Opinion Mining Framework

OMF

Opinion Mining Framework

Referente

Franco Tuveri, valorisation@crs4.it

Contesto

Nel mondo di oggi, le nuove tecnologie dell’informazione e della comunicazione influenzano fortemente il modo in cui usiamo, produciamo e scambiamo le parole. Questo influisce sul comportamento delle imprese, sulla loro capacità di fare profitto, sulla loro organizzazione, sulla produzione di beni, servizi e innovazione e sui benefici offerti ai consumatori. L’esplosione di sorgenti di dati non strutturati come reviews online, post e conversazioni sui social media e strutturati come stakeholders letters, documenti strategici in genere e brevetti, non ha generato una migliore comprensione della realtà in cui le imprese operano, ma piuttosto reso piu “complesso” il lavoro degli analisti.

Nasce l’esigenza di nuovi strumenti automatici in grado di sfruttare il potere delle parole per comprendere:

  • In che modo le parole che scegliamo di inserire nelle conversazioni e nei documenti strategici influenzano le performance individuali e organizzative?
  • Attraverso quali strategie la capacità delle imprese di analizzare e utilizzare al meglio le parole potrà costituire una nuova fonte di vantaggio competitivo?

Descrizione

Il framework, ancora in fase di sviluppo, è stato ideato per supportare gli sviluppatori nello sviluppo di applicazioni legate alla analisi semantica dei testi, con moduli inerenti la Opinion Mining, la brand reputation, la classificazione documenti, la content analysis, la profilazione degli utenti.
I principali contesti di utilizzo sono:

  • Imprese: strumenti per la Social Media Intelligence allo scopo di monitorare, creare interesse, analizzare ed estrarre contenuti dalle conversazioni pubbliche provenienti dalle principali piattaforme di social media ma anche attraverso forum e bacheche aziendali.
  • Decisori politici: strumenti per la promozione dell’immagine del territorio basato sull’interpretazione di dati sociali legati a ricettività, ristorazione tipica, attrazioni, tipicità, attraverso la previsione della domanda turistica a livello locale e regionale.

Tratti innovativi

  • opinion analysis: analizzare le opinioni riferite ad eventi o a fatti anche in corso di svolgimento, anche quando esse non siano riferite a specifici argomenti;
  • features extraction: estrarre elementi e informazioni significative contenute nelle opinioni, relative a diversi contesti non sempre ben definiti, a partire da molteplici sorgenti di review;
  • domain specific features: contestualizzazione delle features attraverso l’utilizzo di strumenti per la classificazione semantica, per la gestione di reti semantiche e l’utilizzo di risorse linguistiche ad hoc;
  • reportistica: aggregare e rappresentare i risultati elaborati (opinion summarization) perché diventino informazioni utili nei processi decisionali aziendali.

Potenziali utenti

Sviluppatori software, Manager, Decisori politici, Utenti, Cittadini.

Settori d'impatto

Turismo - Impresa e Commercio - Industrie - Società di Ricerche di Mercato

Ulteriori risorse

  1. Manuela Angioni, Maria Laura Clemente, Franco Tuveri. Evaluating Potential Improvements of Collaborative Filtering with Opinion Mining. ICEIS 2015 - Proceeedings of the 17th International Conference on Enterprise Information Systems – 2015
  2. Manuela Angioni, Maria Laura Clemente, Franco Tuveri. Combining Opinion Mining with Collaborative Filtering. WEBIST 2015 - 11th International Conference on Web Information Systems and Technologies – 2015
  3. Manuela Angioni, Franco Tuveri. An Opinion Mining Model for Generic Domains. Springer Berlin Heidelberg, Volume 515, page 51--64 - 2014
  4. Manuela Angioni, Franco Tuveri. A Linguistic Approach to Opinion Mining. Springer Berlin Heidelberg, Volume 439, page 113--129 - 2012.

Questo sito utilizza cookie tecnici e assimilati. Possono essere presenti anche cookie profilazione di terze parti. Se vuoi saperne di più o negare il consenso a tutti o ad alcuni cookie leggi l'informativa completa. Proseguendo nella navigazione (anche con il semplice scrolling) acconsenti all'uso dei cookie. This site uses technical and anonymized analytics cookies only. There may also be profiling third-party cookies. Please read the cookie information page to learn more about how we use cookies or blocking them. more information

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close