Sono passati poco più giorni dalla scoperta del primo contagiato in Italia da coronavirus. Attraverso l’analisi delle interazioni tra gli utenti di Twitter è possibile provare a ricostruire l’evoluzione dei sentimenti e delle opinioni. Per farlo sono stati analizzati tutti i tweet in lingua italiana che contenevano la parola “coronavirus” nel periodo che va da giovedì 20 febbraio a mercoledì 4 marzo 2020. Non sono stati considerati i retweet.
Un’attenzione che sembrava scemare ma che ritorna alta negli ultimi giorni
L’analisi del numero di tweet scritti ogni giorno fornisce una prima indicazione sul livello di attenzione e di interesse che è stato dedicato al tema.
Fonte: elaborazioni Fondazione Nord ESt
| 20 febbraio
L’attenzione è ancora scarsa, nel giorno vengono scritti solamente 2.159 tweet, ed è rivolta, prevalentemente, a quanto sta avvenendo in Cina (termine usato con maggior frequenza nei tweet di quel giorno), e a Wuhan in particolare, sul caso della nave Diamond Princess e sulla notizia della fine della quarantena per il primo gruppi degli italiani ospiti del centro sportivo della città militare della Cecchignola. |
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| 21 febbraio
Venerdì 21 febbraio, il coronavirus è a Codogno, in Lombardia. L’attenzione degli utenti di Twitter esplode, i tweet sul tema “coronavirus” si moltiplicano per 10, passando da 2.159 a 25.402, le cinque parole più usate sono (in ordine di frequenza) Lombardia, Codogno, Italia, casi e Cina. |
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| 24 febbraio
È il giorno in cui l’attenzione su Twitter è massima (51.620 tweet). Gli utenti italiani di twitter diventano consapevoli dello stato di emergenza. Le parole più utilizzate sono “altr* cas*”, contagi, emergenza, Lombardia e virus. |
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| 04 marzo
L’interesse verso il coronavirus torna a crescere: i tweet erano scesi a 22.704 il primo marzo, sono 34.464 tre giorni dopo. I temi delle interazioni su Twitter sono decisamente diversi: si parla prevalentemente del provvedimento emanato dal governo di chiusura di scuole e università che si protarrà da marzo fino a….. |
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Le analisi pubblicate rappresentano un esempio delle potenzialità dell’analisi testuale applicata a testi ricavati dal web e dai social.
Web crawling, web scraping e text analysis nell’analisi economica
L’analisi del contenuto testuale è un approccio innovativo nell’ambito delle scienze sociali che ha trovato, negli ultimi anni, applicazioni interessanti anche nella ricerca economica. Oggi il web si aggiunge come fonte di contenuto testuale mettendo a disposizione volumi sempre più importanti di informazioni che sono ormai diventate una preziosa fonte per le ricerche. Nel campo della ricerca economica sono diversi gli utilizzi che sono stati fatti delle tecniche di raccolta e analisi dei dati dal web sia nell’ambito del numeric che del textual data mining. L’analisi dei tweet oltre a descrivere la situazione attuale, quasi real time, puo’ consentire di fare previsioni sulle dinamiche future.
Fondazione Nord Est ha cominciato a esplorare le possibilità di utilizzare tali pratiche nell’analisi dell’evoluzione dei sistemi economici locali.
Il primo risultato è il paper “Tecniche di web scraping e text mining per la definizione dei settori industriali: un’applicazione a Piemonte e Veneto” https://www.aisre.it/images/aisre/2019_papers/Toschi-233-174-Toschi-Gianluca.pdf presentato alla XL Conferenza Italiana di Scienze Regionali nel settembre del 2019.