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Sentiment Analysis

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Che cos'è la Sentiment Analysis

Come e perché nasce la Sentiment Analysis

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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 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

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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.

Le caratteristiche della Sentiment Analysis

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Sentiment Analysis tra passato e futuro

La Sentiment Analysis è utilizzabile su qualsiasi testo scritto, perché essenzialmente il suo compito è quello di estrarre l'emozione trasmessa dall'autore, ma è applicata principalmente online. Ad esempio, oggi viene utilizzata per analizzare l'emotività dei commenti ad articoli di eCommerce o per studiare reazioni e opinioni degli utenti dei social network.
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Sviluppo: sempre più funzionalità

Se un tempo gli strumenti di Sentiment Analysis a disposizione permettevano di guardare solo alla polarità di un testo (positivo, neutro o negativo), le potenzialità e i vantaggi di questa tecnologia hanno portato a sviluppare prodotti sempre più raffinati in grado di portare maggior precisione e più funzionalità (ad es. analisi delle emoji).
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Info real-time e a costi contenuti

Una ricerca di mercato sull'opinione dei clienti può durare mesi e arrivare a costare diverse migliaia di euro. La Sentiment Analysis permette di ottenere informazioni sui consumatori in tempo reale e a un costo molto più contenuto. Certo, il risultato non sarà altrettanto approfondito, ma con le dovute attenzioni potrà dare comunque molte utili informazioni.

FAQ

La Sentiment Analysis, considerato che per definizione analizza i testi scritti che le vengono forniti, supporta sia chi deve scrivere dei contenuti (es. descrizione di un prodotto su un eCommerce, stesura di un post su un social network) sia chi è intenzionato a analizzare testi scritti da altri (es. commenti degli utenti di un social network nei confronti di un determinato marchio).

In entrambi i casi, conoscere il grado di emotività del testo può supportare le conseguenti azioni e strategie.

 

 

Si! Per un candidato la Sentiment Analysis può essere uno strumento davvero utile, dato che è in grado in un attimo di conoscere la percezione dei potenziali elettori. In questo modo, i personaggi politici possono capire se le proprie campagne stanno avendo efficacia o anche studiare gli argomenti che più stanno a cuore ai cittadini.
Gli strumenti più basici si limitano a dire se i testi analizzati sono positivi, neutri o negativi, ma altri possono anche fornire tutta una serie di informazioni aggiuntive: ad esempio, quali parole sono più utilizzate, quali emoji sono presenti e in che modo vengono utilizzate, il grado di emotività (molto negativo, negativo, neutro, positivo, molto positivo). Un'ulteriore possibilità è quella di filtrare i commenti per argomento.
Attraverso l'analisi dei post su Facebook e le ricerche su Google e possibile ottenere un profilo psico/demografico dei clienti/elettori. Nell'analisi dei dati è però consigliabile avere conoscenze di psicologia. Ad esempio studi dimostrano che quando un utente digita su Google il nome di più candidati, in linea generale è più propenso a votare quello che digita per primo.

Scopri di più sulla Sentiment Analysis

https://blog.extrasys.it/it/smartblog/che-cosa-%C3%A8-la-sentiment-analysis

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La Sentiment Analysis nei social media

Ascolta cosa dice di te il tuo pubblico di riferimento

Sentiment Analysis | Ascolta cosa dice di te il tuo pubblico di riferimento

Uno dei luoghi privilegiati dove poter svolgere attività di Sentiment Analysis è sicuramente il mondo dei social network. È qui che è possibile reperire il maggior numero di testi scritti, prodotti direttamente e liberamente dagli utenti del web: pensa a quanto viene scritto ogni giorno su Facebook o Twitter!

Le aziende sono ormai consapevoli di questa grande fonte di informazioni e, soprattutto, dell'impatto che la crescita del mondo online può avere sui propri business: per questo si stanno attrezzando con strumenti in grado di raccogliere e analizzare tutti quei dati utili a comprendere in quale direzione guidare le proprie decisioni.

Rispondi prontamente alle diverse situazioni

La caratteristica più apprezzata di un'analisi di questo tipo associata a dati reperiti sui social network è senza dubbio la sua immediatezza. Infatti, molti degli strumenti oggi a disposizione permettono studi real-time di quanto individuato online.

Il lancio di un nuovo prodotto, l'andamento di una campagna elettorale, la diffusione virale di un hashtag che riguarda la propria azienda: è possibile avere una visione completa e immediata di tutto ciò che riguarda l'azienda in maniera da poter attuare le migliori e più rapide strategie di recupero, nel caso in cui emergano problemi o malumori tra gli utenti.

Nei social network, infatti, non è insolito assistere a vere e proprie crisi reputazionali, magari originate da una singola lamentela particolarmente critica sul servizio a cui non è stato risposto nei giusti tempi.

La capacità di rispondere nel più breve tempo possibile a commenti molto critici può essere garantita da funzionalità di alert che segnalano i commenti molto negativi che rischiano di minare la credibilità e la reputazione aziendale.

Non è da sottovalutare neanche la possibilità di monitorare l’attività social dei propri competitor diretti, grazie a questo potremmo infatti scoprirne la loro brand reputation e capire inoltre i punti di forza e debolezza dei loro prodotti.

I vantaggi della Sentiment Analysis sui social network 

I vantaggi della Sentiment Analysis sui social network

I vantaggi di questo tipo di analisi, oltre a quelli brevemente menzionati finora, possono riguardare diversi aspetti:

  • monitoraggio costante delle conversazioni online;
  • scoperta di bisogni latenti e nuovi trend di mercato;
  • monitoraggio del lancio di nuovi prodotti;
  • miglioramento dei prodotti / servizi esistenti (o alcune loro peculiarità);
  • monitoraggio della brand reputation;
  • miglioramento della relazione con gli utenti;
  • analisi dei propri competitor.
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Difendi il tuo brand e la sua reputazione

La reputazione è il biglietto da visita principale di ogni azienda. La Sentiment Analysis può analizzarla nel tempo, anche in relazione a eventi sociali o cambiamenti nel macroambiente, in modo da migliorarla sempre più e difenderla prontamente da eventuali attacchi.
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Scava nel dettaglio i commenti fatti dai clienti

I commenti dei clienti sono una risorsa. Saper ascoltare i commenti dei clienti sul proprio brand e su quelli dei competitor è un fattore determinante per il successo sul mercato. In tal modo è possibile il confronto tra i brand ed è più facile individuare il proprio target.

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Velocizza le tue strategie di recupero

La Sentiment Analysis consente di filtrare i commenti per argomento e di impostare un alert per i commenti più critici, permettendo di individuare prontamente i post negativi: in tal modo sarà possibile attuare rapidamente le più opportune strategie di recupero.

FAQ

Alcuni dei più sofisticati strumenti di Sentiment Analysis, una volta individuato un commento particolarmente critico, sono in grado di inviare un alert all'addetto di riferimento, che sarà così in grado di intervenire e gestire al meglio la risposta al cliente insoddisfatto.
Sì! La possibilità di monitorare costantemente i commenti dà al social media manager la possibilità di reagire nel modo che ritiene più opportuno ai commenti più critici, nonché di tenere in considerazione le opinioni dei consumatori sui propri prodotti, andando a intervenire lato R&S sulle caratteristiche richieste dagli utenti. Tutto questo porta inevitabilmente al miglioramento della customer satisfaction e, infine, del rapporto azienda-cliente.
Sì. Sul mercato sono presenti diverse soluzioni in grado di attuare questo tipo di analisi sui social network. In particolare, Extra Smart ha sviluppato Social Grader, utile strumento che permette di studiare pagine e commenti di, tra gli altri, Facebook e Twitter.
Sì, è possibile monitorare e analizzare quanto viene detto sui social riguardo a un certo prodotto/servizio. Come? Uno strumento di Sentiment Analysis può comprendere come il prodotto viene valutato e dal mercato clienti, permettendo di capire se sia il caso di migliorare alcune sue caratteristiche.

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Gli strumenti per la Sentiment Analysis

I linguaggi di programmazione utilizzati

I linguaggi di programmazione utilizzati per la Sentiment Analysis

Il campo di studi della data science è costituito da un insieme di metodi scientifici volte a estrarre la conoscenza dai dati, quali le analisi predittive o l'inferenza statistica. Con l’affermarsi di questa disciplina si sono diffusi due linguaggi di programmazione su tutti: R e Python. Entrambi dispongono di accurate librerie lessicali per l’analisi del linguaggio naturale: NLTK è la libreria di Python, mentre TM è quella di R. Questi linguaggi di programmazione sono particolarmente adatti per sviluppare strumenti di Text Mining.

Gli approcci alla Sentiment Analysis

La Sentiment Analysis può essere approcciata in tre modi differenti.

1) Il rilevamento delle keyword è un approccio che assegna i commenti alle categorie emotive in base alla presenza di parole chiave chiare e non ambigue (es. felice, triste, annoiato).

2) L’affinità lessicale etichetta le categoria emotive dei commenti non solo in base alle parole chiave (punto precedente) ma anche in base alla presenza di parole arbitrarie con probabile affinità a sentimenti particolari.

3) I metodi statistici si basano sull'apprendimento automatico della macchina, alla quale vengono somministrati dei testi per farle apprendere le relazioni di dipendenza grammaticale presenti nella lingua, utilizzate poi per trovare l’opinione espressa nel testo e/o individuare la caratteristica oggetto di giudizio.

Sul mercato sono presenti diversi strumenti che si occupano di analizzare l'emotività di un testo. Si va dai più semplici, che come risultato della loro analisi mostrano la semplice polarità (negativa, neutra, positiva) del testo studiato, fino ad arrivare a strumenti completi in grado di raccogliere tutta una serie di informazioni da luoghi come pagine web, fan page di Facebook o commenti con un determinato hashtag su Twitter. Questi ultimi strumenti sono in grado di portare dei vantaggi non indifferenti alle imprese che li utilizzano.

Social Grader

Strumenti per la Sentiment Analysis | Social Grader

Extra Smart ha sviluppato Social Grader, strumento utile all'analisi delle conversazioni sui social network. Questa piattaforma è presente in 3 versioni:

  • free: consente di attuare delle analisi sui social network, ma per un breve intervallo di tempo;
  • happy: la prima versione a pagamento, che consente di analizzare 3 mesi di dati;
  • excited: la seconda versione a pagamento, che arriva a studiare fino a 12 mesi di attività.

Un'ulteriore particolarità di Social Grader è rappresentata dalla possibilità di analizzare non solo il testo ma anche le emoji. Il sempre più frequente ricorso a componenti visive nei messaggi non può essere ignorato: considera che una singola emoji arrabbiata è in grado di trasformare un messaggio apparentemente innocuo (magari ironico nella parte testuale) in un'espressione di puro vetriolo!

Inoltre, la funzionalità di social alert notifica ogni qualvolta si palesi un commento particolarmente negativo sul proprio brand.

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Tre diversi approcci alla Sentiment Analysis

La Sentiment Analysis è uno strumento di text mining in grado di estrarre informazioni rilevati dall'analisi dei testi, in qualunque forma essi siano. I tre approcci alla Sentiment Analysis sono: Rilevamento delle keyword, Affinità lessicale e Metodi statistici.
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Gli strumenti a disposizione per la Sentiment Analysis

Sono tanti gli strumenti per la Sentiment Analysis. L'importante è avere ben chiaro l'obiettivo principale delle analisi: talvolta potrebbe bastare comprendere il semplice grado di emotività di un testo, altre potrebbero rendersi necessari strumenti più completi.
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L'analisi delle emoji a supporto dell'analisi testuale

Considerato il largo utilizzo che al giorno d'oggi viene fatto di componenti grafiche quali emoticon, emoji e stickers, potrebbe essere interessante fare ricorso a strumenti in grado di analizzare questi elementi per supportare l'analisi del testo scritto.

FAQ

Dipende dalle esigenze e competenze di chi le utilizza: ognuna può essere più o meno adatta a seconda di ciò che si vuole ottenere. Il linguaggio di programmazione può essere utilizzato solo da chi possiede certe competenze; oppure si può ricorrere a piattaforme con strumenti pre-impostate; oppure, ancora, si potrebbe fare riferimento alle API dei web server, ma dopo una certa soglia sono a pagamento.
Non c'è una risposta precisa, ma dipende dall'obiettivo che ci vogliamo prefiggere. Il lavoro per attuare lo stesso tipo di analisi sui due social network è differente, a causa della fruibilità delle informazioni e della struttura stessa del social (gruppi, fanpage, ecc). Social Grader, comunque, è in grado di studiare entrambi, fornendo informazioni utili per chi vuol indagare sia su Twitter che su Facebook.
Non è una cosa comune, anzi rara. Social Grader riusce ad analizzare anche le emoji e a considerarle nel report dell'emozioni dei commenti.

La funzionalità base costituita dall'analisi dei post è integrata da funzionalità.

  • Analisi non solo del testo dei commenti, ma anche di Emoji e Emoticons.
  • Messaggio di allerta per i commenti molto negativi, in modo da prevenire crisi reputazionali.
  • Possibilità di ottenere il sentiment di un post in tempo reale.
  • Suggerimenti riguardo alla migliore finestra temporale per pubblicare un post.
  • Misura globale dell'impatto del post, una combinazione tra engagement ed emozione suscitata dal post.

Scopri di più sugli strumenti di Sentiment Analysis

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