Il Tirreno

PRATO. A Prato non si sorride molto, almeno su Twitter. La nostra provincia, infatti, è ultima in Toscana e tra le ultime posizioni in Italia in fatto di felicità espressa attraversa i 140 caratteri. È quanto emerge dall’indice iHappy realizzato da Voices from the Blog, spin-off dell'Università di Milano, in base all’analisi di oltre 40 milioni di messaggi su Twitter raccolti quotidianamente nelle 110 province italiane nel corso del 2013. La ricerca misura quanto e quando gli italiani sono stati felici o infelici sulla base di un’analisi semantica di quello che scrivono su twitter quotidianamente.

Dai dati, infatti, emerge che la provincia di Prato ha l'indice iHappy più basso della Toscana: solo il 53,4% dei "cinguettii" si colloca tra quelli felici (la media regionale è del 60%). In Italia siamo all'88° posto, con un -16% rispetto al 2012. Cosa ha inciso? Nella ricerca elaborata non ci sono riferimenti precisi alla nostra zona, anche se - prendendo ad esempio in esame i fatti di cronaca - la strage del Macrolotto e le ondate di maltempo sono sicuramente elementi che hanno inciso nell'umore dei tweet geolocalizzati a Prato.

Ma come funziona questa ricerca? Il concetto è chiaro: analizzare ogni tweet per assegnargli un sentiment, che corrisponde uno stato d’animo. Che può essere: felice (o contenente messaggi di gioia o allegria) o infelice (ma comprende anche messaggi di rabbia, paura o ansia). Meccanismo, però, non facilissimo. “I sistemi automatici che sfruttano dizionari ontologici - spiega Luigi Curini, tra i fondatori di Vfb -  usati di solito per l’analisi di grandi quantità di dati, hanno una percentuale di errore molto alta. Quello che noi abbiamo adottato è un sistema che definiamo supervisionato e che garantisce un margine di errore decisamente inferiore”. Come si legge su molti siti specializzati, nella pratica, il metodo adottato da VfB utilizza un’analisi manuale di una parte dei tweet, eseguita da persone fisiche che leggono i singoli messaggi e codificano le modalità di comunicazione usate sul social network. “Queste informazioni vengono poi date in pasto a un algoritmo che le utilizza per interpretare la totalità dei tweet, arrivando a un’accuratezza di analisi del 97-98%” chiude Curini.

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