Sentiment analysis: cos’è e a cosa serve per le aziende

by | Sep 27, 2022 | Data Driven Strategy, Intelligenza Artificiale | 0 comments

Alla scoperta di un termine e concetto che sta acquisendo sempre maggior rilievo nel panorama del business: sentiment analysis. Vediamo assieme di cosa si tratta, come funziona, e perché può essere estremamente utile alle aziende, specie nel settore marketing.

Sentiment: una parola inglese che ci riporta al nostro “sentimento” italiano, ma che ha un significato più ampio, perché comprende anche le emozioni ed opinioni, di una persona, il suo giudizio, le sue attitudini, le credenze.

Quando si parla di sentiment analysis (in italiano, analisi del sentimento), si intende proprio l’analisi computazionale dei sentimenti e delle opinioni che gli utenti esprimono in rete.

Computazionale viene dal verbo inglese to compute, ossia calcolare. Computazionale si riferisce a tutto ciò che ha a che fare con l’uso di elaboratori elettronici. Di computer, in sostanza. Un’analisi computazionale dunque prevede l’analisi di dati attraverso strumenti informatici.

Sentiment Analysis e Social Network

Ma torniamo alla nostra sentiment analysis: in un contesto di business, si tratta dell’analisi computazionale di sentimenti, opinioni, giudizi espressi dagli utenti all’interno di testi digitali, creati online, su un determinato prodotto o servizio.

Pensiamo alla nascita delle piattaforme social: a Facebook, che in Italia ci connette dal 2008, seguito da Instagram nel 2010. Twitter è attivo in Italia dal 2006, mentre 10 anni dopo, nel 2016, ci ha raggiunto Tik Tok.

Ognuno di questi social network ha portato con sé la possibilità, per gli utenti, di interagire sulle piattaforme condividendo, con dei commenti scritti (o anche un semplice tweet o like), le loro impressioni od opinioni. Pensieri che costituiscono, a tutti gli effetti, una quantità enorme di dati, per chi ne avesse interesse: enti ed istituzioni, personaggi politici o dello spettacolo, liberi professionisti, aziende e brand. 

Dati che permettono di conoscere, in un contesto di business, il grado di soddisfazione verso un certo prodotto o servizio.

In pratica, si parte dalla cosiddetta social network analysis, ossia lo studio delle reti sociali online, sia per quanto riguarda i contenuti espressi dagli utenti, sia per quanto riguarda la forma dei loro contenuti, per arrivare alla sentiment analysis. La social network analysis può aiutare a comprendere il sentiment degli utenti nei confronti di un argomento di discussione, o addirittura di un brand.

Gli opinion holders, o portatori di opinioni, sono gli utenti che esprimono giudizi od opinioni online. E lo fanno scrivendo post o recensioni sui canali social, su blog. La loro opinione può avere un orientamento positivo, negativo o neutro – il cosiddetto sentiment orientation.

La social network analysis è utile perché consente di compiere:

  • previsioni sul presente (nowcasting): ossia individua dinamiche relazionali nella rete in tempo reale;
  • previsioni sul futuro (forecasting): in questo caso, sfruttando le indicazioni raccolte tramite l’analisi dei big data.

Ma come arriviamo al sentiment?

E come avviene, esattamente, questo studio del sentiment espresso online da un utente?

Intanto, l’analisi viene svolta da sofisticati software di elaborazione del linguaggio, che fanno questo:

  • raccolgono dati dai testi di varie piattaforme: social network come Facebook e Linkedin, piattaforme visuali come Instagram e YouTube, blog, forum, siti di annunci, recensioni, piattaforme di condivisione foto e video;
  • analizzano una o più parti di testo digitale e ne determinano il tono (positivo, negativo, neutro), l’intensità di un commento e l’emotività con cui viene espresso (tramite gli aggettivi usati, le emoticons, la punteggiatura, cose così).

Inoltre, analizzano la rilevanza dell’oggetto di analisi rispetto al contesto. È fondamentale, infatti, tenere in considerazione il contesto in cui viene espresso un determinato sentiment. Ci possono essere, per esempio, parole ambigue, che possono avere più significati, dunque trarre in inganno il software analizzatore. Ma è proprio qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale, per “disambiguare” le possibili ambiguità

È grazie allo sviluppo sempre maggiore dell’IA che oggi esistono strumentazioni capaci di capire il contesto di riferimento e interpretare eventuali ambiguità o pluralità di significati.

Sentiment Analysis in azienda

Il legame tra la sentiment analysis e il suo impiego nel contesto aziendale è abbastanza evidente – e prezioso, in termini di miglioramento e crescita nei vari settori aziendali.

La sentiment analysis permette di estrarre, da un testo digitale, le emozioni che un utente ha sperimentato nei confronti di un determinato prodotto o servizio, e di classificarle secondo una polarità positiva, negativa, neutra. L’analisi del sentiment individuato, permette, in generale, di:

  • avere una interpretazione del mercato realistica, veritiera, aggiornata;
  • monitorare la propria “web reputation”: ciò che si dice online di una azienda/brand/prodotto/servizio. La web reputation, poi contribuisce a creare e sviluppare la propria identità digitale;
  • comprendere quali sono i punti di forza nella scelta di un prodotto, o le mancanze da colmare per offrire un servizio impeccabile;
  • conoscere meglio l’attuale acquirente: le abitudini di consumo, i gusti e le preferenze, le idee ed opinioni, i giudizi;
  • conoscere i tratti del potenziale acquirente.

Questi dati permettono, a loro volta, ad un’impresa, di pianificare con migliore accuratezza ed efficienza le varie operazioni di marketing. 

La sentiment analysis permette di analizzare il sentiment in tempo reale. Questa rapidità di analisi offre naturalmente grandi vantaggi, in termini proprio di risparmio di tempo, rispetto al lavoro di previsione e pianificazione marketing di un’azienda.

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Buona visione – con tanto sentiment!

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