(Articolo di Daniele Frongia tratto da www.sis-statistica.it)
Il posizionamento e il successo di un sito
Come si analizza il successo o l’insuccesso di un sito web o un blog? Esistono numerosi software per l’analisi del traffico di un sito che si basano, prevalentemente, sul numero dei visitatori. Questi strumenti offrono una serie di informazioni come il numero di visitatori, le pagine più visitate, il tempo di permanenza medio, le pagine che attraggono il maggior numero di clic iniziali, o finali, le parole chiave utilizzate per arrivare al sito e l’analisi della distribuzione dei visitatori per provenienza geografica.
Ma è corretto dire che il successo di un sito è una funzione del solo numero di visitatori? Una nuova generazione di strumenti offre oggi l’opportunità di misurare il successo di un sito tenendo meglio conto della sua natura multidimensionale. In particolare possiamo vedere il successo di un sito in funzione, oltre che del traffico, anche del suo posizionamento nella rete [] ovvero della sua solidità di carattere “infrastrutturale”. Il posizionamento è dunque uno dei presupposti per un successo solido e duraturo del sito.
Se da un lato possiamo affermare che il successo di un sito è funzione del traffico e del suo posizionamento, dall’altro non possiamo pensare che la misura di tale successo sia completamente determinabile: il successo è infatti di natura prevalentemente soggettiva, e il dibattito al riguardo è in continua evoluzione. In questo articolo non proporremo quindi alcuna sintesi di questi due fattori per produrre un unico indice del successo. Tratteremo invece più specificamente il posizionamento: l’aggiunta di questa dimensione di analisi è un aiuto concreto per migliorare la corrispondenza fra misurazione e percezione.
Possiamo descrivere il posizionamento con una metafora: mentre le classiche analisi quantitative sul traffico ci dicono quanti sono e cosa fanno gli ospiti nella nostra casa, l’analisi del posizionamento prova a dirci come e dove è situata la casa, se è in centro o in periferia, se è collegata ad altre strutture, se è così importante e ben vista da influenzare il vicinato (guarda che bel portone, lo voglio anch’io) e così via.
L’analisi del posizionamento fornisce inoltre indicazioni utili per confrontare siti di categorie diverse (se repubblica.it ricevesse 100.000 visite al giorno sarebbe un flop; di contro, un sito altamente specialistico, ben posizionato e con 1000 visite al giorno sarebbe un successo strepitoso) e su sottoreti specifiche, come vedremo nell’ultimo paragrafo, con risultati più puntuali e significativi. In questo articolo definiamo quindi un sito ben posizionato (o centrale) come influente e rilevante nella rete.
Primi metodi di misura del posizionamento
Per definire meglio il posizionamento occorrono due brevi premesse teoriche: il sistema di punteggio assegnato da Google alle pagine web e i recenti studi sulle reti complesse.
Google PageRank (PR). Google assegna a ciascuna pagina presente nel suo database un proprio punteggio, il PageRank, che consiste in un numero compreso tra 0 e 10, calcolato sulla base di numerose variabili.
Basato sullo specifico carattere “democratico” del Web, PageRank sfrutta la vastissima rete di collegamenti associati alle singole pagine per determinarne il valore. In pratica, Google interpreta un collegamento dalla pagina A alla pagina B come un “voto” espresso dalla prima in merito alla seconda. Tuttavia, non si limita a calcolare il numero di voti, o collegamenti, assegnati a una pagina. Oltre a effettuare questo calcolo, Google prende in esame la pagina che ha assegnato il voto. I voti espressi da pagine “importanti” hanno più rilevanza e quindi contribuiscono a rendere “importanti” anche le pagine collegate. PageRank assegna ai siti Web importanti e di alta qualità un “voto” più elevato di cui Google tiene conto ogni volta che esegue una ricerca. (Google)
Google PageRank
Analisi delle reti complesse. L’analisi delle reti nasce nel Settecento con il problema dei ponti di Eulero, padre della teoria dei grafi. Da allora l’analisi è stata prevalentemente usata per le reti sociali, con i primi studi di Huber (1802), passando poi per Comte, Galton, Watson, LeBon, Simmel, Marconi (il primo a parlare dei sei gradi di separazione), Moreno e così via dal dopoguerra in poi, con il contributo di molti sociologi e matematici. L’analisi delle reti sociali (social network analysis) ha trovato pieno consolidamento negli anni ’70 per poi trarre nuova linfa dagli studi dei fisici, primi tra tutti quelli di Barabási e della sua equipe alla fine degli anni ‘90. Uno dei risultati più importanti del lavoro di Barabási è l’aver individuato un tratto comune in tutte le reti complesse (WWW, Internet, neuroni-dendriti del cervello, catene alimentari, alleanze aziendali ecc.): la distribuzione del numero di link ricevuti da parte di un nodo segue una legge di potenza. Come noto, infatti, leggi di potenza ricorrono nella distribuzione di probabilità di numerosi fenomeni tra cui il numero di collegamenti ai siti web: le pagine web che ricevono moltissimi link sono pochissime, mentre sono moltissime quelle che ne ricevono zero o uno. 
Dunque anche per il PR, che è direttamente proporzionale a numerose variabili tra cui i link in entrata, può essere fatto un discorso analogo. Il punteggio in decimi del PR non va dunque inteso come quello scolastico: la stragrande maggioranza delle pagine ha infatti un PR pari a 0, il valore 3 è già un risultato discreto, 5 è molto buono mentre valori più alti sono generalmente raggiunti da un ristretto sottoinsieme di ottimi blogger, siti di grandi imprese o enti pubblici, oltre che, ovviamente, da giganti come Google, Microsoft e Wikipedia. I siti elitari così ricchi di link e con un alto PR sono chiamati hub.
Per Google il PR è un indicatore necessario e sufficiente a dare un’indicazione del posizionamento. Ma oltre al PR, quali altri indicatori è possibile utilizzare per misurare il posizionamento?
E’ possibile, ad esempio, considerare i seguenti indicatori (il cui contributo è assente o presente in modo marginale nel PR):
Yahoo backlink: numero di collegamenti ipertestuali indicizzati da Yahoo alle pagine del sito;
Wikipedia: numero collegamenti esterni negli articoli di Wikipedia alle pagine del sito;
Delicious: numero segnalibri Delicious in cui viene citato il sito;
DMOZ: numero collegamenti DMOZ in cui viene citato il sito;
Twitter: numero tweet di Twitter in cui viene citato il sito;
Digg: numero articoli su Digg in cui viene citato il sito.
Un sito che presenta valori alti di questi indicatori è ben posizionato nella sua categoria: i suoi contenuti sono sulla bocca di tutti, esso viene “ascoltato”, può influenzare altri siti, insomma è un attore che gode di una posizione (meritatamente) privilegiata nella rete.
Una misura del posizionamento può essere calcolata mediante un’opportuna sintesi di questi indicatori. Vediamo, in pratica, come è possibile procedere.
SIS, Sistan e Istat a confronto
Confrontiamo tre siti che si occupano di statistiche ufficiali e di promozione delle scienze statistiche: l’Istituto Nazionale di Statistica (www.istat.it), il Sistema Statistico Nazionale (www.sistan.it) e la Società Italiana di Statistica (www.sis-statistica.it).
In generale è possibile definire delle misure sintetiche per ciascun sito, seguendo opportune metodologie, ciascuna delle quali prevede la normalizzazione, la standardizzazione e infine l’aggregazione degli indicatori elementari. In questo caso applichiamo il Mazziotta Pareto Index (MPI), un indice sintetico nato in Istat che sopperisce ai fenomeni di compensazione tra indicatori e che varia tra 70 e 130. Per costruire l’indicatore si utilizza una funzione di aggregazione basata sulla non sostituibilità dei caratteri; in questo caso si ritiene infatti che gli indicatori elementari scelti siano egualmente importanti ai fini della valutazione del posizionamento. In particolare, per l’MPI presentato nel prospetto seguente, sono stati presi in considerazione solo il PR e i primi due indicatori (Yahoo e Wikipedia), dal momento che i servizi Delicious, Twitter, DMOZ e Digg sono ancora poco diffusi in Italia.
Per il calcolo del MPI sono stati utilizzati solo i primi tre indicatori. Dati rilevati il 13/09/2009.
Questi risultati indicano che i siti considerati possiedono contenuti di qualità, pertinenti al mondo della statistica ufficiale e che godono di una discreta centralità nella rete. Tuttavia, in un’analisi comparata con altri istituti di statistica europei, la posizione dell’Istat, così come quella della SIS e del Sistan, è certamente migliorabile.
Nuovi metodi di misura del posizionamento
L’approccio precedente presenta alcuni punti deboli tra cui la soggettività della scelta degli indicatori e il fatto che non siano indipendenti. Per queste ragioni, in alternativa, possono essere presi in considerazione nuovi metodi come ad esempio il Coolhunting for Trends on the Web del MIT, che consente di misurare e monitorare il posizionamento di marche, blog o siti sul Web con un approccio basato sia sui database di Google che sulle classiche misure di centralità della social network analysis. L’obiettivo di questo paragrafo è di fornire una prima presentazione di CONDOR, lo strumento software sviluppato nell’ambito progetto del MIT, rispetto ad alcuni risultati ottenuti mediante l’analisi del sito dell’Istat. CONDOR consente di rappresentare e analizzare le sottoreti tematiche di un sito, ovverosia il sottoinsieme del Web dove il sito viene citato. Di seguito è riportata la blogosfera di riferimento dell’Istat, e cioè l’insieme dei blog dove l’istituto viene citato attraverso un collegamento ipertestuale e i blog ad essi connessi da al più tre gradi di separazione:

Blogosfera Istat.it nel periodo 1-20 settembre 2009
(analisi di Francesca Grippa – UNILE e Daniele Frongia – Istat)
In questo caso l’analisi del posizionamento di un sito può fornire ulteriori informazioni circa le porzioni del Web dove si possono raccogliere e analizzare importanti feedback sul proprio operato e sulla propria immagine.
In conclusione, per l’analisi di un sito occorre tenere in considerazione due fattori: il traffico e il posizionamento nella rete. In questi ultimi anni gli studi di fisici, matematici e sociologi stanno contribuendo a definire nuovi metodi e strumenti per l’analisi del posizionamento. L’argomento non è ancora pienamente maturo ma le potenzialità e le prospettive sono estremamente interessanti, anche per chi produce statistiche ufficiali e diffonde cultura statistica.
Per saperne di più
Analisi delle reti
Freeman L.C. (2007) Lo sviluppo dell’analisi delle reti sociali. Uno studio di sociologia della scienza, FrancoAngeli, Milano
Hanneman R.A., Riddle M. (2005) Introduction to social network methods, University of California, USA
Barabási A.L. (2004) Link. La scienza delle reti, Einaudi, Torino
Frongia, D. (2008), Intervista a Ginestra Bianconi sulle reti complesse, SegnalazionIT, Roma
Nuovi metodi di misura del posizionamento
Bennato D. (2009) Vox Internet vox dei! Sarà vero? in Internet Magazine n.134 (gennaio), , pp.26-27, Roma
Gloor P., Krauss J., Nann S., Fischbach K., Schoder D. (2008) Web Science 2.0: Identifying Trends through Semantic Social Network Analysis, USA
Mazziotta Pareto Index
Mazziotta M., Pareto A. (2010) Appendice Metodologia in La dotazione di infrastrutture della sanità, Collana Informazioni, Istat, Roma
L’autore
Daniele Frongia (frongia _at_ istat.it)
Daniele Frongia lavora presso l’Istituto Nazionale di Statistica (Istat) dove si occupa di metodi e strumenti Web 2.0. E’ autore del blog http://segnalazionit.org/.
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