L’analisi del contenuto è il metodo più usato nelle tesi di scienze della comunicazione, e anche quello più spesso applicato male. La ragione è semplice: sembra facile. Si leggono degli articoli, si conta quante volte compare un tema, si fa una tabella. In realtà ogni passaggio nasconde una decisione metodologica che determina se il risultato è difendibile o no — la definizione dell’universo, l’unità di analisi, la costruzione delle categorie, la verifica dell’affidabilità.
Questa guida percorre i sette passaggi di un’analisi del contenuto su materiale mediatico svizzero: quali fonti sono realmente accessibili, come si definisce il campione, come si costruisce una griglia che funziona, come si verifica l’affidabilità e come si scrive il paragrafo di metodo. Alla fine trovi anche tre domande di ricerca già dimensionate per una tesi triennale.
Passaggio 1: decidere che cosa stai misurando
Prima di cercare il materiale, scrivi in una frase che cosa vuoi misurare. La frase deve contenere tre elementi: il fenomeno, il corpus e il periodo.
«Voglio studiare come i media parlano di intelligenza artificiale» non è utilizzabile. «Voglio misurare quali attori vengono citati come fonti negli articoli sull’intelligenza artificiale pubblicati da tre quotidiani svizzeri di lingua italiana e tedesca tra gennaio e giugno 2025» lo è.
La differenza non è di stile. La seconda formulazione contiene già l’unità di analisi (l’articolo), la variabile principale (l’attore citato come fonte), l’universo (tre testate) e il periodo. Senza queste quattro decisioni non puoi campionare, e senza campione non hai un metodo.
Passaggio 2: distinguere i tre tipi di analisi del contenuto
Quantitativa standardizzata. Categorie definite in anticipo, codifica sistematica, risultati in frequenze e percentuali. È la variante più diffusa nelle tesi e la più difendibile, perché ogni passaggio è verificabile.
Qualitativa strutturante. Il sistema di categorie nasce in parte dal materiale, la codifica è interpretativa, i risultati sono descrizioni tipologiche con citazioni esemplari. Adatta a corpora piccoli e a domande esplorative.
Automatizzata. Software di analisi testuale, dizionari, classificazione. Attraente per grandi volumi, ma richiede comunque una validazione manuale su un sottoinsieme — e va dichiarata come tale.
Le tre varianti si combinano: un impianto quantitativo con una parte qualitativa su un sottoinsieme è una scelta frequente e ben vista. Quello che non funziona è dichiarare un metodo quantitativo e poi codificare a intuito.
Passaggio 3: dove trovare il materiale in Svizzera
Archivi di stampa
Il percorso più affidabile passa dalla biblioteca del tuo ateneo. Le università svizzere — USI compresa — hanno abbonamenti a banche dati di stampa che coprono i quotidiani nazionali e regionali nelle diverse aree linguistiche. L’accesso avviene tramite la rete d’ateneo o VPN. Prima di costruire la domanda di ricerca, verifica quali testate sono effettivamente coperte e da che anno: la copertura retrospettiva varia parecchio da una testata all’altra.
Se una testata non è disponibile in banca dati, restano gli archivi online delle redazioni e, per il materiale storico, gli archivi digitalizzati della stampa svizzera, che coprono decenni di pubblicazioni e sono liberamente consultabili.
Radio, televisione e materiale audiovisivo
Per il servizio pubblico esistono archivi consultabili, ma l’accesso al materiale integrale per fini di ricerca richiede in genere una richiesta formale. Scrivi con anticipo: i tempi di risposta si misurano in settimane, non in giorni. Per le tesi si lavora spesso sui contenuti online delle testate radiotelevisive, che sono più facilmente accessibili e già in forma testuale.
Contenuti digitali e social
Qui la situazione è cambiata: l’accesso automatizzato alle piattaforme è oggi molto più limitato di qualche anno fa. Le vie realistiche sono tre: raccolta manuale su un campione ridotto e ben definito, uso di dataset già pubblicati da progetti di ricerca, oppure programmi di accesso per ricercatori — che però raramente accettano candidature di studenti di laurea triennale. Definisci questo punto prima di impegnarti su una domanda di ricerca che dipende da dati che non otterrai.
Fonti di contesto e dati secondari
Per inquadrare i risultati servono dati sul sistema mediatico: consumo, penetrazione dei mezzi, struttura del mercato. In Svizzera esistono rilevazioni annuali sulla qualità dei media, dati sull’utilizzo dei mezzi e statistiche pubbliche su cultura e media. Per i dataset di ricerca già raccolti, gli archivi svizzeri di dati per le scienze sociali sono il primo posto dove guardare: riutilizzare un dataset esistente è pienamente legittimo e ti risparmia mesi.
Di ogni fonte annota ente, titolo, periodo di riferimento, data di pubblicazione e data di consultazione. Un link da solo non basta, perché le tabelle vengono rinumerate.
Passaggio 4: universo, unità di analisi e campione
Tre concetti che vanno tenuti distinti e che nelle tesi si confondono continuamente.
L’universo è l’insieme di tutto il materiale che potrebbe rientrare: tutti gli articoli di quelle testate, in quel periodo, che soddisfano i criteri di ricerca.
L’unità di analisi è ciò che costituisce una riga della tua matrice: un articolo, un paragrafo, una singola affermazione, un post. Sceglila in base alla domanda. Se studi la presenza di attori, l’unità è probabilmente l’articolo. Se studi il modo in cui vengono formulate le argomentazioni, l’unità è più piccola.
Il campione è la parte che codifichi davvero. Le strategie usate nelle tesi sono tre:
- Censimento. Codifichi tutto. Possibile se l’universo è contenuto — poche centinaia di unità.
- Campione casuale. Estrazione casuale dall’elenco completo. È la scelta più solida quando l’universo è troppo grande.
- Settimana artificiale. Si costruisce un periodo composito prendendo un lunedì da una settimana, un martedì da un’altra e così via. Serve a neutralizzare la ciclicità settimanale della produzione giornalistica ed è uno standard consolidato per la stampa quotidiana.
Sulla numerosità: non esiste una regola universale, ma se prevedi di fare confronti tra sottogruppi devi assicurarti che ogni sottogruppo abbia abbastanza casi. Il ragionamento è lo stesso descritto nell’articolo su quanti partecipanti servono per una tesi: si parte dall’effetto atteso, non dall’intuizione.
Documenta la catena di selezione con numeri: quante unità nell’universo, quante escluse e perché, quante nel campione finale. Un piccolo diagramma di flusso vale mezza pagina di testo.
Passaggio 5: costruire la griglia di codifica
La griglia è lo strumento vero e proprio della tua ricerca. Va allegata integralmente in appendice.
Per ogni variabile servono cinque elementi:
- Nome e numero della variabile.
- Definizione in una o due frasi: che cosa si intende esattamente.
- Valori possibili, con codice numerico.
- Regola di decisione: che cosa fare nei casi ambigui, quando più valori sembrano applicabili, quando l’informazione manca.
- Esempi: almeno un caso chiaro e un caso limite, presi dal materiale reale.
Le categorie devono rispettare tre requisiti classici. Devono essere esaustive: ogni unità deve poter essere classificata, il che di solito richiede una categoria residuale. Devono essere mutuamente esclusive, salvo che tu abbia esplicitamente previsto codifiche multiple. E devono derivare da un unico principio di classificazione: mescolare in una stessa variabile il tema e il tono produce categorie che si sovrappongono.
Il pretest non è opzionale. Codifica dieci-quindici unità, annota ogni volta che esiti, e riscrivi le regole di decisione. Poi rifallo. Alla seconda o terza iterazione la griglia diventa utilizzabile. Chi salta questo passaggio se ne accorge a metà codifica, quando è troppo tardi per cambiare.
Passaggio 6: verificare l’affidabilità
È il passaggio che separa un’analisi del contenuto da una lettura personale. Il principio: se un’altra persona applicasse la tua griglia allo stesso materiale, otterrebbe gli stessi codici?
Procedura standard: un secondo codificatore — una compagna di corso, un collega — codifica in modo indipendente un sottoinsieme del campione, tipicamente tra il dieci e il venti per cento. Si calcola poi un coefficiente di concordanza per ciascuna variabile e lo si riporta. La percentuale di accordo grezzo non basta, perché non tiene conto dell’accordo dovuto al caso.
Se nella tua situazione non è possibile avere un secondo codificatore, esiste una soluzione parziale e accettata: la ricodifica differita. Ricodifichi tu stesso un sottoinsieme a distanza di due o tre settimane, senza guardare i codici precedenti, e riporti la concordanza intra-codificatore. È meno forte, ma è infinitamente meglio di nulla — a condizione di dichiararlo come tale nel capitolo di metodo.
Le variabili con concordanza bassa vanno riviste, non nascoste. Spesso il problema è una definizione ambigua, e la revisione della regola risolve.
Passaggio 7: analizzare e presentare
I risultati di un’analisi del contenuto sono in gran parte frequenze e percentuali. Presentali con i valori assoluti accanto alle percentuali: «il 34 per cento» su un campione di 47 unità significa 16 casi, ed è un’informazione che il lettore deve avere. Su quali indicatori riportare e come costruire la tabella, l’articolo sulla statistica descrittiva nella tesi fornisce lo schema di riferimento.
Per i confronti tra gruppi — per esempio tra testate o tra periodi — si lavora con tabelle di contingenza. Verifica le condizioni di applicabilità del test prima di riportarlo: con celle poco popolate i test standard non sono attendibili. Il tema dei dati che non rispettano le assunzioni è trattato nell’articolo sui test non parametrici.
Un avvertimento sull’interpretazione: un risultato statisticamente significativo non è automaticamente rilevante, e un valore p non misura l’importanza di una differenza. La distinzione è spiegata nell’articolo sul valore p nella tesi, ed è il punto su cui le tesi di comunicazione vengono corrette più spesso.
Tre domande di ricerca già dimensionate
1. Le fonti citate. Quali categorie di attori — istituzioni, imprese, esperti accademici, società civile, cittadini — vengono citate come fonti negli articoli su un tema definito, e la distribuzione varia tra le regioni linguistiche? Unità: l’articolo. Campione: settimana artificiale su sei mesi. Analisi: frequenze e tabella di contingenza.
2. Il framing di un evento. Quali cornici interpretative prevalgono nella copertura di un evento circoscritto nel tempo, e cambiano nelle settimane successive? Unità: l’articolo. Campione: censimento su un periodo di quattro settimane. Analisi: frequenze per settimana.
3. La visibilità degli attori politici. Come si distribuisce la presenza dei diversi schieramenti nella copertura di una votazione, e in che misura la distribuzione riflette il peso istituzionale? Unità: la menzione. Campione: tutti gli articoli sul tema nelle testate selezionate. Analisi: frequenze con confronto rispetto a un valore di riferimento.
Tutte e tre sono realizzabili senza raccolta primaria, in due o tre mesi, e producono un risultato anche se l’effetto atteso non si conferma.
Il paragrafo di metodo già pronto
L’analisi si basa su un’analisi del contenuto quantitativa standardizzata. L’universo comprende tutti gli articoli pubblicati dalle testate X, Y e Z tra il 1° gennaio e il 30 giugno 2025 che contengono almeno uno dei termini di ricerca elencati in appendice A. Dei 612 articoli individuati, 87 sono stati esclusi perché il tema risultava solo marginale, secondo il criterio definito in appendice A. Dai 525 articoli rimanenti è stato estratto un campione casuale di 180 unità. L’unità di analisi è il singolo articolo. La griglia di codifica comprende 14 variabili ed è riportata integralmente in appendice B. Un secondo codificatore ha codificato in modo indipendente il 15 per cento del campione; i coefficienti di concordanza per variabile sono riportati nella tabella 2 e risultano compresi tra .74 e .93.
Questo paragrafo è verificabile in ogni suo elemento. È tutto ciò che un capitolo di metodo deve fare.
Dalla griglia al testo finito
La parte impegnativa di un’analisi del contenuto non è la codifica: è tenere insieme decisioni metodologiche, fonti e capitoli mentre il lavoro procede per settimane. Tesify tiene la struttura dei capitoli, le fonti e le decisioni di metodo in un unico posto e ti mostra che cosa manca ancora prima della consegna. Crea la tua tesi in Tesify e parti da una struttura invece che da un documento vuoto.
Domande frequenti
Quante unità servono per un’analisi del contenuto in una tesi triennale?
Non esiste un numero fisso. Un campione di 150-250 articoli è realistico per una tesi triennale con una griglia di media complessità. Il criterio decisivo non è il totale ma la numerosità dei sottogruppi che vuoi confrontare: se un confronto tra tre testate lascia meno di trenta casi per testata, il confronto non regge. Dimensiona il campione a partire dai confronti previsti.
Posso fare un’analisi del contenuto da sola, senza secondo codificatore?
Sì, è la situazione normale in una tesi. In questo caso ricodifica personalmente un sottoinsieme del campione a due o tre settimane di distanza, senza consultare i codici precedenti, e riporta la concordanza intra-codificatore. Dichiara esplicitamente nel capitolo di metodo che si tratta di affidabilità intra-codificatore e non inter-codificatore, e discutine il limite nelle conclusioni.
Posso usare uno strumento automatico per classificare i testi?
Sì, se lo dichiari e lo validi. La procedura accettata prevede che tu codifichi manualmente un sottoinsieme rappresentativo e confronti i risultati automatici con quelli manuali, riportando gli indici di accordo. Un risultato automatico non validato non è utilizzabile come dato. Verifica inoltre le regole del tuo istituto sull’uso di strumenti automatici nel lavoro di tesi.
Come cito gli articoli di giornale analizzati?
Gli articoli che costituiscono il corpus non vanno nella bibliografia insieme alla letteratura scientifica: si elencano in un’appendice separata o si descrivono in modo aggregato nel capitolo di metodo, indicando testate, periodo e criteri di ricerca. Se citi singoli articoli come esempi nel testo, questi vanno referenziati puntualmente con testata, data, titolo e autore.
Serve un’autorizzazione per analizzare contenuti pubblicati?
Per l’analisi di contenuti giornalistici pubblicati non serve di norma un’autorizzazione etica, trattandosi di materiale pubblico. La situazione cambia per i contenuti generati dagli utenti su piattaforme social, dove possono essere coinvolti dati personali: in quel caso verifica le condizioni d’uso della piattaforma e le regole sulla protezione dei dati, e discutine con chi ti segue prima di iniziare la raccolta.