Nell’era dell’Industria 4.0 dove tutti siamo iper-connessi e dove si producono miliardi di dati al giorno anche i Big Data possono essere utilizzati per tracciare l’andamento del Covid-19.
Per esempio, analizzare le fonti social con Twitter, Facebook o Instagram può aiutare a capire quale è la percezione, ovvero il Sentiment, della popolazione italiana nei confronti di questo virus.
Come si vede dai grafici il sentiment su Twitter è prevalentemente negativo (in rosso) e neutro (in grigio).
La stessa tipologia di analisi si può estendere all’analisi del linguaggio all’interno dei commenti. Si può cercare di vedere quale sono le parole più utilizzate nei commenti Facebook e Twitter.
Anche il numero di commenti e interazioni sui social è un indicatore della reale percezione della popolazione della crisi mondiale.
Nel grafico riportato vediamo come il numero di post al giorno, su differenti social network, aumenti man mano che si prende atto che stiamo affrontando una crisi sanitaria mondiale.
Il monitoraggio delle interazioni è uno strumento fondamentale per analizzare la capacita’ di comunicazione di un messaggio. Nel grafico accanto si vedono le interazioni degli utenti con il profilo Twitter del Presidente del Consiglio Conte dopo il discorso di sul primo decreto dove invitava i cittadini a rimanere a casa. Ogni nodo indica un utente, il colore il sentiment.
In generale, l’analisi dei Big Data dei social network può essere un alleato fondamentale per capire quanto un messaggio abbia realizzato gli effetti comunicativi desiderati.
Nel decision-making, in particolare, quanto la comunicazione istituzionale abbia aiutato nel far recepire ai destinatari il significato delle politiche adottate aiutando le misure di contenimento del Covid-19 ad avere l’effetto desiderato.
