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Sentiment Analysis - Fondamenta e Sviluppi

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INDICE pag. INTRODUZIONE …………………………………………………………………………………............. 6 CAPITOLO 1. Sentiment Analysis: la nascita di un fenomeno di crescente importanza ….......…............. 9 1.1. Sentiment Analysis: quando, come e perché …...........………….………………...........………..... 9 1.2. Sentiment vs Content Analysis .....................……………………………….................................. 12 CAPITOLO 2. Web 2.0: un catalizzatore per l'analisi dei dati ….....…………………….................….… 16 2.1. Un'evoluzione del tradizionale World Wide Web – Il 2.0 ….………………………...........….… 16 2.2. Audiweb e Istat: alcuni dati sugli internauti italiani .………….……............................................ 18 2.3. La centralità dei Social Network e i tratti che li caratterizzano...................................................... 21 2.3.1 Una classificazione dei servizi di networking ….................................................. 22 2.3.2 Social Network di conversazione focalizzata ....................................................... 23 2.3.3 Social Network di conversazione defocalizzata ................................................... 23 2.3.4 Social Network di distribuzione defocalizzata ..................................................... 25 2.3.5 Social Network di distribuzione focalizzata ….................................................... 27 2.4 Perché Twitter risponde adeguatamente alle esigenze della Sentiment …...........…...................... 29 CAPITOLO 3. Cosa si intende per Sentiment Analysis .......................................................…................... 31 3.1 Un processo di evoluzione del marketing .….................................................................................. 31 3.2 La definizione tecnica di Opinion Mining ….................................................................................. 32 3.3 L'operatività dell'analisi ….............................................................................................................. 33 3.4 La macrofase standardizzata …....................................................................................................... 34 3.4.1 Scelta del Social Network costituente il data-source …........................................ 34 3 3.4.2 I livelli di operatività proposti da Bing Liu …...................................................... 34 3.4.3 L'estrazione dei dati online: i Crawler ….............................................................. 37 3.4.4 La fase di depurazione delle informazioni …........................................................ 39 3.4.4.1 il Pre-processing .......................................................................... 39 3.4.4.2 lo Stemming …............................................................................ 41 3.4.4.3 il problema della Spam …............................................................ 43 3.5 La macrofase soggettiva …............................................................................................................. 44 3.5.1 La distinzione tra tecniche supervised e unsupervised …..................................... 45 3.5.1.1 Procedure di tagging a due stadi e riproporzionamento ….......... 47 3.5.2 I modelli di analisi testuale “ordinali” ….............................................................. 49 3.5.3 I modelli di analisi testuale “reali” …................................................................... 50 3.5.3.1 I metodi supervised a livello individuale e aggregato …............. 53 3.6 L'approccio utilizzante il linguaggio naturale …............................................................................ 54 3.7 Conclusioni e riflessioni sulla fase operativa …............................................................................. 55 CAPITOLO 4. La fase interpretativa e i campi di applicazione pratici dell'analisi ........................…........ 57 4.1 Introduzione …...................................…......................................................................................... 57 4.2 Brand Awareness, tra viralità e share …......................................................................................... 58 4.3 Non sempre notorietà è sinonimo di successo: la Brand Reputation …......................................... 59 4.4 Sentiment Analysis e la Competitive Intelligence …...................................................................... 62 4.5 Sentiment Analysis e la Social Network Analysis …..................................................................... 64 4.6 Sentiment Analysis e il Viral Tracker ............................................................................................ 66 4.7 L'importanza della passione con cui è espressa l'opinione: il BPI …............................................. 67 4.7.1 Levi's e il Brand Passion Index del settore dei jeans …........................................ 67 4.8 TSV: uno strumento in fase di sviluppo ma (quasi) completo …................................................... 70 4.9 Evoluzione dell'Analisi dei Dati …................................................................................................. 74 CAPITOLO 5. Applicazioni recenti e alternative della Sentiment Analysis .............…............................ 75 5.1 La Sentiment come strumento ad alta versatilità ….................…................................................... 75 5.2 Un Agorà di giudizi e di opinioni real time …............................................................................... 76 4 5.3 Quando i social (ri)definiscono i piani produttivi aziendali: il caso Algida ….............................. 78 5.4 Università 2.0: perché la Sentiment Analysis si usa anche nel pubblico …..................................... 84 5.5 iHappy: la ricerca della felicità degli italiani a colpi di tweet ….................................................... 85 CAPITOLO 6. La Privacy ai tempi di Zuckerberg e della Silicon Valley .................................................. 90 6.1 Quando il cartaceto faceva dormire sonni (relativamente) più tranquilli …................................... 90 6.2 Una classificazione dei dati rinvenibili nel World Wide Web …................................................... 92 6.3 Profilazione degli utenti per fini commerciali, ma non solo …...................................................... 93 6.3.1 Nel vivo della Sentiment, nel vivo della compravendita di dati: Twitter …......... 96 CAPITOLO 7. Vitali, ex Marketing Manager di Algida: precursore della Sentiment all'italiana …........ 101 7.1 Introduzione al capitolo …............................................................................................................ 101 7.2 Intervista a Tommaso Vitali …..................................................................................................... 102 CONCLUSIONI ….................................................................................................................................... 106 BIBLIOGRAFIA ...………………………………………………………………………….................… 108 SITOGRAFIA …....................................................................................................................................... 110 RIFERIMENTI GRAFICI E TABELLARI ….......................................................................................... 113 5
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Sentiment Analysis - Fondamenta e Sviluppi

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Informazioni tesi

  Autore: Alberto Bertaggia
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2014-15
  Università: Università degli Studi Ca' Foscari di Venezia
  Facoltà: Scienze Economiche e Aziendali
  Corso: Economia aziendale
  Relatore: Isabella Procidano
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 115

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Parole chiave

marketing
data mining
analisi dei dati
sentiment
social network
social media
sentiment analysis
opinion mining
bing liu
analisi del sentiment

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