La psicologa di Eroica(mentis) oggi parla della mappa delle emozioni generata durante l’emergenza sanitaria.
Ogni giorno l’azienda italiana Expert System, la quale si occupa di semantica e intelligenza artificiale, pubblica un monitoraggio delle emozioni e dei sentimenti degli italiani durante questo periodo di emergenza sanitaria nazionale. Come? In pratica viene effettuata un’analisi semantica dei post pubblicati sui social media nelle ultime 24 ore. Come? Una “emotion analysis” effettuata tramite una tecnologia di Artificial Intelligence (AI) è stata ed è in grado di elaborare automaticamente migliaia di testi per avere la sintesi di quello che sentono e pensano le persone scrivendolo sui social media.
Per avere uno spaccato in tempo reale delle reazioni dei cittadini e del modo in cui sono cambiate le loro emozioni È quello che ha fatto Expert System, in collaborazione con Sociometrica, per oltre 2 mesi (dal 23 marzo al 29 maggio): sono stati raccolti e classificati, in tempo reale, migliaia e migliaia di testi pubblicati su Twitter, per cogliere, in tempo reale, l’evoluzione dei pensieri e dei sentimenti della popolazione di giorno in giorno.
Mappa delle emozioni: come funziona?
L’analisi basata sulle emotion consente di andare ben oltre le connotazioni positive e negative di un’emozione. Se infatti la sentiment analysis supporta la comprensione della connotazione positiva / negativa nascosta in un giudizio o in un’opinione, le emotion riescono a riconoscere l’emozione specifica espressa nel testo, garantendo un risultato dell’analisi molto più preciso, e quindi fruibile a livello operativo. Proviamo per esempio di voler applicare la sentiment analysis a un insieme di tweet che commentano una decisione del governo comunicata di recente, come è accaduto in questo periodo di pandemia in cui molti cittadini hanno riportato sui social i pareri su tutte le normative promulgate su distanziamento sociale, uso delle mascherine, bonus economici, smart working ecc.
Utilizzando la tradizionale sentiment analysis si potrà arrivare a definire se il giudizio dei cittadini sia complessivamente positivo, negativo o neutro, creando così una mappa delle emozioni. In caso di esito negativo, occorrerà un approfondimento per capire cosa di quel provvedimento non è piaciuto ai cittadini. L’approccio basato sull’emotion detection ci darà invece un’immagine molto più chiara del punto di vista dei cittadini, suggerendo ad esempio che il provvedimento ha suscitato rabbia oppure ansia oppure speranza e consentirà quindi di attuare una strategia comunicativa in risposta, che possa andare a placare o rassicurare i cittadini, oppure a lavorare sul consenso che tale annuncio ha attivato.
Tornando al caso specifico del Coronavirus, cosa hanno provato gli italiani durante l’emergenza sanitaria ancor in corso?
Dopo le prime settimane di paura, ansia e sofferenza di fronte all’aumento dei casi positivi e tutte le incertezze derivanti da chiusure e spostamenti, sono cresciute molto le emozioni neutrali, e le emozioni cosiddette “maleducate” ( intese dal sistema come parole offensive ). Si sono scatenate le emozioni relative a rabbia e lamentele per le condizioni della riapertura, le lentezze burocratiche, le regole giudicate troppo restrittive, le violazioni delle regole stesse ecc. Non sono mancate emozioni positive (l’amore dimostrato da medici e infermieri, l’atteggiamento di positività, la speranza del futuro), anche se le emozioni negative hanno sempre avuto un peso maggiore.
Immagine: Java
