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🧠Schema Concettuale – Regressione, Analisi Automatizzata e SNA
- Regressione Lineare Multipla
- Analizza relazioni tra variabili indipendenti e una dipendente.
- Obiettivo: capire quali fattori influenzano un fenomeno (es. engagement di un post).
- Emozioni positive → più like; emozioni negative → più commenti e condivisioni.
- Scelta modello (log, Poisson, Negative Binomial)
- Verifica assunzioni (collinearità , residui)
- Interpretazione coefficienti (effetto di ogni variabile)
- Analisi Automatizzata dei Contenuti
- Strumenti: Communalytic, 4cat
- Topic Modeling (gruppi tematici, embeddings, clustering)
- Sentiment Analysis (tono emotivo)
- Civility Analysis (tono civile/ostile)
- Analisi reti (interazioni tra utenti)
- Strumenti tecnici: Python (Pandas, Scikit-learn, SpaCy, NetworkX), R (tidytext, igraph)
- Social Network Analysis (SNA)
- Studia relazioni tra attori (persone, gruppi) invece dei singoli.
- Interdipendenza: le connessioni influenzano comportamenti
- Relazioni = canali di informazioni e risorse
- Vincoli/opportunità : posizione nella rete rilevante
- Struttura stabile → influenza il comportamento collettivo
- Esempio: caso dei merluzzi → intervenire su un nodo può avere effetti imprevisti
- Conclusione: leggere fenomeni sociali come reti complesse