Per una migliore esperienza d'uso, ti consigliamo di utilizzare questa dashboard attraverso un PC.
Questa versione mobile permette di esplorare i dati relativi esclusivamente all'utlimo giorno presente nel nostro database.

La FIll Gauge Visualization sfrutta lo stesso classificatore della Mappa coropletica, ad eccezione del passaggio in cui vengono selezionati soltanto i tweet geolocalizzati.

Gli step di raccolta e analisi dati sono quindi i seguenti:

• raccolta di tutti i testi in lingua italiana tramite le STREAM API di Twitter;
• filtraggio dei tweet tramite parole chiave che possono essere riferibili a tre gruppi vulnerabili: stranieri, minoranze religiose e rom;
• riconoscimento dei discorsi di incitamento all’odio contro i gruppi vulnerabili, grazie a un modello di HS detection che fa uso di algoritmi machine learning.

Il classificatore è in continuo aggiornamento. Il suo grado di affidabilità verrà aggiornato periodicamente sul sito del progetto.

Il grafico ad area sotto la Fill Gauge Visualization mostra il numero di tweet totali in lingua italiana che si riferiscono ai gruppi vulnerabili (area grigia) e il numero di hate speech (area rossa).

Questa è la Mappa coropletica: una mappa che presenta diverse sfumature di colore all'interno di confini geografici con l'intento di mostrare la proporzione di una variabile di interesse, nel nostro caso la quantità di hate speech (discorsi di incitamento all’odio) pubblicati su Twitter da utenti che scrivono dall’Italia.

Opzioni di interazione sulla mappa

La quantità di hate speech in Italia è rappresentata da una scala di colori che va da una tonalità di bianco (assenza di odio) ad una di rosso (forte presenza di odio). La scelta di queste tonalità in luogo di una scala semaforica, che va dal verde al rosso, è stata pensata per rendere accessibile questo strumento anche agli utenti che soffrono di daltonismo.
Cliccando sulla rotellina accanto alla legenda, in alto a sinistra, è possibile interagire con la mappa in due modi.

Innanzitutto si può modificare i valori che determinano le gradazioni di colore vengono assegnate sulla base di tre criteri differenti:

• valori fissi;
• dinamici basati sulla media del mese;
• dinamici basati alla mediana del mese.

Inoltre, è possibile passare dalla mappa coropletica a un cartogramma di Dorling, che trasforma le regioni e le province in cerchi le cui circonferenze variano in base al numero assoluto di hate speech pubblicati: più alto è il numero di discorsi d’odio, più ampia sarà la circonferenza.

Opzioni di interazione del grafico ad area

Il grafico ad area sotto la mappa mostra il numero di tweet totali geolocalizzati che si riferiscono ai gruppi vulnerabili (area grigia) e il numero di hate speech (area rossa). Muovendo il cursore è possibile osservare come varia sulla mappa la quantità di odio online da un mese all’altro e da un giorno all’altro.

Opzioni di interazione del riquadro laterale

Nel riquadro laterale sono presenti due comandi che permettono all’utente di interagire con la mappa: il primo è un selettore del dettaglio geografico, che mostra l’odio a livello nazionale, regionale e provinciale; il secondo consente all’utente di osservare l’odio riferito a solo uno dei tre gruppi vulnerabili: rom, migranti e minoranze religiose.
Inoltre, dal riquadro laterale è possibile passare alle visualizzazioni presenti in questa sezione del sito.

Raccolta e classificazione automatica dei discorsi d’odio

I dati visualizzati dalla Heatmap sono raccolti e analizzati automaticamente da un classificatore che opera in quattro passaggi:

1. raccoglie tutti i testi in lingua italiana tramite le STREAM API di Twitter;
2. salva soltanto alcune informazioni dei tweet degli utenti che scelgono di fornire la loro posizione geografica;
3. filtra i testi rimanenti tramite parole chiave che possono essere riferibili a tre gruppi vulnerabili: stranieri, minoranze religiose e rom;
4. riconosce i discorsi di incitamento all’odio contro i gruppi vulnerabili, grazie a un modello di HS detection che fa uso di algoritmi machine learning.

Il classificatore è in continuo aggiornamento. Il suo grado di affidabilità verrà aggiornato periodicamente sul sito del progetto.

Il Grouped Bar Chart mostra le 25 parole più diffuse nei tweet scritti nel periodo selezionato nello slider temporale.

Per ogni parola, il Grouped Bar Chart mostra il numero di occorrenze della parola stessa (in grigio) e la percentuale media di hate speech nei tweet che contengono quella parola.

Opzioni di interazione sulla mappa

Le opzioni sottostanti il Grouped Bar Chart permettono di visualizzare uno solo dei due attributi (numero di occorrenze delle parole e percentuale di hate speech presente nei tweet che contengono le parole stesse) oppure di ordinare il grafico sulla base di uno degli attributi.

La sidebar laterale sinistra fornisce una funzione di filtraggio: è infatti possibile visualizzare le 25 parole più diffuse nei tweet relativi ad uno solo dei tre gruppi vulnerabili (migranti, minoranze religiose e rom). Inoltre, cliccando su Clicca qui per visualizzare la words cloud, l'utente può visualizzare una Words Cloud contenente le 25 parole più diffuse.

L'utente può cliccare su una parola del Grouped Bar Chart per visualizzare delle informazioni aggiuntive mostrate in un pannello della sidebar laterale a sinistra.

In questo pannello è possibile cliccare su Clicca qui per esplorare la rete delle co-occorrenze per visualizare un grafo basato sul force layout che rappresenta le 10 parole che più frequentemente cooccorrono nei tweet contenenti la parola selezionata in precedenza.

In questo box vengono mostrati i tweet più popolari che si riferiscono ai gruppi vulnerabili all’odio: migranti, rom e minoranze religiose.

Dopo aver raccolto e filtrato per parole chiave tutti i testi in lingua italiana, vengono selezionati i tweet con il maggior numero di reazioni ricevute. Quindi, tramite le REST API di Twitter, vengono mostrati nel riquadro i tre tweet maggiormente ritwittati, quelli con maggiori risposte o quelli più citati da altri utenti. Di default vengono mostrati i testi con più retweet, ma dal box laterale è possibile selezionare i tweet da visualizzare in base al tipo di reazione oppure in base al gruppo vulnerabile specifico.
Cliccando sul pulsante + in basso è possibile caricare fino a 15 tweets con più reazioni ricevute.

Il grafico ad area sottostante mostra il numero di tweet totali in lingua italiana che si riferiscono ai gruppi vulnerabili (area grigia) e il numero di hate speech (area rossa).
Spostando il cursore del grafico è possibile osservare i testi con più reazioni mese per mese e giorno per giorno.

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Slider temporale

Lo slider temporale permette all'utente di esplorare i dati temporalmente. L'utente può cliccare (o trascinare le icone con le due lenti di ingrandimento) su un anno, un mese o un giorno e le visualizzazioni si aggiorneranno di conseguenza. Un click sull'icona con una lente di ingrandimento con all'interno un "+" permette di esplorare nel dettaglio l'anno o il mese selezionato. La lente di ingrandimento con all'interno un "-" permette di passare ad una vista più generale, cioè da giorno a mese e da mese ad anno.

Stacked area chart

L'area grigia rappresenta i tweet che non contengono hate speech, l'area rossa quelli che contengono hate speech; quindi, la somma delle aree grigia e rossa rappresenta il numero totale di tweet riferiti ai gruppi vulnerabili selezionati.

Selezionando uno dei gruppi vulnerabili nella sidebar a sinistra, il grafico mostra soltanto il numero di tweet ad esso riferito. Inoltre, il grafico si aggiorna anche nel caso in cui l'utente modifichi la visualizzazione principale.

Quando visualizziamo la FIll Gauge Visualization, lo stacked area chart rappresenta sempre tutti i tweet italiani riferiti a tutti i gruppi vulnerabili aggregati. Quando visualizziamo la mappa coropletica (o la mappa di Dorling), lo stacked area chart rappresenta l'andamento di tutti i tweet di cui abbiamo una connotazione geografica specifica (regionale o provinciale, in base alla selezione nella sidebar a sinistra). Infine, quando si visualizzano i tweet più popolari, lo stacked area chart rappresenta l'andamento del numero totale di tweet italiani riferiti ai gruppi vulnerabili selezionati nella sidebar a sinistra.