D’altra parte nelle giornate di pioggia, si diventa tutti più malinconici e pensierosi, e quindi inevitabilmente l’allegria ne risente. La neve invece non mostra alcun effetto significativo: se una città tutta imbiancata è sicuramente bella da vedere, crea anche molti disagi.Variabili legate al giorno: i giorni festivi (dal Primo Maggio, alla Festa della Repubblica, a Natale, a Pasqua) non rendono gli italiani necessariamente più felici (almeno statisticamente parlando). Al contrario, ciò che rende più felici gli italiani sono le feste non necessariamente collegate a una festività. Dalla festa della mamma (+8,9 punti di felicità media in più quel giorno), a quella del papà (anche se qua l’effetto è di oltre tre volte inferiore rispetto al giorno della mamma…ah la mamma è sempre la mamma!), alla festa delle donne (+2,8 punti di felicità), a San Valentino (+2,9 punti), a Ferragosto (+5,3). E non poteva ovviamente mancare Natale: ben +15,1 punti di felicità (ovvero oltre 15 italiani felici in più ogni 100), mentre il 31 Dicembre non influenza più di tanto (forse perché tutti troppo stressati per i preparativi del veglione). Variabili legate ai fatti del giorno: lo spread non fa male solo al portafoglio, ma anche al buonumore degli italiani. Quando lo spread sale il giorno prima, il giorno dopo (quando lo si legge sul giornale o ne sentiamo la notizia in televisione o in radio) crescono le preoccupazioni (di nuove tasse?), quando lo spread scende invece siamo tutti più sereni e felici (50 punti di spread in meno equivalgono grosso modo a quasi 2 punti di felicità italiana in più).

Cosaspiegalafelicitàdegliitaliani(erelativeprovince)nell'annodigrazia2012

1)

2)

3)

4)

42

• Variabili statiche (ovvero che rimangono sostanzialmente stabili nel breveperiodo nonostante il passare del tempo):

Variabili economiche e geografiche: i soldi fanno la felicità? Su questa domanda (esistenziale) si sono consumati fiumi di inchiostro. Ora, sulla base dei nostri dati, possiamo arrivare ad una “inequivocabile” conclusione: almeno in Italia, i soldi, di per sé, non incidono più di tanto. Anzi, statisticamente proprio per nulla: vivere in una provincia più o meno ricca non sembra fare differenza. Lo stesso accade per il tasso di imprenditorialità che questa provincia registra (e in effetti essere un imprenditore nell’Italia del 2012 risulta difficile). Ma in Italia dove si è più felici? Al nord o al sud? In montagna o in pianura? L’analisi mostra che una volta controllato per tutto il resto, la geografia non appare così determinante. Insomma, anche da qua possiamo dire che gli italiani sono tutti uguali…Variabili demografiche: La felicità aumenta anche quando è in arrivo un bambino: ogni punto percentuale in più nel tasso di natalità, infatti, si guadagna un punto felicità. Evidentemente i bambini con i loro giochi e sorrisi, riescono a renderci tutti più allegri. Ma la felicità cresce anche dove l’età media è più alta: per 2 anni in più, la felicità sale dell’1,86. Forse perché più anziani significa anche più “baby sitter” (gratuiti) per i bambini e una rete di sostegno (anche economica) rilevante per le giovani generazioni. Senza contare che sono i giovani quelli che soffrono maggiormente per via della crisi economica. Ma se la vita di coppia fa bene (quando arriva la cicogna), non è detto che essere single sia motivo di tristezza. Al contrario, un aumento di 5 punti nella percentuale di single che vivono intorno a una persona, fa aumentare la felicità di 3,8 punti. Un risultato che d’altra parte non è solo una peculiarità italiana, dato che si registra una situazione simile ad esempio negli Stati Uniti. E qua anche la crisi c’entra: la caduta del tenore di vita dei «single», al netto dell'inflazione, in questo anno assai difficile, è stata infatti meno forte che per le famiglie. Insomma possiamo dire che quando sei single, tutte le coppie ti sembrano felici, e quando sei sposato, rimpiangi la vita da single... Ma nel bene e nel male si può essere felici in entrambi i casi. E la città perfetta? Da un punto di vista delle dimensioni, l’ideale sembra poter vivere in realtà su 1 milione di persone (felicità media: 52,5), mentre abitare nelle tre principali metropoli italiane (Roma, Napoli, Milano) crea stress, e la felicità ne risente. Variabili istituzionali: e la qualità delle istituzioni? Vivere in una provincia in cui i problemi di ordine pubblico (furti, infrazioni, ecc.) sono alti non sembra necessariamente essere un elemento negativo per la felicità, forse perché oramai di “isole felici” in Italia dal punti di vista della criminalità ne sono rimaste poche.

1)

2)

3)

43

Anche abitare in un capoluogo di provincia non risulta essere rilevante. Al contrario, avere nella propria provincia una forte dotazione di infrastrutture per il tempo libero e per il divertimento (cinema, teatri, musei, discoteche, ecc.) rende tutti più felici: guadagnare 30 posizioni nella classifica delle città meglio attrezzate per divertirsi (ad esempio da Gorizia a Rimini, regina incontrastata del divertimento in Italia. Fonte: Sole24ore) fa infatti guadagnare poco più di 1 punto sulla scala del buonumore. Una crescita significativa, certo, ma non molto rilevante. A testimonianza del fatto che per essere davvero felici, più che le infrastrutture occorre altro…E infatti la correlazione tra il nostro indice di iHappy e la classifica relativa al 2012 del Sole24Ore sulla qualità della vita delle province italiane, che come noto si basa fondamentalmente su dati istituzionali, è presente (più la posizione di una provincia nella classifica della qualità della vita è elevata, più la sua felicità media cresce) ma è tutto sommato debole (solamente pari a -0,19). In questo senso, cercare misurare la qualità della vita esclusivamente sulla base di indicatori statistici, rischia di perdere di vista altri aspetti, più privati e legati alla sfera delle relazioni sociali, altrettanto importanti.

44

oices from the Blogs riporta quotidianamente l’andamento della Twitter-Felicità in Italia attraverso un sito web dedicato, nonché attraverso una applicazione gratuita per iPhone chiamata iHappy e scaricabile tramite iTunes o Android Market con cui è possibile monitorare la felicità giornaliera per le 110 provincie italiane.

UnaApppermisurarelafelicitàgiornalmente

Sviluppo App: versione iOS - Marco Avizzano; versione Android ArsETmedia.

http://www.blogsvoices.unimi.it

https://itunes.apple.com/us/app/ihappy/id520521133?mt=8

https://play.google.com/store/apps/details?id=it.arsetmedia.iHappy

45

oices from the Blogs S.r.l. (VfB) è la prima startup italiana, nata in ambito accademico come Spin-Off dell’Università degli Studi di Milano, ad utilizzare avanzate metodologie statistiche e tecniche informatiche disegnate appositamente per la Sentiment Analysis che uniscono i pregi della codifica manuale con i vantaggi propri di una analisi altamente

automatizzata. VfB non si limita a misurare sentimenti positivi o negativi su un particolare tema ma

è in grado di fornire una disamina estesa delle motivazioni alla base di questi sentimenti. Tramite le tecniche sviluppate da VfB è poi possibile monitorare nel tempo e nello spazio l'opinione di chi scrive sui social media.

VfB è l’unica società in Italia in grado di fornire analisi del sentimento della rete a tale livello di precisione statistico e profondità di analisi.

In quanto Spin-Off dell’Università degli Studi di Milano, VfB ha tra le sue prerogative anche lo sviluppo scientifico delle metodologie statistiche di analisi dei social media.

VfB nato come progetto di ricerca dell’Università degli Studi di Milano nell’otto-bre 2010 si è costituita in S.r.l. il giorno 12/12/12 per poter operare sul mercato imprenditoriale.

L’Università degli Studi di Milano compare in qualità di socio di Voices from the Blogs S.r.l.

CosaèVoicesfromtheBlogs

Le tecniche di analisi tradizionale fanno per lo più uso di dizionari ontologici che prese-ntano molteplici limiti sia statistici che di interpretazione dei contenuti. La soluzione di VfB consiste nello sfruttamento di una tecnologia

statistica innovativa che integra la supervisione umana ed i metodi automatici, permettendo di ricostituire in tempi ristretti l’opinione aggregata dell’intero

CosarendeunicalametodologiasviluppatadaVoicesfromtheBlogs

46

universo di post (senza limiti nella sua dimensioni: anche centinaia di migliaia o milioni di post) in maniera accurata e profonda.

Ma in cosa un’analisi di VfB differisce da una tradizionale basata su questionario? I principali segni distintivi sono che non esiste un questionario predefinito, ovvero i testi dei post vengono letti da un pool di codificatori altamente qualificati al fine di estrarne il contenuto semantico e il sentimento. Sono gli stessi blogger ad indicare, con le loro parole, di cosa stanno parlando e come. Questo evita il ricorso alla costruzione di un questionario, indagini pilota e successiva somministrazione ad un campione rappresentativo. Infatti, VfB classifica le opinioni dell’intera popolazione di riferimento, composta da migliaia e migliaia di post. Inoltre leggere anziché chiedere evita il problema di risposte mancate, indotte o strategiche e non limita l’analisi alle sole domande previste a priori nel questionario. È anche possibile cogliere dinamicamente e retrospettivamente, cioè quando si è formata ed è stata espressa, l’opinione o dove questa è stata espressa.

In cosa VfB si distingue invece rispetto ad altri soggetti che si occupano di sentiment analysis? La supervisione umana di precodifica anziché l’utilizzo di database ontologici o di parole chiave e metodi interamente automatici è l’aspetto altamente caratterizzante di VfB. Questo approccio permette di entrare a fondo nel contenuto semantico reale di un testo ed estrarre contemporaneamente più dimensioni per ogni singolo post: giudizi di valore, scale di opinioni, temi effettivamente trattati, eccetera. In questo modo si evitano errori di misclassification (errata interpretazione) automatica indotti dall’utilizzo del linguaggio naturale.

Infine, la tecnica statistica sviluppata permette, con errori di pochi punti percentuali, di ricostruire l’opinione aggregata dell’intero universo a partire da un esiguo, ma statisticamente rilevante, gruppo di post letti dai nostri codificatori. L’errore è molto basso rispetto alle tradizionali tecniche statistiche di classificazione perché il metodo impiegato da VfB decompone tutto lo spettro delle parole utilizzate nell’intero universo dei post e costruisce direttamente la distribuzione aggregata delle risposte basandosi sui termini innocenti effettivamente usati nel linguaggio naturale anziché utilizzando un insieme di parole chiave predefinite. Al contrario, anche il migliore dei metodi, nel classificare ogni singolo post non letto, produce un errore di classificazione individuale che viene propagato ed ampliato nel processo di aggregazione a posteriori.

Il metodo adottato da VfB ha dimostrato di essere in grado di catturare la relazione tra come si parla di un certo prodotto sui social-media e le conseguenze di ciò sulle performance economiche di quel prodotto, in modo più attendibile rispetto ai semplice conteggio di "like" di Facebook, o del numero di “follower” su Twitter.

47

Proprio perché il numero di “like” e “follower” non si tramuta automaticamente in acquisti di un prodotto o, e in un contesto differente, in un voto, usare solo questa fonte di dato per capire l'opinione dei social media rischia di generare fallimenti nel leggere correttamente le informazioni provenienti dalla rete. A titolo di esempio, si può ricordare che VfB è stata in grado di prevedere più accuratamente o parimenti ai sondaggi tradizionali i risultati delle elezioni presidenziali francesi ed americane e del primo e secondo turno delle primarie del centro sinistra.

AlcunifattisuVoicesfromtheBlogs

Prima di diventare una startup nel dicembre 2012, VfB nasce come progetto di ricerca in seno all’Università degli Studi di Milano al fine di

verificare i risultati in un’ottica scientifica e la fattibilità imprenditoriale dell’idea. Voices from the Blogs ha iniziato la sua attività pubblica nell’agosto 2011. Ad oggi sono state eseguite indagini su oltre 6 milioni di post (indagini non a fini commerciali consultabili sul blog: www.voicesfromtheblogs.com), a cui si aggiungono oltre 43 milioni di post per l’analisi sulla Twitter-Felicità e quasi 50 milioni di post per l’analisi delle Presidenziali americane. Il blog di VfB è stato visitato da oltre 70 mila persone, e ha prodotto oltre 150 ricerche sui temi più svariati (da temi politici, come l’AreaC a Milano o il giudizio sul premier Monti, a temi economici, relativi all’ultima manovra finanziaria, a temi sociali, come l’energia nucleare o Expo 2015, a temi tecnologici, come il nuovo iPad o il nuovo Blackberry).

Inoltre, VfB ha svolto delle ricerche in esclusiva per le testate: Corriere della Sera, La Repubblica Economia&Finanza (Bloomberg), Wired.it e il Sole24Ore e le trasmissioni Porta a Porta (Rai1), Votantonio (Radio24), Mentelocale (Radio Popolare Milano) e collabora con istituzioni quali: Camera di Commercio di Milano, Camera di Commercio di Monza e Brianza, Regione Lombardia.

Il gruppo scientifico di VfB è anche curatore di un blog sul Corriere della Sera denominato Sentimeter, attivo da luglio 2012, in cui vengono riportate le varie indagini sui temi più caldi discussi sui social networks: http://sentimeter.corriere.it/.

VfB è stata titolare di due diversi research grants nel corso del 2011 e 2012 concessi a VfB dalla società Crimson Hexagon (analisi previsioni elettorali per le presidenziali francesi 2012 e analisi dell’opinione pubblica verso l’Unione Europea su tutti i paesi dell’UE a 15).

http://www.voicesfromtheblogs.com

http://sentimeter.corriere.it/

48

LuigiCurini (PhD, CEO di VfB): è professore associato di Scienza politica presso l’Universitàdegli Studi di Milano.Fa parte della redazione della RISP (Rivista Italiana di Scienza Politica). È esperto di competizione elettorale, di teoria spaziale del voto e di metodi quantitativi per la scienza politica.Si occupa inoltredi democrazia deliberativae di problemi di azione collettiva. −Su Twitter: @Curini

StefanoM.Iacus (PhD, Vice President di VfB): è professore associato presso l’Università degli Studi di Milano.È membro del R Core Team per lo sviluppodel softwarestatistico R ed esperto di tecniche di analisi dei dati.In ambito accademicosi occupa anchedi teoriadeiprocessistocastici, di statistica matematica, analisi di dati di espressionegenica, finanzamatematica e tecnichedi valutazione degli effetti di trattamento e delle politiche pubbliche. −Su Twitter: @iacus

AndreaCeron (PhD, Senior Officer di VfB):si è addottoratoin Studi politici presso l’Università degli Studidi Milano dove è assegnista di ricerca. Si occupa di correnti di partito, scissioni, coalizioni di governo, analisi quantitativadel testo e competizione elettorale. −Su Twitter:@AndreaCeron83∫Al progetto di ricercacollabora il professoreGiuseppe Porro, Economista dell’Università dell’Insubria.Su Twitter: @blogsvoices

VfB ha pubblicato il libro “#Milano-Brianza in un tweet: lavoro, politica, partecipazione”, Guerini e Associati Editore, dicembre 2012, in collaborazione con Renato Mattioni, e diversi articoli scientifici.

VfB ha organizzato, anche assieme alle istituzioni (Università degli Studi di Milano, Consolato Generale degli Stati Uniti d’America), conferenze e dibattiti pubblici sui temi analizzati.

∫

Per informazionie contatti:[email protected]

http://www.amazon.it/Milano-Brianzatweet- lavoro-politica-partecipazione/ dp/8862504594

http://www.amazon.it/Milano-Brianzatweet- lavoro-politica-partecipazione/ dp/8862504594

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