In base a dati recenti di Forbes, nel 2023 poco meno del 60% della popolazione mondiale, circa 4,9 miliardi di persone, utilizza almeno una piattaforma di social media, cifra che dovrebbe crescere fino a quasi 6 miliardi di utenti attivi nel 2027 secondo Statista. Ogni giorno quindi vengono generati quantità enormi di dati e una serie di insight preziosi dagli utenti tramite i social media. Twitter è una delle piattaforme di social media più popolare nel mondo, con un totale di 1.3 miliardi di account nel 2023 e 500 milioni di tweet pubblicati ogni giorno. La gestione dell’enorme mole di dati e quantità di informazioni generati ogni giorno nel mondo da una varietà di fonti, compreso il vasto universo dei social media, non è solo un elemento chiave per la trasformazione digitale delle imprese e per il mondo della ricerca, ma un passo essenziale per il progresso e la prosperità delle comunità urbane.
Attraverso l’analisi dei dati dei social media è anche possibile migliorare la qualità percepita nel tessuto urbano. La comprensione e l'utilizzo strategico delle social media analytics sono un fattore chiave per creare ambienti urbani più accoglienti e inclusivi perché le città vivono di un tessuto di esperienze, ricordi e interazioni e sono molto di più della somma delle loro infrastrutture fisiche, dei servizi, del lavoro, dei trasporti. Per questo motivo Twitter, essendo una fonte ricca di dati sulla vita quotidiana e le opinioni delle persone, è particolarmente prezioso per l'analisi del tessuto urbano.
Tuttavia, è fondamentale che la gestione dei dati, intesa come processo di raccolta, archiviazione, elaborazione e analisi, sia ben gestita e vengano garantite qualità e affidabilità, fattori essenziali e vitali per le decisioni informate. Quando questo non avviene, è possibile prendere decisioni sbagliate, subire perdite finanziarie e danneggiare la reputazione di un'azienda o un'organizzazione.
In questo contesto, la piattaforma Datafactor affronta il problema della gestione dei dati e della percezione della qualità nel tessuto urbano attraverso l’applicazione Urban Trend, sviluppata nell’ambito del progetto.
L’analisi del contesto urbano
Le città sono organismi in continua evoluzione, con crescenti sfide legate alla crescita demografica, all'ambiente e alla qualità della vita. Migliorare la qualità percepita è essenziale per attrarre investimenti, turismo e garantire il benessere dei cittadini.
Datafactor si pone come soluzione innovativa a questi problemi, mettendo a disposizione strumenti avanzati di analisi dei dati, con un focus particolare sull'analisi dei social media, in particolare X, meglio conosciuto come Twitter, i cui tweets (letteralmente “cinguettii”) rappresentano un mezzo sempre più diffuso ed impiegato da aziende e istituzioni pubbliche per l’acquisizione di informazione di valore in relazione al suo potenziale di diffusione di contenuti in real-time.
Grazie all’applicativo Twitter-Realtime, componente del più ampio sistema Urban Trend, l'analisi dei dati di Twitter può dunque rivelarsi uno strumento utile per comprendere e analizzare la qualità percepita nel tessuto urbano e offrire una panoramica in tempo reale delle opinioni e delle emozioni delle persone legate al tessuto urbano, consentendo a città e organizzazioni urbane di adattarsi in modo più rapido ed efficace alle esigenze della popolazione.
L’approccio della soluzione e il processo di gestione del dato nell’applicazione X (Twitter) Real-Time di Datafactor
L’approccio della soluzione fornita da Datafactor è basato su dati. Nell’applicazione Twitter Real-Time di Datafactor, il processo di gestione del dato è articolato in una successione di fasi che prevedono tre step:
- Data Ingestion, in cui i dati da X vengono raccolti attraverso API (Interfacce di Programmazione Applicativa) e temporaneamente archiviati in un database PostgreSQL.
- Data Preprocessing, fase in cui i dati vengono puliti, rimuovendo emoji e hashtag per semplificare l'analisi successiva, ed elaborati. Viene, inoltre, eseguita l'identificazione di entità nominate (NER), operazione che permette di selezionare i tweet più rilevanti per il contesto dell'analisi. I dati pre-processati vengono nuovamente salvati nel database, pronti per ulteriori fasi di analisi.
- Analisi Avanzate, nelle quali vengono utilizzati algoritmi avanzati di analisi del linguaggio naturale, quali Sentiment Analysis, Emotion Recognition e Topic Modeling, che consentono di identificare tendenze significative legate a specifici argomenti legati al tessuto urbano e contribuiscono a migliorare la percezione della qualità: Sentiment Analysis valuta il tono emotivo dei tweet e permette di comprendere come la gente percepisce la qualità del tessuto urbano; Emotion Recognition va un passo oltre, identificando emozioni specifiche nei tweet e consentendo di comprendere meglio quali aspetti del tessuto urbano suscitano emozioni positive o negative nelle persone; Topic Modeling aiuta a identificare i principali argomenti associati al tessuto urbano, permettendo di scoprire quali questioni sono rilevanti e richiedono attenzione.
I vantaggi della soluzione Datafactor
La soluzione offerta da Datafactor comporta una serie di vantaggi chiave per città, organizzazioni urbane e altri attori interessati. Fornendo informazioni in tempo reale, la piattaforma consente infatti di rispondere prontamente alle emergenze o alle esigenze dei cittadini, mentre grazie all'analisi avanzata dei dati è possibile prendere decisioni più informate sulla base delle opinioni della comunità.
Inoltre, l’automazione del processo permette una distribuzione più efficiente delle risorse, riducendo i costi operativi e la comprensione delle emozioni e dei sentimenti dei cittadini facilita la comunicazione e l'engagement, rendendoli più efficaci. Infine, il miglioramento della qualità percepita del tessuto urbano consente di attrarre nuovi residenti, investimenti e turismo, con benefici immediati sulla qualità della vita nel contesto urbano.
In conclusione, quindi, la soluzione Datafactor apre nuove opportunità per l’adattamento in tempo reale delle città alle esigenze della popolazione e per il miglioramento della qualità della vita dei cittadini.
