Download - Tac - trasparenza antidoto corruzione
Nell’era dei Social NetworkNell’era dei Social Network
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Oggetto della ricerca Oggetto della ricerca
Abbiamo svolto una ricerca all’interno dei Social Network come Facebook, Twitter, Googleplus, Youtube ed Instagram.La ricerca era volta a capire come si parla sui Social di “Corruzione”, in relazione alle parole chiave trasparenza, etica,legalità,integrità,responsabilità, green economy, sanità, appalti, sport.Sono state rilevate 4.446 notizie, numero davvero significativo.
Il periodo di analisi va dal 20 settembre 2014 al 07 Ottobre 2014.
I dati… Analisi I dati… Analisi
Questo grafico indica l’andamento temporale delle 4.446 notizie: si nota che nei giorni 24 settembre e 1 ottobre vi è un picco di notizie, mentre il 21 settembre è il giorno con meno notizie correlate alla ricerca.
I Tag… Analisi parole chiave I Tag… Analisi parole chiave
Nelle 4.446 notizie sono contenuti diversi tag (parole chiave).
Lo strumento adottato ci permette di analizzare la distribuzione dei tag; il grafico indica la quantità di notizie rilevate per parole chiave: Corruzione (4.442 articoli), #corruzione (625 articoli), sanità (330 articoli), legalità (239 articoli), responsabilità (120 articoli), etica (117 articoli), sport (114 articoli), appalti (102 articoli), integrità (27 articoli) e green economy (5 articoli).
Oggetto della ricercaOggetto della ricerca
Nelle 4.446 notizie esaminate SentitoinRete ha rilevato altre parole chiave associate a Corruzione quali Legge, Euro, Fondi, Italia, Pubblico, Partiti.
Le fonti Le fonti
La maggior fonte di notizie è risultata essere Twitter con 2.473 notizie, segue Facebook con 1.867, Google plus con 70, Youtube con 33 e Instagram con 3.
Social: Facebook Social: Facebook
Social: Twitter Social: Twitter
Social: Google + Social: Google +
Social: YoutubeSocial: Youtube
Lo strumentoLo strumento
Sentito in Rete effettua delle ricerche secondo parole chiave stabilite dall’operatore e su tutte le informazioni raccolte effettua operazioni di classificazione delle informazioni, in base alle chiavi utilizzate e alle parole ricorrenti contenute nel testo. Effettua inoltre una pre-valutazione automatica:•Della positività o della negatività delle notizie rilevate•Delle tipologia di cliente (Magistrato, Politico, Dirigente, Imprenditore, Criminale, ecc..) •Dell’utilizzo dei Social•Degli argomenti o interessi della persona (in base alle notizie raccolte)Consente infine ad un operatore di valutare tutti gli articoli in modo da ottenere delle sintesi grafiche delle analisi fatte.