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 Pagina | 1 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, più o meno 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 caratteristiche, ma soprattutto le nuove modalità 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. Pagina | 2 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 l’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, viene condotto ipotizzando un percorso esplorativo all’interno di un approccio più generale riconducibile alla complessità. Pagina | 3 Sentiment Analysis: un’espressione sociale 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 viene 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 cosiddetto web2), quindi da modelli adattivi artificiali propri della Sentiment Analysis. Questo approccio sposta l’indagine da una valutazione basata sugli argomenti, Pagina | 4 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità 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. Pagina | 5 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). Di conseguenza l’attuale sociologia non può prescindere da un approccio interdisciplinare, ma anche dinamico e autopoietico, in quanto deve tener conto dei contesti globali in cui si realizza l’azione sociale del singolo. Pagina | 6 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 la sociologia come 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 stato di equilibrio (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 autosostentamento 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 definito: il rischio che si corre è quello di perderne l’essenza globale e, di conseguenza, le sue caratteristiche e proprietà funzionali. Pagina | 8 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità 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 che, quindi, per definizione non può essere assoluto e a valenza generale. Alfredo Coco (2005, pp. 106-107) scrive a tal proposito: Pagina | 9 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità «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 macrosociale e quello microsociale. In altre parole, la conoscenza della complessità 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 Gödel 1, 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 correttamente quanto osservato. Nasce così la meta-scienza, dove i sistemi sono costituiti da elementi che, pur essendo identificabili singolarmente, non possono es- 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 può 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). Pagina | 10 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità sere 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 Gestalt 2, ma poi anche con l’Esperienza Sociale di Lev Vygotskij 3 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 multidisciplinarietà. 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 comporta- 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 Pagina | 11 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità mentale 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 quello 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 meta- che vuole che un sistema possa essere descritto solo entro uno, più grande, a cui è collegato da relazioni. Pagina | 12 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 Morin 4 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). Pagina | 13 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 Neumann 5 e di Heinz von Foerster 6. 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). Pagina | 14 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 Wiener 7, 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. Pagina | 15 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). Pagina | 16 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità 2.2 La realtà complessa della mente: Gregory Bateson Con Bateson 8 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.). Pagina | 17 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 plot 9 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. Pagina | 18 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 egli ravvisa negli ambienti culturali, propone una nuova epistemologia evolutiva e 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 10 «Il mondo si apre alla mente attraverso un processo di rivelazione» (traduzione nostra). Pagina | 19 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità cambiamenti 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 Luhmann 11 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. Pagina | 20 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. Pagina | 21 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 se 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 di sistemi. 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 Varela 12 che rileva che è difficile 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 maggio 2001) è stato biologo, filosofo, neuroscienziato ed epistemologo. Pagina | 22 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 techniques 13. 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). Pagina | 23 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- Pagina | 24 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 Pagina | 25 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. Pagina | 26 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. Pagina | 27 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità Una rete può essere rappresentata in diversi modi, i principali sono due: attraverso una matrice binaria 16, ovvero 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 Dunbar 17. 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 persona 18. 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 più 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). Pagina | 28 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 tavolino 19: « [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 sviluppò 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). Pagina | 29 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 Pagina | 30 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 definita 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 Pagina | 31 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità Manchester formata, a partire dagli anni ’40, 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 Simmel 20. 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 una 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-razionalità. Pagina | 32 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 certo 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, dell’insieme complesso di interdipendenze e interconnessioni cercando di comprendere le condizioni della reciproca chiamata in causa tra comportamenti sociali e tali sistemi di interdipendenze. 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 staPagina | 33 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità bilisce la relazione. I dati relazionali hanno una natura profondamente diversa dai 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 sopra tutto 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 coinvolti 21. 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 parametri- 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. Pagina | 34 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità ca. Le caratteristiche dei singoli individui, come per esempio le differenze in base 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’ora 22. 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 ca- 22 Fonte: ISTAT – archivio 2011 - Periodo dei dati: Anno 2011 – Data di pubblicazione dei dati: martedì 20 dicembre 2011. Pagina | 35 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità si ha un’età compresa tra 18 e 34 anni: il futuro della nostra società. Una società 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 alla 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 Pagina | 36 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 richer 23. 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 ricerca 24. Basta quindi mettersi in ascolto del web e dell’incessante flusso dei dati per riuscire, attraverso gli strumenti della SA, a 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 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 più 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… Pagina | 37 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 riesce a costruire le necessarie barriere di sicurezza sociale e/o nazionale, come dimostra l’utilizzo della SA da parte di laboratori di ricerca governativi 25. 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. Pagina | 38 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità negativo porterebbe ad aspettative negative, e quindi ad una minor probabilità agli acquisti 26. 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'Università 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 venerdì del mese. Entrambi i report vengono pubblicati alle ore 10:00 ET (16:00 ora italiana). Pagina | 39 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 Sentiment Analysis; 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 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 per l’interpretazione umana, 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. Pagina | 41 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 percorso 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. Pagina | 42 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 interpretazione di nuove forme di comunicazione prima inesistenti. Oggigiorno viaggia in rete un numero smisurato 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 trattai 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 Pagina | 43 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 gli permette. Onde evitare facili entusiasmi, vanno evidenziate 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. Pagina | 44 Sentiment Analysis: un’espressione sociale della complessità Bibliografia e sitografia Aa. Vv. “Analisi delle reti sociali e Teorie e metodi di analisi delle (s. d.) reti sociali e del capitale sociale”, testo disponibile al sito http://sna.dss.unipi.it/Analisi%20delle%20reti.html. (Aa. Vv.) “Michigan Consumer Sentiment Index”, testo disponibile al (2012) sito http://www.borsainside.com/indicatori/indicemichigan.shtm. (Aa. Vv.) “Reti Scale Free”, testo disponibile al sito (2003) http://www.lescienze.it/news/2003/08/01/news/reti_scalefree_-587772/. Bagnasco A., Barbagli M., Cavalli A. (2007) Corso di sociologia, Bologna, Il Mulino. Bateson G. (1984) Mente e Natura, un’unità necessaria, Milano, Adelphi. Bateson G. (1976) Verso un’ecologia della mente ,Milano, Adelphi. Bertuglia C.S., Non linearità, caos, complessità. Le dinamiche dei sistemi Vaio F. naturali e sociali, Torino, Bollati Boringhieri. (2007) Bertuglia C.S., Complessità e modelli, Torino, Bollati Boringhieri. 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