ROMA - Il web pullula di commenti. Immaginate i forum e i post che inondano le bacheche dei social network. Nella maggior parte dei casi sono corredati da commenti più o meno critici, da un susseguirsi di pareri lasciati dalla community. Potrebbero non avere alcun valore e - di fatto - non è necessario che lo abbiano. Ma quei commenti possono dire molto delle comunità che partecipano a un forum. E’ quello a cui sta pensando Sara Di Bartolomeo, studentessa di Ingegneria Informatica, componente del team di Codemotion e una degli speaker dell’evento Data Driven Innovation 2017 che si terrà a Roma i prossimi 24 e 25 febbraio.

I commenti di Reddit

Sara sta infatti studiando il modo di applicare alcuni metodi di machine learning per poter ricavare informazioni utili dai commenti che popolano i social network, in particolare quelli degli utenti iscritti a Reddit, un sito di social news in cui gli utenti registrati possono condividere storie, notizie e opinioni sotto forma di messaggio testuale o link. È poi la community stessa a decidere quali di queste storie siano le più interessanti, attraverso una votazione (positiva o negativa) e tramite il sistema dei commenti. Su questa piattaforma, quindi, il commento acquisisce un’importanza fondamentale.

L’analisi dei commenti

«Sono sempre stata appassionata di informatica e programmazione - ci racconta Sara - e grazie ad alcuni hackathon ho conosciuto Codemotion e sono entrata a far parte del loro team per cui organizzo e tengo dei corsi. Ho avuto degli ottimi professori universitari che mi hanno indirizzata verso l’analisi dei linguaggi al fine di utilizzare l’intelligenza artificiale per renderli comprensibili alla macchina e ricavarne delle informazioni». E così Sara ha pensato che i meccanismi di machine learning potessero essere applicati a maggior ragione sui commenti e i feedback che popolano i forum, per ricavare delle informazioni utili.

Scopri il programma di Data Driven Innovation 2017 »

Una mappa delle comunità

«Mettere a confronto le reazioni che le comunità hanno in relazione a determinati contenuti può permettere di capire quali tipi di comunità sono più affini ad altre o vice versa - ci dice Sara -. Per esempio ho scoperto nelle mie analisi che coloro che esprimono una data preferenza politica poi hanno in comune anche tutta un’altra serie di caratteristiche più o meno positive». In questo modo l’intelligenza artificiale applicata alle reazioni degli utenti aiuta a costruire della mappe che fotografano nel dettaglio le comunità che hanno interessi simili.

Come applicare

Un meccanismo che potrebbe essere anche molto utile alle testate editoriali online dove social network come Facebook rappresentano il principale canale di visibilità: l’analisi dei commenti delle notizie potrebbe dire molto delle comunità che si approcciano al giornale della fattispecie, magari indirizzandone le azioni nel lungo periodo. «Credo che l’intelligenza artificiale sia il nostro futuro, la tecnologia attraverso cui potremmo avere più risultati su più fronti - conclude Sara -. E sicuramente, terminati gli studi, continuerò ad approfondire questo settore».