5 Brand Analizzati
25 video analizzati su 4 profili (3 IG + 1 TikTok). Pipeline completa su @enelenergia (8/8) e @enel TikTok (1/1); @enelitalia e @enelgroup hanno dati parziali (caption/narrator/orchestrator mancanti per crediti API esauriti). Segnale distintivo: photography.dof=0.714 (il piu alto del benchmark, uso consistente di profondita di campo). sociology.social=0.297 (il piu alto: forte componente di interazione sociale). 15 pattern rilevati, 5 al 100%: cinema.static_authority, congruence.audiovisual_match, composition.rule_of_thirds, narrative.tension_arc, humor.benign_violation. Std bassa su art_history.register (0.035) e cinema.scale (0.056): output visivamente consistente. | 1 gap critici
8 video analizzati, 1 profilo IG (@irenlucegaseservizi). Pipeline parziale: tutti i video mancano di caption, narrator e orchestrator (crediti API esauriti). Dati disponibili: segnali heuristici, fingerprint, congruence, crystal topology. Segnale distintivo: music.valence=0.536 (il piu alto del benchmark, mood musicale positivo). psychology.focus=0.537 (il piu alto). photography.warmth=0.607 (secondo piu alto). sociology.nativity=0.800, consistente (std=0.000, nessuna variazione). 11 pattern con frequenza >=88%, ma nessuno al 100%: indica variabilita nei formati. | 1 gap critici
2 video analizzati, 1 profilo TikTok (@a2alifecompany). Pipeline completa su entrambi. Campione molto ridotto (2 video vs 8-25 degli altri brand). Categoria: education (2/2). Entrambi i video sono interviste branded con creator scientifici. Pattern consistenti: hook.text_overlay, hook.verbal_question, visual.text_overlay, visual.mashup_collage, visual.content_inversion, rhythm.medium_cuts, audio.music_plus_voice tutti al 100%. Durata media: 51s. Brand assente dalla glyph summary (troppi pochi video per calcolo chord).
8 video analizzati, 1 profilo IG (@gruppohera). Pipeline parziale: tutti i video mancano di caption, narrator e orchestrator (crediti API esauriti). Segnale distintivo: music.sync=0.901 (il piu alto del benchmark, forte sincronia audio-video). music.energy=0.589 e psychology.arousal=0.488 (i piu alti: contenuti ad alto impatto sensoriale). Std molto bassa su cinema.movement (0.033) e art_history.register (0.017): output estremamente consistente su questi assi. 11 pattern al 100% (il dato piu alto del benchmark): rhetoric.contrast_inversion, humor.incongruity_resolution, humor.benign_violation, cinema.static_authority, dopamine.variable_reward, congruence.audiovisual_match, composition.rule_of_thirds, perception.figure_ground, narrative.direct_address, music.beat_sync, narrative.tension_arc. sociology.nativity=0.625 (il piu basso) e sociology.social=0.147 (il piu basso): contenuti percepiti come meno nativi e con meno interazione sociale. | 1 gap critici
8 video analizzati, 1 profilo TikTok (@octopusenergy). Pipeline completa su tutti i video. Segnale distintivo: sociology.nativity=0.875 (il piu alto del benchmark, contenuti percepiti come nativi della piattaforma). psychology.load=0.555 (il piu alto, maggiore complessita cognitiva). photography.dof=0.209 (il piu basso: quasi assenza di profondita di campo, estetica 'smartphone'). 8 content type unici su 8 video: meme, corporate explainer, sketch, trend, CEO direct-to-camera, tutorial, intervista promozionale, interview clip. Massima diversificazione di formato. psychology.load std=0.027 (la piu bassa di tutti: complessita cognitiva estremamente costante). 7 pattern al 100%: social.platform_native, composition.rule_of_thirds, congruence.audiovisual_match, narrative.curiosity_gap, cinema.static_authority, narrative.tension_arc, narrative.direct_address.