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Che cosa è la Sentiment Analysis?

Davide Avella,

 

La Sentiment Analysis permette di comprendere la polarità di un testo, quindi la sua natura positiva, neutra o negativa.

Empatia: Capacità di porsi nella situazione di un’altra persona o, più esattamente, di comprendere immediatamente i processi psichici dell’altro. (Enciclopedia Treccani)

L'uomo è un essere sociale e, in quanto tale, è fortemente influenzato dalle relazioni che instaura con i suoi simili. Se ci pensi, le opinioni e i comportamenti degli altri possono modificare profondamente il nostro stesso modo di pensare e agire. La psicologia potrebbe spiegare questi nostri riflessi – più o meno volontari – come un modo per imparare ad affrontare nuove esperienze, ma anche come una omologazione difensiva. Quali siano le implicazioni sociali e morali, non sta a noi discuterne, ma una cosa è sicura: tutti noi viviamo la necessità di comprendere ciò che dicono e ciò che pensano i nostri simili, in maniera da riuscire ad agire di conseguenza nel modo più appropriato possibile.

Ma non è sempre un lavoro facile. Nel 1971 lo psicologo americano Albert Mehrabian ha condotto uno studio sui diversi aspetti della comunicazione, evidenziando come il 55% del messaggio comunicativo sia dedotto tramite il linguaggio del corpo (postura, gesti, mimica), il 38% mediante aspetti paraverbali (ritmo, tono e timbro della voce) e solamente il 7% tramite il contenuto effettivamente espresso verbalmente.

Oggi, in un epoca dove il web e la comunicazione via messaggio hanno assunto un ruolo di primo piano, si rende sempre più 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. Nasce così la Sentiment Analysis.

 

 

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Caratteristiche della Sentiment Analysis

La Sentiment Analysis rientra nell'ambito del Text Mining, cioè quell'insieme di tecniche di Data Mining (che serve a estrarre informazioni a partire da grandi quantità di dati) finalizzate ad analizzare testi “non strutturati”, in linguaggio naturale, che possiamo ritrovare ad esempio in una email, nella pagina di un sito eCommerce o in un commento su un Social Network.

La Sentiment Analysis va a studiare i testi scritti, analizzandone in particolare il livello di positività o negatività, cioè la loro polarità. La sfida principale è cercare di cogliere il sarcasmo, l'ironia e tutte le altre caratteristiche tipiche del linguaggio naturale. Inoltre, considerato il sempre più diffuso utilizzo delle emoji a supporto delle parole, si stanno sviluppando anche algoritmi e tecnologie capaci di rafforzare il legame tra Sentiment Analysis ed emoticon.

Sentiment Analysis ed Emoticon

Con l'avvento della Data Science come disciplina, si sono affermati due linguaggi principali per l'analisi del Sentiment, Python e R, che mettono a disposizione una serie di strumenti per l'elaborazione del linguaggio naturale, risorse lessicali di diverso tipo e pacchetti per la lettura di diversi formati di file.

Utilizzi e vantaggi della Sentiment Analysis

L'analisi approfondita di un testo e della sua polarità può portare numerosi benefici, sia per chi ha intenzione di pubblicare un contenuto scritto online, sia per chi intende analizzare ciò che è stato scritto sul web in riferimento a un particolare argomento.

 

  • Pubblicare un testo online. Può riguardare diversi ambiti: è possibile ad esempio farsi aiutare dalla Sentiment Analysis nella stesura di un articolo su argomenti particolarmente sensibili, oppure utilizzarla per capire come descrivere positivamente i propri prodotti all'interno del sito eCommerce. Dopo aver scritto una prima bozza è possibile infatti farsi indicare dallo strumento il valore di positività del testo e, allo stresso tempo, ricevere alcuni suggerimenti per sostituire i termini fino ad arrivare a un livello definito ottimale.

 

  • Comprendere il livello di customer satisfaction. Puoi leggere tra le righe delle recensioni online e comprendere se i commenti dei consumatori riguardo a certi prodotti / servizi (es. su TripAdvisor, Amazon o il sito aziendale) identificano stati d'animo positivi, neutri o negativi. Comprendere la polarità complessiva delle recensioni lasciate dagli utenti può aiutare le imprese ad attuare adeguate contromisure che risolvano le problematiche e migliorino la customer experience, intervenendo laddove necessario. Inoltre i più moderni algoritmi di Sentiment Analysis consentono di studiare le singole caratteristiche dei prodotti / servizi oggetto delle lamentele, senza doversi limitare a una considerazione di carattere generale.

 

Comprendi la customer satisfaction con la Sentiment Analysis!
  • Analizzare la brand reputation/perception. Alla stregua di quanto detto per le recensioni, è possibile analizzare i testi online che trattano di determinati argomenti. Oltre alle recensioni possiamo infatti andare a analizzare i diversi forum e social media presenti sul web, con la possibilità di individuare eventuali problematiche o cali di popolarità inerenti al brand in generale (sia di aziende che di persone fisiche), riuscendo anche a utilizzare la Sentiment Analysis a supporto del crisis management. Se da una parte una delle sfide principali riguarda la comprensione dell'ironia, dall'altra vi è la possibilità di "allenare" gli algoritmi di ricerca e analisi del testo in modo da renderli sempre più intelligenti e sensibili ai diversi stati d'animo.

 

  • Supportare le strategie di marketing. I social media sono terreno sempre più fertile per le strategie di digital marketing. Con la Sentiment Analysis dei social media non solo le aziende possono comprendere la propria brand reputation, ma possono anche supportare due aspetti diversi - ma altrettando importanti - delle strategie di marketing. Da una parte è possibile predire il comportamento dei consumatori tramite l'analisi dei trend e degli hot topic (quindi supportare la strategia a monte), dall'altra è possibile monitorare le proprie azioni sui social analizzandone l'impatto sugli utenti finali (quindi supportare la strategia a valle).

 

La Sentiment Analysis rientra nel più ampio mondo della Business Intelligence, cioé tutta quella serie di strumenti e processi che permettono alle imprese di raccogliere e analizzare i dati al fine di orientare le proprie decisioni strategiche.

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