Sommario
L’analisi OSINT esclusiva di Matrice Digitale sull’incontro tra Donald Trump e Volodymyr Zelensky ha osservato la conversazione su X nel periodo compreso tra le 20:30 del 18 agosto 2025 e le 11:00 del 19 agosto 2025, attribuendo l’evento a Washington in base alle menzioni presenti nei post. Il corpus aggregato mostra 32.640 tweet e un engagement fuori scala, con 6.176.429 like, 1.046.987 retweet, 88.915 citazioni e 538.684 commenti, evidenziando un interesse globale che intreccia diplomazia USA–Ucraina, percezione del processo di pace successivo all’Alaska e confronto con la figura di Vladimir Putin. La lettura dei top 20 tweet rivela un tono prevalentemente pro-Trump, mentre la scomposizione per lingua e per politico sposta l’equilibrio verso un negativo prevalente nei volumi complessivi. L’analisi integra i dati su volume, engagement, top tweet, influencer, hashtag, sentiment per lingua e sentiment per politico, convertendoli in una mappa coerente utile per comunicazione strategica, fact-checking e policy analysis. I grafici richiamati nel testo sono stati generati a supporto editoriale e possono essere inseriti in un articolo.
Metodologia e perimetro temporale
Il perimetro temporale della raccolta dati, fissato tra le 20:30 del 18 agosto e le 11:00 del 19 agosto 2025, consente di coprire l’intero ciclo di breaking, amplificazione e consolidamento narrativo. L’attribuzione geografica a Washington deriva dalle menzioni contestuali nei post e nella grafica dei top tweet connessi al vertice, coerente con la visita ufficiale di Zelensky. La classificazione del sentiment si basa su due livelli distinti e complementari: da un lato la lettura manuale dei top 20 tweet per cogliere il tono del contenuto più virale, dall’altro l’elaborazione dei dataset CSV per lo scenario “Solo Trump” e “Solo Zelensky”, oltre al sentiment per politico. Questo doppio approccio mette in luce una dinamica ricorrente: i post ad altissimo engagement tendono a una narrazione positiva e celebrativa, mentre la massa dei commenti, soprattutto nelle lingue a più alto traffico, esprime una critica più marcata.
Volume e engagement complessivo
Il dataset aggregato registra 32.640 tweet. Il sottoinsieme “Solo Trump” conta 16.728 post, “Solo Zelensky” 8.310, mentre le menzioni a Putin raggiungono 5.969 unità; gli interventi che accoppiano Trump e Zelensky sono 7.514, indice di una sovrapposizione narrativa robusta sul bilaterale. L’engagement medio – pari a circa 189 like per tweet – è sostenuto da una concentrazione di like e retweet sui contenuti pro-Trump, che dominano la vetta del ranking, e da un volume elevato di reply nelle discussioni più controverse. La somma dei segnali di interazione (like, condivisioni, citazioni, commenti) disegna una polarizzazione ad alta energia, con cluster in cui elogio e critica coesistono ma si distribuiscono in modo asimmetrico tra contenuti virali e rumore di fondo del dibattito. Il quadro conferma che pace, cessate il fuoco e ruolo degli alleati europei costituiscono i cardini semantici della conversazione.
Top tweet e temi dominanti
La lettura dei 20 post con top like restituisce un ambiente discorsivo centrato sulla figura di Trump come facilitatore della pace. I format prevalenti alternano elogio diretto, umorismo a sfondo politico e commenti diplomatici che enfatizzano cooperazione e gradualità dei progressi. Riferimenti a Giorgia Meloni, Alexander Stubb e Mark Rutte emergono come segnali del coinvolgimento europeo; le punte critiche si legano a Gavin Newsom e Garry Kasparov, che introducono elementi di contro-narrazione su bias mediatico e processi democratici. La narrazione pro-Trump predomina in cima, confermando che virality e tono positivo si rafforzano a vicenda quando il messaggio è chiaro, attribuibile e aspirazionale (pace, ordine, leadership personale). Di seguito, la sintesi strutturata in tabella dei top 20, utile per il confronto editoriale.
# | Account | Favorite | Tema | Sentiment |
---|---|---|---|---|
1 | MAGA Voice | 92.413 | Elogio a Trump per progressi di pace | Positivo |
2 | Eric Daugherty | 78.277 | Meloni scettica su ceasefire; spinta a pace piena | Positivo |
3 | Jake Broe | 76.730 | Zelensky ringrazia Melania; tono mite di Trump | Positivo |
4 | Clandestine | 69.212 | Curiosità su pittura e sicurezza | Neutro |
5 | Sec. of Defense Pete Hegseth | 65.258 | Sfida fitness ispirata a Trump | Positivo |
6 | Mike Crispi | 61.120 | Foto “migliore del 2025” con leader | Positivo |
7 | Nick Sortor | 56.830 | Battuta su 2028 in stile Zelensky | Positivo |
8 | Pete Hegseth | 49.403 | Trump unico peacemaker | Positivo |
9 | TheTexasOne | 49.044 | Contrasto con Newsom su ordine urbano | Positivo |
10 | Gavin Newsom | 40.212 | Critica su soppressione del voto | Negativo |
11 | Aaron Rupar | 34.242 | Scambio umoristico su abito | Neutro |
12 | johnny maga | 32.697 | Trump vuole fine della guerra | Positivo |
13 | Garry Kasparov | 32.238 | Critica Fox per bias pro-Putin | Negativo |
14 | Eric Daugherty | 32.113 | Rutte ringrazia per sblocco con Putin | Positivo |
15 | Eric Daugherty | 31.036 | Stubb: più progressi in 2 settimane | Positivo |
16 | Volodymyr Zelenskyy | 26.348 | Ringraziamenti diplomatici per pace/sicurezza | Neutro |
17 | Nick Sortor | 26.237 | Sicurezza a DC sotto Trump | Positivo |
18 | New York Post | 24.657 | Hot mic post-meeting | Neutro |
19 | Fox News | 24.107 | Meloni: “Qualcosa è cambiato grazie a te” | Positivo |
20 | AG Andrew Bailey | 22.832 | Annuncio su ruolo FBI | Neutro |
Influencer e reti di amplificazione

La distribuzione dell’impatto cumulativo evidenzia il primato di Donald J. Trump, seguito da Governor Newsom Press Office, Eric Daugherty e Gavin Newsom. La coda lunga dei broadcaster e degli attivisti digitali pro-Trump – da MAGA Voice a Nick Sortor, fino a Dan Scavino e Charlie Kirk – abilita il riuso rapido di frame retorici, accelerando la virality. La presenza di soggetti istituzionali (The White House, Volodymyr Zelenskyy) e internazionali (Narendra Modi) allarga l’audience e legittima la conversazione. La tabella che segue, derivata dal conteggio favorite_count, consente una lettura comparativa stabile.
Hashtag e aree semantiche

Gli hashtag mappano la tassonomia del discorso: al centro #trump e #zelensky, quindi #ukraine, #putin, #nato, con varianti multilingue (#ucraina, #ucrania, #zelenskyy, traslitterazioni greche e francesi). Le chiavi #diplomacy e #peacetalks ancorano l’asse tematico alla ricomposizione del conflitto, mentre #breaking e #breakingnews scandiscono il ritmo della copertura. La presenza di #alaska, #trumpputinsummit e del lemma #washington collega l’incontro alla sequenza precedente del confronto con Putin. La tabella dei 50 hashtag principali permette di visualizzare la gerarchia di salienza.
Sentiment complessivo e confronto con top tweet

Il sentiment estratto dai top 20 è prevalentemente positivo (70% POS, 20% NEU, 10% NEG), coerente con la dinamica per cui i contenuti celebrativi e identitari performano meglio in like e share. Tuttavia, la base estesa dei dati racconta altro: per lo scenario “Solo Trump” su 26.796 commenti il NEG raggiunge il 48% (POS 30%, NEU 22%), mentre per “Solo Zelensky” su 12.157 commenti il NEG tocca il 47% (POS 29%, NEU 24%). La divergenza tra top virali e massa conversazionale indica che le narrazioni pro-Trump dominano l’alta visibilità, ma il rumore critico persiste nel flusso ordinario, con forte incidenza in inglese e in alcune lingue occidentali.
Sentiment per lingua: pattern geografici

Il NEGativo più alto si concentra nelle lingue a maggior volume, in particolare inglese, dove il 51–52% supera stabilmente le altre classi. In tedesco e italiano lo scenario “Solo Trump” mostra POS relativamente più alti (rispettivamente 42% e 31%), mentre lo scenario “Solo Zelensky” risulta più bilanciato.

In alcune lingue dell’Europa orientale lo scenario “Solo Trump” si discosta con POS elevati (rumeno 64%, ungherese 54%), che suggeriscono una ricezione più favorevole del frame “peacemaker”. Turco e portoghese restano invece critici in entrambi gli scenari, con NEG tra 53% e 63%. La vista per lingua, sintetizzata nelle tabelle, offre un profilo geografico utile per targeting e monitoraggio.
Sentiment per politico: dinamiche di percezione

La scomposizione per attore politico mostra un negativo strutturale su Vladimir Putin (63% NEG su 4.669 tweet), coerente con il contesto bellico e con la narrativa occidentale prevalente nel dataset. Mark Rutte presenta un negativo elevato (59%), seguito da Emmanuel Macron (44%) e Keir Starmer (46%), riflesso di critiche sulla gestione del cessate il fuoco e dell’allineamento strategico. Giorgia Meloni e Ursula von der Leyen risultano più bilanciate, con quote positive rispettivamente del 38% e 46%, legate ai passaggi diplomatici di ringraziamento e riconoscimento. Di seguito la tabella riassuntiva, utile per confrontare volumi e percentuali.
Analisi dell’autore
L’incontro tra Trump e Zelensky genera un doppio segnale: in alto, un racconto positivo che premia la leadership e i progressi di pace; alla base, un negativo maggioritario alimentato da lingue ad alto traffico e da linee di frizione sulla gestione del conflitto e dei processi democratici. La governance di queste due dimensioni, sostenuta da monitoraggio continuo, localizzazione linguistica e asset editoriali mirati, determina l’equilibrio tra percezione e realtà misurabile nel flusso social. La forte salienza di #ukraine, #putin, #nato e dei lemmi geografici impone strategie di geo-targeting e linguistic tailoring, con priorità a inglese, spagnolo e portoghese per la mitigazione del negativo, e investimenti in Est Europa per valorizzare il positivo già esistente. Nel perimetro istituzionale, i segnali su Meloni e von der Leyen consigliano un uso proattivo delle dichiarazioni di ringraziamento e dei punti di avanzamento del processo di pace, che risultano particolarmente appetibili per la parte alta della distribuzione virale.
Note dell’autore
L’assenza di una analisi integrale per i top tweet impone una stima manuale del sentiment sul campione top 20, suscettibile a bias di selezione verso contenuti più virali e positivi, ma viene compensata dall’analisi del sentiment complessivo di tutti i tweet. Le tabelle per lingua e politico riportano percentuali arrotondate, pertanto scarti minimi sono fisiologici. La localizzazione a Washington deriva da inferenza testuale e non da geotag ufficiale; la collocazione temporale è rigorosa e copre il picco e la coda della conversazione. L’aggregazione di like, retweet, citazioni e commenti segue lo schema standard dell’engagement e consente un confronto robusto tra scenari.