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Ascoltere la rete: la sentiment analysis

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Presentazione usata da Luigi Curini (Voices from the Blogs) nella lezione del 14 giugno 2014 al corso di aggiornamento in Social Media Strategies

Published in: Social Media
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Ascoltere la rete: la sentiment analysis

  1. 1. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Ascoltare la Rete: la Sentiment Analysis Firenze, 14 giugno
  2. 2. “Big Data, big duties” www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  3. 3. Big Data: 2013 vs 2012 www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  4. 4. E in Italia? www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  5. 5. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Perché analizzare i Big Data 1. Una crescente mole di dati disponibili su prodotti, temi, preferenze. Perché ignorarli? 2. La possibilità di una analisi real-time 3. La possibilità di geolocalizzare l’analisi 4. La possibilità di analizzare diverse lingue 5. La capacità di catturare dinamiche prima degli altri: nowcasting e forecasting 6. Il passaparola elettronico funziona! 7. Non si possono fare domande… 8. Il costo di queste analisi è decisamente più contenuto rispetto alle alternative
  6. 6. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Come analizzare i Big Data Due grandi approcci: 1. The Volume 2. The Analytics
  7. 7. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net The Volume 1. Conteggiare: numero di menzioni, numero di likes, numero di followers, ecc. • Utile soprattutto ai grandi brand (in senso ampio)
  8. 8. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Grillo ospite a Porta a Porta
  9. 9. 40.68 40.70 40.72 40.74 -74.050 -74.025 -74.000 -73.975 lon lat *Fonte: VfB. Periodo sett-nov, 2013. Post geolocalizzati: 900K Il brand Martini www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net 20 30 40 50 -120 -110 -100 -90 -80 -70 lon lat 40 50 60 -10 0 10 20 30 40 lon lat
  10. 10. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net The Volume 2. Identificare gli «influencer» • Cercare di «influenzare» chi conta quando parla di te
  11. 11. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net I limiti del Volume • Il conteggio dice però qualche cosa solo sulla notorietà di un prodotto, personaggio, tema, nulla però sulla popolarità/valutazione di tale prodotto, personaggio, tema • Ma generalmente a una impresa/istituzione, interessa non solo sapere quanto si parli, ma come si parli di me o di qualche evento o di qualche prodotto
  12. 12. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Fare analytics • Due dimensioni per fare analytics: • Prima dimensione: una analisi puramente automatizzata vs. una analisi supervisionata • Seconda dimensione: una analisi individuale [quasi tutti] vs. una analisi aggregata [pochi…]
  13. 13. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Come fare una analisi automatizzata • Fare affidamento su dizionari ontologici costruiti sulla base di qualche regola semantica più o meno complessa per produrre un «sentiment»
  14. 14. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  15. 15. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net I problemi dei dizionari ontologici • I dizionari sono statici per definizione (mentre il linguaggio evolve continuamente e cambia da soggetto a tema a lingua utilizzata)
  16. 16. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net I problemi dei dizionari ontologici • I dizionari non colgono i doppi sensi, l’humor, i giochi di parole
  17. 17. “Questo film promette bene. Sembra avere una bellissima trama, un cast d’eccezione e attori di primo piano e Stallone dà il massimo di sé stesso. Ma non regge” "Ibis redibis numquam peribis in bello", che si può tradurre sia come "andrai, ritornerai, non morirai in guerra", ma anche all’opposto, "andrai, non ritornerai, morirai in guerra" “ragazza stufa scappa di casa… i genitori muoiono di freddo” “non esiste un vento favorevole per il marinaio che non sa dove andare” (Seneca) I problemi dei dizionari ontologici
  18. 18. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net I problemi dei dizionari ontologici • E inoltre… …a me interessa capire le opinioni dietro al sentiment!!! E con un dizionario ontologico, a differenza di una codifica manuale, questo non è possibile…
  19. 19. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Stima individuale vs. stima aggregata • Immaginiamo allora di aver codificato manualmente (e quindi senza i problemi dei dizionari ontologici…) un certo numero di post su un certo argomento • Possiamo fermarci a questo punto? • NO!!! i campioni rappresentativi di opinioni sui Big Data hanno poco senso, ma l’universo è disponibile!
  20. 20. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Stima individuale vs. stima aggregata • Come passare allora da questo sotto-insieme (che possiamo capire train-set) all’intero universo dei post (ovvero, al test-set)?
  21. 21. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Come arrivare ad un stima aggregata? per sapere quanto mangime consumano i pesci, è meglio contare quanto ne mangia ciascun pesce e poi aggregare il dato… …oppure guardare direttamente quanto mangime è rimasto nel barattolo?
  22. 22. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Stima individuale vs. stima aggregata • La maggior parte dei metodi cerca di stimare a quale categoria appartiene ciascun singolo post appartenente al test-set, utilizzando le informazioni del train-set • Il problema è che così facendo ogni post è predetto appartenere a una certa categoria con una qualche probabilità < 1 • Quindi, quando si aggrega per arrivare alla stima aggregata, anche l’errore di classificazione individuale è aggregato producendo un errore complessivo che può arrivare al 15/20%
  23. 23. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net L’innovazione iSA® • La tecnologia iSA® sviluppata da Voices from the Blogs (VfB) risolve questo problema stimando direttamente la distribuzione aggregata delle opinioni del test-set, invece che i singoli post da aggregare poi successivamente
  24. 24. Come funziona iSA®?
  25. 25. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Step-by-Step iSA® • Ogni singolo post nel train-set è classificato da codificatori umani • L’algoritmo apprende dalla classificazione umana l’associazione tra linguaggio e contenuto semantico ed estende all’intero universo tale associazione • La distribuzione finale dell’intero universo è stimata poi direttamente con un errore di classificazione inferiore al 3% • Tutto ciò rende possibile analizzare i Big Data con la profondità di una analisi qualitativa
  26. 26. 26  Cosa dicono; cosa piace, cosa non piace (e perchè) quando parlano di me, del mio prodotto specifico o in generale  Cosa gli piacerebbe  Come si sentono su un certo tema  La mia campagna sta funzionando?  Analizzare i miei competitors  Scoprire nuovi mercati Analytics: applicazioni
  27. 27. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Alcuni esempi
  28. 28. Brand Reputation: marchi, prodotti, individui, eventi, istituzioni www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  29. 29. Alitalia Brand Reputation Prima e dopo il volo atterato fuori pista (2 feb 2013) *Fonte: Analisi interna, 26 Mag 2013. Blog analizzati: 2122 (1130 prima e 992 dopo l’incidente). Sentiment Aspetti positivi Aspetti negativi Positivo 26.0% Neutro 14.3% Negativo 59.7% economico iniziative ottimi servizi serio tratte 9.7% 22.7% 20.6% 14.9% 32.0% 12.0% 53.5% 8.2% 15.1% 11.2% prima dopo bilanciopassivo costoso errori monopolio pocachiarezza pocosicuro voli cancellati 13.0% 8.6% 25.6% 3.1% 14.3% 9.8% 25.5% 7.7% 11.8% 11.9% 12.8% 12.1% 9.7% 33.9% prima dopo prima dopo Positivo 7.4% Neutro 2.7% Negativo 89.9% www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  30. 30. Milano Fashion Week *Fonte: VfB, 25 Set 2012. (http://sentimeter.corriere.it/2012/09/25/milano-fashion-week-gucci-e-armani-i-piu-acclamati-su-twitter/ ) www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  31. 31. Il nuovo iPad *Fonte: VfB in esclusiva per Sole24Ore, 08 Mar 2012. Tweet analizzati: 40.000. (http://www.ilsole24ore.com/art/tecnologie/2012-03-10/nuovo-ipad-cosa-dice-093953.shtml?uuid=AbvOGa5E ) sì 76.3% no 23.7% Lo compreresti? Cosa piace di più? Cosa manca o non convince? www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net batteria 4G/LTE fotocamera dettatura vocale prezzo nuoveapp retina display processore 22.6% 19.7% 14.4% 11.3% 8.9% 8.0% 7.8% 7.3% porta USBdock nome 72.8% 18.7% 8.5%
  32. 32. download ecologico economico efficiente pratico sempre con me 18.6% 61.2% 0% 0% 0% 20.2% 17.8% 11.5% 59.0% 10.1% 1.0% 0.7% Ita Eng Libro o ebook? *Fonte: VfB, 30 Mar 2012. (http://voicesfromtheblogs.com/2012/03/30/book-o-ebook/ ). Tweet analizzati: 13.500 in italiano e 70.000 in inglese ebook 34.8% indifferente 28.4% librodi carta 36.9% ebook 58.6% indifferente 21.2% librodi carta 20.2% Tweet in italiano Tweet in inglese Quali vantaggi dell’ebook? profumodella carta si conserva meglio ètangibile 80.7% 0% 19.3% 42.9% 44.0% 31.3% Ita Eng Quali vantaggi del libro di carta? 13.500 tweet in italiano 70.000 tweet in inglese Analizzati: Marzo,2012 www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  33. 33. Gradimento di Mario Monti 22/11/12: Il giudizio della rete sul Monti bis *Fonte: VfB in esclusiva per il Corriere della Sera, 22 Nov 2012. (http://sentimeter.corriere.it/2012/11/22/quante-chance-per-monti-bis-secondo-la-rete/ ). Tweet analizzati: 31.000 Contrario 58.6% nonso 11.1% Favorevole 30.3% Cosa nepensi di unMonti-bis? www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net bene complessivamente bene ineconomia bene ma ancora poco male complessivamente male ineconomia troppa austeritye pocowelfare troppe tasse 24.9% 7.0% 17.7% 13.2% 7.1% 19.2% 10.6% Come giudichi l’azione del governoMonti? bravoma autoreferenziale competente e credibile onestoe buonpolitico dannosoper il paese noneletto nonincisivo pocoequoe democratico troppovicinoalla finanza 22.8% 6.8% 11.6% 5.3% 13.5% 10.0% 26.4% 3.5% Che ne pensi di Monti come uomopolitico?
  34. 34. Expo 2015 *Fonte: VfB, in esclusiva per Camera di Commercio di Milano. Post analizzati in Rete: oltre 13 mila pubblicati in lingua diversa dall’italiano e fuori dall’Italia (http://voicesfromtheblogs.com/2013/12/10/expo2015-vista-nel-mondo-piace-ma-se-ne-parla-ancora-poco/) www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  35. 35. La 55.Biennale d’arte di Venezia *Fonte: VfB. (http://voicesfromtheblogs.com/2014/02/04/la-55-biennale-darte-di-venezia-e-la-rete-tra-plausi-e-perplessita/#more-6495). www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  36. 36. La Pubblica Amministrazione *Fonte: VfB in esclusiva per Repubblica (http://www.repubblica.it/economia/2014/02/10/news/pa_e_agenda_digitale_la_rete_rimpiange_la_coda_allo_sportello- 78232391/). www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  37. 37. Scoprire emozioni e aspettative… www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  38. 38. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net iHappy: la felicità degli italiani
  39. 39. Giorni felici o tristi
  40. 40. *Fonte: VfB in esclusiva per Juventus FC, 08 Mag 2013. (http://www.juventus.com/juve/it/news/Juve+la+ricetta+della+felicita ). Tweet analizzati: 430.000 iHappy Pre Scudetto (fino a 05/05/2013 ore 16.00) iHappy Post Scudetto (da 05/05/2013 ore 16.00 fino a 06/05/2013 ore 08.00) La felicità in Italia dopo lo Scudetto Juventus felice infelice felice infelice www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  41. 41. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Il Wired Next Index Uno dei primi esperimenti in Italia che si propone di unire indicatori freddi con indicatori caldi. Il WNI è infatti un indice econometrico che tiene assieme… 5 indicatori freddi: numero imprese, tasso di disoccupazione, export, aspettative ISTAT dei consumatori, aspettative ISTAT delle imprese 3 indicatori caldi basati su una analisi di Twitter: fiducia su ripresa economica, su proprie condizioni personali, su politica. Tra 2013 e 2014 circa 60M di post
  42. 42. Il WNI in pratica
  43. 43. .3.4.5.6.7 WNIItalia 01jan2013 01may2013 01sep2013 01jan2014 01may2014 Wired Next Index www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net 1 anno e mezzo di WNI Media 2013 Media 2014
  44. 44. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net WNI e MIB
  45. 45. Amore…
  46. 46. …e Sesso
  47. 47. Real-time monitoring www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  48. 48. I mondiali 2014 www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net *Fonte: Analisi in esclusiva di VfB per TV Svizzera e per Wired
  49. 49. Discovering new (potential) markets www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  50. 50. Il Giappone e l’olio di oliva www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  51. 51. 51 1. Coverage! Coverage! And even more Coverage! • Questo è un problema tecnologico e/o finanziario Cosa conta nell’Analytics
  52. 52. 52 2. Il metodo che si utilizza per analizzare i social media do matter! • Questo è un problema statistico • L’esempio delle elezioni: uno dei pochi eventi sociali che presenta una misura indipendente di ciò che si vuole prevedere (ovvero, i risultati elettorali medesimi) Cosa conta nell’Analytics
  53. 53. 53  Abbiamo analizzato 80 previsioni elettorali basate sull’analisi dei social media pubblicate in questi ultimi anni  Diversi paesi: Stati Uniti, Italia, Francia, Spagna, Germania, Singapore, ecc.
  54. 54. 54  Le tecniche supervisionate a livello aggregato aumentano l’accuratezza delle previsioni del 5% se confrontate con le previsioni che si basano solo sul volume dei dati o su metodi di Sentiment Analysis completamente automatizzati
  55. 55. #US2012 Monitoraggio in tempo reale *Fonte: VfB in esclusiva per il Corriere della Sera, 06 Nov 2012. (http://sentimeter.corriere.it/2012/11/06/twitter-lancia-lultima-volata-ai-due-candidati/ ). Tweet analizzati: 50M+ (2M/ giorno) www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Obama 16,9 M di followers su Twitter, Romney 0,6…eppure…
  56. 56. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Some Electoral Forecasts
  57. 57. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Altre applicazioni…
  58. 58. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net La censura in Cina
  59. 59. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net La censura in Cina
  60. 60. www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net La censura in Cina
  61. 61.  Voices from the Blogs nasce nell’ottobre 2010 come osservatorio scientifico sulle opinioni espresse in rete (social media, blog, forum, web)  Il 12/12/12 diventa uno Spin-Off dell’Università degli Studi di Milano (Srl iscritta nel Registro delle Startup Innovative)  A maggio 2014, Voices from the Blogs ha analizzato oltre 300 milioni di post scritti in italiano, inglese, francese, spagnolo, tedesco, russo e giapponese  Voices from the Blogs, oltre che in Italia, opera al momento sul mercato statunitense, canadese, svizzero e spagnolo Chi siamo www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net
  62. 62. Follow us! URL: http://voicesfromtheblogs.com Twitter: @blogsvoices Facebook: Voices from the Blogs www.voicesfromtheblogs.com | we capture the sentiment of the net Grazie

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