La sentiment analysis è una metrica fintamente semplice: da un lato, cosa c’è di più semplice di un indicatore verde o rosso, come un semaforo? Dall’altro, però, capire come funzioni l’algoritmo che porta a scelte strategiche e reputazionali è fondamentale.  Ve la raccontiamo qui, con cinque domande e risposte fondamentali.

1. COS'È LA SENTIMENT ANALYSIS? A COSA SERVE?

La sentiment analysis è una tecnica di natural language processing utilizzata nella Blogmeter Suite a supporto delle attività di analisi della reputazione, con il principale scopo di tracciare le opinioni positive e negative all’interno di un corpus di testi – nel caso della Blogmeter Suite, in un corpus di messaggi provenienti da social media e social network.

La sentiment analysis indaga le opinioni correlate ai brand e per questo viene anche definita opinion mining, termine che sottolinea come il punto focale di questa tipologia d’indagine sia l’esplorazione dei pareri dei consumatori. A oggi i social network sono il luogo principale in cui vengono espresse lamentele o soddisfazione riguardo a prodotti e marchi, è quindi indispensabile comprendere e sfruttare queste informazioni.

2. QUALI SONO I VANTAGGI DI UNA SENTIMENT ANALYSIS AUTOMATICA?

Il monitoraggio delle opinioni dei consumatori non è una novità. Tuttora sono presenti varie tecniche di indagine legate al gradimento dei consumatori, come ad esempio questionari o interviste telefoniche che indagano il grado di soddisfazione riguardo un servizio o un prodotto. Negli ultimi anni, però, quello che è mutato è la quantità di dati che è possibile monitorare: se un operatore è in grado di fare un centinaio di chiamate al giorno, nella Blogmeter Suite entrano giornalmente più di 5 milioni di documenti. Per leggere e analizzare manualmente questa mole servirebbe un numero di persone e un tempo spropositati. Un meccanismo automatico di sentiment analysis come quello utilizzato da Blogmeter, invece, è in grado di analizzare e classificare in tempo reale tutti i documenti che ogni giorno vengono raccolti nel web e di restituire il trend di apprezzamento di un prodotto o un brand!

3. COME FUNZIONA LA SENTIMENT ANALYSIS AUTOMATIZZATA?

Il modo in cui il computer è in grado di comprendere il linguaggio umano non è troppo diverso dal processo di apprendimento di un bambino. Il bambino nelle prime fasi di vita inizia a imparare delle regole grammaticali di base, segue poi l’acquisizione di un lessico essenziale e, man mano che fa esperienza, continua ad arricchire il proprio repertorio linguistico volta per volta con nuove espressioni sempre più tecniche. Allo stesso modo Blogmeter utilizza un motore semantico basato in primo luogo su regole sintattiche generali e su un lessico di base formato da termini ritenuti sempre positivi (“bello”, “buono”, piacevole”) o sempre negativi (“malvagio”, “puzzolente”, “cattivo”). Su questa impalcatura di base un team di linguisti scrive regole specifiche per dominio tenendo conto degli ambiti semantici e di eventuali esigenze dei singoli clienti.

4. COME FA A ESSERE PRECISO L'OPINION MINING DI BLOGMETER?

La forza dell’opinion mining di Blogmeter è il fatto che sia in grado di differenziare la sfera semantica in base al dominio da analizzare. Una parola come “aggressivo”, per esempio, può avere un valore positivo in un dominio di automobili e invece risultare negativo in un dominio beauty. È proprio grazie a un team specializzato che dopo aver passato in rassegna e analizzato la terminologia tipica di un preciso settore, compone un set di regole prendendo lo spunto proprio da dati reali. In questo modo è possibile tenere da conto sia le particolarità del linguaggio dei social media che particolari caratteristiche di dominio. L’opinion mining di Blogmeter quindi costruisce vere e proprie grammatiche ad hoc che, in modo assolutamente plastico, riescono ad adeguarsi ai singoli casi d’uso e ad adattarsi al lancio di nuovi prodotti o campagne a ad analizzare e comprendere una grandissima porzione di lessico dalla tecnologia, al mondo della moda e del beauty o dei prodotti per bambini.

5. LA SENTIMENT ANALYSIS È IN GRADO DI COGLIERE L'IRONIA E IL SARCASMO DEL LINGUAGGIO NATURALE?

La comprensione del linguaggio resta comunque un task particolarmente complesso specialmente quando si parla di ironia e sarcasmo. Quante volte capita tra amici di non capire le battute dell’altro o di chiedersi se il nostro compagno stia parlando in modo ironico o meno?

Anche il computer, come l’uomo, viene messo in difficoltà da casi ambigui di questo genere e non sempre è in grado di restituire il risultato atteso. In alcuni casi è possibile disambiguare i contenuti in base, per esempio alla punteggiatura, in un caso come “le vostre spedizioni sono sempre in ritardo! Complimenti!!”, si può supporre che un termine negativo “ritardo”, seguito da uno positivo “complimenti” racchiuso tra punteggiatura di tipo esclamativo possa avere significato negativo. I casi non sono però sempre così semplici, il cervello umano è capace di produrre in modo ricorsivo una quantità sempre maggiore e nuova di espressioni che il computer non è in grado sempre di comprendere. La nostra sfida rimane quella di migliorare giornalmente la sentiment analysis per raggiungere nuove frontiere di precisione.

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