Riassunto analitico
La prova finale in oggetto affronta il tema della comunicazione aziendale e si basa sulla mia esperienza di tirocinio all’estero presso l’azienda tedesca infraTest. Punto chiave del lavoro è l’analisi linguistica della piattaforma LinkedIn, in particolare dei post pubblicati dalla stessa infraTest e da altre due aziende italiane, sue contendenti, ovvero Matest e Controls. Più precisamente, l’obiettivo dell’indagine è quello di individuare eventuali similitudini e differenze all’interno delle strategie comunicative di ciascuna azienda in modo da comprendere quale risulta essere la miglior comunicatrice e in che modo ognuna costruisca una propria identità mediante l’utilizzo della piattaforma in questione.
Tale analisi è, inoltre, supportata da una serie di studi, linguistici e non, su LinkedIn che offrono un quadro generale delle sue caratteristiche e funzioni principali. Per quanto riguarda la metodologia, lo strumento principale è rappresentato da un corpus di vari post raccolti direttamente da LinkedIn e in seguito analizzati tramite l’uso di Antconc, che permette di consultare e analizzare corpora. Inoltre, l’analisi linguistica si suddivide in una parte quantitativa e una qualitativa, il tutto supportato da esempi concreti e da tabelle e grafici esplicativi.
Dall’analisi in questione, dunque, risulta che le tre aziende presentano strategie linguistiche differenti a seconda dei contesti e dei temi affrontati. Tuttavia, mostrano tendenze simili per quanto concerne la comunicazione con i propri clienti e la presentazione dei propri prodotti.
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Abstract
This dissertation in the field of professional communication in social media is inspired by my personal internship experience abroad in the German company infraTest. The focus of this work is the linguistic analysis of English posts published by infraTest itself on its LinkedIn page, and by other two Italian competitors, namely Matest and Controls. More precisely, the aim of the analysis is to identify similarities and differences within the communication strategies of each company, in order to possibly understand which is the best communicator and how each one builds its own identity through the use of the social media platform under inquiry.
This study is, moreover, supported by a number of linguistic and non-linguistic studies on LinkedIn that provide an overview of its main characteristics and functions.
In terms of methodology, the sample of posts retrieved from LinkedIn platform is analysed through the tools of corpus linguistics, more precisely using Antconc corpus software, which facilitates the exploration of linguistic data. Furthermore, the linguistic analysis is both quantitative and qualitative, and provides concrete examples, and explanatory tables and graphs.
From this analysis, it emerges that the three companies present different linguistic strategies depending on the contexts and topics addressed. However, they show similar strategies when it comes to communicating with their customers and presenting their products.
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