Soluzioni di monitoraggio dei contenuti Web per Sentiment Analysis e Brand Reputation

La nostra piattaforma KMS (Knowledge Mining System) è uno strumento estremamente potente che consente di analizzare semanticamente informazioni non strutturate contenute all'interno di documenti, siti web, social media, database e altre fonti documentali allo scopo di facilitare la ricerca e la classificazione di tali informazioni. Grazie all'utilizzo di tecniche di analisi concettuale, la nostra piattaforma è in grado di identificare espressioni semantiche anche complesse allo scopo di determinare il sentiment e valutare la Web reputation di uno specifico brand.

Il Text Mining e la Semantica sono la risposta all’Information Overload nella gestione delle informazioni. Permettono infatti di gestire in automatico un insieme esteso di testi, classificandoli sulla base dell’argomento trattato ed estraendone le informazioni più rilevanti. Il Text Mining è una metodologia di Analisi Linguistica e Statistica.

L’Analisi Linguistica permette di individuare gli elementi chiave di ciascun testo, operando elaborazioni di tipo morfologico, sintattico, logico-funzionale e semantico. L’analisi morfo-sintattica classifica grammaticalmente ogni parola, riducendo il numero di concetti candidati a descrivere un testo. In un testo di politica o di economia, ad esempio, i nomi propri di persona, luogo e organizzazione permettono una facile identificazione del tema trattato, mentre in un'e-mail o in un post di un forum gli aggettivi possono graduare la valenza positiva o negativa di un servizio. L’analisi logica consente quindi di capire chi fa che cosa, come, quando e dove. L’analisi semantica coglie infine il significato profondo di ogni parola. Un’analisi proiettiva delle informazioni consente poi di valutare con ottimi margini di precisione il grado di soddisfazione dei clienti a fronte di specifiche iniziative commerciali dell’azienda. Collocare il nome di un’azienda nello "Spazio delle Parole", valutarne la distanza da concetti quali buono, bello, giovane, rassicurante e così via permette di cogliere la percezione che di essa hanno i clienti o i potenziali fruitori di un suo servizio (Semiometria e Brand Analysis).

L’Analisi Statistica consente infine di assegnare i documenti sia a categorie tematiche predefinite e personalizzate (Categorizzazione), che a categorie non note a priori (Clustering). Nel caso della Categorizzazione, ad esempio, un articolo può essere associato automaticamente a temi quali politica, cronaca, economia, sport o spettacolo, mentre un’e-mail può essere re-indirizzata automaticamente al reparto aziendale pertinente. Nel caso del Clustering, la classificazione dei testi avviene mediante un’aggregazione spontanea. Questo permette di aggregare lamentele o suggerimenti riguardo a prodotti e servizi secondo prospettive diverse, fornendo all’azienda nuove chiavi interpretative.