I fiori emotivi del Festival di Sanremo: Catturare le emozioni di 72 anni di canzoni e di reazioni social con l’intelligenza artificiale

Alfonso Semeraro¹, Salvatore Vilella¹, Riccardo Di Clemente², Giancarlo Ruffo¹ e Massimo Stella³

1 Applied Research on Computational Complex Systems Group, Dipartimento di Informatica, Università di Torino, Italia

2 Department of Computer Science, University of Exeter, UK and Turing Institute, London

3 CogNosco Lab, Department of Computer Science, University of Exeter, UK

Ogni anno, il Festival di Sanremo catalizza le emozioni e l’attenzione di milioni di telespettatori. In 72 edizioni, decine di artisti hanno interpretato canzoni che hanno suscitato molteplici e diverse emozioni nel pubblico. Cosa succederebbe se fosse un’intelligenza artificiale a “leggere” i testi del festival di Sanremo?

Anche l’intelligenza artificiale (artificial intelligence o AI in inglese) sta diventando in grado di comprendere segnali emotivi umani. Grazie ad esperimenti psicologici condotti su migliaia di individui, è possibile costruire un dataset per insegnare ad una AI a catturare e decodificare un’emozione. Nel caso di Sanremo è possible usare AI per leggere il contenuto di emotivo di una canzone analizzandone il testo. Quindi l’AI può aiutarci a capire e riflettere sulle emozioni trasmesse in un fenomeno culturale tanto rilevante quanto il Festival di Sanremo, evento chiave della canzone italiana e del palinsesto RAI.

Quali emozioni contenute nelle canzoni di Sanremo possono essere catturate da un’intelligenza artificiale? Per rispondere a questa domanda abbiamo usato EmoLib, un insieme di algoritmi AI in grado di processare il linguaggio con dati psicologici e implementata in alcuni nostri lavori precedenti^,,. L’intelligenza artificiale valuta la ricchezza dei testi di parole in grado di suscitare specifiche emozioni, che vanno oltre le semplici etichette di positività o negatività.

Concentrandosi solo sul testo delle canzoni, abbiamo usato EmoLib per processare 1741 canzoni presentate a Sanremo dal 1951 fino a oggi, inclusa l’edizione di Sanremo 2022. Per ogni edizione del festival, l’intelligenza artificiale processa ogni testo e le attribuisce un profilo emotivo, ovvero una sequenza di intensità di otto emozioni “fondamentali” come definite dallo psicologo americano Plutchik: fiducia, sorpresa, disgusto, gioia, rabbia, paura, sorpresa e anticipazione del futuro. Queste otto emozioni fondamentali possono combinarsi e creare un ventaglio di emozioni più complesse. Ad esempio, in una canzone una combinazione di gioia e anticipazione nel futuro può esprimere attesa ed eccitazione, mentre sorpresa e disgusto possono indicare repulsione o la volontà di evitare o superare un trauma, tema spesso ricorrente nelle canzoni. Il profilo emotivo di EmoLib identifica l’intensità di un’emozione sulla base della ricchezza di parole che hanno ispirato quella data emozione in un mega esperimento con migliaia di partecipanti umani. In questo modo, la nostra AI può riflettere le percezioni emotive umane di migliaia di canzoni su decine di emozioni. In pochi microsecondi e con risultati interessanti.

Nelle 72 edizioni di Sanremo, l’intelligenza artificiale trova una persistenza continua di sole emozioni positive (Figura 1). Per filtrare ulteriormente i segnali, chiediamo all’intelligenza artificiale di evidenziare solo profili emotivi “significativi” – non attribuibili a scelte casuali (tramite test statistici). L’AI è quindi in grado di selezionare profili emotivi che si discostano da un uso casuale del linguaggio, non mirato a trasmettere alcuna idea specifica. In altre parole, le curve evidenziate nella Figura 1 sono relative solo alle emozioni più forti rintracciate dalla AI nelle canzoni presentate ai vari anni nel Festival.

Le canzoni di Sanremo ispirano costantemente e principalmente emozioni positive, come fiducia ma anche sorpresa, gioia e anticipazione del futuro. Questa forte proiezione nel futuro con emozioni positive indica una notevole ricchezza di speranza portata dai testi delle esibizioni canore. Questo trend conferma la presenza di temi ricorrenti come l’amore o l’attesa di un futuro migliore, come spesso evidenziato dalle campagne stampa delle varie kermesse canore. La dominanza di emozioni positive come la gioia corrisponde anche ad un meccanismo chiave in psicologia, ovvero il positive bias: la tendenza degli individui ad assorbire e ricordare meglio contenuti positivi, legati a stati emotivi come gioia, fiducia e contentezza. Le canzoni di Sanremo possono sfruttare questo bias per piacere di più al pubblico e avere maggiori probabilità di vittoria.

Nonostante le emozioni positive subiscano fluttuazioni significative nel tempo, è interessante notare come tra le emozioni negative figuri solo il disgusto come sottorappresentato nei testi. Il disgusto è uno stato di repulsione, che in ogni kermesse è particolarmente evitato e quindi sotto-rappresentato dalle canzoni di Sanremo. Il nostro ventaglio di emozioni fondamentali include anche stati come “rabbia” o “tristezza”, che qui sono colorati in grigio e non risultano essere né preponderanti né sottorappresentati. Pertanto, le varie edizioni di Sanremo hanno visto anche un susseguirsi di canzoni con emozioni negative come rabbia o tristezza ma mai in misura talmente preponderante da prevalere sulle emozioni positive. La nostra intelligenza artificiale sottolinea come le varie edizioni sanremesi abbiano contenuto una grande complessità di testi, dominati da emozioni positive ma non solo.

Cosa dire allora dell’edizione di Sanremo 2022? In Figura 2 visualizziamo le intensità emotive di tutti i testi presentati nella edizione 2022 (a sinistra) e nella edizione 2020 (a destra), ultima in ordine cronologico prima dell’avvento della pandemia di COVID-19. La visualizzazione scelta è detta anche fiore emozionale e rappresenta i livelli di intensità di ogni emozione come un petalo, tanto più lungo quanto maggiore è la ricchezza di parole che esprimono una data emozione tra tutte le canzoni di un’edizione. I nostri fiori emozionali sono evidentemente diversi dai famosi fiori sanremesi, ma non meno importanti. Le canzoni presentate tra le due edizioni del 2022 e 2020 sono molto simili, con alcune sostanziali differenze. Se anche in questi anni, gioia, anticipazione e sorpresa sono dominanti, è solo nella edizione 2022 che la fiducia è più intensa di quanto atteso a caso. Invece, il 2020 vedeva livelli inferiori di rabbia e disgusto, che sono maggiormente presenti nell’edizione 2022. Questa differenza caratterizza la 72esima edizione del Festival di Sanremo come maggiormente complessa rispetto al passato, più ricca di emozioni negative (anche con maggiori livelli di paura) ma allo stesso tempo con canzoni più votate alla fiducia e alla sua conformazione ad aspirazioni e desideri.

Le emozioni racchiuse nelle singole canzoni possono essere percepite in modi molteplici e complessi. I social media^, possono aiutare a monitorare tali reazioni, fornendo indicazioni interessanti per capire come gli utenti stiano reagendo al palinsesto RAI. Una raccolta di 100.000 tweets con l’hashtag #sanremo2022 evidenzia le emozioni portanti delle discussioni attorno alle canzoni dell’edizione corrente. La nostra AI EmoLib ha letto i testi dei tweet e identificato i profili emozionali delle discussioni attorno alle canzoni. Anche le discussioni social rispecchiano la predominanza di gioia, fiducia e speranza riscontrate nei testi. Questa predominanza fornisce un quadro più completo dell’edizione sanremese guidata da Amadeus: Le canzoni non hanno solo riscontrati alti dati d’ascolto ma vengono anche discusse online con un linguaggio dominato da contentezza, eccitazione e sentimenti positivi. I segnali di gioia più intensa si riscontrano per tre canzoni: Yuman, Emma ed Elisa. Sarà interessante verificare l’esito finale della competizione per queste tre canzoni, in particolar modo per capire come il mondo del web possa rispecchiare il riscontro di pubblico delle esibizioni artistiche. In questo quadro positivo sono presenti anche delle eccezioni. Alti livelli di rabbia si riscontrano nelle discussioni relative alla canzone di Ditonellapiaga e Rettore, un’emozione negativa non riscontrata in altre sfere social.

L’intelligenza artificiale può leggere non solo intere edizioni o discussioni social ma anche canzoni singole. E’ questo il caso della canzone “Zitti e buoni” dei Maneskin, vincitori di Sanremo 2021. Come riportato nel fiore emotivo in Figura 3, il testo di “Zitti e buoni” non ispira emozioni forti nell’intelligenza artificiale. Questa neutralità può essere legata alla grande componente scenica del testo dei Maneskin, che hanno saputo combinare in modo sapiente presentazioni e testi. Questa combinazione può essere di grande impatto nei telespettatori ma essere anche difficile da rintracciare per una AI in grado di comprendere solo testi. La comprensione di dati emotivi anche da immagini e suoni resta un’area inesplorata dell’intelligenza artificiale e sarebbe interessante ripetere la medesima analisi di “Zitti e buoni” con gli strumenti della prossima generazione di AI. Questa neutralità cattura comunque delle caratteristiche evidenti di questa canzone. L’assenza di gioia, fiducia e sorpresa del testo vanno in chiara controtendenza con i risultati discussi sopra. E motivano quindi una lettura più attenta delle singole canzoni del 2021, edizione per la quale la classifica di merito è già nota.

Un’indagine dell’edizione di Sanremo 2021 rivela che la neutralità emotiva del testo dei Maneskin è in realtà una caratteristica peculiare, presentata da poche canzoni nella medesima edizione. Come evidenziato in Figura 4, la classifica ha visto diverse emozioni con profili emotivi ricchi di gioia, anticipazione e sorpresa. La presenza di queste emozioni in varie posizioni della classifica indica che la presenza di emozioni positive è comune nelle canzoni di Sanremo e non è in grado di motivare la vittoria o il successo dei testi da sola.

L’analisi dei singoli testi rivela anche la presenza di diversi testi dominati dalla tristezza, un’emozione al centro di un dibattito acceso nella comunità scientifica. Se da una parte la tristezza evoca sentimenti negativi, dall’altro si tratta di uno stato di riflessione che può stimolare una crescita personale e quindi portare a impatti positivi, soprattutto in un testo creativo come quello di una canzone.

Le emozioni sono elementi chiave di una performance canora. La nostra analisi della kermesse di Sanremo mostra una notevole complessità emozionale. Le 72 edizioni del festival della musica italiana sono state dominate da emozioni positive, di gioia, speranza e fiducia. L’intelligenza artificiale è in grado di analizzare sia segnali generali, legati a tutte le edizioni nel tempo, ma anche a singole canzoni specifiche, mostrando in modo conciso il profilo emotivo di un testo. La nostra AI e le visualizzazioni coi fiori emotivi mostrano la facilità con la quale si possa portare a comprendere meglio il testo di una o più canzoni. Tecniche di emotional profiling come EmoLib portano con sé innovazioni interessanti, in grado di farci osservare e riflettere sulla percezione di grandi eventi da un terzo punto di vista, diverso da quello dell’artista o dello spettatore. Il punto di vista di un’intelligenza artificiale in grado di catturare emozioni.

Riferimenti

1. ^{Semeraro, A., Vilella, S., Ruffo, G., & Stella, M. (2022). Writing about COVID-19 vaccines: Emotional profiling unravels how mainstream and alternative press framed AstraZeneca, Pfizer and vaccination campaigns. arXiv preprint arXiv:2201.07538.}
2. ^{Semeraro, A., Vilella, S., & Ruffo, G. (2021). PyPlutchik: Visualising and comparing emotion-annotated corpora. Plos one, 16(9), e0256503.}
3. ^{Stella, M. (2020). Text-mining forma mentis networks reconstruct public perception of the STEM gender gap in social media. PeerJ Computer Science, 6, e295.}
4. ^{Teixeira, A. S., Talaga, S., Swanson, T. J., & Stella, M. (2021). Revealing semantic and emotional structure of suicide notes with cognitive network science. Scientific reports, 11(1), 1-15.}
5.  ^{Vilella, S., Semeraro, A., Paolotti, D., & Ruffo, G. (2021). The impact of disinformation on a controversial debate on social media. arXiv preprint arXiv:2106.15968.}
6. ^{Stella, M. (2021). Cognitive network science for understanding online social cognitions: A brief review. Topics in Cognitive Science.}