Il network semantico di YouTube: Il caso della musica italiana anni Ottanta

L’avvento dei social media ha coinciso con un’enorme e crescente disponibilità di informazioni sulle pratiche di consumo di miliardi di ascoltatori di musica in streaming, immagazzinate e rese accessibili da varie piattaforme, tra cui la principale per numero di utenti e rilevanza è YouTube. Sebbene di musica ai tempi di Internet si sia già scritto molto in letteratura, finora è stato notevolmente trascurato il ruolo centrale dei recommendation systems – algoritmi che consigliano automaticamente all’utente che musica ascoltare o acquistare. Nel tentativo di colmare questa lacuna, questo articolo presenta un’indagine esplorativa delle associazioni tra brani e artisti musicali italiani anni Ottanta generate dal sistema di raccomandazione di YouTube – i cui suggerimenti si basano sui comportamenti di consumo aggregati degli utenti. Attraverso l’analisi induttiva di una rete di 68.727 video correlati in lingua italiana è stato possibile individuare e comparare 56 cluster di video musicali particolarmente associati tra loro, verificando come, in generale, siano interpretabili come vere e proprie “categorie folk” emergenti dalle pratiche delle collettività musicali che agiscono sulla piattaforma, mediate dall’azione del recommendation system. I risultati corroborano un dato solo apparentemente banale, che si presta ad ulteriori verifiche empiriche: la prossimità di due brani o artisti nel network dei video suggeriti dall’algoritmo di YouTube corrisponde a un’omologa vicinanza nel “campo semantico” degli ascoltatori.