Il linguaggio naturale rivela che i partigiani politici sono più allineati affettivamente sulle questioni politiche che sulle identità di partito

Perché questo conta nella politica di tutti i giorni

Si dice spesso che liberali e conservatori "si odiano" e provino sensazioni completamente opposte su temi caldi come armi, immigrazione e aborto. Questo studio pone una domanda semplice ma sorprendente: se guardiamo alle parole che le persone usano davvero online, le loro emozioni riguardo alle questioni politiche sono davvero così distanti, oppure sono più divise su chi fa parte di quale squadra? Esaminando centinaia di milioni di commenti e articoli reali, i ricercatori mostrano che i sentimenti degli americani sono più simili sulle questioni di quanto il dibattito pubblico possa suggerire, e che le fratture emotive più nette riguardano le identità di partito stesse.

Osservare i sentimenti attraverso il linguaggio quotidiano

Invece di basarsi su sondaggi d’opinione, gli autori hanno analizzato il linguaggio che le persone producono in situazioni reali. Hanno esaminato circa 300 milioni di commenti provenienti da comunità politicamente attive di Reddit e circa 7 milioni di articoli da testate di parte. Utilizzando il trattamento automatico del linguaggio naturale, hanno rappresentato ogni parola come un punto in uno spazio ad alta dimensione, dove parole che compaiono in contesti emotivi simili stanno più vicine. Hanno quindi costruito una linea di “valenza” che va da parole negative come «triste» a parole positive come «gioia». Proiettando ogni termine su questa linea hanno ottenuto un punteggio che riflette quanto positivamente o negativamente quella parola tende a essere usata in una comunità o testata specifica.

Confrontare i sentimenti su gruppi e questioni

I ricercatori si sono concentrati su due tipi di parole cariche politicamente. Le «parole di identità» si riferivano a gruppi di parte, come repubblicani e democratici. Le «parole di questione» coprivano sette argomenti principali al centro delle battaglie politiche statunitensi: aborto, immigrazione, Costituzione, armi, religione, polizia e criminalità, e questioni LGBTQ+. Per ciascun subreddit o testata conservatrice e liberale hanno misurato quanto positivamente o negativamente queste parole tendevano a comparire. Hanno poi confrontato i modelli attraverso il divario politico: se conservatori e liberali classificavano il grado di piacevolezza di queste parole in un ordine simile, ciò indicava allineamento emotivo; se le loro classifiche differivano, ciò segnalava disallineamento emotivo.

Trovare un terreno comune su temi controversi

Sia su Reddit che nei media, l’allineamento emotivo risultava costantemente più forte per le questioni politiche che per le identità di partito. In altre parole, liberali e conservatori erano più in disaccordo riguardo a come si sentivano l’uno dell’altro che su come si sentivano riguardo alle armi, all’aborto, all’immigrazione e ad altri argomenti. Su Reddit esisteva ancora qualche disallineamento sulle questioni — per esempio, l’aborto veniva usato in modo leggermente più negativo negli spazi conservatori e un po’ meno negativo in quelli liberali. Ma in media le parole legate alle questioni mostravano una somiglianza del tono emotivo molto più elevata rispetto alle parole di identità, dove il divario emotivo era ampio e chiaro. Nelle testate giornalistiche il divario era ancora più marcato: le identità di partito risultavano fortemente polarizzate, mentre le parole sulle questioni erano quasi altrettanto allineate emotivamente tra testate di sinistra e di destra quanto lo erano all’interno di ciascuna parte.

Verificare il modello con una lente più accurata

Per assicurarsi che questi schemi non fossero solo artefatti del metodo di word embedding, il team ha usato un grande modello linguistico per valutare direttamente il tono emotivo verso parole specifiche all’interno di singoli commenti Reddit. Hanno campionato centinaia di migliaia di commenti contenenti termini come «religione», «arma», «aborto», «immigrato», «repubblicano» e «democratico», e hanno chiesto al modello di giudicare quanto piacevole o spiacevole fosse l’atteggiamento di ciascun commento nei confronti della parola target. Questo approccio sensibile al contesto ha in larga parte confermato i risultati precedenti: il disaccordo emotivo era molto più marcato per le etichette di parte che per le questioni. I conservatori tendevano a parlare più positivamente di «repubblicano» e più negativamente di «democratico», mentre i liberali mostravano l’immagine speculare, ma le differenze nei sentimenti sulle questioni erano più piccole e talvolta trascurabili.

Cosa indica questo sulla polarizzazione

I risultati suggeriscono che il tono aspro della politica moderna potrebbe derivare meno da sentimenti inconciliabili su politiche specifiche e più da una forte ostilità tra campi di parte. Le persone possono discutere con fervore di armi o immigrazione, ma condividere comunque emozioni miste, spesso negative, su questi argomenti difficili — lontano dalla caricatura per cui un lato «ama» ciò che l’altro «odia». Questa sovrapposizione emotiva potrebbe essere un punto d’appoggio per ridurre la polarizzazione: enfatizzare preoccupazioni condivise su sicurezza, equità o sofferenza umana potrebbe rivelarsi più produttivo che scambiarsi insulti tra etichette di partito. Mostrando che i sentimenti basati sulle questioni sono relativamente allineati, questo studio indica conversazioni focalizzate sulle questioni e volte a costruire empatia come una via promettente per attenuare i divari partigiani.

Citazione: Rim, N., Jackson, J.C., Berman, M.G. et al. Natural language reveals that political partisans are more affectively aligned over political issues than partisan identities. Commun Psychol 4, 65 (2026). https://doi.org/10.1038/s44271-026-00430-x

Parole chiave: polarizzazione affettiva, appartenenza politica, discorso online, analisi del linguaggio naturale, questioni politiche