Un algoritmo permette di misurare la censura sui giornali. Lo dice uno studio dell’Istituto nazionale di fisica nucleare

È possibile “misurare” la censura sui giornali usando strumenti avanzati di analisi mutuati dalla fisica spaziale e applicati alla mole d’informazione stoccata negli archivi. Lo rivela – scrive Qds.it – uno studio italiano pubblicato sul Journal of Big Data a firma Marco Casolino dell’Istituto nazionale di fisica nucleare (Infn).

Lo studio prende in considerazione due temi notoriamente suscettibili di censura all’interno di contesti a democrazia limitata o non democratici: quello delle morti violente e dei suicidi. Attraverso un algoritmo, sono stati analizzati 42 milioni di articoli dal New York Times, dal Corriere della Sera, Repubblica e la Stampa. La ricerca, in particolare, ha puntato a ricercare la presenza di notizie su uccisioni e suicidi nei giornali tra la prima guerra mondiale e periodo fascista in Italia. E ha portato a stimare che il 75 per cento delle morti violente o dei suicidi, in Italia, non sono finiti sui giornali in quel periodo storico.

Lo studio, scrive inoltre Qds.it, ha consentito di rilevare una discriminazione di genere rispetto alla quantità di notizie. Visto che l’italiano declina il genere (morto/morta), si è potuto stimare che il numero di articoli che riguarda soggetti femminili rappresenta un terzo di quello che riguarda soggetti maschili. Inoltre, è stata quantificata la nota regola giornalistica secondo la quale il numero di morti necessari per fare notizia aumenta con l’allontanarsi dal luogo geografico in cui viene pubblicato il giornale.

La ricerca per la prima volta quantifica la presenza di censura o di bias selettivi per genere o per geografia nelle testate giornalistiche. Applicando questa tecnica, sarà possibile – secondo il ricercatore – analizzare su scala statistica l’attendibilità di una testata, la presenza di censura e bias selettivi per genere, razza o provenienza geografica. Inoltre la metodologia potrà essere usata anche nell’ambito della ricerca storica.

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