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regressione pt2.analisi automatizzata dei contenuti - Coggle Diagram
regressione pt2.analisi automatizzata dei contenuti
Strumenti come Communalytic e 4cat permettono di analizzare grandi quantitĂ di dati online provieneinteit dalle piattaforme social(testi, immagini, reti).
🔎 Communalytic – Funzionalità principali:
a. Topic Modeling con Embeddings
Embeddings: trasformano i testi in vettori numerici ad alta dimensione (es. 1024).
Riduzione dimensionale (UMAP): per facilitare visualizzazione e clustering.
Clustering (Fast HDBSCAN): crea gruppi tematici robusti anche con rumore.
Procedura euristica, richiede aggiustamenti manuali.
Parametri: epsilon, min cluster size, min sample size.
definizione
permette di scoprire automaticamente i temi latenti all’interno di un insieme di testi
b. Sentiment Analysis (VADER)
Analisi del tono emotivo del testo.
Supporta lingue come inglese e portoghese.
Riconosce anche elementi informali (emoticon, slang, emoji...).
Limite: non supporta l’italiano.
c. Civility Analysis (Google Perspective API)
Analizza il tono civile/ostile dei commenti.
Misura
Toxicity
Livelli di linguaggio tossico, minaccioso, insultante
Prosocial
Comportamenti positivi come rispetto, compassione, curiositĂ
d. Analisi delle Reti
Esamina le interazioni tra utenti (es. risposte, menzioni, thread).
I dati possono essere visualizzati anche con Gephi(usato per analisi delle reti).
📊 4cat – Funzionalità principali:
a. Testuali
Co-occorrenze di parole
Topic modeling (es. LDA)
Analisi grammaticali (POS tagging)
Word embeddings
b. Visive
Usa la Google Vision API: riconosce oggetti, persone, animali, testi nelle immagini.
c. Analisi delle Reti
Si possono costruire reti tra:
Utenti
Parole co-occorenti
Account menzionati
URL condivisi
definzione
piattaforma open source pensata per la raccolta e analisi dei dati provenienti da forum e social media.
🛠️ Strumenti tecnici: analisi svolte tramite linguaggi di programmazione (manuali)
Python: Pandas, Scikit-learn, SpaCy, Gensim, NetworkX...
R: tidytext, tm, igraph, ggplot2...