In quest’articolo vogliamo sottolineare che per supportare il marketing strategico con una sentiment analysis non bastano informazioni puramente descrittive ma sono necessari dati e metriche di valore che permettono un’azione successiva.

Il vantaggio offerto dall’analisi deve essere applicabile alla strategia marketing, garantendo un approccio data driven che arricchisca con informazioni altrimenti di difficile individuazione. La sentiment analysis aspect level è una modalità specifica che permette di ottenere questo tipo di dati. Per capire il funzionamento dell’aspect level vanno prima chiariti i concetti chiave della sentiment analysis. Si tratta di un’analisi sviluppata tramite tecnologie automatizzate, eseguita su dati non strutturati come ad esempio recensioni ed opinioni degli utenti. La sentiment analysis mira ad estrarre un sentiment positivo o negativo e si compone dei seguenti elementi:

  1. opinion = il commento espresso dall’utente;
  2. sentiment = la natura del commento espresso dall’utente, che può essere positivo o negativo;
  3. target = l’oggetto del commento, ossia la cosa di cui si parla.

  Ad esempio:  “Sono stato al supermercato, e ho visto il nuovo cellulare, l’iphone x, mi piace!

  • Mi piace l’iPhone X” -> è un’opinion;
  • il sentiment è positivo (“mi piace”);
  • il target è l’iPhone X.

Perchè l’aspect-level?

L’aspect level è quell’aspetto qualitativo svolto nel condurre l’analisi che cambia diametralmente l’output ottenuto. Durate la fase di sviluppo analitico a discrezione dell’analista o dell’algoritmo coinvolto l’analisi può essere sviluppata su 3 livelli di capillarità diversi, che hanno fondamentali implicazioni sul tipo di business insight che restituiranno a conclusione dell’analisi. Tipicamente la sentiment analysis si sviluppa a livello di document, di sentence o di aspect.

1) Analisi svolta a livello di document, riguarda l’intero testo. A questo livello l’analisi può essere poco accurata, perché presume che l’opinion riguardi un unico target e un unico sentiment.

Esempio: “anche se il servizio non è un granché, questo ristorante mi piace molto. Il menù era interessante.

  1. opinion: “feedback complessivo sul ristorante”
  2. sentiment: positivo
  3. target: il ristorante

2) Analisi svolta a livello di sentence, che prevede di frammentare l’opinion in ogni singola frase, la sentence appunto. Tuttavia una singola frase può comprendere più di un target e più di un sentiment.

Esempio: “anche se il servizio non è un granché, questo ristorante mi piace molto. Il menù era interessante.

  • Sentence 1: anche se il servizio non è un granché, questo ristorante mi piace molto.
    • opinion: feedback complessivo sul ristorante
    • sentiment: positivo
    • target: sia il servizio che il ristorante
  • Sentence  2: Il menù era interessante.
    • opinion: feedback sul menù
    • sentiment: positivo
    • target: il menù

3) Analisi svolta a livello di aspect, è il livello più accurato dell’analisi: invece di segmentare l’opinion in unità linguistiche/testuali la si scompone nelle unità base che riguardano un singolo target e un singolo sentiment.

Esempio: “anche se il servizio non è un granché, questo ristorante mi piace molto. Il menù era interessante.

  • Aspect 1: “anche se il servizio non è un granché”
    • opinion: feedback sul servizio
    • sentiment: negativo
    • target: il ristorante
  • Aspect 2: “questo ristorante mi piace molto”
    • opinion: feedback sul ristorante
    • sentiment: positivo
    • target: il ristorante
  • Aspect 3: “Il menù era interessante.”
    • opinion: feedback sul menù
    • sentiment: positivo
    • target: il ristorante

E’ evidente che l’ulteriore suddivisione a livello di aspect fornisce un valore importante che nelle prime due modalità di sentiment analysis non avremmo avuto: il ristorante è nel suo complesso di buona qualità ma c’è in compenso un’area di possibile miglioramento, ovvero il servizio. La sentiment analysis aspect based è quella che nel suo processo maggiormente assomiglia al processo di ragionamento umano ed è per questo che può fornire invece un insight più profondo: oltre a dare informazioni preziose sul brand o sui servizi, permette anche di accendere un campanello d’allarme sulle aree che possono richiedere un intervento.  

Prima di avviare un progetto di sentiment analysis

Molti sono gli elementi da prendere in causa nel avviare un progetto di sentiment analysis perchè è un’attività complessa che richiede competenze che vanno dalla statistica, all’elaborazione del linguaggio naturale, passando per la computer science e ad alcune branche del machine learning. A oggi la sfida più importante della sentiment analysis è quella che prevede l’impiego di algoritmi computazionali e modelli statistico-matematici per creare un’autoregressione dei dati. È in questa fase che si ottengono le informazioni più interessanti, individuando trend, pattern e schemi predittivi.

Gergo tecnico: Sentiment analysis VS opinion mining

La terminologia in questo campo di analisi è molto variegata, alcuni parlano di opinion mining, altri di opinion analysis, opinion extraction, subjectivity analysis, affect analysis, emotion analysis, text mining, text analysis e review mining.  Sono parole che fanno tutte riferimento allo stesso processo e che vengono spesso usate come dei sinonimi. Esistono alcune sottili differenze che invece è importante conoscere:

  • Opinion mining (letteralmente scavare nei dati) è un’espressione che fa riferimento alla pratica operativa di cercare e classificare informazioni utili all’interno della massa di dati disponibile.
  • Sentiment analysis è invece associato più all’idea generale di analizzare i giudizi, i sentimenti, le emozioni espressi dai consumatori per capire se sono contenti o meno di un prodotto o un servizio. Tuttavia l’espressione sentiment analysis si è ormai affermata di fatto per descrivere l’attività nel suo complesso.
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