Capitani coraggiosi: Comunicare la leadership sostenibile nei social media

Responsabile: Grazia Murtarelli

Anno 2023

La gestione strategica della sostenibilità e la chiara definizione del posizionamento del business rispetto alla società stanno diventando aspetti sempre più imprescindibili nel garantire alle aziende successo di lungo periodo. I leader aziendali si trovano così a dover guidare l’organizzazione e i suoi dipendenti attraverso una trasformazione profonda che richiede di diventare produttori di valore in senso più ampio, duraturo e sostenibile. Si va così delineando una nuova forma di leadership sostenibile, che si fonda sull’idea che le decisioni strategiche debbano riuscire a interpretare un equilibrio tra gli interessi dell’azienda e quelli della società (Ferdig, 2007). È in questo contesto che i leader aziendali (CEOs) prendono sempre più parola rispetto alle questioni sociali, politiche ed ambientali, inaugurando nuove forme di attivismo (Branicki et al., 2021). Questa presa di parola nella sfera pubblica avviene principalmente nei social media, dove i nuovi leader cercano di orientare la discussione pubblica, diventando vere e proprie figure pubbliche ed opinion leader. Il progetto mira ad analizzare il comportamento comunicativo dei leader della sostenibilità ed esplorare il loro stile comunicativo.

In particolare, lo scopo del progetto è quindi indagare come i CEO delle aziende con le migliori performance di CSR stiano sfruttando i social media per stabilire una leadership digitale nel campo della sostenibilità che possa potenzialmente riflettersi nel mondo attraverso le seguenti domande di ricerca:

1. Quale stile di leadership utilizzano i CEO per affermarsi come leader su questioni sostenibili?

2. In che modo gli stili di leadership vengono percepiti dal pubblico online?

A tal fine, il progetto prevede un’analisi quantitativa delle forme di comunicazione digitale dei CEO di alcune aziende con la miglior CSR performance figure professionali richieste attraverso la piattaforma di Twitter tramite l’utilizzo di big data e l’analisi quantitativa dei dati attraverso tecniche di machine learning.