Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
Sommario
Abstract .............................................................................................................. 2
Introduzione........................................................................................................ 3
CAPITOLO 1 – La definizione di complessità sociologica............................... 6
1.1
La sociologia come sistema aperto ....................................................... 7
1.2
La sociologia come sistema complesso ................................................ 8
1.3
Dalla sociologia alla meta-sociologia ................................................. 10
CAPITOLO 2 - Il dibattito sociologico sulla complessità ............................... 13
2.1
La ricorsività ed i cicli di retroazione: Edgar Morin .......................... 13
2.2
La realtà complessa della mente: Gregory Bateson............................ 17
2.3
L’autopoiesi nei sistemi sociali: Niklas Luhmann.............................. 20
CAPITOLO 3 - La Sentiment Analysis ........................................................... 23
3.1
La nascita delle reti sociali.................................................................. 26
3.2
Eterogeneità delle reti sociali.............................................................. 30
3.3
L’analisi delle reti sociali.................................................................... 31
3.4
Dalla Social Network Analysis alla Sentiment Analysis.................... 33
3.5
Contributo della Sentiment Analysis al dibattito sociologico ............ 35
Considerazioni finali ........................................................................................ 42
Bibliografia e sitografia.................................................................................... 45
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
Abstract
Il presente lavoro fornisce una finestra di conoscenza sul dibattito sociologico
nato in seno alle nuove forme di comunicazione e di espressione sviluppatesi, in
parte naturalmente, se non quando strumentalmente, all’interno dei social network. Ciò è reso possibile grazie agli approfondimenti condotti sulla Sentiment
Analysis che, in funzione della sua natura complessa, permette di utilizzare tecniche di indagine in grado di mettere in relazione enormi quantità di informazioni,
apparentemente poco importanti e non collegate tra di loro. Il ricorso alla complessità, intrapreso ad inizio anni ‘90 da numerosi scienziati e sociologi, sembra
fornire, proprio attraverso la Sentiment Analysis, gli strumenti adatti ad avviare
quel processo di osservazione delle opinioni che emergono dal chiacchiericcio
della Rete. Attraverso la Sentiment Analysis è possibile evidenziare le nuove proprietà, ma soprattutto le nuove forme di relazione sociale, permesse
dall’introduzione di un nuovo e poderoso strumento di comunicazione quale Internet. Nata in ambito pubblicitario, per sondare il gradimento di nuovi prodotti
immessi sul mercato, la Sentiment Analysis, trova oggi una sua evoluzione e specifica identità in attività di intelligence multidimensionale: a livello sociologico,
politico, pubblicitario e anche di sicurezza nazionale.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
Il vero viaggio di scoperta non consiste nel cercare
nuove terre, ma nell’avere nuovi occhi.
(M. Proust)
Introduzione
Il lavoro focalizza la sua attenzione sulla Sentiment Analysis nell’ambito della
discussione sociologica sviluppatasi negli ultimi decenni. Questa si configura come un’emergente forma di indagine della comunicazione nata all’interno dei social network e fornisce alla ricerca sociale uno strumento di esplorazione sulle
forme di espressione dell’attuale società digitale, a partire dalle conversazioni, informali e non strutturate, che si tengono all’interno di un blog o di una chat: il
sentimento sociale.
I social network, qualunque sia la loro natura o il loro obiettivo, hanno modificato radicalmente il modo di comunicare, ricercare e condividere informazioni,
ma soprattutto far valere il proprio punto di vista, esprimere giudizi e impressioni
in libertà. La natura impersonale della comunicazione, per assurdo, incrementa le
potenzialità delle relazioni e le capacità di espressione. Infatti, i soggetti, nascosti
dietro la tastiera di un PC non hanno remore ad esprimere opinioni che il faccia a
faccia potrebbe inibire.
Lo studio, per verificare l’effettiva efficacia della Sentiment Analysis ai fini
dell’interpretazione del sistema complesso delle relazioni sociali in Rete, è con-
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
dotto ipotizzando un percorso esplorativo all’interno di un criterio più generale riconducibile al paradigma della complessità.
Seguendo questo scopo generale, nel primo capitolo si va ad analizzare la possibilità di ritrovare alcune caratteristiche proprie della complessità nell’attuale sociologia intesa come sistema sociale aperto. L’approccio complesso trova giustificazione, soprattutto dall’evidenza che l’attuale comunicazione sociale è di natura
interdisciplinare, a gran parte delle scienze, ma anche a fasce di età, cultura e status economico.
Nel secondo capitolo si approfondiscono i temi del dibattito sociologico sulla
complessità. Se ne produce un breve excursus storico attraverso il contributo di
sociologi e autori quali Edgar Morin, Gregory Bateson e Niklas Luhmann.
All’interno della loro significativa opera scientifica, si cerca di rintracciare la presenza di riflessioni di natura sociologica, che, anche se percorrendo strade differenti, hanno provato la quasi naturale integrazione della sociologia con la complessità, raggiungendo risultati a volte modesti e poco incisivi, talora interessanti e
degni di nota.
Nel terzo capitolo è affrontato il tema dello sviluppo sociale dei processi di
comunicazione, facendo riferimento alla capacità dell’individuo di relazionarsi e
costruire complesse reti sociali. Con la diffusione di Internet e la crescita della
numerosità delle forme di aggregazione nei social network, il discorso si sposta
sull’esigenza di un’analisi di questi fenomeni sociali che devono essere studiati
sia in termini di relazioni, sia in termini formali di struttura. I motivi di interesse
sono numerosi: indagini di mercato, sicurezza nazionale, “predizione” di strategie
politiche, cyber-crime, ecc. Gli strumenti di indagine sono rappresentati dapprima
da modelli artificiali di analisi del web (quali la Social Network Analysis e il coPagina | 4
Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
siddetto web2), quindi da modelli adattivi artificiali propri della Sentiment Analysis. Questo approccio sposta l’indagine da una valutazione basata sugli argomenti,
che significherebbe prendere in considerazione tantissime variabili, ad una valutazione del sentimento che, grazie a forme di classificazione basate sulla polarità,
permette di ragionare su un numero più limitato di variabili.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
CAPITOLO 1 – La definizione di complessità sociologica
L’affermazione delle teorie e dei metodi della complessità si è imposta storicamente ed in maniera prevalente, nell’ambito di discipline scientifiche (matematica, fisica, chimica) ma la ricerca di risposte sempre più chiare ai problemi emergenti dell’attualità ha contribuito allo sviluppo di relazioni anche con altre scienze
considerate più umanistiche quali la sociologia e la psicologia.
Per quest’ultime è possibile, attraverso l’approccio interdisciplinare, elemento
distintivo della complessità, rimodulare e considerare sotto una nuova luce molte
delle loro dinamiche e poter così usufruire di originali strumenti metodologici offerti da altre scienze, prima tra tutte la cibernetica e l’intelligenza artificiale. Il
vantaggio che se ne ottiene permette di individuare una quarta ondata della sociologia che viene interpretata come
«organico insieme di teorie e modelli, matematici e simulativi, interessati all ’analisi
delle relazioni non-lineari dell’azione sociale e dei fenomeni emergenti ad essi legati, che si potrebbero riunire sotto il nome di sociologia dei sistemi complessi, come
viene definita più specificatamente da Giovanni Gennaro » (Coco 2005, p. 105).
Da ciò la considerazione che l’attuale sociologia non può prescindere da un approccio interdisciplinare, ma anche dinamico e autopoietico, giacché deve tener
conto dei contesti globali in cui si realizza l’azione sociale del singolo individuo.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
Ma cosa è la complessità? Darne una definizione risulta un processo arduo, in
quanto, nonostante il concetto origini, a cavallo tra l’Ottocento e il Novecento, in
maniera quasi spontanea e indipendente all’interno di aree di indagine scientifica,
trasferendo concetti e modelli da una disciplina ad un’altra, il suo campo di definizione non è stato ancora formalizzato in maniera chiara ed univoca. C’è addirittura chi, come Edgar Morin (1985), fa di quest’asserzione un punto di forza, affermando che se la complessità si potesse definire non sarebbe più tale.
1.1
La sociologia come sistema aperto
In questo lavoro, piuttosto che pensare alla complessità come una realtà o teoria scientifica, si preferisce considerarla come un modello di riferimento per
l’indagine sociologica dei sistemi aperti, ovvero di quelle aggregazioni fondate
sulle relazioni dei suoi agenti e degli agenti con l’ambiente circostante. Questo
perché, considerati gli scopi generali qui perseguiti, risulta indispensabile pensare
alla sociologia come un sistema complesso, in termini di caratteristiche comportamentali delle nuove forme di comunicazione sociale. L’approccio è giustificato
anche alla luce di quanto già in essere in altre scienze.
Le prime indagini sul concetto di sistema aperto vengono condotte dal biologo
viennese von Bertalanffy (Bertuglia e Vaio 2011, p. 80) che ha introdotto l’idea
del funzionamento di un sistema biologico come risultato dell’interazione delle
sue parti costituenti, le quali si integrano nella struttura del sistema stesso, che diventa un tutto indivisibile, ma al contempo un tutto evolutivo e dinamico. Un tale
sistema tende a generare nuove configurazioni, che sono differenti sia da forme di
equilibrio stabile che da quelle riconducibili al caos. Si può dire che il sistema assume un comportamento con proprietà emergenti definibili solo da parametri legaPagina | 7
Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
ti alla complessità. Per proprietà emergenti si intende una proprietà nuova del sistema che era impossibile da prevedere come esito globale delle singole interazioni fra gli elementi.
Le relazioni che governano il funzionamento interno di un sistema aperto, e i
sistemi sociali sono riconducibili a tale stereotipo, è funzione del tipo
d’interazione che questo ha con l’ambiente esterno e, quindi, inizialmente non
predicibili se non attraverso strumenti di indagine complessi come la Sentiment
Analysis.
1.2
La sociologia come sistema complesso
Un sistema si considera complesso quando, seppur costituito da un numero limitato di agenti (per esempio una cellula), è difficile prevederne il comportamento
futuro in quanto non risponde a regole note, ma dipende dalle relazioni nel tempo
tra gli agenti del sistema e l’ambiente esterno. Ambiente che fornisce al sistema
quegli stimoli che ne originano la vita, in quanto ne determina la dinamicità necessaria a ritornare al suo status di equilibrio originario (caratteristica
dell’adattività all’ambiente). Un sistema che si adatta all’ambiente in cui è immerso, nel tendere al raggiungimento del suo stato di equilibrio iniziale, sviluppa
continue relazioni tra i suoi agenti rispondendo a feedback esterni (caratteristica
della dinamicità) che a loro volta si traducono in un comportamento di sopravvivenza
e
di
auto-sostentamento
del
sistema
stesso
(caratteristica
dell’autopoietismo).
In altre parole un sistema è complesso quando è difficile se non addirittura impossibile ricondurre la sua descrizione ad un numero di parametri e variabili defi-
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
nito: il rischio che si corre è quello di perderne l’essenza globale e, di conseguenza, le sue caratteristiche e proprietà funzionali.
Sotto questo aspetto vale la pena evidenziare la profonda differenza tra il concetto di sistema complicato e sistema complesso. Si rientra nel primo caso quando
si è di fronte a situazioni, a volte difficili da analizzare, ma di cui se ne conoscono
le regole: l’organizzazione di una sessione elettorale o la rappresentazione teatrale
di un’opera lirica, sono due eventi molto complicati da gestire, ma se ne conoscono date, scenografie, spartiti, attori e tempi. Di contro, si rientra nel secondo caso
quando non si conoscono le regole del gioco: l’esito delle sessione elettorale, dipende esclusivamente dal comportamento degli elettori e il risultato finale si può
predire con tecniche di exit-poll e di Sentiment Analysis, ma la certezza finale si
raggiunge solo a conclusione della partita.
Un computer è un sistema complicato in quanto è tendenzialmente prevedibile
e deterministico: a specifici input corrispondono altrettanti output, a parte eventuali virus informatici; un cervello è un sistema complesso in quanto le sinapsi attivate da una sollecitazione esterna non sempre sono prevedibili in termini di
comportamento.
Per affrontare l’analisi di un sistema è necessario adottare un duplice approccio. Il primo, riduzionista, ci permette di conoscere quali sono gli agenti, ovvero
le parti che lo compongono e le loro funzioni, caratteristiche e specificazioni. Il
secondo è un approccio sistemico, finalizzato a interpretare la rete delle relazioni
tra gli elementi che lo costituiscono (l’osservato) con l’ambiente esterno, e quindi,
con l’osservatore. Il ruolo dell’osservatore diventa fondamentale in un sistema
complesso perché ne determina il modello di rappresentazione e di interpretazione
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
che, quindi, per definizione non può essere assoluto e a valenza generale. Alfredo
Coco (2005, pp. 106-107) scrive a tal proposito:
«Vanno ripensati i rigidi confini scientifici posti storicamente tra il paradigma riduzionista e quello olistico, così come vanno ridiscusse le presunte antinomie rilevate
tra il momento analitico e quello sintetico, oppure tra l ’approccio macro-sociale e
quello micro-sociale. In altre parole, la conoscenza della comples sità esige una comprensione integrata degli aspetti individuali, locali e particolari e delle dimensioni
globali, diffuse e collettive di un qualsiasi evento sociale […] Gli strumenti metodologici delle teorie della complessità, in realtà, muovono proprio verso il superamento
di entrambi i limiti osservati».
Secondo questo nuovo approccio, ci si allontana dall’oggettivismo della scienza classica e si approda verso il paradigma relazionale e dialogico riscontrabile nel
pensiero di numerosi autori, tra i quali Edgar Morin, Gregory Bateson, Niklas
Luhmann. È così che la sociologia acquista la dimensione della variabile tempo
che ne scandisce l’evoluzione: i modelli cambiano nel tempo e ciò che oggi è definito caos e incomprensibile, domani potrebbe non esserlo o, viceversa, si potrebbero scoprire limiti di interpretazione e di significatività.
1.3
Dalla sociologia alla meta-sociologia
A seguito alla caduta del formalismo della logica matematica, che si può far
coincidere con la pubblicazione della teoria dell’indecidibilità di Kurt Gödel1, nella seconda metà del Novecento si è sviluppato un interesse crescente verso nuovi
metodi di ricerca tutti con l’esigenza comune di andare oltre per interpretare cor-
1
In logica matematica, i teoremi di incompletezza o indecidibilità di Gödel sono due famosi
teoremi dimostrati da Kurt Gödel nel 1931. Attraverso di essi, grazie alla formalizzazione matematica di paradossi come quello del “mentitore”, Gödel dimostra che all’interno di qualsiasi teoria,
coerente e completa, sia possibile dimostrare una certa affermazione, ma, contemporaneamente,
anche la sua negazione. Tale dimostrazione andava a minare 2000 anni di logica aristotelica basata
sui principi di non contraddizione (non pu ò essere contemporaneamente vero un enunciato e il suo
opposto) e del terzo escluso (per un qualsiasi enunciato vale o l ’enunciato stesso o la sua negazione: mai entrambi).
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
rettamente quanto osservato. Nasce così la meta-scienza, dove i sistemi sono costituiti da elementi che, pur essendo identificabili singolarmente, non possono essere valutati che assieme al sistema stesso che ne specializza caratteristiche e funzionalità.
Si tratta di un paradigma che la psicologia abbraccia immediatamente dapprima
con la Gestalt2, ma poi anche con l’Esperienza Sociale di Lev Vygotskij3 e che la
sociologia, successivamente, fa evolvere in maniera significativa, ad esempio con
il principio ologrammatico di Edgar Morin, che verrà descritto in seguito.
Dalla prima metà degli anni ‘90 del secolo scorso la complessità diventa il paradigma del tessuto connettivo della multidisciplinarietà. Infatti, sia la fisica, la
biologia, le scienze cognitive, le scienze sociali, sia discipline come la matematica
e la scienza dell’informazione (inizialmente cibernetica), ognuna focalizzata su
specifiche interpretazioni della realtà, sentono la necessità di fornire una visione
globale della stessa.
Il superamento di una visione parziale verso una considerazione multidisciplinare può essere attuata se si configura la complessità come un percorso del pensiero scientifico, e non come: «una nuova costruzione teorica o un nuovo schema logico-formale astratto per reinterpretare gli elementi compresi entro un paradigma
già esistente» (Bertuglia e Vaio 2011, p. 309).
Il percorso si è dimostrato arduo e non sempre all’entusiasmo iniziale sono seguiti risultati efficaci. Tuttavia si possono enumerare scienziati e gruppi di ricerca,
il cui metodo d’indagine ha la propensione metodologica della multidisciplinarie-
2
Il “tutto è più delle sue parti”.
l’esperienza sociale per la quale non si dispone soltanto delle connessioni formatesi nella
esperienza personale tra i riflessi incondizionati e i singoli elementi dell ’ambiente, ma anche di un
gran numero di connessioni che sono state fissate nell ’esperienza degli altri uomini.
3
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
tà. Questo ha permesso, nel corso degli anni, di costituire se non un unico paradigma, una serie di contigui paradigmi in grado di tracciare un metodo comportamentale di studio verso i fenomeni reali e, in particolar modo, sociali. Un esempio
molto valido è costituito dalla nascita dell’Istituto Santa Fé, un centro di ricerca
privato, indipendente e transdisciplinare il cui intento è di cancellare le differenti
suddivisioni tra le varie matrici disciplinari della scienza per annettere ed integrare i loro rispettivi contributi teorici e metodologici in un unico nuovo corpo
disciplinare (Bertuglia e Vaio 2011, p. 19). Si sostanzia così il concetto di metache vuole che un sistema possa essere descritto solo entro uno, più grande, a cui è
collegato da relazioni.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
CAPITOLO 2 - Il dibattito sociologico sulla complessità
Ricercando nel vasto scenario del dibattito scientifico contemporaneo è stato
possibile rintracciare nell’ambito della sociologia autori e scienziati che hanno
contribuito attraverso le loro riflessioni ad adottare il paradigma della complessità
come metodo d’indagine. Nel seguito si riportano alcune caratteristiche proprie
della sociologia intesa come sistema complesso e i principali scienziati che le
hanno messe in evidenza.
2.1
La ricorsività ed i cicli di retroazione: Edgar Morin
Negli anni Settanta, il filosofo e sociologo francese Edgar Morin4 getta le basi
per una nuova teoria dei sistemi, proponendo il cosiddetto pensiero complesso
come chiave di interpretazione della realtà. In Morin il termine complessità è inteso nel senso etimologico del vocabolo latino com plexus, che significa ciò che è
tessuto insieme. In La méthode, opera in sei volumi pubblicata tra il 1977 e il
2004, Morin affronta il tema centrale della sua riflessione: come trattare la complessità del mondo reale. Secondo questo autore, il pensiero della complessità si
presenta su più piani diversi. Il piano fondamentale è costituito dalla teoria
dell’informazione, dalla cibernetica e dalla teoria dei sistemi.
4
Edgar Nahoum detto Edgar Morin (Parigi, 8 luglio 1921).
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
La teoria dell’informazione permette di entrare in un universo in cui vi è sia
ordine, sia disordine (rispettivamente: ridondanza e rumore) e di estrarne
l’informazione cioè l’elemento che risolve un’incertezza o apporta una novità
inattesa: in questo modo l’informazione diventa protagonista, anzi, organizzatrice
del sistema stesso.
Il secondo piano è quello dell’autorganizzazione dei sistemi, che trae origine
dalle idee di John von Neumann5 e di Heinz von Foerster6. L’organizzazione aggiunge qualcosa, perché esistono proprietà emergenti: il tutto è più delle sue parti.
Il tutto organizzato fa emergere qualità che, senza un’organizzazione, non esisterebbero. Di contro, però, succede anche che l’organizzazione di parti in un sistema
tolga proprietà originarie alle parti attrici: vale a dire che il tutto è meno della
somma delle parti, poiché le parti possono essere caratterizzate da qualità inibite
dal fatto di essere organizzate in un sistema.
Una volta che si sia riconosciuta la complessità del reale, ai due precedenti piani citati Morin ne aggiunge un terzo costituito dai principi che egli stesso denomina dialogico, ricorsivo e ologrammatico. Questi principi, sono indicati come
strumenti per ottenere un approccio epistemologico di analisi, adeguato, anche
senza avere la pretesa di essere l’approccio assoluto.
Il principio dialogico è in qualche misura affine a quello che viene comunemente inteso come dialettico, in quanto momento di sintesi tra opposti. Il principio
5
John von Neumann (Budapest, 28 dicembre 1903 – Washington, 8 febbraio 1957) è stato una
delle menti più brillanti e straordinarie del secolo scorso. Insieme a L.Szilard, E.Teller ed
E.Wigner, i quattro facevano parte del "clan degli ungheresi" ai tempi di Los Alamos e del Progetto Manhattan.
6
Heinz von Foerster (Vienna, 13 novembre 1911 – Pescadero, California, 2 ottobre 2002) è
stato uno scienziato statunitense che ha combinato fisica e filosofia. Ha lavorato nel campo della
cibernetica ed è stato essenziale per lo sviluppo del costruttivismo radicale e della cosiddetta seconda cibernetica (che estende e complessifica la tradizionale prima cibernetica di N. Wiener e
John von Neumann).
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
consente di mantenere la dualità nell’unità e di confrontare termini complementari
e, al contempo, antagonisti. Per esempio, la nostra conoscenza progredisce, ma al
contempo, è causa della nostra ignoranza (non si finisce mai di conoscere): la conoscenza, in realtà, deve lavorare a fianco della non conoscenza, in un avvolgente
processo a spirale di continuo approfondimento conoscitivo.
Il principio ricorsivo è quello che troviamo operante nei sistemi che con circolarità causale determinano i processi della propria stessa produzione. Il principio
permette di interpretare i processi reali come processi in cui gli effetti e i prodotti
sono contemporaneamente cause ed effetto di ciò che li produce. Nella retroazione
(feedback), che è l’elemento chiave del principio ricorsivo, l’effetto ha
un’influenza sulla causa e, secondo detto principio, i prodotti divengono produttori di ciò che li produce. I cicli di retroazione (feedback) possono essere a loro volta positivi o negativi. Questi concetti hanno un retaggio che affonda le sue radici
nella cibernetica di primo ordine, il cui padre fondatore è Norbert Wiener7, e la
cui attenzione è volta ai fenomeni di autoregolazione negli organismi viventi e nei
sistemi artificiali (come le macchine), nonché alla struttura ed al funzionamento
dei sistemi di regolazione e di controllo. Alfredo Coco (2005, p. 68) propone una
definizione esaustiva dei due processi:
«Una retroazione è negativa o frenante, quando una parte dell ’informazione di output, che si ripropone come nuovo input nel ciclo delle interazioni, tende a mantenere
il sistema in uno stato stabile e di equilibrio. Si pensi al funzionamento di un termostato in un appartamento, che riequilibra costantemente la temperatura interna della
casa in relazione ad un valore prefissato al di sotto o al di sopra del quale non deve
spostarsi. Al contrario, un feedback si definisce positivo o di tipo rinforzante, nel caso in cui in un sistema si reintroduce un’informazione che anziché smorzare, ampli-
7
Norbert Wiener (Columbia, 26 novembre 1894 – Stoccolma, 18 marzo 1964) è stato un matematico e statistico statunitense. Famoso per ricerche sul calcolo delle probabilità ma soprattutto
per gli sviluppi dati, insieme al suo allievo Claude Shannon, alla teoria dell ’informazione, essendo
riconosciuto come il padre della cibernetica moderna.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
fica le condizioni di stato del sistema…. Insomma si è in presenza di cicli autorinforzanti in cui il sistema stimola se stesso senza fine, sia verso l’alto sia verso il
basso, spingendosi o verso il caos incontrollabile oppure verso un equilibrio totalmente statico. In qualsiasi sistema si è in presenza di numerose retroazioni negative
e positive che si confrontano, si moltiplicano e si equilibrano costantemente durante
i processi di interazione tra gli elementi, in stretta connessione con le azioni interne
ed esterne al sistema»
Il principio ologrammatico, infine, indica la prospettiva secondo cui non solo
la parte è nel tutto, ma il tutto è nella parte, così come accade nell’immagine prodotta da un ologramma o da un frattale. Il principio ologrammatico è presente nel
mondo biologico e in quello sociale. Per esempio, la totalità del patrimonio genetico che definisce l’individuo è presente in ogni singola cellula di quello stesso individuo che le cellule compongono; allo stesso modo, l’individuo è parte della società, ma la società è presente in ciascun individuo attraverso la sua lingua, la sua
cultura e le sue regole sociali. Questo principio quindi, costituisce un superamento
tanto rispetto al riduzionismo che vede solo le parti del sistema, quanto rispetto
all’olismo che vede solo il sistema come un tutto.
Da quanto detto sopra, ne emerge che la complessità non è una scienza, non è
una teoria, ma piuttosto un percorso, un metodo. Per Morin è la sfida al problema
della conoscenza del mondo, non è la risposta. Lo studioso francese scrive in proposito: «Penso che oggi il problema cruciale sia quello di un principio ordinatore
della conoscenza; e ciò che è vitale, non è soltanto apprendere ad apprendere, non
è soltanto riapprendere, non è soltanto disapprendere; è riorganizzare» (Morin
2001, p. 17).
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
2.2
La realtà complessa della mente: Gregory Bateson
Con Bateson8 l’idea di un osservatore visto come sistema che interagisce con
un altro sistema, già presente nei lavori di Wiener e von Bertalanffy, è ulteriormente approfondita e sviluppata. Tutti gli studi di metà del Novecento sulla teoria
dei sistemi ruotavano intorno a problemi relativi all’interazione e alla comunicazione. Bateson è tra i primi ad apprezzare, in quel contesto culturale, il fatto che
gli schemi organizzati e le simmetrie relazionali che sono evidenti negli esseri viventi sono indicazione della presenza di una mente negli stessi. Opponendosi fermamente alla controversia ottocentesca fra scienza e religione, in cui la mente,
non potendo essere esplorata sperimentalmente, non poteva avere alcun ruolo di
natura finalistica, Bateson, sulla scia dei risultati della nascente cibernetica, si
rende conto che sono proprio i processi mentali ad avere un ruolo preponderante
ai fini dell’indagine conoscitiva ed interpretativa. Ciò lo porta a formulare i cosiddetti criteri della mente e l’epistemologia cibernetica come parti essenziali per la
sua interpretazione ecologica della realtà, basata sulla teoria della comunicazione,
quella dell’informazione e quella dei sistemi che costituiscono, per Bateson, un
vasto aggregato di idee unitario.
La cibernetica diventa il modello di riferimento dei fenomeni mentali che a
questo punto sono riconducibili al concetto di algoritmo, ovvero di procedimento
risolutivo, di un problema composto da un insieme di regole che permettono di ottenere i risultati del problema partendo dai dati a disposizione e che termina in una
quantità finita di tempo.
8
Gregory Bateson (Grantchester, 9 maggio 1904 – San Francisco, 4 luglio 1980) è stato un antropologo, sociologo e psicologo britannico, il cui lavoro ha toccato anche molti altri campi (semiotica, linguistica, cibernetica.).
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
Di contro, l’epistemologia è il processo conoscitivo che identifica i limiti della
nostra capacità del conoscere, diventa quindi una sorta di meta-scienza, i cui ambiti si estendono fino a comprendere le scienze della mente, ove con il termine
mente, non ci si limita alla solo accezione umana, ma viene esteso all’insieme delle interazioni presenti in un sistema.
Nella sua opera Mente e natura Bateson (1984) annuncia l’inattualità di alcune
nozioni particolarmente diffuse come il dualismo cartesiano che separa la mente
dalla materia o l’assunto che tutti i fenomeni (anche quelli mentali) debbano essere studiati e considerati in termini quantitativi. Le modalità conoscitive lineari e
deterministiche si rivelano, infatti, inadeguate alla comprensione non solo dei fenomeni propriamente fisici, ma anche dei fenomeni viventi che vanno analizzati e
compresi con linguaggi inediti, ancora da inventare. Linguaggi che non seguono
contrapposizioni dualistiche (natura-cultura, mente-corpo, individuo-società, iotu, etc.), ma si esprimono nella danza interattiva della relazione, che si nutre del
contributo di tutti i suoi componenti. La mente stessa viene assunta come un aggregato di parti interagenti, un insieme interconnesso, un plot9 policentrico ed interattivo i cui elementi sono naturalmente in relazione reciproca. L’interpretazione
di Bateson è quella di una teoria della mente olistica e, come ogni olismo serio, si
basa sulla premessa della differenziazione e dell’interazione delle parti (Ivi, p.
128). Come affermava già in Verso un’ecologia della mente, la mente può essere
considerata come un processo ecologico simile a quello attivato da un individuo
che stia abbattendo un albero con un’ascia, che deve correggere ogni colpo a seconda dell’intaccatura lasciata dal colpo precedente. Il complesso albero-occhi-
9
Inteso come processo di generazione di domande (e risposte) che si sviluppano intorno ad una
situazione.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
cervello-muscoli-ascia-colpo-albero si configura come un sistema totale che ha le
stesse caratteristiche del processo mentale (Bateson 1976).
Criticando l’identificazione della mente con il cervello come punto fisso ed
immutabile a cui arrivano i dati dall’esterno, egli ritiene possibile l’informazione
solo se questa viene intesa come interazione del soggetto con il suo contesto ambientale. Ogni immagine o raffigurazione di un oggetto resta impercettibile se non
ci si pone in relazione con esso. Come l’uomo cieco costruisce configurazioni del
mondo muovendo il bastone sul terreno, così l’uomo vedente realizza lo stesso
processo attraverso i suoi occhi. Per Bateson: «the world opens out to the mind
through a process of revelation»10 (Bateson 1984, p. 18).
Mente e natura diventano quindi due grandi sistemi che in parte interagiscono e
in parte sono autonomi: un sistema è dentro l’individuo ed è detto apprendimento,
l’altro è proprio dell’ereditarietà e delle popolazioni, ed è chiamato evoluzione:
pur lavorando a diversi livelli, si combinano a comporre un’unica biosfera dinamica (Bertuglia e Vaio 2011, p. 103). Come evidenziato da Bertuglia e Vaio, Bateson, in opposizione alla rigidezza che ravvisa negli ambienti culturali, propone
una nuova epistemologia evolutiva ed interdisciplinare investigando il tema della
comunicazione. Per lui la mente, il pensiero e la comunicazione si coniugano con
la dimensione esterna del corpo per costruire la realtà individuale di ciascun soggetto. In un certo senso, nella concezione di Bateson, mente e corpo possono essere paragonati a software e hardware, e i processi e gli stati mentali possono essere
analizzati a partire da un’attenta osservazione del corpo. In questa concezione poliedrica dell’uomo, Bateson analizza dal punto di vista evoluzionistico i cambia-
10
«Il mondo si apre alla mente attraverso un processo di rivelazione » (traduzione nostra).
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
menti che la società subisce a partire dal comportamento dei singoli, e paragona le
dimensioni passionale e intuitiva dell’uomo alla lotta degli opposti che soggiace
alla vita umana, come la lotta dovuta alle opposizioni accordo - conflitto, stabilità
cambiamento, bene -male. In quest’ottica, le persone, grazie alla facoltà del linguaggio e per mezzo di interazioni rese possibili dal linguaggio, ricche di significati, di condotte e di credenze, costruiscono le proprie realtà che sono all’origine
del benessere o malessere individuale. Da qui l’assunto che per comprendere il
comportamento di una persona, bisogna interrogarsi non tanto sul suo passato, ma
su come è costituito il contesto interpersonale attuale in cui la persona si muove.
Bateson include nel concetto di comunicazione tutti i processi attraverso i quali
una persona influisce o, in generale, interagisce con altre persone e considera la
comunicazione come direttamente determinata e funzionale al contesto. È attraverso la comunicazione che si realizza la struttura sociale: è solo la comunicazione, che rende possibili le relazioni umane e la società.
2.3
L’autopoiesi nei sistemi sociali: Niklas Luhmann
Con Luhmann11 si ribadisce la precipua importanza della comunicazione per lo
studio e l’analisi dei sistemi sociali. La tesi di questo autore parte dall’idea che gli
elementi primari di un qualsiasi sistema sociale (famiglia, azienda, partito politico, ecc.) non siano gli agenti principali, cioè gli esseri umani, ma la comunicazione e gli effetti della stessa. Senza comunicazione non esisterebbe alcuna forma di
sistema sociale. Un sistema sociale è quindi un sistema aperto, ed è in grado di
11
Niklas Luhmann (Luneburgo, 8 dicembre 1927 – Oerlinghausen, 6 novembre 1998) è stato
uno dei maggiori esponenti della sociologia tedesca del XX secolo, Luhmann applicò alla società
la teoria generale dei sistemi sociali.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
costituirsi, ricostituirsi e soprattutto autogestirsi. Elemento fondamentale della
concezione di Luhmann (1984) è che l’agente di un sistema sociale, l’uomo, è
anch’esso un sistema, ma di natura diversa da quella della società, infatti l’uomo è
dotato di coscienza, e di pensiero. Di contro, i sistemi sociali non pensano: agiscono soltanto, e agiscono attraverso la comunicazione. La comunicazione implica la costituzione di un circuito informativo, nel cui ambito hanno luogo dei processi interpretativi volti al riconoscimento e all’accettazione, oppure al rifiuto,
delle proposte di senso e contenuto.
Il concetto di complessità, per quanto direttamente collegato a quello di relazione e di comunicazione, ha un significato tale per cui è da riferirsi non solo alla
comunicazione, che è il collante che tiene legati gli elementi dei sistemi sociali,
ma anche alle stesse caratteristiche strutturali dei sistemi, la cui peculiarità è data
dalla dinamicità e dalla combinazione dei processi. La numerosità delle configurazioni che il sistema può assumere, in riferimento alle caratteristiche delle variabili che lo descrivono, è enorme, e ciò impone al sistema di operare delle selezioni. La complessità diventa quindi uno strumento indispensabile di conoscenza delle varianti strutturali dei sistemi.
Utilizzando concetti elaborati dalla teoria generale dei sistemi di von Bertalanffy, Luhmann sostiene che i sistemi sociali sono tanto più in grado di stabilizzarsi quanto più sono capaci di replicare in modo pertinente alle sfide provenienti
dall’ambiente. La resistenza di un sistema alla pressione dell’ambiente è in stretto
rapporto alla sua complessità interna: quanto più l’organizzazione interna del sistema è complessa, tanto più essa è in grado di rispondere alla crescente complessità ambientale.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
Un passo significativo, qualora audace, è condotto da Luhmann quando estende
le caratteristiche dell’autopoiesi, proprie dei sistemi biologici, cioè la circolarità e
l’autoriproduzione, anche ai sistemi sociali. Diversamente però dai sistemi biologici, che fondano la loro organizzazione sulla vita, i sistemi sociali fondano la loro
organizzazione autopoietica sulla comunicazione, come loro peculiare modalità di
autoriproduzione, in modo ricorsivo, esclusivamente all’interno di una rete. Le
società riproducono sé stesse in ogni settore.
In questo scenario è però necessario prestare la massima attenzione a non cadere in facili e azzardate analogie tra sistemi biologici e sistemi sociali, questo anche
se si possono riscontrare dei caratteri di similitudine tra i due tipi. E ciò, se non altro, anche solo per la presenza, negli individui, del pensiero e, con questo, di una
progettualità cosciente. Varie critiche sono state rivolte all’impostazione
dell’autopoiesi di Luhmann anche da parte di Varela12 che rileva una difficoltà a
riconoscere, in un sistema sociale, una barriera topologica come è, per esempio, la
membrana di una cellula. L’idea dell’autopoiesi è per definizione ristretta a relazioni di produzione di un genere o di un altro, e rimanda a delle frontiere topologiche: un osservatore non è in grado di porre delle frontiere topologiche a una società, condizione necessaria per poter caratterizzare un sistema come autopoietico.
Sottolinea Varela che gli studi che innalzano sistemi quali le istituzioni, le imprese e, più in generale, le società, a sistemi autopoietici confondono autopoiesi con
autonomia. La scienza dei sistemi, anche se trasversale a numerosi ambiti diversi,
non può trascurare completamente la specificità dei singoli contesti e questo è vero in particolar modo per la sociologia
12
Francisco Varela (Santiago del Cile, 7 settembre 1946- Parigi, 28 magg io 2001) è stato biologo, filosofo, neuroscienziato ed epistemologo.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
CAPITOLO 3 - La Sentiment Analysis
La storia del termine Sentiment Analysis (in seguito definita SA) è per molti
versi legata a quella di Opinion Mining (tanto più che nell’uso quotidiano sono
spesso utilizzati, in maniera ambivalente e indifferentemente). Il termine sentimento, usato in riferimento ad un’analisi automatica di un testo effettuata attraverso un computer ai fini di un giudizio predittivo, è apparso per la prima volta nei
lavori del 2001 redatti da Das e Chen e poi da quelli di Tong che si sono focalizzati sui giudizi che le persone esprimevano nei confronti dei prodotti di mercato
(Pang e Lee 2008, p. 10). Nel 2003 Yi e altri autori hanno pubblicato Sentiment
Analyzer: Extracting sentiments about a given topic using natural language processing techniques13. Un considerevole numero di pubblicazioni che citano la SA
si sono concentrate sull’applicazione di tecniche di classificazione delle recensioni
attraverso la loro polarità (positiva o negativa), fatto questo che sembra aver spinto alcuni autori a ritenere che il termine Sentiment Analysis si riferisse esclusivamente a questo campo di applicazione.
Attualmente, il termine ha assunto un significato più ampio e più specifico:
quello della capacità di decifrare le opinioni contenute in un testo scritto o parlato,
13
“Analizzatore del sentimento: estrarre sentimenti su un argomento dato utilizzando tecniche
di elaborazione del linguaggio naturale” (traduzione nostra).
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
tramite processi informatici, al fine di estrarre informazioni soggettive, opinioni e
sentimenti dalle fonti di analisi osservate.
La SA è dunque lo strumento di indagine privilegiato per determinare la valenza e la polarità (neutra, positiva o negativa) di un messaggio, veicolato tramite i
social network e/o per quantificare la numerosità e la qualità dei giudizi che i destinatari del messaggio attribuiscono allo stesso.
Ciò presuppone un nuovo paradigma di comunicazione sociale dove il canale è
rappresentato dai social network (la grande Rete) e il mittente della stessa è costituito da utenti che alimentano, sostengono e fanno evolvere un destinatario virtuale: un sistema sociale aperto, dinamico e autopoietico; in altre parole, un sistema
sociale complesso. La Rete, strumento sociale innovativo e poderoso, comporta
due cambiamenti epocali: il primo è che i suoi utenti tendono a tenersi informati
sull’attualità e a formarsi proprie opinioni tramite la Rete stessa e con modalità
sempre più rapide ed interattive. Il secondo è che l’utilizzo della Rete può essere
non solo monitorato, ascoltato e valutato, ma spesso può essere manipolato da chi
ha interesse a orientare informazioni e opinioni in una certa direzione, anziché in
un’altra. Come sostengono Bo Pang e Lillian Lee (2008, pp. 14-15):
«Le interazioni con la sociologia promettono di essere estremamente fruttuose. Per
esempio, il problema di come le idee e le innovazioni si diffondono, implica la domanda di chi è positivamente o negativamente predisposto a questo genere di analisi
e quindi chi sarebbe più o meno ricettivo al nuovo modo di trasmettere informazioni
a partire da una fonte data».
Comunque l’aspetto della predizione attraverso la SA non è esente da problemi, infatti i fattori culturali, linguistici e le sfumature nei differenti contesti rendono estremamente difficile la trasformazione di una stringa di testo scritto a un sen-
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
timento, con valenza positiva o negativa, desumibile dall’interpretazione automatica del suo contenuto.
Le potenzialità della tecnica sono state evidenziate da Pang e Lee i quali hanno
sottolineato la differenza tra l’analisi classica di un testo condotta con un sistema
di classificazione per argomento e quella svolta con una classificazione in base al
sentimento. Nel primo caso, le informazioni potrebbero essere distribuite in due
semplici classi (classificazione binaria), ma anche in migliaia di classi in base al
criterio scelto per la classificazione; nel secondo caso, invece, le classi sarebbero
sempre numericamente poche (in quanto legate a giudizi con polarità positiva, negativa o neutra). Gli autori sottolineano che mentre le classi desunte da categorizzazioni in base ad argomenti possono essere completamente senza relazioni, le
etichette che esprimono i sentimenti rappresentano tipicamente opposizione (se la
classificazione è binaria) o categorie ordinali / numeriche (secondo una scala a
punteggio sulla valutazione quantitativa della polarità).
La SA ha l’arduo compito di unire razionalmente dati qualitativi con dati quantitativi in modo da disegnare lo stato dell’arte su un determinato oggetto di analisi
per poi estrarre considerazioni utili su cui creare, ovvero interpretare, la strategia
di comunicazione. Oggi la SA, utilizzando nuove tecniche fondate sulle teorie della complessità, in quanto statisticamente non lineari e riconducibili al campo
dell’Intelligenza Artificiale (studiate appositamente per il trattamento di popolazioni vastissime di informazioni), si è evoluta e consente significative capacità sia
di previsione del comportamento delle reti sociali, sia di discriminazione dei messaggi/giudizi autentici da quelli fraudolenti.
Ma l’impiego della SA non è privo di difficoltà, come evidenziato da Pang e
Lee nel loro lavoro, in cui mostrano come sia a volte insufficiente basarsi su
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
un’analisi sganciata dal contesto. In rapporto agli argomenti, il sentimento può infatti essere espresso in più modi e la successiva identificazione in termini di positività o negatività dipende dall’ambito in cui è stato utilizzato.
Gli autori utilizzano un esempio per sottolineare come le parole assumono significati diversi in contesti diversi. Allo scopo riportano una prima parte di una
frase tratta da una lettera di Mark Twain: «I libri di Jane Austen mi fanno impazzire in modo che non posso nascondere la mia frenesia al lettore»14. Leggendo solo questo stralcio di testo e considerando le parole chiave nascondere e frenesia il
sentimento che ne traspare è negativo, ma questo diventa inequivocabilmente sfavorevole solo quando, si considera anche la seconda parte del testo che recita:
«Ogni volta che leggo Orgoglio e Pregiudizio vorrei toglierla dalla terra e picchiarla sul teschio con il suo stinco»15 (Pang, Lee 2008, pp17-19).
Il valore aggiunto delle nuove tecniche messe a disposizione della SA dai modelli adattivi artificiali consiste proprio nella possibilità di effettuare un’analisi
complessiva della semantica del testo valutato nella sua globalità, senza la necessità di doverlo frammentare nelle parti elementari che lo compongono.
3.1
La nascita delle reti sociali
Nel momento in cui ci poniamo l’obiettivo di descrivere le relazioni sociali attraverso le reti sociali, ciò che emerge è che la Rete, se osservata sotto la lente della complessità, si identifica con la relazione sociale stessa, dove i nodi rappresentano i soggetti, e i link diventano le relazioni tra i nodi. Il soggetto si muove in un
14
“Jane Austen’s books madden me so that I can’t conceal my frenzy from the reader.”
(traduzione nostra)
15
Everytime I read ‘Pride and Prejudice’ I want to dig her up and beat her over the skull with
her own shin-bone.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
ambito sociale in cui agiscono numerose forze che ne influenzano le traiettorie,
ma che egli è a sua volta in grado di determinare. Il soggetto e il sociale però non
si contrappongono ma si co-determinano (Morin 1991, p. 16). La combinazione
delle numerose traiettorie sociali trovano riscontro nelle varie tipologie di reti sociali che sono contestualmente oggetto (le reti reali), modello e linguaggio.
In termini di linguaggio ci si riferisce sia a quello relativo ai soggetti sociali,
che interagendo tra loro costruiscono insiemi di significati condivisi, sia a quello
del sociologo che, attraverso lo studio ed il contatto con il mondo sociale, interpreta i significati relazionali. È in quest’ambito che emerge il concetto di reti sociali come linguaggio, come co-costruzione di significati negoziati e condivisi
della vita quotidiana. La co-costruzione avviene ad un doppio livello dimensionale: il primo è quello delle posizioni occupate dai singoli individui all’interno della
Rete e dei significati che contribuiscono alla loro rappresentazione, il secondo è
legato ai significati dati dalla relazione (e quindi dall’interpretazione) con il sociologo che rappresenta l’osservatore. In termini di finalità, la sociologia utilizza come oggetto del suo studio le reti sociali per acquisire informazioni utili agli aspetti
relazionali della vita di tutti i giorni, in quanto in esse si depositano sia valori materiali che non materiali i quali contribuiscono a sviluppare la ricchezza sia della
dimensione individuale, sia di quella collettiva.
La rete sociale diventa quindi il teatro delle relazioni le cui caratteristiche possono essere usate per spiegare, più o meno in maniera esaustiva, il comportamento
delle persone che vi partecipano.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
Una rete può essere rappresentata in diversi modi, i principali sono due: attraverso una matrice binaria16, oppure attraverso un grafico in grado di rappresentare
le connessioni tra i nodi della rete (chi è in relazione con chi). Le relazioni più significative sono sempre del tipo molti a molti. Dal punto di vista formale è utile
rilevare che non tutte le relazioni hanno la stessa importanza, ovvero lo stesso peso o ranking, per cui si evidenziano con un tratteggio più marcato quelle più significative, al fine di poterle subito individuare anche a colpo d’occhio.
L’espressione delle reti sociali rappresenta una delle forme più evolute di comunicazione, e costituisce un’eccezione alla regola dei “150”: il numero di
Dunbar17. Questo numero, approssimato al valore 150, rappresenta il limite massimo teorico delle capacità relazionali di un uomo. È stato calcolato da studi di
sociologia ed antropologia ed indica il numero massimo di un villaggio in cui un
uomo è in grado di conoscere l’identità di ciascuna persona18. Questo limite è alla
base degli studi sui social network, in cui intessendo relazioni di tipo virtuale con
numerosi utenti è difficile riconoscere i membri di queste comunità e relazionarsi
efficacemente. Quanto più un gruppo sociale è grande, tanto più aumenta la probabilità che i rapporti relazionali siano fittizi, falsi o ingannevoli. Le forme di co-
16
Si tratta di matrici righe(x)/colonne(y) dove il numero 1 rappresenta che esiste relazione tra
gli elementi rappresentati dall’incrocio x/y, mentre lo 0 significa che tra gli elementi non c ’è contatto.
17
Robin Dunbar è un antropologo e psicologo sociale. Attualmente insegna Antropologia evoluzionistica ed è Direttore dell’Institute of Cognitive and Evolutionary Anthropology in the School
of Anthropology all’University of Oxford.
18
Nel 1992 Dunbar pubblicò uno studio nel quale mostrava che nei primati non umani il rapporto tra le dimensioni della corteccia cerebrale e il resto del cervello aumentava in relazione alle
dimensioni dei gruppi sociali tipici di ogni specie. Nei tamarini (un genere di scimmie appartenenti
alla famiglia dei Cebi), per esempio, questo rapporto è di circa 2,3 e il gruppo sociale medio è di 5
individui. I macachi invece hanno una Rete sociale di circa 40 individui e un rapporto di 3,8.
A partire da questo lavoro Dunbar ha formulato la sua ipotesi del cervello sociale secondo cui
la relativa dimensione della neocorteccia cresce man mano che il gruppo sociale diventa pi ù grande, in modo da permettere agli animali di mantenere e gestire il numero di relazioni necessario a
una stabile coesistenza. Secondo Dunbar, stando al medesimo rapporto, per gli esseri umani il
gruppo sociale dovrebbe comprendere circa 150 persone, le dimensioni di quello che il ricercatore
chiama clan (Visco 2012).
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
municazione esaminate vanno a considerare il numero vastissimo di relazioni tra
individui che possono conoscersi già direttamente a fini di amicizia “reale” o entrare in contatto in forma puramente “virtuale”.
L’aggregazione sociale non nasce sempre con finalità ben precise come ad
esempio lo svolgimento di attività lavorative o la condivisione di un credo religioso o politico; a volte si può pensare semplicemente di partecipare ad una Rete per
vincere la solitudine conoscendo nuove persone, ascoltare ciò che gli altri hanno
da dire, condividere opinioni di vita quotidiana, insomma: mettersi in contatto.
La società è fatta di individui che si influenzano reciprocamente, agendo «l’uno
per l’altro, con l’altro e contro l’altro» (Bagnasco, Barbagli, Cavalli 1997, p. 80).
Annalisa Buccieri (2009, p. 213) riporta un caso emblematico di come si possano costruire identità diverse, qualora effimere, in Rete, e far vivere loro una
quotidianità costruita a tavolino19:
« [il caso] dello psichiatra Sanford Lewin, che creò un personaggio femminile: Julie
Graham. Lewin descrisse Julie come una neuropsichiatra paraplegica e muta (dopo
un grave incidente) e la introdusse in vari newsgroup e poi in diverse chat line. La
storia di Julie pian piano si venne arricchendo di particolari biografici ed ebbe
un’evoluzione, poiché ella annunciò di sposarsi, di fare un viaggio di nozze ecc.
Lewin descrive perfettamente il grado di intimità raggiunto da Julie con molte donne, che si aprivano a lei e le chiedevano consigli. Lewin svilu ppò una personalità parallela alla sua, con le proprie idee e opinioni. Ad un certo punto si accorse che il
gioco era andato troppo avanti, poiché Julie divenne quasi un’altra identità. Lewin
tentò allora di far morire Julie per una malattia. Arrivarono però una montagna di
espressioni di solidarietà e di cordoglio; le persone spedirono fiori, cartoline, offrirono assistenza medica e finanziaria. Lewin fu costretto a far riapparire Julie e si decise, dopo diversi tentativi, a svelare il segreto. Tutto ciò creò nel popolo delle chat
line una grande reazione emotiva, peggiore forse della morte virtuale. Molte donne
si sentirono tradite, quasi vittime di uno stupro virtuale per aver confessato i propri
segreti ad un’amica che le aveva tradite. Vi fu anche un generale senso di lutto per la
perdita di una confidente importante ».
19
Su questa possibilità si fonda la ricchezza e la popolarità di ambienti virtuali come per esempio Second Life ( www.secondlife.com).
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
Questa esperienza pone in evidenza come sebbene esista la possibilità di incontrare situazioni di non verità, false e pilotate, ci sia sempre il bisogno ancestrale
che ha l’essere umano di relazionarsi con i suoi simili per creare legami, anche di
profonda intensità. La mancanza di legami legati alla fisicità, non solo non scoraggia scambi altamente confidenziali di informazioni, ma al contrario, sotto la
veste morbida e voluttuosa della Rete, addirittura incentiva nuove relazioni, se
non anche per provare emozioni che il faccia a faccia inibirebbe.
3.2
Eterogeneità delle reti sociali
Con riferimento al contenuto della relazione è possibile cogliere ed individuare
alcune particolari reti che, per il tipo di legami che le costituiscono, si caratterizzano per essere: reti di sostegno (supporto sociale); reti formali, costituite dalle
istituzioni sociali; reti informali, che non presentano una veste istituzionalmente
definita; reti primarie, costituite da relazioni faccia a faccia in virtù dei legami naturali che accomunano gli individui - rapporti familiari, parentali, amicali, di vicinato; reti secondarie, costituite da relazioni di conoscenza indiretta; reti complesse
- reti scale free (Aa. Vv. 2003), reti small world (Latora 2005), reti personali o
ego-centrate (Gioachin 2010, p. 12); reti totali o complete (Piselli 2001, p. 154).
Nell’ambito delle scienze sociali il concetto di rete sociale è stato utilizzato a lungo come metafora per tradurre ora l’idea della società come rete di reticoli sociali,
ora l’idea dell’azione sociale come esito di vincoli ed opportunità emergenti dalle
relazioni tra i soggetti. L’uso metaforico del termine ha posto il concetto di rete
sociale ad un livello di astrazione piuttosto elevato, portando con sé un indubbio
fascino evocativo e al tempo stesso, alle volte, creando confusione terminologica
e mancanza di chiarezza definitoria. Successivamente, l’impiego scientifico del
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
termine ha diminuito il livello di astrazione determinando il passaggio del concetto di rete dall’immagine intuitiva di un fenomeno complesso alla sua rappresentazione sul piano formale ed analitico (Aa.Vv. s. d.)
Le reti sociali sono state adottate come strumenti teorici e metodologici per lo
studio di numerosi fenomeni e processi. In particolare, in ambito sociologico tali
studi hanno mostrato che nelle reti si depositano valori materiali ma soprattutto
non materiali che contribuiscono a determinare la ricchezza individuale e collettiva, diversa da individuo ad individuo, non solo a causa delle capacità relazionali,
ma anche per effetto di specifici processi strutturali, espressa in beni relazionali
(Ivi).
3.3
L’analisi delle reti sociali
L’analisi delle reti sociali, Social Network Analysis (in seguito indicata con
l’acronimo SNA), è una prospettiva teorica e metodologica che si occupa dello
studio delle reti sociali. Essa presenta due caratteri principali: in primo luogo veicola l’idea in base alla quale la società può essere considerata come un intreccio
complesso di relazioni sociali variamente strutturate, ed è proprio questo intreccio
nel suo complesso a costituire il focus centrale dell’analisi. Ogni fenomeno sociale può essere letto in termini relazionali e strutturali: la condizione è che la struttura del fenomeno possa essere espressa in termini di attori sociali e di interconnessioni di varia natura tra quegli stessi attori.
In secondo luogo, la SNA si basa su metodi scientifici, ovvero su metodi e tecniche di natura matematica e informatica con rigorosi processi di verifica e di validazione. Questo approccio scientifico nasce e si sviluppa dalla confluenza di due
principali filoni di ricerca: il primo è rappresentato dalla scuola antropologica di
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
Manchester formata, a partire dagli anni Quaranta, da un gruppo di ricercatori (C.
Mitchell, J. Barnes, E. Bott, V. Turner), con un’attenzione preponderante rivolta
alla processualità in situazione. Il secondo filone di pensiero, l’analisi strutturale
americana, si sviluppa a partire dagli anni Settanta ad Harvard ad opera di un
gruppo di studiosi (tra i quali J.Scott, H. White, M. Granovetter) e si caratterizza
per l’interesse prioritario rivolto alla forma delle reti più che al loro contenuto, riprendendo gli studi di Simmel20.
Secondo gli esponenti di quest’ultimo filone di ricerca, la forma delle relazioni
sociali determina ampiamente i loro contenuti, il comportamento individuale è interpretato in termini di vincoli strutturali sulle azioni piuttosto che in termini di
forze interne che agiscono a partire dall’attore e si sostanzia in un forte rigore matematico e in un’elevata sofisticazione delle tecniche di analisi (Piselli 1995, p.
XIV e ss.).
Attraverso i contributi della scuola di Harvard si consolida l’apparato tecnico
della network analysis. Il gruppo di Harvard elabora i concetti matematici
dell’analisi strutturale, tanto che l’impostazione può essere definita a tutti gli effetti di sociologia matematica in quanto l’obiettivo è quello di modellizzare strutture sociali dotate di differenti proprietà, partendo dalla teoria matematica dei grafi e dall’utilizzo dell’algebra delle matrici. Con l’interpretazione del gruppo di
Harvard, l’elemento fortemente unificante dei diversi contributi diviene dunque il
metodo della network analysis in quanto tale. Proprio per questo aspetto di accen-
20
Georg Simmel (Berlino 1858 – Strasburgo 1918), filosofo e sociologo studia le forme
dell'interazione più di quanto queste incidano effettivamente. Sostiene in pratica che i sociologi
non possono spiegare il perché di un'azione, perché l'azione è legata alla spontaneità individuale,
ma possono analizzare le forme che l'azione può assumere. Analizza gli effetti sociali della modernizzazione e nella sua opera troviamo riferimento ai tre temi fondamentali a) della dimensione,
b) della divisione del lavoro e c) del denaro-razion alità.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
tuazione della tecnica la SNA è divenuta oggetto di discussione in riferimento alla
sua stessa natura: si parla di una teoria, di un nuovo paradigma, di una delle correnti più promettenti della ricerca sociologica, di uno stile teorico, o solo di una
tecnica in cerca di una teoria (Aa.Vv. 2011).
Gli sviluppi di questi ultimi anni, sebbene non abbiano dato soluzione al dilemma, hanno certamente delineato un rapporto più stretto tra strumenti metodologici e quadro di riferimento teorico. La SNA si fa portatrice di una nuova prospettiva teorica che accentua una particolare dimensione della realtà sociale: quella della sua struttura reticolare e dell’insieme complesso di interdipendenze e interconnessioni.
3.4
Dalla Social Network Analysis alla Sentiment Analysis
Agli inizi del millennio, come naturale evoluzione della network analysis,
tant’è che ancora oggi se ne riescono a distinguere i confini con difficoltà, nasce la
SA che pone le sue fondamenta sull’assunto che alla base della prospettiva teorico-metodologica delle social network c’è il riconoscimento che il motore causale
di ciò che gli attori fanno, credono o sentono, risiede nei modelli di relazione tra
gli attori stessi, colti in un determinato contesto e in riferimento ad una finestra
temporale ben identificabile.
Lo studio del funzionamento di tale motore causale richiede l’analisi di come
gli attori sono connessi gli uni con gli altri nella specifica situazione studiata e in
un determinato momento.
L’unità di base quindi non è il soggetto preso singolarmente ma è costituita dal
legame tra i soggetti, definito individuando la coppia di individui tra i quali si stabilisce la relazione. I dati relazionali hanno una natura profondamente diversa dai
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
dati attributo che caratterizzano il singolo nodo della rete. Questa diversità risiede
non soltanto nella forma e nella modalità di costruzione, ma soprattutto nella loro
natura e nel ruolo giocato all’interno dei modelli descrittivi ed esplicativi. In altre
parole, nella prospettiva di Rete, certi attributi esistono solo perché esiste la Rete
stessa: la struttura delle relazioni è quindi considerata responsabile del fatto che
certi attributi acquistano significato sociale e, al contempo, contribuiscono a differenziare, comportamenti, credenze, e atteggiamenti degli attori che vi partecipano
(Freeman, 2000).
La SA, sebbene non abbia ancora conseguito uno statuto epistemologico definito, costituisce una prospettiva teorica affidabile e coerente strettamente collegata
con una metodologia di ricerca pertinente e distinta dalle metodologie di tipo convenzionale. Facendo propri i metodi dell’indagine complessa dei sistemi sociali
aperti, la SA fornisce gli strumenti necessari a descrivere le finalità di una social
network, ma anche e soprattutto a capirne la sua ragione di essere, e a predirne il
più probabile dei comportamenti possibili.
L’enfasi posta sulle relazioni differenzia l’approccio basato sulle relazioni (reticolare) da quello della ricerca tradizionale che viceversa privilegia gli aspetti attributivi degli attori sociali coinvolti21. Questa enfasi sulla struttura generata dalle
molteplici relazioni nelle quali le unità di osservazione sono coinvolte, comporta
l’impossibilità di trattare gli attori di un campione come osservazioni indipendenti, precludendo così l’uso di tecniche statistiche convenzionali di stima parametrica. Le caratteristiche dei singoli individui, come per esempio le differenze in base
21
Come evidenziato da P.M. Buscema (1999) con il modello MQ utilizzato inizialmente per
analizzare la quantità della comunicazione nei piccoli gruppi (famiglia, lavoro, ecc…) per poi essere esteso alle reti sociali.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
al sesso, all’età sono indicatori imperfetti di variabili strutturali (Burt, 2010). Bisogna comunque fare presente che l’utilizzo dei dati relazionali in un disegno di
ricerca di tipo strutturale non esclude la raccolta di dati attributo, anzi la presenza
di questi dati è necessaria per vedere in che modo interagiscono reciprocamente
nei modelli causali e per effettuare una prima analisi di statistica convenzionale
che poi indirizzerà gli approfondimenti di natura più complessa.
La SA può ormai contare sull’applicazione di tecniche consolidate cui ha certamente contribuito la diffusione di software per l’elaborazione e l’analisi dei dati.
L’applicazione di algoritmi e di procedure in campi sempre più vasti, ha favorito
la nascita e la diffusione di contributi e studi molto variegati e specializzati proprio in virtù della loro applicazione ad un ventaglio molto vasto di fenomeni e
processi che si sostanziano all’interno delle reti sociali.
3.5
Contributo della Sentiment Analysis al dibattito sociologico
Tecnologie e metodi di ricerca fondati sul trattamento informatico di grosse
quantità di dati, a cui si aggiungono anche comportamenti e atteggiamenti che sono sempre più spesso rintracciabili nei testi che circolano sul web, fanno della SA
lo strumento privilegiato di analisi delle social network. Secondo le statistiche,
ogni giorno gli internauti italiani passano sui social network in media almeno
un’ora22. Si tratta di una comunità di 24 milioni di persone che nel nostro paese,
seppur afflitto dal digital divide e paurosamente indietro rispetto ad altre nazioni,
accede alla Rete e la metà delle quali frequenta social network, che nel 75% dei
casi ha un’età compresa tra 18 e 34 anni: il futuro della nostra società. Una società
22
Fonte: ISTAT – archivio 2011 - Periodo dei dati: Anno 2011 – Data di pubblicazione dei dati: martedì 20 dicembre 2011.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
online che sta mutando velocemente, sia in termini qualitativi, sia quantitativi, anche con l’entrata in scena degli User Generated Content, vale a dire quei contenuti che vengono prodotti dal basso, dagli utenti stessi della Rete, che sono la nuova
ricchezza del web e che nello stesso tempo, pongono nuove problematiche in termini di qualità, quantità, affidabilità e di migrazione del pubblico dai media tradizionali alle nuove piattaforme di comunicazione. Un processo variegato che coinvolge più livelli del mondo dei media, compresa la pubblicità (da cui ha avuto
origine la SA), in costante calo su giornali e tv e in crescita sui nuovi mezzi di
comunicazione della Rete. Fenomeno, ovviamente non solo italiano ma mondiale
e soprattutto americano dove, per esempio, in riferimento all’ultima campagna
elettorale per la scelta del presidente, si era scritto che: è ormai evidente che è sul
web che si giocherà la partita delle prossime elezioni presidenziali (Metaxas e
Mustafaraj 2011, pp. 472-473).
Attraverso la SA si è oggi in grado di monitorare le reti sociali e di raccogliere
molti dati intorno alle opinioni e alle idee espresse dagli utenti, nonché relativi ai
loro atteggiamenti. Inoltre, è possibile la ricerca di nuove regole comportamentali
a partire da ciò che si scrive su blog, newsgroup, forum, e social network. Il processo è ovviamente in itinere e anche se gli strumenti della SA non sono ancora
ben delineati e definitivi, i risultati finora ottenuti sono molto più che promettenti.
Infatti, i principi di base sono chiari e solidi: il web ha di per sé una natura sociale,
perché fatto di link che collegano individui e informazioni in continuo scorrimento. Il numero di tali link determina il successo e la popolarità di un’iniziativa. Una
popolarità che va modellata, perché si è potuto constatare che più si hanno amici e
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
più si ha la possibilità di aumentare a dismisura la propria popolarità, in termini di
nuove amicizie, sul modello economico del Rich get richer23.
Un ulteriore esempio della validità delle nuove tecniche di analisi matematiche
della SA applicate alla sociologia è rappresentato dall’applicabilità della teoria dei
sei gradi di separazione. Questa teoria, fino a qualche anno fa considerata
un’ipotesi, secondo cui qualunque persona può essere collegata a qualunque altra
persona attraverso una catena di conoscenze con non più di cinque intermediari,
ora è dimostrata come modello di riferimento da numerosi programmi di ricerca24.
Basta quindi mettersi in ascolto del web e dell’incessante flusso dei dati per
riuscire a comprendere, attraverso gli strumenti della SA, come e cosa pensiamo e
in che modo agiamo, soprattutto con riferimento al mondo del marketing, anche se
le applicazioni in questo senso possono essere talvolta diverse e fuorvianti. Le
aziende che lavorano sul web e sulle reti sociali stanno cercando il modo più veloce per arrivare a risultati concreti su cui ragionare, perché il marketing relazionale
fino ad ora ha dato solo delle indicazioni di massima, delle suggestioni, più che
dei veri e propri indirizzi su cui poter contare.
23
Modello secondo il quale il ricco diventa sempre pi ù ricco perché ha tutti gli strumenti per
mantenere ed anzi avanzare il suo status, al contrario del povero che non possiede strumenti e
mezzi.
24
La teoria dei sei gradi di è stata proposta per la prima volta nel 1929 dallo scrittore ungherese
Frigyes Karinthy in un racconto breve intitolato Catene. Nel 1967 il sociologo americano Stanley
Milgram trovò un nuovo sistema per testare la teoria, che chiamò "teoria del mondo piccolo". Selezionò casualmente un gruppo di americani del Midwest e chiese loro di mandare un pacchetto a
un estraneo che abitava nel Massachusetts, a diverse migliaia di chilometri di distanza. Ognuno di
essi conosceva il nome del destinatario, la sua occupazione, e la zona in cui risiedeva, ma non
l’indirizzo preciso. Fu quindi chiesto a ciascuno dei partecipanti all ’esperimento di mandare il
proprio pacchetto a una persona da loro conosciuta, che a loro giudizio avesse il maggior numero
di possibilità di conoscere il destinatario finale. Quella persona avrebbe fatto lo stesso, e così via
fino a che il pacchetto non venisse personalmente consegnato al destinatario finale. I promotori
dello studio si aspettavano che la catena comprendesse perlomeno un centinaio di intermediari,
mentre invece, per far arrivare il pacchetto, ci vollero in media solo tra i cinque e i sette passaggi.
Questa teoria è alla base di motori semantici di ricerca come per esempio Google Knowledge
Graph, Google Analitics, Expert System Knowledge Graph, Intelliprint Analitics, Lotus Notes
Analysis, ecc…
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
Attraverso la SA si riesce a dare un valore sociale ed economico al modo in cui
gli utenti parlano di un avvenimento o di un brand. Ma anche e soprattutto si riescono a costruire le necessarie barriere di sicurezza sociale e/o nazionale, come
dimostra l’utilizzo della SA da parte di laboratori di ricerca governativi25.
In tempi di rapidi cambiamenti sociali, le dimensioni soggettive di clima, in
particolare quelle relative alla propria sfera del proprio agio, ovvero alle sensazioni di sicurezza e rischio e ai comportamenti di consumo che ne derivano, risultano di interesse crescente, sia nell’ambito delle previsioni economiche e delle
azioni di marketing, sia nell’ambito della ricerca sociale sul consumatore. In tale
contesto, la SA permette di valutare degli indicatori misurabili, quali, per esempio, l’Index of Consumer Sentiment (ICS), in grado di rappresentare
un’acquisizione storica della psicologia dei consumi e, più in generale, della psicologia economica e della sicurezza. L’ICS può essere visto come l’espressione
del grado di ottimismo o di pessimismo economico di una società e si basa
sull’assunto che il clima soggettivo da esso misurato rappresenti un concetto rilevante, da un punto di vista pragmatico, per le dinamiche di consumo e per
l’andamento dell’economia in generale. In altre parole, consumatori che percepiscono un clima generale positivo tenderebbero a formulare aspettative positive
anche in relazione ad uno specifico prodotto o servizio: sarebbero cioè più propensi a rischiare e quindi più orientati al consumo. Al contrario, un clima generale
25
A tal proposito esiste una copiosa normativa internazionale, ma anche nazionale, come per
esempio, la Legge 155/2005 , il Decreto attuativo Ministero dell ’Interno del 2008 che ha istituito il
Centro Nazionale Anticrimine Informatico per la protezione delle Infrastrutture critiche, la legge
124/2007 e la legge 133/2012.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
negativo porterebbe ad aspettative negative, e quindi ad una minor probabilità agli
acquisti26.
La crescita dell’insicurezza sociale rilevabile attraverso la SA pone in rilievo
temi sociologici di più ampia portata che spesso sono trascurati o strumentalmente
non considerati con l’attenzione che meriterebbero. Una prima osservazione riguarda i caratteri stessi della società moderna. La tesi secondo la quale l’avvento
della modernità avrebbe portato alla nascita di un ordine sociale più felice e sicuro
è oggi scossa dall’evidenza pragmatica di un mondo denso di pericoli (Melegari
2006).
Una seconda osservazione riguarda la penuria sociale di sicurezza ontologica,
dalla quale provengono tutte le altre particolari tipologie di preoccupazione, timore e paura. I processi di trasformazione connessi alla modernità, generano in tutti
noi uno stato di continua e profonda insicurezza ontologica. Il senso di paura nutre
nell’inconscio la percezione delle incertezze che fronteggiano l’umanità nel suo
complesso (Warr 1984).
Avere quindi la percezione dell’attuale misura dei suddetti indicatori è di fondamentale importanza per il livello politico, quello decisionale e quello esecutivo.
È per questo che gli strumenti della SA, pur non raggiungendo la predizione
assoluta, che ovviamente può essere soltanto funzione non di una valutazione automatica, ma di una ponderata valutazione umana, diventano sempre più raffinati
e complessi. La necessità di effettuare analisi statistiche non lineari che abbracciano grandi numeri di variabili hanno permesso a pieno titolo l’affermarsi
26
Michigan Consumer Sentiment Index, pubblicazione mensile dell'Univ ersità del Michigan
che pubblica due report sulla fiducia dei consumatori. Il primo è un report preliminare e viene
pubblicato di norma il secondo venerdì del mese a cui si riferisce. Il secondo è un report finale e
viene pubblicato circa due settimane dopo quello preliminare, d'abitudine l'ultimo venerd ì del mese. Entrambi i report vengono pubblicati alle ore 10:00 ET (16:00 ora italiana).
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
dell’intelligenza artificiale per la costruzione di modelli di data mining sempre più
efficaci e coerenti con il contesto oggetto di analisi.
Le reti neurali artificiali sono alla base anche di uno degli strumenti più utilizzati per effettuare la SA; per esempio, il nuovo motore di ricerca TERRIER, acronimo di TERabyte RetrIEveR, canale open source sviluppato dall’Università di
Glasgow, che assicura l’estrazione dei dati indicizzati attraverso search engine in
modo che questi siano processabili dalle librerie software che eseguono la Latent
Semantic Analysis (LSA). Una piattaforma di ricerca che trova oggi sempre nuove applicazioni, anche nella convergenza tecnologica tra televisione e Internet
(TV++). Una piattaforma che pone alla base della sua analisi, la semantica dei periodi e la polisemia delle parole (Melegari 2006).
Uno strumento efficace con cui condurre SA infatti non può prescindere dal riconoscimento e dalla conseguente trattazione di quello che è il significato del contesto della frase (semantica) e da quella che è la proprietà di una parola di poter
assumere diversi significati in funzione del contesto (polisemia). Per esempio:
come interpretare la frase sono andato alla stazione e ho preso un espresso?
L’espresso in questione è un treno o un caffè? Anche un’interpretazione umana
avrebbe bisogno di altre informazioni relative al contesto per poter affermare di
avere la risposta. La cosa diventa più semplice in una frase del tipo ho incrociato
Gianni verso le tre. Noi siamo in grado di fornire subito una giusta valutazione
della proposizione, ma uno strumento di SA, ovvero un modello matematico, una
macchina, incontra difficoltà a discernere il se il termine verso indica un tempo,
una direzione, ovvero un nome.
Attualmente la SA può ricorrere a strumenti in grado di avere una loro ontologia e una loro semantica. Si tratta di una vera e propria struttura sintattica, riproPagina | 40
Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
dotta attraverso l’intelligenza artificiale, con un suo linguaggio e con dei costrutti
che vanno oltre la grammatica in grado di interpretare anche la polisemia, in funzione del contesto dell’analisi. La tecnica prende forma e attuazione dagli stessi
paradigmi che hanno permesso l’evoluzione del cosiddetto WEB 2.0 o semantico,
e che concorrono alla realizzazione del WEB 3.0 dove l’interpretazione dei testi si
integrerà con quella dei contenuti multimediali (Melegari e Buscema 2011).
È questa per la SA una nuova sfida: quella di poter fornire degli strumenti in
grado di estrarre l’informazione, il sentiment, anche da un video o da una conversazione registrata.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
Considerazioni finali
Con il presente lavoro abbiamo sostenuto che le reti sociali, anche se immerse
in fattori tecnologici, sviluppano cultura ed è con questa chiave di lettura che le
abbiamo analizzate. A fronte di questa ipotesi, il focus si è concentrato sia
sull’osservazione dei comportamenti del singolo individuo e della struttura sociale
a cui appartiene, sia sulle relazioni e le modalità di attuazione delle stesse. Infatti
queste diventano lo specchio di come gli individui esprimono la loro visione su sé
stessi e sul mondo che li circonda, soprattutto riguardo alle forme simboliche quali arti, miti, cultura, educazione, e tutte quelle espressioni che costituiscono il
campo di applicazione del contemporaneo dibattito sociologico.
Complessivamente nel nostro trattato abbiamo cercato di cogliere quegli aspetti
della SA che ci permettessero di utilizzarla come lo strumento di interpretazione
delle complesse relazioni sociali nella Rete.
In questo percorso graduale, nel primo capitolo abbiamo verificato come la sociologia intesa come sistema sociale aperto, in grado di autoregolarsi, presenta
quelle caratteristiche della complessità che meglio sono state espresse nel secondo
capitolo nell’analisi degli approcci sociologici alla complessità degli autori Morin,
Bateson e Luhmann.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
I risultati, per quanto promettenti, hanno evidenziato la difficoltà di applicare
in ambito sociologico dei paradigmi propri delle scienze di osservazione della natura. Ma l’avvento di Internet, lo sviluppo smisurato delle reti sociali e delle potenzialità elaborative dei computer hanno fatto nascere una necessità di analisi
delle nuove forme di comunicazione prima inesistenti. Oggigiorno viaggia in Rete
un numero considerevole di informazioni che vanno a rideterminare i ruoli e i canali della comunicazione. Questa infatti si svolge tra soggetti tra di loro in relazione (virtuale) che pur non conoscendosi condividono aspetti emozionali e/o sentimentali della loro vita. Aspetti che sono stati trattati nel terzo capitolo in cui si è
introdotta la SA come strumento più adatto all’interpretazione del sentimento in
Rete. Il processo è funzionale alla comprensione del contenuto della comunicazione, e in caso di successo consente di raggiungere tre dimensioni distinte, ma
strettamente correlate, della conoscenza:
1. quella intesa come un apprendimento di primo livello attraverso l’accesso
alle informazioni; di utilizzo utilitaristico (fammi vedere cosa la gente
pensa di quest’hotel, o di quel libro, …),
2. quella intesa come approfondimento cognitivo attraverso l’uso di modelli
in grado di categorizzare e di generalizzare quanto appreso; di utilizzo
strumentale (non inventiamoci l’acqua calda, fammi vedere cosa già esiste
su questo tema),
3. quella di supporto alle decisioni, di natura squisitamente strategica.
Queste tre dimensioni, facilmente riconducibili sia all’interno delle relazioni tra
i ruoli sociali, sia all’interno di quelle con le istituzioni sociali, dove il singolo individuo è chiamato a rispondere con le competenze e le responsabilità che il ruolo
gli attribuisce, diventano un paradigma ineludibile per una ricerca sociologica che
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
non si può permettere di viaggiare ad una velocità più bassa di quella della comunicazione e della capacità relazionale che la nuova tecnologia permette.
Onde evitare facili entusiasmi, vanno tenute presenti delle criticità, che però
devono diventare stimoli di crescita e di ricerca interdisciplinare. È il caso
dell’interpretazione semantica del testo che non sempre è raggiungibile attraverso
automatismi, soprattutto quando nella comunicazione esistono aspetti di metafora,
di ironia e polisemia.
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Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità
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