Lezioni dal team di ricerca di FactCheck.LT :

TikTok si è evoluto dalle challenge di danza e dai meme a una piattaforma cruciale per la costruzione delle narrazioni e la diffusione delle informazioni. Grazie a un ecosistema di contenuti nativamente visivo e interconnesso, offre insight in tempo reale sul discorso pubblico a ricercatori, fact-checker e team di policy.

Questa guida offre un workflow pratico, basato su evidenze, per il monitoraggio della disinformazione su TikTok, frutto delle ricerche approfondite condotte da FactCheck.LT in diversi cicli elettorali dell’Europa orientale.

Perché le analytics di TikTok sono fondamentali per la ricerca sulla disinformazione?

L'algoritmo di TikTok non si limita a rispecchiare le tendenze culturali: le plasma attivamente. La nostra analisi evidenzia come le narrazioni politiche si aggancino sistematicamente a contenuti di intrattenimento, suoni virali e reti di creator per raggiungere pubblici che raramente consumano l'informazione tradizionale.

Il motore dei trend della piattaforma si basa su relazioni interconnesse tra suoni, hashtag, effetti e creator. Mappando le co-occorrenze intorno ai temi, puoi individuare quando narrazioni di nicchia iniziano a connettersi con le community mainstream, fornendo segnali di allerta precoce sulla diffusione di disinformazione. In questo scenario, il contesto è determinante: i trend emergono in relazione ad altri trend, non in isolamento.

Quali sono gli elementi essenziali da monitorare?

1. Reti di hashtag e architettura narrativa

La disinformazione raramente viaggia sotto un unico hashtag. Al contrario, costruisce un’architettura complessa attraverso cluster di hashtag affini che creano ponti tra comunità diverse. La nostra ricerca sugli hashtag tossici del TikTok bielorusso ha evidenziato come gli hashtag a tema salute abbiano fatto da ponte verso contenuti politici, consentendo alle narrazioni di oltrepassare confini di comunità che altrimenti resterebbero separate.

L’insight chiave è monitorare non solo gli hashtag primari, ma l’intero ecosistema di tag correlati. I tag vicini ad alta sovrapposizione, i cluster di community e i nodi periferici spesso anticipano la prossima evoluzione del frame narrativo. Analizzando nel tempo questi schemi di relazione, è possibile distinguere i frame principali dai dirottamenti opportunistici della conversazione.

Fonte immagine: Exolyt

Fonte della ricerca: Narrazioni tossiche: TikTok bielorusso e l'arte della manipolazione digitale

Con l’aggiornamento di luglio, Exolyt ha introdotto la possibilità di selezionare un intervallo di tempo personalizzato nei suoi grafici avanzati sugli hashtag correlati. L’analisi di questo grafico ha portato ad approfondire un hashtag ancora più ampio – “змагары” / “fighters”.

2. Template audio come veicoli trasversali alle lingue

I formati audio veicolano idee oltre le barriere linguistiche più rapidamente dei contenuti testuali. Gli slogan politici diffusi tramite audio virali sono tra i metodi più efficaci per l'amplificazione del messaggio, con call to action identiche che compaiono sotto contenuti apparentemente non correlati. Nei periodi elettorali rileviamo sistematicamente questo schema come indicatore di orchestrazione, più che di diffusione organica.

La rapidità con cui un audio viene adottato da comunità linguistiche diverse offre insight critici sul coordinamento narrativo. Quando la stessa traccia audio emerge quasi simultaneamente in più contesti linguistici, soprattutto in finestre temporali molto strette, è un segnale di amplificazione coordinata più che di diffusione virale organica.

3. Intelligence sui commenti e dati di riferimento

Le sezioni dei commenti spesso rivelano dinamiche di coordinamento che il contenuto principale maschera con cura. La nostra analisi dei commenti su TikTok nell’estate del 2025 ha dimostrato come la cronologia dei commenti e l’analisi a livello di frase consentano di distinguere le dinamiche memetiche giocose dai tentativi di persuasione deliberata e dalle operazioni di brigading.

Fonte immagine: Exolyt

Fonte della ricerca: Come hanno commentato i TikTok filogovernativi bielorussi

Formulazioni ripetitive su video diversi, picchi di commenti concentrati in brevi finestre temporali e call-to-action copiate e incollate sono chiari segnali di coordinamento. La compressione temporale di messaggi identici su contenuti non correlati costituisce un'evidenza particolarmente forte di attività orchestrata, piuttosto che di una reazione organica della community.

4. Reti di creator e catene di micro-influencer

Le narrazioni si propagano lungo reti di micro-influencer con un’efficienza sorprendente. Le operazioni di influenza più efficaci individuano i creator che operano trasversalmente su più community e che diffondono ripetutamente frame politici su temi diversi. Questi account capaci di attraversare i confini tra community diventano nodi critici per l’amplificazione delle narrazioni.

L'analisi richiede di monitorare non solo le metriche dei singoli creator, ma anche i pattern a livello di rete, inclusi picchi di crescita, attività cross-hashtag, sovrapposizioni di audience e pattern di collaborazione. Reti che si muovono in modo coordinato, pubblicando contenuti simili in tempi ravvicinati o mostrando pattern di engagement sincronizzati, segnalano un possibile coordinamento al di là delle dinamiche organiche della community.

5. Segnali geolinguistici delle community

La struttura della community di TikTok, organizzata attorno a hashtag come #BookTok e #PoliTikTok, offre scorciatoie analitiche per comprendere la dinamica narrativa. Segmentare i temi per geografia e lingua consente di rilevare quando community che normalmente si sovrappongono poco iniziano all’improvviso a condividere hashtag o suoni, segnalando interventi esterni o seeding narrativo mirato.

La nostra ricerca in Bielorussia, Polonia e Romania ha evidenziato che i pubblici della diaspora, delle aree di confine e delle minoranze linguistiche sono spesso i primi target per i test sulle narrazioni. Queste comunità fungono da banco di prova per messaggi che poi vengono estesi a popolazioni più ampie, rendendole indicatori di allerta precoce.

*Suggerimento Pro di Exolyt

Tuttavia, affrontare le complessità del social listening multilingue può rappresentare una sfida significativa nell’analisi dei dati dei social media. Le sfumature culturali da considerare sono già molte e, in più, occorre superare il bias verso l’inglese presente nei dati per cogliere appieno la ricchezza delle altre lingue e generare insight globali più inclusivi e accurati. Riconoscendo l’importanza dell’audio, Exolyt ha introdotto le trascrizioni video per supportare un’analisi dei contenuti più efficace.

Se è un esperto di social listening alle prese con questa sfida, provi Exolyt e scopra quanto è semplice accedere a insight immediati sui contenuti video.

6. Intelligenza visiva oltre le caption

Le operazioni di influenza integrano sempre più spesso messaggi nel testo a schermo, nei loghi o in elementi visivi che le caption non menzionano mai. Un’analisi a livello di frame individua messaggi in codice e narrazioni non riportate nelle caption che i sistemi di monitoraggio basati solo su parole chiave non rilevano affatto. Questo livello visivo spesso contiene i messaggi più sensibili o controversi, volutamente separati dal testo ricercabile.

La distinzione tra contenuti in didascalia (on-caption) e fuori didascalia (off-caption) fa emergere l’intento e il grado di sofisticazione. I contenuti progettati per eludere i sistemi di rilevamento tendono a incorporare i messaggi chiave nel contenuto visivo, mantenendo didascalie innocue: in questo modo ottengono una negazione plausibile e assicurano che il messaggio arrivi al pubblico di riferimento.

7. Riconoscimento dei pattern temporali

I trend autentici presentano andamenti organici, con ritmi naturali di crescita e engagement. Al contrario, gli incrementi inorganici generano picchi in orari anomali, mostrano intervalli regolari e meccanici o si ripetono con cadenze giornaliere che suggeriscono automazione più che comportamenti reali della community.

La sovrapposizione delle curve di crescita degli hashtag, dei pattern di frequenza di pubblicazione e del ritmo dei commenti genera impronte temporali che distinguono l'amplificazione artificiale dall'engagement organico della community. Queste impronte temporali diventano particolarmente preziose se combinate con l'analisi del network dei creator e con metriche di similarità dei contenuti.

Esempio di Creator Network Analytics come visualizzato su Exolyt.

Fonte immagine: Exolyt

Fonte della ricerca: La Bielorussia come base di lancio: i video su TikTok diffondono le narrazioni del Cremlino in Moldavia

Come mantenere un processo di monitoraggio sistematico per la ricerca sulla disinformazione?

• Definizione dell'ambito e dei parametri

Un monitoraggio efficace inizia da una definizione chiara del panorama delle minacce, che si tratti di elezioni, narrazioni sulla migrazione, disinformazione sanitaria o geopolitica regionale. I programmi di successo stabiliscono parametri iniziali (seed), tra cui da tre a cinque hashtag principali, da due a tre audio in tendenza e da dieci a venti creator chiave che dimostrano un’influenza trasversale tra le community.

Gli obiettivi devono essere espliciti e misurabili, ad esempio “intercettare le affermazioni false emergenti sulle procedure di voto per corrispondenza” oppure “monitorare la propaganda transfrontaliera rivolta alle comunità linguistiche minoritarie”. Questa specificità consente una raccolta dati mirata e previene l’allargamento del perimetro che diluisce l’efficacia analitica.

• Mappatura della rete e analisi delle relazioni

La creazione di mappe delle relazioni approfondite per ogni hashtag di partenza rivela l’ecosistema più ampio di contenuti e community interconnessi. Queste mappe mettono in luce i nodi vicini con forte sovrapposizione, i pattern di clustering delle community e i nodi periferici che spesso segnalano direzioni narrative emergenti.

Le rilevazioni settimanali di queste reti relazionali catturano l’evoluzione nel tempo, mostrando come i cluster si formino, si fondano o si frammentino in risposta a eventi esterni o a dinamiche interne della community. I nodi periferici meritano particolare attenzione, perché spesso anticipano la prossima evoluzione dell’impostazione narrativa.

• Intelligence sui creator e analisi delle reti

Sviluppare watchlist di account che operano trasversalmente su più community o che compaiono con frequenza in correlazione con hashtag e sound monitorati costituisce la base per un’analisi di rete. Questi creator spesso fungono da ponte tra le community, veicolando narrazioni oltre i confini tradizionali.

La triangolazione tra trend di crescita, metriche di engagement e sentiment dei commenti consente di individuare reti che operano in modo coordinato. Le operazioni più sofisticate mantengono comportamenti plausibili a livello di singolo account, pur mostrando un chiaro coordinamento a livello di rete attraverso post sincronizzati, elementi narrativi condivisi o schemi di engagement coordinati.

• Text mining dei commenti e analisi delle espressioni

L’estrazione sistematica dei commenti dagli account monitorati e dai contenuti ad alto engagement che menzionano i temi chiave fornisce un riferimento oggettivo per distinguere la risposta organica della community dai messaggi orchestrati. Semplici analisi n‑gram sulle risposte principali fanno emergere script e talking points ripetuti, segnali di campagne di comunicazione coordinate.

Picchi, concentrati in un breve arco di tempo, di frasi simili su video non correlati costituiscono un indicatore particolarmente solido di coordinamento. Anomalie nel ritmo dei commenti, soprattutto se abbinate a schemi ricorrenti di frase, consentono di distinguere l'engagement autentico della community da un'amplificazione orchestrata.

• Analisi dei contenuti visivi

Un'analisi sistematica a livello di fotogramma individua parole chiave, slogan e segnali visivi incorporati, inclusi cartelli, simboli di partito e URL, che le caption omettono deliberatamente. Questo livello di intelligence visiva spesso contiene i messaggi più sensibili, progettati per raggiungere i pubblici di riferimento ed eludere i sistemi di rilevamento basati sul testo.

La documentazione richiede una classificazione accurata dei riscontri tra contenuti in caption e contenuti fuori dalla caption, con questi ultimi che spesso indicano strategie di occultamento intenzionale. L’acquisizione di screenshot a fini documentali deve bilanciare la conservazione delle evidenze con pratiche di divulgazione responsabile.

• Prodotti per il reporting e l'intelligence

La reportistica efficace traccia i picchi della conversazione analizzando gli hashtag e visualizzando la crescita dei suoni, mantenendo il focus su insight azionabili. I briefing settimanali dovrebbero rispondere a quattro domande chiave: cosa è cambiato, chi l’ha trainato, perché è rilevante e qual è la risposta raccomandata.

La sfida è evitare l’ulteriore diffusione di contenuti dannosi garantendo al contempo evidenze sufficienti a supporto del processo decisionale. Screenshot ritagliati, diagrammi di rete con i dettagli sensibili offuscati e analisi aggregata dei pattern aiutano a mantenere l’equilibrio tra trasparenza e responsabilità.

Esempi di casi di studio sul ciclo elettorale realizzati da FactCheck

• Polonia: riciclaggio narrativo transfrontaliero

Il nostro monitoraggio transfrontaliero ha documentato test sistematici di narrative e il loro riciclaggio, dagli ecosistemi mediatici riconducibili alla Bielorussia all’interno di contenuti TikTok in lingua polacca, in prossimità delle tornate elettorali. L’operazione ha riconfezionato i messaggi chiave attraverso creator percepiti come vicini, aggirando gli ecosistemi mediatici domestici per raggiungere direttamente gli elettori più giovani.

Un’analisi temporale dei picchi dei contenuti in lingua polacca, combinata con la mappatura della rete dei creator, ha rivelato come i contenuti video brevi abbiano aggirato i tradizionali processi di fact-checking. La sofisticazione non risiedeva nei singoli contenuti, ma nell’approccio sistematico all’ingaggio dei creator e al timing della narrazione.

Come TikTok ha influenzato i risultati delle elezioni presidenziali in Polonia di FactCheck

• Romania: velocità di crescita degli hashtag e dinamiche di campagna

Il ciclo elettorale romeno 2024-2025 ha evidenziato una rapida evoluzione degli hashtag legati a candidati e temi programmatici. La comunicazione politica ha sistematicamente fatto leva sui trend dell’intrattenimento per intercettare segmenti di pubblico che evitavano attivamente i contenuti politici.

L’analisi a livello di singolo commento si è rivelata essenziale per distinguere le reazioni organiche della community dalle campagne di persuasione coordinate. La comparsa di frasi identiche su video non correlati, in finestre temporali ravvicinate, ha fornito prove inequivocabili di coordinamento, mentre la mappatura delle relazioni ha evidenziato come le narrazioni politiche si siano propagate nelle community dell’intrattenimento tramite template audio condivisi e collaborazioni tra creator.

Fonte: La sfida tra i candidati alla presidenza in Romania su TikTok di FactCheck

• Albania: reti frammentate e politiche identitarie

TikTok in Albania ha evidenziato cluster di hashtag frammentati con picchi rapidi, in cui i contenuti legati all’identità politica si intrecciavano con i trend lifestyle attraverso i formati Duet e Stitch. Le funzionalità collaborative native della piattaforma sono diventate leve di amplificazione narrativa oltre i confini delle community.

La mappatura delle relazioni di rete ha fornito visibilità tempestiva sulla formazione di nodi-ponte narrativi, consentendo agli analisti di definire parametri di monitoraggio più efficaci per le successive iterazioni di campagna. Il caso ha evidenziato come la frammentazione delle community possa in realtà accelerare la diffusione della narrativa, creando molteplici percorsi di amplificazione simultanei.

Hashtag politici di tendenza su TikTok in Albania

Quali framework etici e protocolli dovrebbero essere adottati in questa metodologia di ricerca?

• Privacy e responsabilità della piattaforma

La metodologia di ricerca deve rispettare sia la privacy delle persone sia i termini di servizio delle piattaforme. Lavorare esclusivamente con dati pubblici evita violazioni della privacy e mantiene l’efficacia dell’analisi.

I tentativi di deanonimizzazione compromettono gli standard etici e la validità della ricerca, spostando l’attenzione dai pattern comportamentali al targeting individuale.

Il rispetto dei termini d’uso delle piattaforme garantisce pratiche di ricerca sostenibili nel tempo e preserva l’accesso al monitoraggio continuativo. Le violazioni comportano il rischio non solo della sospensione dei singoli account, ma anche di restrizioni più ampie che possono compromettere le attività di ricerca a livello di community.

• Riduzione del danno nelle pratiche di ricerca

La reportistica di ricerca deve bilanciare trasparenza e riduzione del danno, evitando di amplificare proprio le narrazioni oggetto di studio. Screenshot ritagliati, diagrammi di rete con dettagli sensibili offuscati e la presentazione in forma aggregata dei pattern contribuiscono a mantenere questo equilibrio tra evidenza e responsabilità.

Le ricadute della pubblicazione dei risultati di ricerca richiedono un’attenta valutazione, poiché analisi accademiche o di politiche pubbliche possono, anche involontariamente, fornire linee guida operative a soggetti malintenzionati. La contestualizzazione e la descrizione della metodologia devono bilanciare il valore informativo con il rischio di uso improprio.

• Rigore analitico e standard di evidenza

Non ogni anomalia indica coordinamento o intenzioni malevole. Un’analisi solida richiede molteplici segnali convergenti, non un indicatore isolato. I pattern temporali, combinati con il riutilizzo all’interno delle reti di creator e con segnali visivi nel contenuto (al di là della caption), offrono basi di attribuzione più solide rispetto a qualsiasi metrica isolata.

Gli standard di documentazione devono garantire la riproducibilità, tutelando al contempo fonti e metodi sensibili. URL archiviati, screenshot con timestamp e trasparenza metodologica consentono la verifica senza compromettere le capacità di monitoraggio continuativo né la protezione delle fonti.

Come implementare una strategia di monitoraggio della disinformazione?

Fase 1: Sviluppo dell’infrastruttura

Un’implementazione efficace inizia con una chiara definizione del perimetro di rischio, che includa focus tematico, ambito geografico e parametri linguistici. La definizione dei parametri iniziali pone le basi per un’espansione sistematica, a partire da 3–5 hashtag principali, 2–3 suoni di tendenza e 10–20 creator trasversali tra community e mercati.

La mappatura delle relazioni definisce la baseline per l’analisi dei trend, fotografando le strutture delle community e i flussi narrativi esistenti prima dell’avvio del periodo di monitoraggio. Questa baseline consente di rilevare cambiamenti che altrimenti sembrerebbero attività ordinaria della piattaforma.

Fase 2: Monitoraggio sistematico

Gli aggiornamenti settimanali della lista di monitoraggio dei creator mappano le reti di influenza in evoluzione e individuano nuovi ponti tra narrazioni. L'analisi degli schemi nei commenti evidenzia segnali di coordinamento che il monitoraggio a livello di contenuto potrebbe non rilevare. L'analisi visiva a livello di frame intercetta messaggi nascosti progettati per eludere i sistemi di rilevamento basati sul testo.

Il rilevamento di anomalie temporali integra molteplici segnali per identificare schemi di amplificazione indotta. Combinando velocità di diffusione degli hashtag, frequenza di pubblicazione, modelli di engagement e tempistiche dei commenti, si ottengono profili completi che distinguono l’attività organica da quella coordinata.

Fase Tre: Produzione di intelligence

Briefing settimanali con taglio narrativo sintetizzano i risultati del monitoraggio in insight azionabili, affrontando rischi emergenti, principali network di amplificazione, valutazioni di impatto e azioni raccomandate. L'archiviazione delle evidenze e dei dati preserva l'audit trail delle analisi, mentre i protocolli di documentazione garantiscono replicabilità e verificabilità.

La comunicazione con gli stakeholder richiede di adattare i prodotti di intelligence alle esigenze dei destinatari, che si tratti di ricerca accademica, sviluppo di politiche o risposta operativa. Lo sviluppo di raccomandazioni di contro-narrativa completa il ciclo di intelligence, abilitando strategie proattive anziché puramente reattive.

Quali sono le implicazioni strategiche del monitoraggio della disinformazione?

Le operazioni di disinformazione si alimentano delle dinamiche native di TikTok: amplificazione algoritmica, voci e creator percepiti come autentici e un’elevata velocità di propagazione dei contenuti. Tuttavia, se affrontate in modo sistematico, queste stesse caratteristiche offrono opportunità di individuazione precoce e di risposta tempestiva.

L’insight chiave emerso dalla nostra ricerca condotta su più cicli elettorali è che le operazioni di influenza sofisticate lasciano tracce rilevabili su molteplici dimensioni analitiche. Nessuna singola metrica consente un’attribuzione definitiva, ma l’evidenza convergente proveniente da analisi di rete, pattern temporali, similarità dei contenuti e anomalie di engagement abilita capacità di rilevazione robuste.

Per avere successo, TikTok va considerato non come un ambiente informativo caotico, ma come un sistema strutturato con schemi prevedibili e anomalie individuabili. Con un approccio sistematico che combina la mappatura delle relazioni, l’intelligence sui commenti e un’analisi completa dei contenuti, il monitoraggio dei social media si trasforma da una valutazione reattiva dei danni a un’individuazione proattiva delle minacce.

L'obiettivo finale è trasformare il rumore dei social media in intelligence decisionale pronta all'uso, con la rapidità necessaria a consentire risposte efficaci. Questo richiede non solo maturità analitica, ma anche rigore operativo, solide basi etiche e una comunicazione chiara di capacità e limiti agli stakeholder che fanno affidamento su questa intelligence per decisioni critiche.

Questa guida al monitoraggio della disinformazione e della propaganda è stata elaborata sulla base di un’ampia ricerca condotta da FactCheck.LT attraverso molteplici cicli elettorali e operazioni di influenza. Le loro pubblicazioni di ricerca forniscono casi di studio dettagliati e documentazione metodologica.