{"id":18272,"date":"2021-07-15T09:57:17","date_gmt":"2021-07-15T09:57:17","guid":{"rendered":"http:\/\/pragmaetimos.com\/it\/?p=18272"},"modified":"2024-04-30T12:49:48","modified_gmt":"2024-04-30T10:49:48","slug":"sentiment-analysis-la-svolta-per-la-smart-city-e-la-sicurezza-pubblica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/sentiment-analysis-la-svolta-per-la-smart-city-e-la-sicurezza-pubblica\/","title":{"rendered":"Sentiment Analysis, la svolta per la Smart City e la Sicurezza Pubblica"},"content":{"rendered":"

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Il Social Web<\/strong> raccoglie ogni giorno una grandissima quantit\u00e0 di informazioni sull\u2019espressione dei giudizi degli utenti. Attraverso l\u2019estrazione e l\u2019analisi di questi dati possiamo comprendere le preferenze, emozioni ed opinioni umane. Queste informazioni permettono di costruire delle strategie pubbliche di sostenibilit\u00e0 e miglioramento della qualit\u00e0 della vita. La Sentiment Analysis<\/strong> diventa cos\u00ec la chiave per pensare a delle strategie di sviluppo di Smart City<\/strong>.<\/p>\n

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Cos\u2019\u00e8 la Sentiment Analysis<\/strong><\/h2>\n

La Sentiment Analysis \u00e8 quella branca del Natural Language Processing<\/strong> (NLP) che analizza dati testuali online restituendo informazioni sui giudizi degli utenti. Essa ha una vasta gamma di applicazioni. Interpretando i dati di testo su larga scala, le organizzazioni possono ricevere svariate informazioni da diverse fonti online. Ad esempio, la Sentiment Analysis<\/strong> \u00e8 utilizzata spesso nel marketing per il monitoraggio del brand o per le ricerca di mercato. Allo stesso modo viene applicata nella politica per capire le preferenze dei votanti. I servizi pubblici<\/strong> possono ricavarne grandi vantaggi andando ad analizzare le aspettative dei cittadini. Un utilizzo poco conosciuto, e che approfondiremo in questo articolo, \u00e8 quello nella Sicurezza Pubblica.<\/p>\n

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Perch\u00e9 \u00e8 importante la Sentiment Analysis<\/strong><\/h3>\n

Come spiegato nel precedente articolo la Clusterizzazione Semantica<\/a> \u00e8 fondamentale quando trattiamo i Big Data<\/strong>. Ogni giorno le organizzazioni raccolgono un\u2019enorme mole di dati da svariate fonti. Essi sono l\u2019energia vitale che permette di creare strategie, migliorare i rapporti con gli stakeholder e apportare valore. Tuttavia, la maggior parte dei dati sono destrutturati ed inutilizzabili. \u00c8 per questo che sono necessari degli strumenti specifici che elaborino il linguaggio umano.<\/p>\n

I Software di Sentiment Analysis<\/strong> prendono dati destrutturati dal web e li strutturano e classificano in modo che la macchina riesca a restituire informazioni utili sulle emozioni, preferenze e idee degli utenti.<\/p>\n

 <\/p>\n

Smart City e Sentiment Analysis <\/strong><\/h2>\n

Sicuramente avrai sentito nominare il termine Smart City<\/strong>. Solitamente rappresenta un\u2019area urbana in cui \u00e8 possibile ottimizzare i servizi e le infrastrutture rivolti ai cittadini grazie all\u2019utilizzo della tecnologia. L\u2019idea \u00e8 quella di integrare l\u2019innovazione tecnologica<\/strong> con la vita quotidiana delle persone, promuovendo la sostenibilit\u00e0<\/strong> e la qualit\u00e0 della vita<\/strong>.<\/p>\n

La Sentiment Analysis<\/strong> offre il vantaggio di poter monitorare il livello di soddisfazione dei cittadini. In questo modo si faranno delle analisi pi\u00f9 accurate e si potranno implementare delle strategie che migliorino i servizi e la qualit\u00e0 della vita.<\/p>\n

 <\/p>\n

I vantaggi della Sentiment Analysis nella Sicurezza Pubblica<\/strong><\/h3>\n

Uno dei settori pubblici che possono trarre beneficio dalla Sentiment Analysis \u00e8 la Sicurezza Pubblica. Infatti, attraverso l\u2019analisi dei testi presenti nei social network essa permette di scoprire, e cos\u00ec monitorare, il livello di soddisfazione dei cittadini sulle azioni di polizia, investigazione e applicazione delle politiche di sicurezza in generale. Saremo in grado di capire anche in che zone della citt\u00e0 le persone si sentono pi\u00f9 o meno sicure e confrontarle con i dati sul tasso di criminalit\u00e0 e\/o sulle azioni di polizia. Solo grazie a queste informazioni potremo creare delle strategie e politiche di sicurezza pubblica che rispettino le aspettative dei cittadini.<\/p>\n

 <\/p>\n

L\u2019esperienza di Pragma Etimos\u00a0<\/strong><\/h2>\n

Pragma Etimos, leader nella raffinazione dei dati, ha svolto diversi studi sui processi di Sentiment Analysis. Partendo da un testo destrutturato \u00e8 stato attribuito un livello di \u201cpositivit\u00e0\u201d o \u201cnegativit\u00e0\u201d emotiva alle parole che compongono le frasi. Per creare un tale algoritmo di machine learning <\/strong>\u00e8 stato necessario recuperare una grande mole di testi \u201cetichettati\u201d presenti sul social web e aventi gi\u00e0 una valutazione che ne costituisse una catalogazione sentimentale. Ci\u00f2 \u00e8 servito per effettuare un training il pi\u00f9 accurato possibile. Successivamente si \u00e8 resa necessaria una calibrazione di riconoscimento per mezzo di precise tokenizzazioni (sperazione degli elementi) con una lemmatura (gestione delle forme flesse) e una ricerca dell\u2019elemento naturalizzato nel Database dei lemmi catalogati in modo positivo e negativo. \u00c8 qui che l\u2019algoritmo ha il compito di calcolare la reale polarit\u00e0 del testo, confrontando i vari punteggi delle parole che lo compongono.<\/p>\n

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Grazie al Data Mining possiamo ricavare informazioni utili dall\u2019enorme mole di dati raccolta ogni giorno sui Social Media. I Social Media, infatti, negli ultimi anni sono diventati la pi\u00f9 grande fonte \u201cpotenziale\u201d d\u2019informazione, adattabile a qualsiasi esigenza…<\/p>\n<\/div>\n

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Avere a disposizione tanti dati, non significa automaticamente creare \u201cintelligenza\u201d e valore. La velocit\u00e0 con cui la tecnologia sta mettendo le radici nella nostra vita non ci ha dato il tempo necessario per renderci conto delle reali conseguenze (positive o negative…<\/p>\n<\/div>\n

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