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Sentiment Analysis - Coggle Diagram
Sentiment Analysis
- Applicazioni in Campagna Elettorale
- Rilevare stato emotivo dei segmenti di elettorato → capire predisposizione all’azione.
- Sviluppare modelli predittivi integrati con:
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- Indicatori di performance della comunicazione.
- Identificare frame portanti della campagna:
- Continuità → entusiasmo, speranza.
- Cambiamento → ansia, paura.
- Conoscere lo stato d’animo del pubblico per indirizzare richieste o azioni
- La sentiment analysis permette di:
- Monitorare le emozioni dei pubblici digitali.
- Le reazioni differiscono per:
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- Caratteristiche sociodemografiche.
- Maggiore engagement su alcune piattaforme (es. Facebook).
- In campagna elettorale, la sentiment analysis guida:
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- Coinvolgimento e mobilitazione dell’elettorato.
- Studiare i diversi pubblici sulle varie piattaforme.
- Aspettativa: reazioni differenti.
- Analisi quantitativa dei testi:
- Sintetizzare frasi in valori numerici.
- Utilizzo di modelli allenati a predire emozioni dai dati.
- Comparazione tra piattaforme:
- Facebook: meno commenti, ma 64% sentiment negativo (hate speech) → engagement maggiore (5 volte rispetto a commenti positivi/neutrali).
- Instagram: 27% commenti negativi → dinamica di engagement meno evidente.
- TikTok: 12% negatività → pubblico più giovane, minore reattività negativa.
- Determinanti delle Reazioni
- Sociodemografia dei pubblici:
- Età, interessi, background culturale.
- Affordances e funzionamento delle piattaforme:
- Strumenti e modalità di interazione influenzano tipo di reazione.
- Tipologia di emozione espressa:
- Rabbia e disgusto → aumento engagement (soprattutto su Facebook).
- Emozioni positive/neutrali → minore reazione immediata.
- Analisi automatizzata di testi digitali.
- Rileva il tono emotivo del messaggio: positivo, negativo o neutro.
- Monitorare come si sviluppa il sentiment su varie piattaforme.