Progettazione di un sistema di Social Intelligence e Sentiment Analysis per un'azienda del settore consumer goods

Progettazione di un sistema di Social Intelligence e Sentiment Analysis per un'azienda del settore consumer goods

Sentiment analysis in Twitter

Gli ultimi anni hanno visto una crescita esponenziale nell’uso dei social media (recensioni, forum, discussioni, blog e social network); le persone e le aziende utilizzano sempre più le informazioni (opinioni e preferenze) pubblicate in questi mezzi per il loro processo decisionale. Tuttavia, il monitoraggio e la ricerca di opinioni sul Web da parte di un utente o azienda risulta essere un problema molto arduo a causa della proliferazione di migliaia di siti; in più ogni sito contiene un enorme volume di testo non sempre decifrabile in maniera ottimale (pensiamo ai lunghi messaggi di forum e blog). Inoltre, è anche noto che l’analisi soggettiva delle informazioni testuali è passibile di notevoli distorsioni, ad esempio, le persone tendono a prestare maggiore attenzione e interesse alle opinioni che risultano coerenti alle proprie attitudini e preferenze. Risulta quindi necessario l’utilizzo di sistemi automatizzati di Opinion Mining, per superare pregiudizi soggettivi e limitazioni mentali, al fine di giungere ad una metodologia di Sentiment Analysis il più possibile oggettiva.

Entity extraction e text classification come strumenti per la sentiment analysis di testi giornalistici

In this thesis we are going to talk about technologies which allow us to approach sentiment analysis on newspapers articles. The final goal of this work is to help social scholars to do content analysis on big corpora of texts in a faster way thanks to the support of automatic text classification.

New markov chain based methods for single and cross-domain sentiment classification

Nowadays communication is switching from a centralized scenario, where communication media like newspapers, radio, TV programs produce information and people are just consumers, to a completely different decentralized scenario, where everyone is potentially an information producer through the use of social networks, blogs, forums that allow a real-time worldwide information exchange. These new instruments, as a result of their widespread diffusion, have started playing an important socio-economic role. They are the most used communication media and, as a consequence, they constitute the main source of information enterprises, political parties and other organizations can rely on. Analyzing data stored in servers all over the world is feasible by means of Text Mining techniques like Sentiment Analysis, which aims to extract opinions from huge amount of unstructured texts. This could lead to determine, for instance, the user satisfaction degree about products, services, politicians and so on. In this context, this dissertation presents new Document Sentiment Classification methods based on the mathematical theory of Markov Chains. All these approaches bank on a Markov Chain based model, which is language independent and whose killing features are simplicity and generality, which make it interesting with respect to previous sophisticated techniques. Every discussed technique has been tested in both Single-Domain and Cross-Domain Sentiment Classification areas, comparing performance with those of other two previous works. The performed analysis shows that some of the examined algorithms produce results comparable with the best methods in literature, with reference to both single-domain and cross-domain tasks, in $2$-classes (i.e. positive and negative) Document Sentiment Classification. However, there is still room for improvement, because this work also shows the way to walk in order to enhance performance, that is, a good novel feature selection process would be enough to outperform the state of the art. Furthermore, since some of the proposed approaches show promising results in $2$-classes Single-Domain Sentiment Classification, another future work will regard validating these results also in tasks with more than $2$ classes.

Elaborazione del linguaggio naturale nell'IA e tecnologie moderne: Sentiment Analysis come caso di studio.

L'informatica e le sue tecnologie nella società moderna si riassumono spesso in un assioma fuorviante: essa, infatti, è comunemente legata al concetto che ciò che le tecnologie ci offrono può essere accessibile da tutti e sfruttato, all'interno della propria quotidianità, in modi più o meno semplici. Anche se quello appena descritto è un obiettivo fondamentale del mondo high-tech, occorre chiarire subito una questione: l'informatica non è semplicemente tutto ciò che le tecnologie ci offrono, perchè questo pensiero sommario fa presagire ad un'informatica "generalizzante"; l'informatica invece si divide tra molteplici ambiti, toccando diversi mondi inter-disciplinari. L'importanza di queste tecnologie nella società moderna deve spingerci a porre domande, riflessioni sul perchè l'informatica, in tutte le sue sfaccettature, negli ultimi decenni, ha portato una vera e propria rivoluzione nelle nostre vite, nelle nostre abitudini, e non di meno importanza, nel nostro contesto lavorativo e aziendale, e non ha alcuna intenzione (per fortuna) di fermare le proprie possibilità di sviluppo. In questo trattato ci occuperemo di definire una particolare tecnica moderna relativa a una parte di quel mondo complesso che viene definito come "Intelligenza Artificiale". L'intelligenza Artificiale (IA) è una scienza che si è sviluppata proprio con il progresso tecnologico e dei suoi potenti strumenti, che non sono solo informatici, ma soprattutto teorico-matematici (probabilistici) e anche inerenti l'ambito Elettronico-TLC (basti pensare alla Robotica): ecco l'interdisciplinarità. Concetto che è fondamentale per poi affrontare il nocciolo del percorso presentato nel secondo capitolo del documento proposto: i due approcci possibili, semantico e probabilistico, verso l'elaborazione del linguaggio naturale(NLP), branca fondamentale di IA. Per quanto darò un buono spazio nella tesi a come le tecniche di NLP semantiche e statistiche si siano sviluppate nel tempo, verrà prestata attenzione soprattutto ai concetti fondamentali di questi ambiti, perché, come già detto sopra, anche se è fondamentale farsi delle basi e conoscere l'evoluzione di queste tecnologie nel tempo, l'obiettivo è quello a un certo punto di staccarsi e studiare il livello tecnologico moderno inerenti a questo mondo, con uno sguardo anche al domani: in questo caso, la Sentiment Analysis (capitolo 3). Sentiment Analysis (SA) è una tecnica di NLP che si sta definendo proprio ai giorni nostri, tecnica che si è sviluppata soprattutto in relazione all'esplosione del fenomeno Social Network, che viviamo e "tocchiamo" costantemente. L'approfondimento centrale della tesi verterà sulla presentazione di alcuni esempi moderni e modelli di SA che riguardano entrambi gli approcci (statistico e semantico), con particolare attenzione a modelli di SA che sono stati proposti per Twitter in questi ultimi anni, valutando quali sono gli scenari che propone questa tecnica moderna, e a quali conseguenze contestuali (e non) potrebbe portare questa particolare tecnica.

Realizzazione di un sistema di Social Business Intelligence basato sul motore SPSS

Realizzazione di un sistema di Social Business Intelligence basato sul motore SPSS.

Metodi di previsione di indici di borsa con tecniche di text & opinion mining applicate a twitter

Il problema relativo alla predizione, la ricerca di pattern predittivi all‘interno dei dati, è stato studiato ampiamente. Molte metodologie robuste ed efficienti sono state sviluppate, procedimenti che si basano sull‘analisi di informazioni numeriche strutturate. Quella testuale, d‘altro canto, è una tipologia di informazione fortemente destrutturata. Quindi, una immediata conclusione, porterebbe a pensare che per l‘analisi predittiva su dati testuali sia necessario sviluppare metodi completamente diversi da quelli ben noti dalle tecniche di data mining. Un problema di predizione può essere risolto utilizzando invece gli stessi metodi : dati testuali e documenti possono essere trasformati in valori numerici, considerando per esempio l‘assenza o la presenza di termini, rendendo di fatto possibile una utilizzazione efficiente delle tecniche già sviluppate. Il text mining abilita la congiunzione di concetti da campi di applicazione estremamente eterogenei. Con l‘immensa quantità di dati testuali presenti, basti pensare, sul World Wide Web, ed in continua crescita a causa dell‘utilizzo pervasivo di smartphones e computers, i campi di applicazione delle analisi di tipo testuale divengono innumerevoli. L‘avvento e la diffusione dei social networks e della pratica di micro blogging abilita le persone alla condivisione di opinioni e stati d‘animo, creando un corpus testuale di dimensioni incalcolabili aggiornato giornalmente. Le nuove tecniche di Sentiment Analysis, o Opinion Mining, si occupano di analizzare lo stato emotivo o la tipologia di opinione espressa all‘interno di un documento testuale. Esse sono discipline attraverso le quali, per esempio, estrarre indicatori dello stato d‘animo di un individuo, oppure di un insieme di individui, creando una rappresentazione dello stato emotivo sociale. L‘andamento dello stato emotivo sociale può condizionare macroscopicamente l‘evolvere di eventi globali? Studi in campo di Economia e Finanza Comportamentale assicurano un legame fra stato emotivo, capacità nel prendere decisioni ed indicatori economici. Grazie alle tecniche disponibili ed alla mole di dati testuali continuamente aggiornati riguardanti lo stato d‘animo di milioni di individui diviene possibile analizzare tali correlazioni. In questo studio viene costruito un sistema per la previsione delle variazioni di indici di borsa, basandosi su dati testuali estratti dalla piattaforma di microblogging Twitter, sotto forma di tweets pubblici; tale sistema include tecniche di miglioramento della previsione basate sullo studio di similarità dei testi, categorizzandone il contributo effettivo alla previsione.

Modelli di previsione delle serie storiche macroeconomiche

La tesi descrive i principali indicatori macroeconomici, in particolare gli indici di sentiment.

Twitter data analysis for financial markets

Over the time, Twitter has become a fundamental source of information for news. As a one step forward, researchers have tried to analyse if the tweets contain predictive power. In the past, in financial field, a lot of research has been done to propose a function which takes as input all the tweets for a particular stock or index s, analyse them and predict the stock or index price of s. In this work, we take an alternative approach: using the stock price and tweet information, we investigate following questions. 1. Is there any relation between the amount of tweets being generated and the stocks being exchanged? 2. Is there any relation between the sentiment of the tweets and stock prices? 3. What is the structure of the graph that describes the relationships between users?

Studio ed analisi di tecniche di opinion mining per contesti di promozione turistica su piattaforme di social media

Negli ultimi anni Internet ha cambiato le modalità di creazione e distribuzione delle informazioni turistiche. Un ruolo fondamentale viene ricoperto dalle piattaforme di social media, tecnologie che permettono ai consumatori di condividere le proprie esperienze ed opinioni. Diventa necessario, quindi, comprendere i cambiamenti in queste tecnologie e nel comportamento dei viaggiatori per poter applicare strategie di marketing di successo. In questo studio, utilizzando Opinion Finder, un software spesso impiegato nel campo dell'opinion mining, si esamineranno da un punto di vista qualitativo i post e commenti estratti da alcuni profili degli enti di promozione turistica nazionale in Europa, dividendo l'analisi per fattori che possono influenzare il sentimento degli utenti. Attraverso i risultati ottenuti, si può dimostrare che l'analisi delle opinioni e del sentimento si presenta come un ottimo strumento per evidenziare possibili fenomeni utili per la pianificazione di strategie di marketing per gli enti. Studi futuri potrebbero migliorare la valutazione di questi dati attraverso la creazione di un corpus di apprendimento per il software che contenga testi relativi al mondo del turismo e permettendo ad Opinion Finder di incrementare la validità della classificazione del sentimento, contestualizzando le espressioni in maniera corretta.

Strumenti di monitoraggio di dati web non strutturati

Negli ultimi anni i documenti web hanno attratto molta attenzione, poiché vengono visti come un nuovo mezzo che porta quello che sono le esperienze ed opinioni di un individuo da una parte all'altra del mondo, raggiungendo quindi persone che mai si incontreranno. Ed è proprio con la proliferazione del Web 2.0 che l’attenzione è stata incentrata sul contenuto generato dagli utenti della rete, i quali hanno a disposizione diverse piattaforme sulle quali condividere i loro pensieri, opinioni o andare a cercarne di altrui, magari per valutare l’acquisto di uno smartphone piuttosto che un altro o se valutare l’opzione di cambiare operatore telefonico, ponderando quali potrebbero essere gli svantaggi o i vantaggi che otterrebbe modificando la sia situazione attuale. Questa grande disponibilità di informazioni è molto preziosa per i singoli individui e le organizzazioni, che devono però scontrarsi con la grande difficoltà di trovare le fonti di tali opinioni, estrapolarle ed esprimerle in un formato standard. Queste operazioni risulterebbero quasi impossibili da eseguire a mano, per questo è nato il bisogno di automatizzare tali procedimenti, e la Sentiment Analysis è la risposta a questi bisogni. Sentiment analysis (o Opinion Mining, come è chiamata a volte) è uno dei tanti campi di studio computazionali che affronta il tema dell’elaborazione del linguaggio naturale orientato all'estrapolazione delle opinioni. Negli ultimi anni si è rilevato essere uno dei nuovi campi di tendenza nel settore dei social media, con una serie di applicazioni nel campo economico, politico e sociale. Questa tesi ha come obiettivo quello di fornire uno sguardo su quello che è lo stato di questo campo di studio, con presentazione di metodi e tecniche e di applicazioni di esse in alcuni studi eseguiti in questi anni.

Analisi della polarità su chat di livestreaming

La Sentiment analysis, nata nell'ambito dell’informatica, è una delle aree di ricerca più attive nel campo dell’analisi del linguaggio naturale e si è diffusa ampiamente anche in altri rami scientifici come ad esempio le scienze sociali, l’economia e il marketing. L’enorme diffusione della sentiment analysis coincide con la crescita dei cosiddetti social media: siti di commercio e recensioni di prodotti, forum di discussione, blog, micro-blog e di vari social network. L'obiettivo del presente lavoro di tesi è stato quello di progettare un sistema di sentiment analysis in grado di rilevare e classificare le opinioni e i sentimenti espressi tramite chat dagli utenti della piattaforma di video streaming Twitch.tv. Per impostare ed organizzare il lavoro, giungendo quindi alla definizione del sistema che ci si è proposti di realizzare, sono stati utilizzati vari modelli di analisi in particolare le recurrent neural networks (RNNLM) e sistemi di word embedding (word2vec),nello specifico i Paragraph Vectors, applicandoli, dapprima, su dati etichettati in maniera automatica attraverso l'uso di emoticon e, successivamente, su dati etichettati a mano.

L'argot: moyen d'évasion linguistique des dominés

Cette étude naît à la suite d'un contact direct avec l'une des manifestations contemporaines des variétés de français qui caractérisent Paris et dont l'histoire est liée à l'urbanisation de la ville, l'Argot des jeunes parisiens. Ce langage naît en effet de l'opposition des jeunes des catégories populaires vivant dans des quartiers dits « sensibles » aux pratiques des jeunes issus des classes moyennes et supérieures. Mais l'émergence de pratiques langagières argotiques n'est pas un phénomène récent. En effet la langue française a toujours été déstructurée pour masquer ou crypter des informations surtout chez les classes sociales les plus basses, au milieu desquelles vivaient les criminels. Le point de départ est donc la définition du langage argotique qui, en gardant la phonologie et la syntaxe de la langue française commune, introduit un lexique nouveau pour nommer les activités qui sont propres à des communautés spécifiques et que l'on analysera au cours de cette recherche. On parlera donc des premières sociétés criminelles caractérisées par l'usage de ce type de langage et de la découverte du première document argotique officiel à l'intérieur duquel on a retrouvé une description détaillée des expressions utilisées par un groupe de malfaiteurs. On se focalisera ensuite sur les attitudes linguistiques qui viennent d'une vision du monde typique des classes sociales les plus basses et qui comportent différents procédés de formation de mots propres au langage parallèle à la langue d'usage commun. On abordera enfin la condition des jeunes banlieusards de nos jours, qui, à cause du manque d'intérêt de la société qui les entoure, cherchent à s' évader de la condition de marginalité dans laquelle ils vivent à travers la création d'un langage qui puisse seconder leur sentiment d'appartenance au même groupe social et qu'ils utilisent comme instrument d'évasion d'une réalité aliénante.