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Sentiment Analysis

Capire il tuo pubblico con la sentiment analysis

Che cos'è la Sentiment Analysis

Come e perché nasce la Sentiment Analysis

 

Sentiment Analysis del futuro

Conducendo uno studio sui diversi aspetti della comunicazione, lo psicologo americano Albert Mehrabian, già nel 1971, aveva evidenziato come il 55% del messaggio comunicativo sia trasmesso dal linguaggio del corpo (gesti, mimica, postura), il 38% da aspetti paraverbali (tono, ritmo e timbro della voce) e solo il 7% dal contenuto effettivamente espresso verbalmente.

Considerato che viviamo in un'epoca dove web e comunicazione via messaggio hanno assunto un ruolo di primissimo piano, non è difficile capire quanto sia importante comprendere tutti quei fattori comunicativi che gravitano attorno al semplice contenuto scritto: stiamo parlando di modi di esprimere il concetto, i toni, le emozioni e quant'altro. Proprio in questo contesto nasce la Sentiment Analysis.

La definizione di Sentiment Analysis

La definizione di Sentiment Analysis

La Sentiment Analysis fa parte del più ampio mondo del Text Mining, cioè quell'insieme di tecniche di Data Mining (che serve a estrarre informazioni a partire da grandi quantità di dati) finalizzate a studiare testi “non strutturati”: stiamo parlando di analisi del linguaggio naturale, che è possibile ritrovare ad esempio nelle email, nelle pagine dei siti eCommerce o nei commenti sui un Social Network.

Entro questa definizione, possiamo vedere come la Sentiment Analysis possa analizzare i commenti che gli utenti fanno sul web nei confronti di aziende, brand, partiti, personaggi famosi e quant'altro. I risultati di questo tipo di analisi sono volti a individuare le emozioni e, di riflesso, le opinioni degli utenti del web. 

Questo tipo di analisi, attraverso l’elaborazione e lo studio approfondito del testo, cerca quindi di fornire informazioni soggettive: i più basilari strumenti di Sentiment Analysis si limitano a indicare la polarità dei commenti (se sono quindi o positivi o negativi), ma recentemente i tool più avanzati sono in grado di fornire informazioni più precise e interessanti, quali il conteggio delle parole più utilizzate nei commenti analizzati o l'anailsi delle emoji ad esse collegate.

L’avvento di internet prima e dei social network poi ha offerto a tutti un nuovo spazio di espressione. Le persone oggi hanno interazioni quotidiane sulla rete attraverso social network, blog, forum e molto altro. Queste interazioni possono riguardare gli ambiti più svariati, dalla politica fino al business passando per il sociale: qualsiasi cosa che possa creare una discussione.

Perché è così importante: alcuni esempi di utilizzo

Big Data, Emotional e Sentiment Analysis

Uno strumento come la Sentiment Analysis risulta utile in svariati contesti, anche non strettamente legati al business. Alcune applicazioni pratiche possono riguardare, ad esempio:

  • l'analisi della reputazione online di un esponente/partito politico o di un'azienda;
  • la valutazione dei risultati di una campagna elettorale o di marketing;
  • in finanza, la misurazione dell'impatto dello stato d'animo degli investitori sui prezzi azionari;
  • la comprensione del profilo psicologico/demografico di chi vota un certo partito o compra una particolare marca;
  • la visione di insieme sulle posizioni degli utenti del web rispetto a un determinato argomento.