La comunicazione scientifica sul cambiamento climatico: un'analisi statistica del caso TED Talks

La presente ricerca si pone l’obiettivo di studiare la comunicazione sul cambiamento climatico tramite un’analisi statistica dei dati testuali di cento TED Talks, brevi discorsi sotto forma di conferenze, sul cambiamento climatico. Le TED Talks si inseriscono nel genere di comunicazione scientifica divulgativa, ma il loro formato differisce perché è collocato in un nuovo contesto pragmatico innovativo. In aggiunta, i discorsi rompono la tipica triangolazione “scienziato-mediatore-pubblico” della comunicazione scientifica tradizionale portando scienziati di diversi ambiti applicativi in contatto diretto con la propria audience. In questo senso, le TED Talks sono un caso esemplificativo di comunicazione scientifica efficace. Per contestualizzare l’argomento della ricerca, l'elaborato desidera fornire informazioni generali riguardo la vasta letteratura scientifica e la situazione globale inerente al cambiamento climatico. Si pongono le basi per comprendere i problemi da esso derivati e la posizione al riguardo della comunità scientifica, delle differenti nazioni e organizzazioni. Sono state definite, inoltre, le più importanti barriere inerenti all’attuale comunicazione del fenomeno, citando il consensus gap tra i gruppi di scienziati ed esperti e di politici e cittadini. Una definizione di analisi del contenuto, con relative caratteristiche e campi di applicazione, è fornita per comprendere la metodologia della ricerca. Nello specifico, è brevemente analizzata la letteratura che ha studiato il cambiamento climatico dal punto di vista dell’analisi statistica dei dati testuali. La ricerca segue un approccio moderno di codifica e di analisi statistica dei dati testuali (software di tipologia CATA), sfruttando l'integrazione di metodi quantitativi e qualitativi. Lo studio utilizza tecniche basate sul lessico (lexical-based techniques) a livello delle singole parole e tecniche di analisi dei testi a livello di contenuto per trovare classi semantiche di significato, analizzando la vicinanza degli argomenti con diverse tecniche.