Overview
- Come si fa (e come non si deve fare) ad estrarre informazioni da dati testuali provenienti dal web
- Come gestire i big data generati dai social media utilizzando le tecniche statistiche corrette
- I social media come fonte di informazione e non un rumore di fondo?
- Includes supplementary material: sn.pub/extras
Part of the book series: SxI - Springer for Innovation / SxI - Springer per l'Innovazione (SXIINNO, volume 9)
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About this book
Due miliardi e mezzo di utenti internet, oltre un miliardo di account Facebook, 550 milioni di profili Twitter. Che parlano, discutono, si confrontano sui temi più svariati. Un flusso in continuo divenire di informazioni che dà sostanza ogni giorno al mondo dei Big Data. Ma come si analizza concretamente il “sentiment” della Rete? Quali sono i pregi e i limiti dei diversi metodi esistenti? E a quali domande possiamo dare una risposta?
Dopo aver presentato le varie tecniche di analisi testuale applicate ai social media, questo libro discute di come l’informazione presente in Rete sia in grado di aiutarci a meglio comprendere il presente e a fare previsioni sul futuro riguardo a una molteplicità di fenomeni sociali, che spaziano dall’andamento dei mercati finanziari, alla diffusione di malattie, alle rivolte e ai sommovimenti popolari fino ai risultati dei talent show, prima di concentrarsi su due casi specifici: l’andamento della felicità degli italiani giorno per giorno, e i risultati delle campagne elettorali in Francia, Stati Uniti e Italia tra il 2012 e il 2013.
Authors and Affiliations
Bibliographic Information
Book Title: Social Media e Sentiment Analysis
Book Subtitle: L'evoluzione dei fenomeni sociali attraverso la Rete
Authors: Andrea Ceron, Luigi Curini, Stefano M. Iacus
Series Title: SxI - Springer for Innovation / SxI - Springer per l'Innovazione
DOI: https://doi.org/10.1007/978-88-470-5532-2
Publisher: Springer Milano
eBook Packages: Mathematics and Statistics, Mathematics and Statistics (R0)
Copyright Information: Springer-Verlag Italia 2014
Softcover ISBN: 978-88-470-5531-5Published: 05 December 2013
eBook ISBN: 978-88-470-5532-2Published: 24 February 2014
Series ISSN: 2239-2688
Series E-ISSN: 2239-2696
Edition Number: 1
Number of Pages: XVIII, 130
Topics: Statistics for Social Sciences, Humanities, Law, Social Sciences, general, Data Mining and Knowledge Discovery, Semantics