
Cosa rende la Scienza “notiziabile”?
Cosa rende la Scienza "notiziabile"?
Quali elementi di una ricerca, di un articolo o di un fatto scientifico attirano l’attenzione del pubblico e come tradurli efficacemente in post per i social media?
A questa domanda ha provato a rispondere uno studio molto fresco – ancora in fase di preprint – sulla previsione della copertura mediatica di paper accademici attraverso l’uso di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM).
Il lavoro, disponibile sulla piattaforma Research Square, individua alcuni criteri e gap utili per trarre indicazioni pratiche:
- Criteri di notiziabilità della Scienza (News values)
L’incontro tra testo scientifico e interesse giornalistico – che possiamo adattare anche alla costruzione di alcuni contenuti social – avviene all’interno di due principali categorie di valore:- Svolte positive (Positive breakthroughs)
Fatti e scoperte che rappresentano un chiaro passo avanti, la soluzione di un problema rilevante o un progresso tangibile rispetto allo stato delle conoscenze. - Valore di intrattenimento (Entertainment value)
Ricerche su temi curiosi, insoliti o intrinsecamente interessanti per un pubblico non specialistico
- Svolte positive (Positive breakthroughs)
- Divario tra testo scientifico e giornalismo
Possiamo riassumere le differenze di focus tra le sezioni di un paper scientifico che sintetizzano i principali risultati (titolo e abstract) e il modo in cui questi vengono trasformati in notizia dal giornalista (o comunicatore) nel modo seguente:- Focus del testo scientifico:
Si basa su criteri interni alla ricerca: rilevanza metodologica, novità dei dati e significato della scoperta rispetto allo stato dell’arte nella letteratura scientifica - Focus del giornalista:
Organizza i contenuti all’interno di cornici narrative (narrative frames): non si limita a riportare un risultato, ma lo inserisce in una storia comprensibile e rilevante per il grande pubblico.
- Focus del testo scientifico:
- Cosa non si trova nel paper, ma è necessario per farne una notizia
Lo studio mostra che le analisi basate esclusivamente sul testo del paper faticano a prevedere la notiziabilità quando la rilevanza per il pubblico (Audience relevance) dipende da fattori esterni al risultato in sé, come ad esempio:- impatto diretto sulla vita quotidiana dei lettori
- utilità pratica immediata
- prossimità geografica, in caso di pubblici localizzati
- Checklist pratica per la creazione di un post a partire da un articolo scientifico
- Trova la svolta o la curiosità
Evidenzia subito se lo studio rappresenta un progresso rilevante (breakthrough) oppure se presenta un elemento insolito o particolarmente interessante (entertainment value).
- Trova la svolta o la curiosità
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- Costruisci la cornice narrativa
Non limitarti a riassumere i dati: individua l’angolo della storia. Chi è coinvolto? Quale dinamica umana, sociale o applicativa emerge?
- Costruisci la cornice narrativa
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- Rendi esplicita la rilevanza per il lettore
Rispondi chiaramente alla domanda implicita: “Perché questa notizia dovrebbe interessarmi oggi?”
Traduci i concetti astratti in impatti concreti sulla vita quotidiana.
- Rendi esplicita la rilevanza per il lettore
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- Se presente, usa l’autorevolezza come supporto – ma con cautela
Citare un centro di ricerca autorevole può rafforzare la credibilità della notizia e aumentarne la probabilità di diffusione. Nel caso dello studio che stiamo analizzando, ad esempio, l’analisi è stata condotta dalla Zhejiang University, un ateneo che figura stabilmente nell’1% delle migliori istituzioni accademiche a livello mondiale.
Attenzione, però, a non fare dell’autorevolezza della fonte il principale argomento a sostegno della notizia: il principio di autorità, da solo, non basta a garantirne la credibilità e, nel tempo, è stato spesso utilizzato per attribuire maggiore peso anche a dati o conclusioni di dubbia solidità scientifica.
- Se presente, usa l’autorevolezza come supporto – ma con cautela
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Lin, C., & Jiang, Z. (2026). What Makes Science Newsworthy? Predicting and Interpreting Media Coverage of Scientific Papers with Large Language Models. Dipartimento di Gestione delle Risorse Informative, Università di Zhejiang.
