
Semiotica Neogenerativa / Fondamenti
[Parte 3/3]: La misura
Misurare il senso: Aderenza, Convergenza e Stabilità nella Nuvola Semantica.
Abstract [Parte 1/3]
Nel primo capitolo di questa trilogia, abbiamo tracciato le coordinate concettuali della Semiotica Neogenerativa: il segno come campo di possibilità, la Nuvola Semantica Gaussiana come spazio distribuzionale del senso, e la nozione di precipitazione come collasso interpretativo guidato. Abbiamo esplorato la forma del senso, la sua distribuzione, le sue traiettorie probabilistiche. Abbiamo visto come ogni messaggio occupi uno spazio — non un punto — e come questo spazio possa essere progettato, compresso, esteso o calibrato.
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Semiotica Neogenerativa / Fondamenti [Parte 1/3]: La forma del senso
Abstract [Parte 2/3]
Nel secondo capitolo, abbiamo messo a fuoco la precipitazione: ciò che fa collassare le interpretazioni attorno a un nucleo stabile. Abbiamo distinto la blur controllata (che protegge elasticità e contesto) dalle distorsioni indesiderate, introdotto una mini-diagnostica per individuare deviazioni e mostrato come ancorare il messaggio con cornici lessicali e iconiche coerenti. L’obiettivo: far convergere le letture verso il centro, mantenendo leggibilità e tenuta nel tempo.
Se non hai ancora letto il secondo articolo, puoi trovarlo qui:
Semiotica Neogenerativa / Fondamenti – [Parte 2/3]: La precipitazione
Introduzione
In questa terza ed ultima parte completiamo la trilogia per porre le basi alla Semiotica Neogenerativa.
E l'idea di questa parte conclusiva è far fronte al concetto per cui non misurare significa improvvisare.... Pertanto introduco i miei tre indici operativi: Aderenza, Convergenza e Stabilità, con lo scopo di valutare quanto il significato tenga nel tempo, nei contesti e nelle percezioni. Parliamo di “misure” che hanno senso solo su un piano empirico, pratico e con regole che vanno di volta in volta adattate al contesto e allo scopo progettuale, ma spesso rappresentano la mia bussola che mi consente di ottenere precipitazioni consistenti, valide e stabili.
01
Indice di Aderenza Semantica
Domanda guida: ciò che le persone capiscono è ciò che intendo comunicare?
Obiettivo: Il senso deve atterrare dove vogliamo e non dove capita.
Appendice tecnica — Indice di Aderenza (0–100)
Formula avanzata (similarità coseno):
\[ \text{Aderenza} = 100 \times \frac{\mathbf{I}\cdot\mathbf{R}}{\lVert \mathbf{I} \rVert\,\lVert \mathbf{R} \rVert} \]
Formula base (overlap pesato tra concetti):
\[ \text{Aderenza} = 100 \times \frac{\sum_{i=1}^{K} \min(w_i, v_i)}{\sum_{i=1}^{K} \max(w_i, v_i)} \]
Legenda
- \(\mathbf{I}\): vettore dell’Intenzione (media embedding delle 3–5 frasi-nucleo).
- \(\mathbf{R}\): vettore medio delle interpretazioni del pubblico.
- \(w_i\)/\(v_i\): peso del concetto i in intenzione/interpretazioni.
- \(K\): numero di concetti considerati.
02
Indice di Convergenza Semantica
Domanda guida: le interpretazioni diverse convergono su un nucleo comune?
Non tutti interpreteranno allo stesso modo, ed è giusto così. Ma l'obiettivo è farli avvicinare al centro, far convergere. Questo indice serve a capire quanto le letture si distribuiscono attorno al picco voluto.
Segnali e metriche utili:
- clusterizzazione delle letture
- varianza residua tra i gruppi
- stabilità del picco su persone o contesti diversi
Alcuni esempi applicativi possono essere:
- somministrare lo stesso messaggio a gruppi diversi (es. utenti, partner, investitori) e confrontare se le parole chiave emerse sono coerenti
- confrontare come lo stesso messaggio viene recepito da chi ha visto solo il testo vs. chi ha visto testo + immagine, per capire se la convergenza migliora
Obiettivo: evitare dispersione e mantenere coerenza nell’interpretazione, anche se l’angolazione cambia.
Appendice tecnica — Indice di Convergenza (0–100)
Formula avanzata (con gruppi/cluster):
\[ \text{Convergenza} = 100 \times \frac{\displaystyle \sum_{g=1}^{G}\left(\frac{n_g}{N}\right)^2 - \frac{1}{G}} {\displaystyle 1 - \frac{1}{G}} \]
Formula base (senza gruppi):
\[ \text{Convergenza} = 100 \times \left( 1 - \frac{\bar{d}}{d_{\max}} \right) \]
Legenda
- \(N\): numero di interpretazioni raccolte;
- \(G\): numero di gruppi/cluster scelti.
- \(n_g\): elementi nel gruppo \(g\). La somma \(\sum_{g=1}^{G}(n_g/N)^2\) è l’indice di concentrazione dei gruppi.
- \(\mathbf r_j\): vettore (embedding) della risposta \(j\);
- \(\boldsymbol{\mu}\): centroide \(=\frac{1}{N}\sum_{j=1}^{N}\mathbf r_j\).
- \(\bar{d}\): distanza media dal centroide \(=\frac{1}{N}\sum_{j=1}^{N}\operatorname{dist}(\mathbf r_j,\boldsymbol{\mu})\).
- \(\operatorname{dist}\): metrica scelta (es. distanza coseno o euclidea);
- \(d_{\max}\): valore di riferimento per normalizzare (es. massimo teorico della metrica o 95° percentile osservato).
03
Indice di Stabilità Semantica
Domanda guida: le interpretazioni diverse convergono su un nucleo comune?
Ok, ma come si fa a prevedere il cambiamento che un messaggio potrebbe avere nel tempo, nel futuro? Attraverso il monitoraggio del drift semantico. Valutare il cambiamento consente di evidenziare tendenze e quindi di tracciare la tenuta nel tempo. Quando la stabilità non è più tale, vuol dire che il messaggio che arriva è troppo distorto, troppo distante dall'intenzionalità e occorre re/agire. Questo indice misura la tenuta nel tempo.
Segnali e metriche utili:
- monitoraggio del drift semantico (prima/dopo eventi): confrontare come cambia il significato percepito prima e dopo un evento rilevante (es. pandemia, crisi, cambiamento culturale)
- coerenza del picco su cicli di comunicazione: verificare se il significato centrale rimane stabile in più campagne successive
- resilienza a crisi narrative: osservare se il messaggio resiste a fraintendimenti, attacchi, polemiche — oppure se si deforma fino a perdere identità
Obiettivo: rendere il significato robusto, antifragile, in grado di adattarsi senza perdere identità.
Appendice tecnica — Indice di Stabilità (0–100)
Formula avanzata (tra periodi \(t\) e \(t+\Delta\)):
\[ \text{Stabilità} = 100 \times \cos\!\big(\boldsymbol{\mu}_t,\, \boldsymbol{\mu}_{t+\Delta}\big) \]
Formula base (drift normalizzato):
\[ \text{Stabilità} = 100 - 100 \times \frac{ \operatorname{dist}\!\big(\boldsymbol{\mu}_t,\, \boldsymbol{\mu}_{t+\Delta}\big) }{ d_{\max} } \]
Legenda
- \(\mathbf r_j^{(t)}\): vettore (embedding) della risposta \(j\) nel periodo \(t\);
- \(N_t\): numero di risposte nel periodo \(t\).
- \(\boldsymbol{\mu}_t\): centroide del periodo \(t\) \(=\frac{1}{N_t}\sum_{j=1}^{N_t}\mathbf r_j^{(t)}\); in modo analogo \(\boldsymbol{\mu}_{t+\Delta}\).
- \(\cos(\cdot,\cdot)\): similarità coseno;
- \(\operatorname{dist}\): metrica (es. distanza coseno o euclidea).
- \(d_{\max}\): valore di normalizzazione (es. massimo teorico della metrica o 95° percentile osservato tra periodi).
Conclusione
Progettare il senso significa modellarne la forma. La gaussiana semantica ci obbliga a vedere che parola, immagine e tempo non sono ingredienti separati: co‑determinano il campo interpretativo. Ridurre il rischio non vuol dire semplicemente sterilizzare i messaggi, ma mira a trovare vie consistenti per governarne la distribuzione, per far sì che la precipitazione avvenga nell’area giusta e che eventuali code non ribaltino l’intenzionalità.
Questo è il primo passo.