Riassunto analitico
La Sentiment Analysis è una disciplina dell’elaborazione del linguaggio naturale che consente di approcciare ai dati soggettivi (opinioni e sentimenti) espressi dagli utenti in modo specifico e quantificabile. Definendo le fasi di sviluppo dei processi di Sentiment Analysis e le tipologie di approccio metodologico esistenti, la tesi esplica come l’analisi del sentiment sia diventata oggi un tassello importante nei processi di governance delle imprese e nello sviluppo delle strategie di marketing, in conseguenza soprattutto alla definizione di uno scenario che vede la crescita esponenziale del digitale, la sempre maggiore centralità assunta dai social media e dai contesti partecipativi online, il proliferare di piattaforme di recensione, condivisione, opinione online su prodotti, servizi, avvenimenti. Nel presente elaborato si sostiene il principio di una sempre crescente centralità dell’analisi del sentiment in vari ambiti aziendali, istituzionali e di mercato, e si delinea come questa tipologia di dati sia sempre più precisa e puntuale, grazie soprattutto all’introduzione delle nuove tecnologie di deep learning legate allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. La Sentiment Analysis è centrale nei processi di brand monitoring e nella digital marketing strategy, ha un ruolo chiave nell’identificazione dei bisogni profondi dei clienti nei percorsi di definizione della customer journey contemporanea: questi dati acquisiscono sempre più valore in un approccio al marketing totalmente data driven. Infine, la tesi si sofferma sul ruolo della Sentiment Analysis nell’elaborazione di dati predittivi, in grado di sviluppare un vantaggio competitivo reale per le imprese sul mercato, e si approccia alla questione etica che l’utilizzo di dati così sensibili porta inevitabilmente con sé.
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