Il giudizio degli italiani sulle condizioni dell’economia catturato da Twitter. E’ questo l’obiettivo di fondo del nuovo Social Mood on Economy Index, un nuovo indice elaborato dall’Istat nell’ambito del progetto “Uso a fini statistici dei Big Data”.
Il presupposto è semplice: se i social network sono diventati la ‘piazza’ nella quale i cittadini manifestano le proprie opinioni, allora un’analisi metodica dei messaggi postati rappresenterà una sintesi dei giudizi della popolazione. In questo caso il tema da indagare è preciso: le condizioni economiche italiane. Come orientarsi nella massa dei tweet? Filtrandoli attraverso specifiche parole chiave, in grado di mostrare solo quelli rilevanti ai fini di una ricerca specifica.
“L’indice fornisce misure giornaliere del sentiment italiano sull’economia”, spiega l’Istat, “derivate da campioni di tweet pubblici in lingua italiana, catturati in tempo reale. Il periodo di osservazione attualmente coperto dall’indice è compreso tra il 10 febbraio 2016 ed il 31 dicembre 2018”.
Prima di entrare nel merito di come si è evoluto il sentiment sull’economia italiana (perlomeno su Twitter) è interessante esaminare a fondo come vengono valutati, ai fini della ricerca, i messaggi postati sul social network.
Dopo aver depurato, grazie al filtro delle parole chiave, i messaggi che risultano rilevanti sul giudizio della situazione economica, viene estratto un campione medio di 50mila unità. Dopodiché, si passa alla fase di valutazione (sentiment analysis). Essa si avvale di una sorta di vocabolario di parole connotate in modo positivo, neutro o negativo. Ciascuna di queste parole ha uno specifico punteggio che permette ai giudizi più netti di assumere un peso diverso rispetto a quelli moderati. “I punteggi di sentiment dei messaggi vengono successivamente utilizzati da un algoritmo di clustering che partiziona i tweet del giorno in tre classi disgiunte: tweet negativi, tweet neutri e tweet positivi” prosegue l’Istat, “il valore dell’indice giornaliero viene infine ricavato applicando un’opportuna misura di tendenza centrale alla distribuzione dei punteggi dei tweet positivi e negativi”.
I risultati dell’analisi del periodo (10 febbraio 2016 – 31 dicembre 2018) sono stati i seguenti:
“La componente di trend mostra un andamento decrescente fino a ottobre 2017, mantenendo poi un andamento stazionario fino a 5 aprile 2018. Nel corso del 2018, l’indice ha registrato un andamento discordante: alla frenata segnata nel mese di maggio è seguito un andamento crescente fino a settembre. Tuttavia nei mesi successivi, nonostante una breve risalita in corrispondenza della prima metà di novembre, l’indice ha registrato nuovamente una brusca frenata ad inizio dicembre, mese in cui si è stabilizzato su un livello negativo”.
