IL CONTESTO

Nell’era digitale in cui viviamo, i social media hanno un ruolo sempre più importante nel determinare la percezione che il pubblico ha di un brand. I commenti e le emozioni che gli utenti esprimono su queste piattaforme possono influenzare notevolmente l’immagine di un’azienda.

Ecco perché l’analisi del sentiment e delle emozioni, utilizzando modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), è diventata un prezioso strumento per comprendere come il pubblico percepisce un brand.

In questo contesto, Will Media ha sfruttato i più recenti modelli di machine learning per adottare strategie basate su un approccio data-driven. Infatti, attraverso l’uso di modelli NLP è stato possibile identificare la polarità dei commenti e le emozioni associate ai post pubblicati sulla pagina Instagram di Will Media con performance superiori rispetto ai benchmark.

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LA SFIDA

L’utilizzo dei modelli NLP e della visualizzazione tramite Dashboard permette a Will Media di ottenere insights riguardo alla percezione dei contenuti e della pagina da parte dei lettori. Il lavoro fatto è propedeutico al successivo step: capire il sentiment dei lettori non nei confronti del contenuto, ma nei confronti del pubblicante.

Per una pagina che alimenta il dibattito e pubblica contenuti di riflessione, il “Sentiment” nei confronti degli argomenti dei post può essere infatti molto diverso dall’opinione della pagina.

LA SOLUZIONE

La fase preliminare del progetto si è incentrata sul tagging dei commenti, che sono stati letti e classificati secondo 3 categorie di sentimento (negativo, positivo, neutro) e 5 categorie di emozione (rabbia, paura, gioia, tristezza, neutro).

Al termine della fase di tagging si è proceduto con il pre-processing dei commenti, un momento fondamentale per raggiungere delle classificazioni finali pari o superiori ai benchmark dei modelli utilizzati. I testi, quindi, sono stati accuratamente ripuliti da caratteri superflui, ed alcune emoticon sono state tradotte in parole per aiutare il classificatore ad assegnare la polarità al commento.

Data la presenza di sbilanciamento del dataset nel caso delle classi neutra e positiva, rappresentate in minoranza, si è deciso di aumentare la numerosità di tali classi facendo ricorso a chatGPT, a cui è stato chiesto di fornire un numero aggiuntivo di testi con sentimento neutro e positivo, mantenendo però contemporaneamente una buona variabilità degli output forniti.

La collezione dei commenti, così costruita ed elaborata, ha costituito il dataset di partenza con cui sono stati allenati i modelli di NLP.

Per le classificazioni sono stati utilizzati modelli “off-the-shelf”, già pre-addestrati su dataset di tweet, ma, per garantire risultati ancora più accurati e adattati alle specificità dei commenti della pagina di Will Media, i modelli sono stati nuovamente addestrati a partire dal dataset a disposizione.

Grazie a questi modelli NLP, è stato possibile rilevare in modo accurato il sentimento e le emozioni associati ai commenti degli utenti, ed in particolare, i risultati ottenuti dalla classificazione del sentimento sono stati molto precisi, superando il benchmark di riferimento in letteratura.

Una delle sfide affrontate durante lo sviluppo del progetto è stata la corretta interpretazione delle emoticon e l’elaborazione di espressioni ironiche e sarcastiche, considerate in letteratura ancora un limite per cui non vi sono soluzioni soddisfacenti.

IL RISULTATO

Il risultato del progetto è stata la condivisione di una Dashboard Power BI alimentata con i dati classificati per Sentiment e classificati in maniera automatica per topic del post scegliendo tra un certo numero di etichette a disposizione, concordate con il cliente. Grazie all’utilizzo di questa Dashboard il cliente è in grado di vedere quali tematiche suscitano maggiormente opinioni positive o negative, quali sono le emozioni più comuni e identificare facilmente i trend di sviluppo.

Le spiegazioni finora esposte portano in primo piano la necessità di investire sullo sviluppo di soluzioni data-driven per guidare la crescita del brand e restare competitivi.

LA TESTIMONIANZA

“Per un’azienda come la nostra che si pone l’obiettivo di aumentare la consapevolezza sui fatti quotidiani e ispirare un cambiamento che attraversi le generazioni verso un mondo più sostenibile, conoscere il più possibile il nostro pubblico e le sensibilità delle persone rispetto ai contenuti che trattiamo – o alle modalità con cui li trattiamo – è un aspetto fondamentale.

Avevamo bisogno di uno strumento customizzato che ci permettesse di farlo sulle piattaforme su cui operiamo, rispondendo alle nostre esigenze finali di business e che fosse integrato con i processi e i flussi interni attorno a cui l’azienda è costruita.

Con RES abbiamo costruito la personalizzazione che gli strumenti standardizzati non ci avrebbero garantito, lavorando a stretto contatto per incontrare tutte le esigenze tecniche e funzionali e facendolo in un contesto di collaborazione positiva, piacevole e arricchente.”

Will Media Italia

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