La presente ricerca propone un nuovo metodo basato sui Big Data per tracciare l’immagine di un insieme di Università italiane (la brand perception, ossia la percezione che ne ha il grande pubblico) attraverso l’uso di Twitter. Più precisamente è stata indagata la percezione di account appartenenti a università italiane lungo diverse dimensioni come la ricerca, l’internazionalizzazione, l’occupabilità dei suoi laureati, ecc. L’intero lavoro poggia sul calcolo di un punteggio (social perception score) che associa gli account delle università a specifiche dimensioni e sulla successiva mappatura dello spazio multidimensionale dove gli account target si vanno a collocare. Tale punteggio viene definito tramite la similarità tra l’account d’interesse (ossia ciascuna delle Università) e una serie di account prototipici della specifica dimensione (es. per la dimensione occupabilità sono stati selezionati account di agenzie per il lavoro, ordini professionali e dei relativi Ministeri). Ciò ci ha permesso, e permette a chiunque utilizzi questo metodo, di declinare le dimensioni in accordo con le specifiche caratteristiche dell’ambiente sociale che si vuole esplorare o con gli specifici obiettivi per i quali si impiega questa tecnica. I social perception score sono calcolati sulla base di un Jaccard similarity coefficient, il quale indica la sovrapposizione tra i follower degli account target e i follower degli account prototipici della relativa dimensione. Questi indici di similarità sono ponderati per l’inversa della numerosità totale dei follower di ogni account prototipico allo scopo di massimizzare l’impatto della specificità dell’account sul social perception score. Successivamente gli account target sono stati aggregate tramite una cluster analisi gerarchica allo scopo di segmentarli sulla base della loro similarità. Questa tecnica sfrutta la natura eminentemente quantitativa del social perception score calcolando le distanze tra gli account target in base ai diversi punteggi ottenuti lungo le dimensioni analizzate. La combinazione dei social perception score con la cluster analisi gerarchica permette di mappate lo spazio multidimensionale dove rappresentare la percezione sociale degli account delle università italiane prese in esame. In aggiunta sono stati esplorati i follower degli account prototipici di ogni dimensione allo scopo di ottenere un quadro più dettagliato del valore dei singoli follower in termini di percezione sociale.

Biella, M., Zogmaister, C., Ceolato, S., Parozzi, E. (2017). Twitter, Twitter delle mie brame, come sono le università italiane? Esplorare la percezione sociale delle università italiane su Twitter tramite i Big Data.. In Atti di Big Data, Big Challenges. Convegno di metà mandato della Sezione di Metodologia. Associazione Italiana di Sociologia..

Twitter, Twitter delle mie brame, come sono le università italiane? Esplorare la percezione sociale delle università italiane su Twitter tramite i Big Data.

BIELLA, MARCO
Primo
;
ZOGMAISTER, CRISTINA
Secondo
;
2017

Abstract

La presente ricerca propone un nuovo metodo basato sui Big Data per tracciare l’immagine di un insieme di Università italiane (la brand perception, ossia la percezione che ne ha il grande pubblico) attraverso l’uso di Twitter. Più precisamente è stata indagata la percezione di account appartenenti a università italiane lungo diverse dimensioni come la ricerca, l’internazionalizzazione, l’occupabilità dei suoi laureati, ecc. L’intero lavoro poggia sul calcolo di un punteggio (social perception score) che associa gli account delle università a specifiche dimensioni e sulla successiva mappatura dello spazio multidimensionale dove gli account target si vanno a collocare. Tale punteggio viene definito tramite la similarità tra l’account d’interesse (ossia ciascuna delle Università) e una serie di account prototipici della specifica dimensione (es. per la dimensione occupabilità sono stati selezionati account di agenzie per il lavoro, ordini professionali e dei relativi Ministeri). Ciò ci ha permesso, e permette a chiunque utilizzi questo metodo, di declinare le dimensioni in accordo con le specifiche caratteristiche dell’ambiente sociale che si vuole esplorare o con gli specifici obiettivi per i quali si impiega questa tecnica. I social perception score sono calcolati sulla base di un Jaccard similarity coefficient, il quale indica la sovrapposizione tra i follower degli account target e i follower degli account prototipici della relativa dimensione. Questi indici di similarità sono ponderati per l’inversa della numerosità totale dei follower di ogni account prototipico allo scopo di massimizzare l’impatto della specificità dell’account sul social perception score. Successivamente gli account target sono stati aggregate tramite una cluster analisi gerarchica allo scopo di segmentarli sulla base della loro similarità. Questa tecnica sfrutta la natura eminentemente quantitativa del social perception score calcolando le distanze tra gli account target in base ai diversi punteggi ottenuti lungo le dimensioni analizzate. La combinazione dei social perception score con la cluster analisi gerarchica permette di mappate lo spazio multidimensionale dove rappresentare la percezione sociale degli account delle università italiane prese in esame. In aggiunta sono stati esplorati i follower degli account prototipici di ogni dimensione allo scopo di ottenere un quadro più dettagliato del valore dei singoli follower in termini di percezione sociale.
No
abstract
Big Data, Social Network, Brand Perception, Brand Image, Twitter
Italian
Big Data, Big Challenges. Convegno di metà mandato della Sezione di Metodologia. Associazione Italiana di Sociologia.
Biella, M., Zogmaister, C., Ceolato, S., Parozzi, E. (2017). Twitter, Twitter delle mie brame, come sono le università italiane? Esplorare la percezione sociale delle università italiane su Twitter tramite i Big Data.. In Atti di Big Data, Big Challenges. Convegno di metà mandato della Sezione di Metodologia. Associazione Italiana di Sociologia..
Biella, M; Zogmaister, C; Ceolato, S; Parozzi, E
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10281/151429
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