Analisi dei social media e sentiment analysis.

Modulo 1: l'Analisi dei Social Media Cos'è l'analisi dei social media e come viene utilizzata nelle aziende Rilevanza dei social media come fonte di dati Obiettivi dell’analisi dei social media: comprendere il comportamento degli utenti, monitorare il brand, analizzare le tendenze Modulo 2: Panoramica dei Social Media e dei Dati Disponibili Piattaforme principali: Facebook, Twitter, Instagram, LinkedIn, TikTok Tipi di dati nei social media: post, commenti, likes, condivisioni, hashtag Come raccogliere i dati dai social media: API, scraping, strumenti di terze parti Modulo 3: Pre-processamento dei Dati dei Social Media Pulizia dei dati: rimozione di rumore, duplicati, e dati incompleti Tecniche di normalizzazione del testo: tokenizzazione, rimozione di stop words, stemming, lemmatizzazione Gestione dei dati strutturati e non strutturati Modulo 4: la Sentiment Analysis Cos'è la sentiment analysis e perché è importante Differenza tra sentiment analysis e opinione mining Obiettivi della sentiment analysis nei social media: analisi delle emozioni, monitoraggio della reputazione del brand, feedback dei clienti Modulo 5: Tecniche di Sentiment Analysis Approcci alla sentiment analysis: lessicale, basato su regole, machine learning Analisi dei sentimenti a livello di frase, documento e entità Classificazione dei sentimenti: positivo, negativo, neutro Modulo 6: Modelli di Sentiment Analysis Basati su Regole Cos’è un modello basato su regole e come funziona Dizionari e lessici di sentiment: SentiWordNet, AFINN, VADER Vantaggi e svantaggi dei modelli basati su regole Modulo 7: Machine Learning nella Sentiment Analysis Come il machine learning viene utilizzato per l'analisi dei sentimenti Algoritmi di machine learning comuni: Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), Random Forests Come etichettare e allenare un modello di sentiment analysis Modulo 8: Natural Language Processing (NLP) per i Social Media Cos’è il Natural Language Processing (NLP) e la sua applicazione nei social media Tecniche NLP comuni: analisi del testo, riconoscimento di entità, analisi sintattica Come migliorare la sentiment analysis utilizzando tecniche NLP Modulo 9: Analisi del Sentimento con le Reti Neurali le reti neurali per la sentiment analysis Reti neurali profonde e architetture comuni: RNN, LSTM, CNN Vantaggi dell’utilizzo delle reti neurali per l'analisi dei social media Modulo 10: Emozioni e Sentimenti: Oltre il Positivo e Negativo Come l'analisi dei sentimenti può essere estesa per identificare emozioni complesse: gioia, rabbia, tristezza, sorpresa Tecniche avanzate per il rilevamento delle emozioni nei social media Applicazioni: analisi delle emozioni nei commenti dei clienti, nelle recensioni, nelle reazioni Modulo 11: Monitoraggio della Reputazione del Brand nei Social Media L’importanza del monitoraggio della reputazione sui social media Come utilizzare la sentiment analysis per monitorare e migliorare l’immagine di un brand Identificazione e gestione di crisi reputazionali attraverso i sentimenti degli utenti Modulo 12: Visualizzazione dei Dati dei Social Media e dei Sentimenti Tecniche di visualizzazione dei dati per comprendere meglio i sentimenti Creazione di dashboard interattive e report: word cloud, grafici a barre, heatmaps Strumenti di visualizzazione: Tableau, Power BI, Python (matplotlib, seaborn) Modulo 13: Analisi delle Tendenze e Previsione dei Sentimenti Come analizzare le tendenze dei sentimenti nel tempo Modelli di previsione dei sentimenti: analisi delle serie temporali, ARIMA, modelli di machine learning per la previsione Identificazione di picchi nei sentimenti e previsioni future Modulo 14: Etica e Privacy nell'Analisi dei Social Media Questioni etiche legate all'analisi dei dati dai social media Protezione della privacy degli utenti e rispetto delle normative (GDPR, CCPA) Gestione dei bias nei modelli di sentiment analysis Modulo 15: Applicazioni Avanzate e Future Direzioni nell'Analisi dei Social Media Applicazioni avanzate della sentiment analysis: analisi delle recensioni, analisi politica, previsioni di mercato Come le tecniche di sentiment analysis si evolveranno con l’AI e il deep learning Tendenze future e l’impatto dell’intelligenza artificiale nei social media