Ogni volta che pubblichiamo qualcosa sui social network, che ne siamo consapevoli o meno, stiamo lasciando una traccia del nostro umore.
Ogni status su Facebook o foto su Instagram lascia trasparire sentimenti di gioia, stress, soddisfazione, delusione e quant’altro.
Le nostre emozioni sono merci preziose. La capacità di rilevare le emozioni dai contenuti pubblicati dagli utenti è di grande interesse per le aziende di comunicazione, così come per gli inserzionisti. E molte aziende stanno sviluppando strumenti automatizzati per riconoscerne le tracce, in un processo noto come sentiment analysis.
Recentemente, un rapporto ha rivelato che Facebook può identificare quando i giovani si sentano vulnerabili, anche se l’azienda ha insistito sul fatto che non ha mai utilizzato questi dati per erogare pubblicità specifiche a quegli utenti.
Come funziona la sentiment analysis
Mentre i dettagli dell’algoritmo di Facebook sono strettamente riservati, la maggior parte delle tecniche di sentiment analysis sono conosciute e rientrano in due categorie: supervisionate e non sorvegliate.
I metodi supervisionati si basano sulla classificazione manuale dei sentimenti positivi o negativi degli utenti da parte degli analisti.
Il metodo non supervisionato si affida invece a strumenti come una sorta di dizionario che contiene un punteggio per ogni parola. Il dizionario Hedonometer.org ad esempio ha creato un database di circa 10mila parole classificate in base a un punteggio da 1 a 9 in cui 1 è rappresentato dal sentimento di tristezza e 9 dalla felicità.
A cosa serve la sentiment analysis e quali sono i pericoli
Si tratta di una tecnica di marketing per studiare le tendenze sociali e sponsorizzare prodotti. Se viene immesso un nuovo prodotto sul mercato, la sentiment analysis può rivelarsi utile per l’azienda che l’ha prodotto, per monitorare il gradimento degli acquirenti in tempo reale.
Le applicazioni della sentiment analysis possono riguardare ambiti diversi. Alcuni ricercatori ad esempio hanno tracciato tutti i tweet pubblicati dal presidente Donald Trump nei primi 100 giorni della sua presidenza, tracciando i sentimenti positivi o negativi sulle varie aziende da lui citate.
Dal momento che questa analisi spesso si basa sui post pubblicati sui social media, la tecnica sta sollevando un grande dibattito sulle implicazioni etiche di questi strumenti.
Tuttavia, la complessità del linguaggio umano, delle sfumature di significato delle parole, e dei contesti in cui ogni frase è inserita, rendono questa analisi spesso soggetta ad errore.
È quindi giustificato un certo scetticismo sulla validità della sentiment analysis su Facebook. Entrano in gioco anche fattori come i nuovi significati che una parola può assumere, modi di dire o sfumature ironiche. La sentiment analysis è un potente strumento, ma è un ambito di analisi ancora giovane e che va usato con cautela.