Winet è primo servizio di analisi e comprensione dell’informazione giornalistica che lavora grazie all’intelligenza artificiale ed ha avuto il suo debutto in Italia proprio il 1 febbraio del 2022: questa nuova modalità di analisi dei media è stata proposta da due società già presenti nel mondo digitale, ossia Volocom e Baia. Winet sfrutta la vasta gamma di informazioni offerta da Volocom, producendo una “sintesi” di ciò che è presente sul cartaceo (giornali e media) in relazione ai topic scelti dagli utenti: essenzialmente il servizio viene offerto grazie al lavoro degli algoritmi sviluppati grazie alla cooperazione con Baia.
Tale sintesi, prende forma grazie ai programmi di intelligenza artificiale, statistica e social network analysis.

Saranno dunque presenti e fruibili in breve tempo tutte le informazioni necessarie per comprendere le varie sfaccettature dell’argomento preso in considerazione, e la piattaforma sarà in grado di fornire altresì previsioni sulle uscite previste in seguito.

Grazie a Winet, gli utenti potranno conoscere quali e che tipo di media hanno trattato l’argomento ricercato, usufruendo inoltre di una rappresentazione grafica che rilascia il numero articoli apparsi, la loro distribuzione sul piano geografico e la loro suddivisione per tipologia (offrendo infine l’elenco delle parole, attinenti al tema prescelto per l’analisi – c.d. hotwords – o che, viceversa, non risultano più interessanti per il pubblico).

Grazie ai processi di natural language processing, la piattaforma pone in essere un’analisi della percezione attraverso la quale un determinato argomento di interesse viene quotidianamente trattato, rivelandone una considerazione complessivamente positiva o negativa. In sintesi l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo situato alla convergenza della scienza dei dati e dell’intelligenza artificiale (AI) che riguarda l’insegnamento alle macchine di come comprendere il linguaggio umano al fine di estrarre significato dal testo. Proprio come la conversazione umana richiede parole e segni per comunicare tra loro, anche l’interazione con i computer avviene in modo simile. Essenzialmente, l’obiettivo principale delle librerie NLP consiste nella semplificazione della preelaborazione del testo: una buona libreria NLP dovrebbe essere in grado di trasformare correttamente frasi di testo libero in funzionalità strutturate.

Per l’analisi avanzata dei dati testuali, le librerie e gli strumenti NLP si contraddistinguono come imperativi, molti esperti di dati, ricercatori e professionisti aziendali utilizzano ampiamente librerie di elaborazione del linguaggio naturale per ottenere informazioni utili dall’analisi dei dati testuali. Tuttavia, tale analisi include l’esame del feedback dei clienti, i sistemi di supporto automatizzati, il miglioramento degli algoritmi di raccomandazione e la regolamentazione dei social media. In considerazione della vasta gamma di funzioni della text network analysis, Winet fa luce sulle associazioni tra i termini che descrivono il tema di interesse: la piattaforma, delineando il network delle connessioni tra le parole, rivela chiaramente la struttura dei discorsi, mostrando sono più o meno rilevanti.

In conclusione, l’utente interessato conoscerà:

· Cloud di parole rappresentanti i termini più frequenti/significativi

· Proposta di termini “hotwords”, con trend in ascesa

· Selezioni degli articoli più rilevanti, il cui contenuto integrale è consultabile

· Grafici del conteggio degli articoli giorno per giorno e previsione di trend futuri

· Sentiment analysis e percezione relativa al tema/termine oggetto della ricerca

· Geolocalizzazione degli articoli

· Classificazione della categoria tematica degli articoli

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