Il Social Mood on Economy Index misura "l'umore" degli italiani su temi economici, analizzando campioni di circa 50mila tweet al giorno individuati tramite un filtro di 60 parole chiave. Nell’ultima parte del 2018 è cresciuto il “mood negativo”
L'Istat ha coniato un nuovo indice per misurare qual è il pensiero generale sui social riguardo la situazione economica dell’Italia: il Social Mood on Economy Index. Si tratta di una statistica sperimentale che misura il "sentiment italiano sull'economia, derivante da campioni di tweet". Con il primo aggiornamento trimestrale, diffuso oggi, il grafico ha mostrato un aumento del “mood negativo”, in particolare nell'ultima parte del 2018, confermando quanto emerso dalle statistiche ufficiali dell’Istat. È il sito dell’Istituto Nazionale di Statistica a spiegare come funziona il nuovo indice.
Analisi su circa 50mila tweet al giorno
La procedura di produzione del Social mood on economy index analizza una media di circa 50.000 tweet al giorno e seleziona ed elabora unicamente quelli il cui testo contenga almeno una parola appartenente a un insieme filtro, ossia termini riguardanti temi economici, predisposto da esperti di dominio.
Filtro con 60 parole chiave
I campioni di tweet vengono raccolti in modo che soddisfino un filtro appositamente progettato, costituito da 60 parole chiave. Tali termini sono derivati dal questionario dell’indagine sulla fiducia dei consumatori, una rilevazione che raccoglie dati nelle prime due settimane di ciascun mese e diffonde le proprie stime entro la fine del mese. Il Social mood on economy index è alimentato unicamente da campioni di tweet pubblici.
Il metodo del sentiment analysis
I messaggi vengono poi analizzati con tecniche di sentiment analysis che si basano sull’uso di un vocabolario alle cui parole sono associati punteggi di sentiment positivo e negativo precalcolati. I testi di tutti i tweet vengono confrontati con il lexicon, ossia il vocabolario, e sulla base dei punteggi delle parole abbinate a ciascun tweet vengono assegnate valutazioni di sentiment positivo e negativo. Al termine dell’analisi, i tweet del giorno vengono divisi in tre classi disgiunte: tweet negativi, tweet neutri e tweet positivi.
Sistema per individuare tweet anomali
Particolare attenzione è stata posta sull'evitare che l’indice prenda in considerazione tweet fuori tema che possano aver eluso il filtro. A tale scopo è stato realizzato un sistema di sorveglianza che analizza periodicamente la serie storica giornaliera dell’indice alla ricerca di valori anomali.
I grafici e le serie storiche
Nei grafici del nuovo indice si possono poi controllare le serie storiche giornaliere e confrontarle con quelle a 15 giorni o a 30 giorni. L’indice ha analizzato il sentiment a partire dal 10 febbraio 2016 al 31 dicembre 2018. Facendo click sul quadratino corrispondente ai principali picchi si possono visualizzare gli argomenti dominanti che sono stati discussi nei tweet del giorno corrispondente e, nel caso in cui i temi siano più di uno, sono riportati in ordine di frequenza decrescente. Oltre alle valutazioni su base giornaliera, i grafici possono mostrare anche le serie storiche delle medie mensili o il volume dei tweet su un determinato tema.
Gli argomenti di discussione su Twitter
Dall’analisi è emerso che durante le festività come Capodanno e Natale si sono registrate impennate di ottimismo, mentre un picco negativo è evidenziato in coincidenza con la discussione sul caso Diciotti, a fine agosto. Nei tweet l’argomento venne abbinato alla presenza di milioni di persone in povertà assoluta, in una sorta di botta e risposta. Tra gli altri temi che hanno mosso il sentiment degli italiani, sia in positivo che in negativo, ci sono state anche le aperture e le chiusure su “opzione donna”.
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