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Sentiment Analysis e applicazione in R: ''The Brexit Mood''

Applicazione in R: “The Brexit mood”

In questo capitolo si vedrà un esempio pratico di applicazione della sentiment analysis implementando alcuni dei modelli precedentemente trattati; a tale scopo verrà utilizzato il sistema di analisi statistica R, in particolare “R-Studio” ovvero un pacchetto statistico integrato di R. È ormai da diverso tempo che si sente parlare quotidianamente del Regno Unito e delle questioni che riguardano la sua uscita dall'Unione Europea; infatti come tutti sanno il giorno 23 Giugno 2016 si è tenuto il referendum consultivo con il quale i britannici hanno espresso la loro volontà di abbandonare l'Ue, scegliendo quindi Brexit.

Il popolo ha votato l'opzione “leave” con il 51,9% dei voti contro il 48,1% a favore del “remain”; la vittoria del leave non è stata così schiacciante e ha suscitato molte perplessità e stupore sia nel Regno Unito che in tutta Europa. Ci si chiede infatti quali possano essere le conseguenze politiche ed economico-sociali connesse ad un eventuale abbandono e l'argomento continua ad essere molto discusso sia sui giornali che sui principali social network. Molte riviste economiche hanno parlato di uno dei divorzi più difficili del mondo, visto che un caso del genere nella storia dell'Unione Europea non era mai avvenuto.

Nel periodo successivo si è cercato di definire con quali modalità dovesse avvenire questo divorzio, quali fossero i tempi necessari e le condizioni per applicare l’articolo 50 del trattato di Lisbona, con l'intenzione di avviare la procedura entro il mese di Marzo 2017.
Lo scopo di questo lavoro è quello di andare a vedere quale sia l’umore dei britannici nei confronti di Brexit a posteriori, dopo l'esito del referendum, e vedere come questo sia cambiato nel tempo in relazione ad alcuni eventi economici, politici e finanziari che si sono verificati in questo arco temporale.

Quindi si condurrà un'analisi del sentiment sui tweet che hanno come oggetto di discussione la parola Brexit e in particolare si procederà a scaricare i tweet con l'hastag Brexit per un periodo temporale di tre mesi che va dal 15 Ottobre 2016 al 14 Gennaio 2017; si procederà quindi alla costruzione di un algoritmo che sia in grado di classificare questi tweet come positivi o negativi e infine, attraverso la creazione di un indice giornaliero, verificheremo se eventi importanti avvenuti durante questo periodo possano aver influito sul sentimento dei britannici.

Perciò ci si domanda se eventi come le elezioni americane, i dibattici politici interni tra il primo ministro inglese Theresa May e le altre fazioni, la proposta di attuare una “Soft Brexit”, possano aver determinato una variazione del sentiment dei britannici circa la questione Brexit.

Questo brano è tratto dalla tesi:

Sentiment Analysis e applicazione in R: ''The Brexit Mood''

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Informazioni tesi

  Autore: Alessandro Lupo
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2015-16
  Università: Università degli Studi di Bologna
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia e Politica Economica
  Relatore: Sergio Pastorello
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 145

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