Analisi di Contenuto in un caso di “crisi aziendali” su conversato online 2018-07-04T11:47:24+00:00

Project Description

Analisi di Contenuto (semi automatizzata) in un caso di “crisi aziendali” su conversato prodotto online (sia social network che fonti editoriali es. testate online) in lingua italiana.Con questo elaborato abbiamo l’obiettivo di analizzare, all’interno del conversato online dedicato ad un “tema controverso”, le connessioni non gerarchiche fra concetti. Scopo ultimo è quello di individuare le differenze di frame associativi e quindi, di significato, attribuiti da parte di emittenti diversi.

Nel caso specifico ci concentreremo sul conversato emesso in lingua italiana sui social media a proposito dell’acquisizione da parte di Intesa Sanpaolo di Banca Popolare di Vicenza e Veneto Banca nel periodo aprile 2017 – gennaio 2018.

Con questa analisi vorremmo fare emergere il giudizio espresso nei diversi canali comunicativi online (i social media) analizzando le parole impiegate nei messaggi tramite un’analisi del testo semi-automatizzata.

Il progetto vorrebbe ricalcare l’analisi effettuata da parte di Schultz, Friederike & Kleinnijenhuis, Jan & Oegema, Dirk & Utz, Sonja & Atteveldt, nel paper “Strategic framing in the BP crisis: A semantic network analysis of associative frames”[1] a proposito del caso British Petroleum.

Nelle nostre analisi ci limiteremo a verificare se all’interno di canali emittenti di natura diversa emergono associazioni di significato diverse rispetto all’oggetto del conversato e agli attori coinvolti nella vicenda. Se esiste, quindi, una differenza fra l’agenda setting dettata dalla “stampa” e il punto di vista espresso dagli “utenti ordinari”. In particolare vogliamo verificare se, i temi e gli attributi emergenti nel conversato emesso dai canali legati al mondo dell’editoria (come le News online) sono diversi rispetto ai canali popolati da “utenti ordinari” (come Social Network e Forum).

Oltre allo strumento di crawling[2] sono stati utilizzati Rapid Miner, per l’elaborazione delle regole associative sulla base delle probabilità asimmetriche, e Gephi  per la rappresentazione dei network di significato.

[1] Public Relations Review. 38. 97-107. 2012

[2] https://www.tracx.com/

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