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Una metodologia di social listening basata su topic modeling e data visualization. Il caso di Matrimonio.com

Informazioni tesi

  Autore: Mariacristina Esposito
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2015-16
  Università: Università degli Studi di Salerno
  Facoltà: Scienze della Comunicazione
  Corso: Pubblicità e comunicazione d'impresa
  Relatore: Guelfo Tozzi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 40

L’obiettivo della tesi, costruire una metodologia per l’analisi dello user generated content, si può dire raggiunto. Le considerazioni sui risultati dell’analisi rivelano due aspetti. Il primo è che il topic modeling applicato ai testi di una community può fornire molte informazioni utili e trovare quindi spazio nella fase di ascolto organizzato del modello della comunicazione. Il secondo aspetto è che la data visualization costituisce il metodo migliore per esplorare i dati. Anche i dati qualitativi come quelli che derivano dal topic modeling.

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3 Al giorno d’oggi l’espressione “big data” si trova sotto i riflettori ed è molto utilizzata dai mass media, in economia, in informatica… Ma grosse quantità di dati, se ci pensiamo, sono racchiuse in qualsiasi tipo di archivio storico, anagrafico, ospedaliero, aziendale per cui l’espressione si riferisce a un fenomeno non del tutto nuovo. Quel che oggi costituisce il nuovo sono le fonti dei dati e i mezzi per la loro raccolta. Maggiori fonti hanno fatto sì che i dati prodotti raggiungessero dimensioni significative, al punto tale da richiedere nuove strumentazioni per la loro gestione, a cui il business si sta sempre più interessando. Nel 2010 The Economist nel suo report “Data, Data Everywhere” parla di “industrial revolution of data” sostenendo che “the effect is being felt everywhere, from business to science, from government to the arts”. I media parlano moltissimo dei big data in termini quantitativi, ponendo l’accento soprattutto sui numeri dell’industria informatica. Infatti “big data” ha assunto un significato ben preciso “Big data is a term applied to data sets whose size is beyond the ability of commonly used software tools to capture, manage, and process the data within a tolerable elapsed time 1 ”, che lo distingue dalle comuni raccolte di dati anche per il fatto che mentre queste possono essere elaborate con software standard, per i big data servono dei super computer. La definizione di “big data” tuttavia non è univoca perchè può essere inquadrata da più prospettive. Ad esempio “big” non può essere inteso solamente in senso letterale come grande volume di dati, ma bisogna riconoscere che questi dati sono caratterizzati anche da grande varietà, velocità, e varietà. Quest’ultime sono le così dette 4 V dei big data a cui ormai gli esperti ne aggiungono una quinta, “valore”. 1 Gold M. K., Debates in the Digital Humanities, University of Minnesota Press, 2012, pag. 460. Figura 1. Le 4 dimensioni dei big data 2 CAPITOLO 1 1.1 Big social data

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topic modeling
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