Ruolo e principali tool utilizzati dal Sentiment Analyst

07.10.2021
Ruolo e principali tool utilizzati dal Sentiment Analyst

Sentiment Analyst: chi è e di cosa si occupa

L’ampia diffusione dei Social Network permette a chiunque sia dotato di una connessione internet e di un device - computer, tablet, smartphone… - di lasciare le proprie opinioni e tracce nel web. I commenti rappresentano un’ingente mole di dati e informazioni che possono risultare particolarmente utili alle aziende, al fine di monitorare la propria reputazione online, cioè al fine di 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.

Analizzare questi dati, però, può diventare complesso se non si possiedono le giuste conoscenze e competenze. Per questo, molte aziende preferiscono affidarsi a una figura esperta: il Sentiment Analyst.

Il Sentiment Analyst è quel professionista del mondo digitale 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, se esprimono un pensiero soggettivo positivo nei confronti del brand;
  • Negativo, se esprimono un pensiero soggettivo negativo nei confronti del brand.

Inoltre, la Sentiment Analysis prevede di identificare e analizzare, in ogni messaggio, una serie di elementi, quali per esempio2:

  • 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 sulla base degli aggettivi, della punteggiatura, delle emoticon utilizzate, per esempio;
  • Rilevanza del commento rispetto al topic principale.

Il Sentiment Analyst può essere di supporto ad aziende appartenenti a qualsiasi settore e campo: dalla politica all’economia, dallo sport alla GDO, dal fashion all’healthcare.

Infine, il Sentiment Analyst può lavorare in team composti da differenti figure specializzate, quali per esempio: il Data Scientist, il Machine Learning Engineer, il Big Data Engineer, l’Artificial Intelligence Specialist o l’Analytics Manager.

 

Principali skill e tool del Sentiment Analyst

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:

Per quanto riguarda i principali tool - variamente sofisticati, sia gratuiti sia a pagamento - utilizzati dal Sentiment Analyst, invece, si possono citare i seguenti4

  • 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 puntuali ed esaurienti grafici e insight;
  • 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 API per una Sentiment Analysis basata sulla 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. Sentiment Analysis in italiano: cos'è e perché serve alle aziende, archimedia.it
4. Strumenti Gratuiti e non per la Sentiment Analysis, neting.it

Benvenuto.