Ruolo e principali tool utilizzati dal Sentiment Analyst

Sentiment Analyst: chi è e di cosa si occupa

I commenti, le recensioni e le differenti tracce che ognuno di noi può lasciare ogni giorno nel web e sui Social Network, rappresentano un’ingente mole di dati e informazioni che le aziende possono utilizzare per monitorare la propria reputazione online - cioè per capire se l’opinione pubblica del web sul proprio brand e sui propri prodotti o servizi sia positiva o negativa.
Conoscere questa reputazione è fondamentale per comprendere i propri punti di forza e di debolezza e per stabilire le successive strategie di business da attivare.

La grande quantità di dati e il loro essere dispersi in svariate pagine online, può rendere complesso il loro processo di analisi. Per questo, ci si può affidare a una figura esperta: il Sentiment Analyst.

Il Sentiment Analyst è il professionista che si occupa di effettuare la Sentiment Analysis, ossia di scandagliare il mondo online - pagine web, E-commerce, Social Media e pagine di rating, per esempio - al fine di scovare i contenuti in cui viene menzionato il brand, rilevare le opinioni in essi espresse e attribuire loro una corretta polarità¹. Infatti, mediante il supporto di opportuni tool, il Sentiment Analyst, classifica i vari post selezionati in tre categorie principali:

• Neutro, se esprimono un dato oggettivo senza alcuna opinione personale;
• Positivo, nel caso in cui esprimano un pensiero soggettivo positivo nei confronti del brand;
• Negativo, qualora esprimessero un pensiero soggettivo negativo nei confronti del brand.

Inoltre, la Sentiment Analysis prevede di identificare e analizzare, in ogni messaggio, una serie di elementi, tra i quali possiamo ricordare i seguenti²:

• Tone of voice cioè se il messaggio è stato concepito con un tono di voce amichevole, ironico o aggressivo...;
• Intensità cioè se il messaggio è stato scritto con passione o disinteresse;
• Emotività la quale può essere ipotizzata, per esempio, sulla base degli aggettivi, della punteggiatura, delle emoticon utilizzate;
• Rilevanza del commento rispetto al topic principale.

Principali skill e tool del Sentiment Analyst

Per poter svolgere la professione di Sentiment Analyst, è solitamente necessaria una laurea in:

• Informatica;
• Matematica e Statistica;
• Marketing ed Economia;
• Scienze sociali. 

È poi possibile frequentare corsi di formazione specifici in Sentiment Analysis.

Uno degli obiettivi del processo di Sentiment Analysis è quello di interpretare i commenti online ed estrapolarne le emozioni degli autori. A tal fine il  Sentiment Analyst dovrebbe possedere particolari skill, quali conoscenze e competenze in ambito³:

• Data Mining e Natural Language Processing; 
• Opinion Mining;
• Big Data;
• Machine Learning e Artificial Intelligence;
• Analisi e statistica.

Il profilo del Sentiment Analysis è poi completato da soft skill quali: 

• Buona capacità di problem solving;
• Capacità di lavorare in team;
• Doti comunicative;
• Pensiero critico;
• Time management.

Per quanto riguarda i principali tool - variamente sofisticati, sia gratuiti sia a pagamento - utilizzati dal Sentiment Analyst, invece, si possono citare i seguenti³: 

• TalkWalker, dispone di un’interfaccia semplice e intuitiva e di svariate funzioni che permettono di aggregare dati statistici, individuare nuovi trend...;
• Digimind, tramite l’Intelligenza Artificiale analizza le opinioni online ma anche l’ambiente competitivo e i trend di mercato;
• Brandwatch, estrapola e analizza numerosi dati presentandoli poi sotto forma di grafici semplici e comprensibili;
• Radian6, analizza le conversazioni e produce grafici in real time;
• Meltwater Buzz, monitora e traccia i contenuti dei principali Social Network, restituendo grafiche interattive;
• Sysomos, raggruppa le conversazioni in grafici e insight puntuali ed esaurienti;
• MonkeyLearn, utilizza un modello di Sentiment Analysis pre-trained mediante Machine Learning. Il Sentiment Analyst può definire l’algoritmo e i parametri che definiscono tale modello;
• IBM Watson, offre molte application programming interface (API) per una Sentiment Analysis basata sulla programmazione neurolinguistica (PNL). Il suo approccio di analisi dei testi è completo e flessibile;
• Lexalytics, elabora i testi valutando elementi quali semantica e sintassi ma analizzando anche le emozioni e gli stati d’animo;
• MeaningCloud, analizza il Sentiment tramite un processo aspect-based che stabilisce la polarità dei testi;
• Rosette, è una API che tramite AI, analisi morfologica e lemmatizzazione analizza il linguaggio di interi documenti;
• Repustate, valuta il Sentiment insito nel gergo e nelle emoticon;
• Clarabridge, combina approcci lessicali e grammaticali restituendo metriche di analisi di e-mail, chatbot e sondaggi. È in grado di analizzare anche dati audio.

Fonti

1.Social Listening: come funziona la Sentiment Analysis, blogmeter.it
2.Cos'è la Sentiment Analysis e perché è fondamentale per le aziende, italiaonline.it
3.Strumenti Gratuiti e non per la Sentiment Analysis, neting.it