Italiano Per un'analisi dell'italiano scritto degli studenti universitari, un contesto privilegiato si trova in quei canali social di condivisione tra pari noti con la titolatura di “Spotted”. Attivi particolarmente su Instagram, si tratta di canali di interazione pubblica informale che forniscono elementi significativi all'indagine sulle scritture spontanee dei giovani in rete. Questa ricerca presenta un corpus di oltre trentamila testi da Spotted universitari italiani. Concentrandoci sulle fasi COVID (e sul periodo immediatamente precedente), intendiamo illustrare come il corpus Spotted-Ita appaia funzionale a un'indagine riferita alla comunicazione linguistica nell'occasione di un'esperienza unica e straordinaria vissuta dagli studenti universitari.
English “Spotted” posts represent one of the most popular forms of Computermediated Communication (CMC) among university students in Italy, and as such, they represent a privileged context to analyze the Italian language used by students on the Web. This kind of informal communication channels is active especially on Instagram, and provides relevant insights on the spontaneous writing of young people. Based on Spotted-ITA Corpus, a corpus of over 30,000 posts retrieved from Italian Spotted accounts on Instagram, this paper presents a focus on the period of lockdown in Italy due to COVID pandemics and its immediately preceding peCopyright c 2020 for this paper by its authors. Use permitted under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). riod, showing how this corpus can be useful in analyzing the way Italian university students communicated during this unique and extraordinary experience. 1
Tra le manifestazioni della lingua giovanile, un ruolo peculiare e` assolto dalle scritture degli studenti universitari, i quali, pur nelle differenze tra i percorsi formativi (convenzionalmente distinti in umanistici e scientifici), attestano competenze di scrittura riguardanti lo strato piu` colto delle giovani generazioni, il piu` edotto sugli usi standard della lingua, e parimenti esposto alle condizioni comunicative informali del web. Su queste premesse, numerose sono le analisi e le ricerche accademiche rivolte a definire gli equilibri, le differenze, le interferenze, che si innescano tra le varie espressioni della lingua scritta all’interno del diasistema delle scritture, dai luoghi della piu` rigida formalita` (come le tesi di laurea) a quelli della massima spontaneita` (comunicazioni attraverso social network e piattaforme di messaggistica istantanea). La naturale permeabilita` e l’osmotica relazione tra i livelli formale e informale, o pubblico e privato, fanno rilevare, nella scrittura dello studente, la tipica apertura a forme neologiche e non standard (per grafia, grammatica e lessico), indotte dalla cosiddetta lingua di Internet (“scritture brevi” digitali), ed evidenziano l’annessa connotazione emozionale che di tali adozioni costituisce la diretta implicazione espressiva2.
2Oltre all’ampia bibliografia sul tema della lingua e dei linguaggi giovanili, di cui solo pochi titoli saranno citati nella bibliografia del presente contributo, interessa qui citare, come punto di riferimento per il tema generale, il Progetto di Ricerca Nazionale 2017, “UniverS-Ita. L’italiano scritto degli studenti universitari: quadro sociolinguistico, tendenze tipologiche, implicazioni didattiche”, attualmente in corso: (https://site.unibo.it/univers-ita/it). Per la nozione di “scritture brevi” digitali, cfr. Scritture Brevi, progetto di ricerca e blog, su www.scritturebrevi.it. Per una analisi della scrittura degli studenti uniperiodo che va dal 10/01/2019 al 04/05/20204, per versitari di oggi, un contesto privilegiato si trova in un totale di 1.063.905 token e 56.973 type. quei canali social di condivisione noti con la titolaLa selezione degli account da cui raccogliere i tura di “Spotted”. Tali luoghi virtuali costituiscopost e` stata in gran parte determinata dall’elenco no ambiente di interazione elettivo degli studenti, degli atenei che costituiscono i soggetti della in particolare per cio` che riguarda la piattaforma Instagram, che - rispetto ad esempio al caso di Facebook - garantisce all’analisi la qualita` di bacheca attualmente piu` popolare e diffusamente utilizzata ricerca PRIN UniverS-Ita.
Nello specifico, gli account Spotted considerati ai fini della creazione del corpus sono riportati nella Tabella 1 assieme al numero di post da essi pubblicati, mentre la tra i giovani, idonea allo scopo di riversare i propri Figura 1 mostra la distribuzione geografica dei pensieri e anche sottoporre dubbi e quesiti indirizpost presenti nel corpus. zandoli al gruppo di pari3.
Di generale diffusione su scala nazionale, Spotted costituisce un format grafico-testuale che si caratterizza innanzitutto per l’anonimizzazione dei mittenti assicurata dagli amministratori che fungono da editor al momento della pubblicazione. In questo modo, dunque, l’intervento dell’autore di ogni post appare svincolato da eventuali condizionamenti esercitati da un presidio esterno – o del mondo “adulto” (in particolare, nel caso specifico, educatori e docenti) – cos`ı che, in Spotted, si offre all’analisi una scrittura informale e allo stesso tempo pubblica, gergale ma intesa ad ampia diffusione, interessante per la forma oltre che per i contenuti condivisi.
Il presente contributo e` cos`ı organizzato: la sezione 2 riguarda il corpus Spotted-Ita, sulla cui composizione si forniscono informazioni dettagliate insieme ad una descrizione delle modalita` di raccolta dei post; la sezione 3 invece riguarda l’analisi linguistica condotta su due subcorpora relativi ai post pubblicati dagli studenti nei due mesi prima e nei due mesi durante il lockdown; seguono infine le conclusioni. 2
Il corpus Spotted-Ita Il corpus denominato Spotted-Ita e` costituito da 33.865 testi (“post”) pubblicati su Instagram nel Il contributo di F. Chiusaroli e M.L. Pierucci in questo paper consiste nell’impianto teorico e di analisi e si inserisce nell’ambito del PRIN “UniverS-Ita”. J. Monti e G. Nolano hanno curato la raccolta del corpus, le collocazioni, la realizzazione dei grafici e tabelle e il piu` generale framework computazionale. I risultati del contributo presentato sono condivisi da tutti gli autori.
3Si vedano i report Blogmeter e Nielsen relativi all’anno in corso, disponibili online rispettivamente agli indirizzi https://www.blogmeter.it/it/ reports/italiani\-e\-social\-media-2020 e https://www.nielsen.com/us/en/insights/ report/2020/the\-nielsen\-total\ -audience\-report-august-2020/.
Account spotted unibo spotted unicz spotted.unimc spottedunina spotted.unitorvergata spotted.unipa spotted uniud spottedbicocca spotted.unipas spotted.unito spotted uniss spottedlasapienza spotted.unisa unimi.spotted spotted.univpm spottedunicampania spottedpoliba
dei post interessati e` stata utilizzata la libreria Instaloader5; successivamente i post sotto forma di immagini sono stati convertiti in testo attraverso il tool OCR pytesseract6. Per quanto i testi estratti con questo strumento presentino un certo margine 4Un ulteriore gruppo di circa 600 post, tutti pubblicati in periodo di lockdown in Italia e non inclusi nell’analisi di quest’articolo, costituisce oggetto di nuove analisi in corso sul tema. Si tratta di testi estratti da una serie di account universitari ancora di Instagram denominati Poivorrei (una sorta di estensione degli Spotted), caratterizzati per il richiamo alla dimensione nostalgica dell’esperienza universitaria (@poivorreitorvergata usare la lavagna delle aule per studiare).
5https://pypi.org/project/instaloader/. 6https://pypi.org/project/pytesseract/. Figura 1: Mappa di calore sulla provenienza dei post Spotted. di errore, sia riguardo elementi puramente testuali come punteggiatura, spazi e lettere accentate che riguardo elementi non puramente testuali (come possono essere gli emoji), tuttavia hanno mostrato un grado di leggibilita` accettabile e ancorche´ grezzi, risultano idonei all’analisi.
E` utile premettere che ciascun account Spotted istituisce e rappresenta comunita` di scriventi idealmente delimitate dall’appartenenza ai relativi atenei del territorio nazionale.
Nonostante il carattere anonimo dei testi raccolti, la loro assimibilita` ai fini della presente analisi si istituisce dunque a partire dal criterio dell’appartenenza logicamente ipotizzabile per gli autori, ovvero l’eta` anagrafica, il ruolo di studenti universitari, l’appartenenza all’ateneo di riferimento dell’account, e le attivita` per le quali si pubblica richiesta o denuncia.
Infine un’ultima precisazione riguarda la natura dei contenuti dei post considerati per il corpus, che non sono stati filtrati per argomento. Il corpus Spotted-Ita, costituito in base a tali premesse, si presta ad essere interpretato a partire da molteplici prospettive di osservazione e di analisi, che molto possono dire sulla qualita` dell’italiano degli studenti di livello universitario in una scrittura eterodiretta e pubblica, ma insieme libera e spontanea. 3
Una prima prospettiva di analisi del corpus e` rappresentata dallo studio di come gli studenti universitari italiani abbiano vissuto e narrato il lockdown in Italia dovuto alla pandemia da COVID-19 e, di conseguenza, come questa esperienza senza precedenti si rifletta nella lingua usata nei loro post sui canali presi in esame.
A tal fine si e` deciso di estrapolare due subcorpora da Spotted-Ita: il primo, indicato come ‘prelockdown’, copre il periodo che va dal 09/01/2020 al 07/03/2020; mentre il secondo, indicato come ‘durante il lockdown’, include il periodo che va dall’08/03/2020 al 04/05/2020. In tal modo, entrambi i subcorpora coprono un periodo di 58 giorni, e sono composti, rispettivamente, da 6.536 e 3.992 testi. Informazioni dettagliate sui due subcorpora (numero di token, numero di type e type/token ratio (TTR)) sono riportate nella Tabella 2.
168.600 113.185
34.357 25.449
TTR 20,38% 22,48% Tabella 2: Descrizione dei subcorpora Pre- e Durante-Lockdown.
I due subcorpora, cos`ı definiti, costituiscono l’oggetto del presente contributo, che intende soprattutto illustrare la densita` del corpus, cos`ı come le potenzialita` del materiale raccolto, la sua originalita` sul piano dei contenuti, consentendo allo stesso tempo di verificare le consuetudini scrittorie favorite dal mezzo.
I due subcorpora sono stati sottoposti ad una operazione di pre-processing dei dati che ha riguardato la eliminazione di punteggiatura e stopword7 tramite la libreria di Python NLTK8, insieme a una lemmatizzazione e un tagging delle Part of Speech (PoS) con lo strumento treetaggerwrapper9.
Utilizzando una lista di parole chiave considerate esemplificative per il periodo preso in esame, si e` proceduto all’analisi delle collocazioni10 cos`ı da analizzarne il cambiamento nei due periodi in esame. Le parole chiave possono essere suddivise nelle seguenti categorie:
7La lista utilizzata e` quella proposta da NLTK, cui e` stato aggiunto il termine ‘spotto’ vista l’altissima frequenza nel corpus.
8https://www.nltk.org.
9https://treetaggerwrapper. readthedocs.io/en/latest/.
10L’estrazione delle collocazioni e` stata effettuata attraverso la libreria per Python NLTK, con frequenza minima = 1, e il tool online SketchEngine. parole della pandemia: virus, Corona virus e corona virus (anche univerbati), Covid, lockdown, quarantena; parole della didattica a distanza (DAD): videolezione/i, lezione/i online, segreteria, Teams, Zoom; verbi del sentimento nostalgico: mancano, mancate, mancare, tornare.
manca,
Nella Tabella 3, vengono riportati alcuni esempi di come cambiano le collocazioni nei due periodi di riferimento presi in considerazione insieme ai relativi valori di Pointwise Mutual Information (PMI).
Termine covid quarantena tornare mancare videolezione
Pre-lockdown c. furia (11,42) c. provvedimento (11,42) epidemiologico c. (11,42)
mentana c. (11,42) c. insegnamento (10,20) inverno q. (11,89) q. forzato (11,31) q. ahahahah (11,89) q. volontario (10,08)
beccare q. (9,72) bestiame t. (10,94) chilometro t. (10,95) t. canosa (10,95) t. patria (10,94) rancore t. (9,94)
m. cfu (11,79) finalizzare m. (10,79) giustamente m. (10,79) m. spottedunina (10,21) umilta m. (9,79) v. analisi (11,57) arrivare v. (10,43)
D. il lockdown c. commovente (10,71)
c. god (10,71) defunto c. (10,71) epidemiologico c. (10,71)
morgan c. (10,71) angosciare q. (7,78) combattere q. (7,78) estenuante q. (7,78) infrangere q. (7,78) passatempo q. (7,78) riuscire t. (9,33) t. delfino (9,33) t. incazzarsi (9,33)
t. patria (9,33) t. rattusiare (9,33) amiketti m. (8,23) cocainomane m. (8,92) lisbona m. (8,92)
m. fiato (8,92) m. persino (8,92) smadonna v. (12,52) v. fissato (12,52) v. iniziare (10,93) v. accorgere (10,20) spottedlasapienza v. (9,93) Tabella 3: Esempi di collocazioni nel corpus con indicazione del valore di PMI: la tabella e` stata creata con i subcorpora normalizzati diacronicamente e lemmatizzati.
Si vedano, ne citiamo due, i seguenti post: “Spotto il prof V. che in diretta nella pausa della lezione online ammette di aver sviluppato una dipendenza da whisky in questa quarantena” e “Spotto il Coronavirus e la quarantena che mi hanno fatto comprendere quanto abbia fatto bene Caino ad ammazzare quello stronzo di suo fratello!”. E` qui ben esemplificata la formula “Spotto+qualcuno/qualcosa+che” a introdurre elementi che contraddistinguono le conversazioni digitali sulla vita universitaria a distanza (il/la prof., lezione online, quarantena, Coronavirus): si tratta di flussi grazie ai quali e` possibile indagare la dimensione del sentiment tipicamente emergente dalla scrittura dei giovani via social, in una fase in cui la componente emotiva risulta ancor piu` accentuata a causa del peculiare evento pandemico.
L’incrocio dei dati fra la prospettiva temporale e quella geografica consente di osservare come, al diffondersi della pandemia e delle conseguenti restrizioni sul territorio nazionale, sia seguita una progressiva convergenza verso il tema del lockdown nell’uso della lingua in seno alle comunita` afferenti alle varie sedi universitarie.
A tale riguardo, si vedano i dati riportati nelle Figure 2, 3 e 4 che mostrano le frequenze sul tempo delle parole chiave DAD, nostalgia e pandemia nelle tre universita` con frequenza maggiore di pubblicazione (rispettivamente UniBo, UniMc e UniNa), e quelli riportati nella Tabella 4, che fanno riferimento invece, alla percentuale di post Spotted nei quali compaiono le parole chiave coronavirus, covid, lockdown e quarantena all’interno dei due subcorpora considerati complessivamente.
Parallelamente a questo dato, che emerge nel confronto sulle tecniche pratiche (richiesta di informazioni e modalita` per seguire le lezioni in teledidattica, su tutte), si evidenzia in modo altrettanto netto l’emergenza di un sentimento “nostalgico” rilevabile dalla co-occorrenza quantitativamente marcata di lemmi riconducibili alla situazione sanitaria, come quarantena, con lemmi della sfera semantica delle emozioni come, ad esempio, tornare, manca, mancano, mancate, mancare a testimoniare il senso di solitudine e perdita (di tempo, di relazioni, di produttivita` negli studi). 3.1
Spotto la quarantena Il corpus, annotato con le parti del discorso11, ha inoltre permesso di effettuare ulteriori analisi relativamente all’uso ed ai contesti in cui occorre la parola quarantena.
Valutando il lemma nei testi estratti (cfr. Tabella 5) si nota come le co-occorrenze dalla frequenza piu` alta siano rappresentate dai sintagmi PRE+quarantena e PRO+quarantena, come in “in quarantena, in questa quarantena”, “durante la/questa quarantena”.
Con frequenza piu` bassa compaiono invece i sintagmi come “dopo questa quarantena” e “dopo la quarantena” (entrambi 5 occorrenze), e la forma semicolta “il post quarantena” (4 occorrenze), con valore temporale. Alcuni esempi dai testi:
11Il tagset utilizzato e` disponibile all’indirizzo https://www.cis.uni-muenchen.de/˜schmid/ tools/TreeTagger/data/italian-tagset.txt. parole della pandemia parole della DAD verbi della nostalgia gennaio 0.22% 1.95% 0.8% febbraio 3.69% 2.99% 0.74% marzo 10.33% 18.98% 3.34% aprile 9.18% 9.44% 5.61% maggio 7.44% 8.68% 6.2%
Tabella 4: Percentuale dei post nel corpus nei quali sono presenti le parole chiave. Figura 2: Frequenza delle parole chiave DAD, nostalgia e pandemia per i post di spotted unibo. Figura 3: Frequenza delle parole chiave DAD, nostalgia e pandemia per i post di spotted.unimc.
Figura 4: Frequenza delle parole chiave DAD, nostalgia e pandemia per i post di spottedunina.
in PRE questo PRO:demo quarantena NOM durante PRE il DET:def quarantena NOM periodo NOM di PRE quarantena NOM giorno NOM di PRE quarantena NOM durante PRE questo PRO:demo quarantena NOM Tabella 5: PoS Tag delle co-occorrenze del termine quarantena.
“spo, data la situazione di disagio complessivo che spero si capisca, cerco tipa per il post quarantena; garantisco ottima compagnia fornitura illimitata di risorse 420, umorismo, prestazioni sessuali e cattive intenzioni, senza contare la mia enorme capacita di guardare al futuro, dato che la tipa la cerco gia da adesso... anonimo pis @ scrivi un messaggio... i) e)” “qualcuno disposto a due chiacchiere in questa quarantena forzata per tutti noi che siamo rientrati? ( lo son rientrata il 24 febbraio, non faccio parte della mandria di gente tornata in queste ultime ore... incompetent!!!) comunque vi avverto che non sono una top model! dato che molti si fermano all’aspetto fisico anche per due chiacchiere” “organizziamo un concerto di gigione per il primo giorno dopo la quarantena? spotted unisa”.
I sintagmi ADJ+NOM veicolano piu` di altri la connotazione di quarantena in termini “emotivi”: “opprimente e sterile q.”, “noioso e insopportabile periodo di q.”, “noiosa q.”.
Altri esempi: “spotto ragazza carina e simpatica che abbia voglia di chiacchierare per magari fare nascere qualcosa durante questa opprimente e sterile quarantena ¡¿ (sono un ragazzo a detta di molti simpatico e non di brutto aspetto haha) contatto i like —” “spotto una ragazza single con cui uscire una volta terminato questo noioso e insopportabile periodo di quarantena!!! contatto i likes” “spotto ragazze che mi tengano compagnia virtualmente in questa noiosa quarantena” “spotto qualcuno con cul fare amicizia in questa noiosa quarantena”.
Ancora, il termine quarantena funziona da catalizzatore delle conversazioni degli studenti introducendo nella scrittura stati d’animo come il senso di solitudine, la nostalgia data dalla lontananza dalle sedi universitarie e dai compagni di corso e di sede, e il desiderio del ritorno alla vita universitaria in sede. Alcuni esempi: “Spotto chi come me sta passando la quarantena lontana dalla persona che ama e che sta male per il fatto che probabilmente dopo il 4 maggio non potremo ancora spostarci tra regioni. Non siete soli” “Spotto il casino che facevamo per strada, sia a Bologna che da altre parti (NICOLOOOOO), e spero che possiamo tornare a farlo ancora: Non so perche me he sono uscito. con ste cose mielose ma non mi‘sto sopportando piu in questa cazzo di quarantena e voglio tornare al piu presto alla normalita con voi ragazzi”.
Il lemma quarantena (328 occorrenze), termine selezionato da Treccani fra le ”parole del Coronavirus”12 nell’ambito della rubrica online ”Le parole valgono”, appare la verbale espressione della centralita` dell’argomento COVID nel corpus di Spotted.
Come si vede in Figura 5, “quarantena” e` entrato piu` tardi nell’uso rispetto allo stesso termine “coronavirus” che mostra un primo picco gia` alla fine di febbraio 2020. In compenso, “quarantena” risulta essere anche il termine piu` stabilizzato e longevo tanto da apparire con regolare frequenza fino a maggio. “Coronavirus”, invece, scompare quasi del tutto dall’uso dopo i primi giorni di marzo. Interessante anche vedere come il termine piu` specialistico COVID veda un uso piu` raro sin dal suo primo utilizzo a febbraio, pur restando presente nella comunicazione degli Spotted fino alla fine del periodo preso in esame.
Nell’ottica di una valutazione della scrittura giovanile, alla quale sovente si tende a imputare la responsabilita` del declino della lingua rispetto agli influssi linguistici esogeni, ci sembra qui infine interessante rilevare la pressoche´ nulla frequenza d’uso del termine lockdown, che viene impiegato in soli 2 post fra quelli raccolti nel corpus Spotted-ita, laddove esso risulta invece ampiamente e stabilmente adottato nello stesso periodo in ambito giornalistico e della comunicazione istituzionale.
Spostandoci sulle parole chiave della DAD, e` interessante notare come il sintagma ‘lezione online’ veda un incremento molto basso nell’uso, come si vede dalle tabelle 6 e 7, che mostrano le frequenze dei trigrammi in cui compare il termine ‘lezione’.
12https://www.treccani.it/magazine/ parolevalgono/Le_parole_del_Coronavirus/ index.html.
Sintagma Freq. durante PRE il DET:def lezione NOM 81.0 il DET:def lezione NOM online ADJ 65.0 il DET:def lezione NOM di PRE 53.0 del PRE:det lezione NOM online ADJ 27.0 lezione NOM online ADJ di PRE 21.0 al PRE:det lezione NOM online ADJ 17.0 del PRE:det lezione NOM di PRE 16.0 lezione NOM di PRE diritto NOM 12.0 lezione NOM di PRE storia NOM 12.0 lezione NOM online ADJ e CON 12.0 Tabella 6: PoS Tag delle co-occorrenze del termine “lezione” nel periodo pre-lockdown.
Sintagma durante PRE il DET:def lezione NOM il DET:def lezione NOM online ADJ il DET:def lezione NOM di PRE al PRE:det lezione NOM online ADJ del PRE:det lezione NOM online ADJ lezione NOM online ADJ di PRE seguire VER:infi il DET:def lezione NOM del PRE:det lezione NOM di PRE lezione NOM online ADJ spotto VER:pres spotto VER:pres il DET:def lezione NOM Tabella 7: PoS Tag delle co-occorrenze del termine “lezione” nel periodo d. il lockdown.
Nonostante si abbassino le frequenze delle forme il DET:def lezione NOM online ADJ, al PRE:det lezione NOM online ADJ e lezione NOM online ADJ di PRE, compaiono trigrammi nuovi come lezione NOM online ADJ spotto VER:pres e del PRE:det lezione NOM online ADJ.
Alcuni esempi dai testi pre-lockdown:
Spotto lezione di fisica (prof M.) Ingegneria civile. Durante la lezione online e suonato l’allarme antincendio e la prof e scappata Spotto tutti quelli che si connettono 30 Min prima dell’inizio della lezione online. Avete paura di non trovare posto?.
E alcuni esempi dai testi durante il lockdown: Spotto la lezione online di economia politica da sotto le coperte con pigiamae caffe sul comodino alle 12 Spotto l’eroe che durante la lezione online di diritto internazionale, accorgendosi di aver lasciato un libro nella sede di Ravenna (nella quale non puo fare ritorno) ha esclamato VACCA BOIA.
Figura 5: Conteggio delle keyword sul tempo Infine, nell’analisi delle parole chiave della nostalgia si e` notata la presenza di un fenomeno che riguarda il verbo ‘mancare’, che passa da 88 usi prelockdown a 364 durante il lockdown. Nel periodo pre-lockdown, a mancare possono essere i CFU o un/a ragazzo/a, come negli esempi seguenti: Ciao spo, devo laurearmi e mi mancano Qcfu, qualcuno mi pud dire se c’e´ un esame della triennale di qualsiasi facolta molto facile? Grazie mille Jl, c Scrivi un messaggio... eA Spotto Lumpa, non sei solo la migliore amica, sei la mia vita... Non posso pensare che stiamo buttando tutto via perche non abbiamo il coraggio di parlarne...mi manchi. Mentre, come ci si puo` aspettare, durante il lockdown a mancare e` invece la quotidianita` temporaneamente perduta:
Spotto la mia tremenda nostalgia di Bologna, della normalita, degli abbracci senza paura, dei baci al mio lui, della gente per la citta. Mi manca tutto questo terribilmente, ma andra tutto bene & Spotto chiara e melissa. Prima eravamo tutti I giorni insieme. Oggi la distanza Mantova Roma si sente. MI mancate tope.
Spotto i miei fratelli dell’ed. 20, dal primo all’ultimo mi mancate. Ad alcuni quel posto mette ansia, per me era una seconda casa e spero di tornarci presto. Un bacio a tutti da 3p. 4
Analizzare l’italiano scritto degli studenti universitari attraverso i testi postati sulla piattaforma social Instagram, in particolare gli Spotted, fornisce un focus di ricerca nodale nel panorama degli studi accademici e scientifici sulla natura della lingua dei giovani.
In tale contesto, nel registrare l’andamento delle conversazioni nel pre- durante- e post quarantena, il corpus Spotted-ita fornisce un punto di vista privilegiato per l’analisi dell’esperienza dello studente nelle inedite ed esclusive condizioni conosciute nella fase sociale piu` significativa dell’emergenza sanitaria COVID-19.
Coadiuvata dagli strumenti della linguistica computazionale, l’analisi qui presentata illumina alcuni aspetti degli usi linguistici degli studenti, in contesti informali, tipicamente non-standard, ma altres`ı, per il gruppo dei pari, contesti pubblici, consentendo di ridefinire le esigenze comunicative rispetto alle nuove condizioni delle attivita` quotidiane e di studio svolte a distanza. Ne emerge un osservatorio peculiare e unico, dunque, che esemplarmente rispecchia e riproduce, in termini di rappresentazione linguistica, il vissuto di un periodo storico, mai altrimenti sperimentato nella contemporaneita`, di disaggregazione fisica della comunita` universitaria.