L’Istat lancia un nuovo indice sperimentale per analizzare, tramite Twitter, il sentiment italiano sull’economia. Si chiama Social Mood on Economy Index e fornirà analisi, derivate da campioni di tweet pubblici in lingua italiana, catturati in rete. I suoi risultati saranno forniti, in media, da 50 mila cinguetti al giorno. Le particolarità dell’Indice sono state illustrate, nella giornata di ieri, dal direttore del dipartimento produzione statistica dell’Istat, Roberto Monducci, intervistato all’interno del programma di Radio24 “Focus economia”, condotto da Sebastiano Barisoni.
Un indice sperimentale
Secondo Monducci il nuovo indice rientra nella categoria di quelli ad alta frequenza che, basati su dati giornalieri e attraverso un filtraggio abbastanza complesso, “sono in grado di restituire una determinata informazione relativa all’atteggiamento della popolazione, coinvolta sul social media, nel corso del tempo, su temi economici”.
L’indice mira all’utilizzo, per fini statistici, dei cosiddetti big data: “Si inserisce in questo e fa parte di una batteria di indicatori sperimentali pubblicati dall’Istat ed esposti sul sito”. Non si tratta di statistiche ufficiali ma di statistiche che, secondo Monducci, “hanno un buon potenziale, soprattutto in termini di utilizzatori, per illustrare aspetti che finora sono stati poco indagati”.
L’idea dell’Istat è quella di sfruttare i tweet, utilizzando le opzioni che Twitter fornisce e che, in teoria, possono coinvolgere chiunque tra noi abbia un profilo attivo. I dati pubblici, resi poi anonimi, sono elaborati dagli informatici e dagli esperti dell’ente. I grafici elaborati, e pubblicati sul sito, mostrano l’andamento di questo atteggiamento: maggiore è il valore dell’indice, migliore è il sentiment. I punti corrispondenti ai principali picchi ed alle principali valli dell’indice sono stati annotati ed evidenziati con un quadratino.
Come viene scelto il campione?
“Il filtraggio avviene sulla base consentita da Twitter, ovvero l’utilizzo dell’1% del volume dei tweet generati giornalmente”. L’Istat applica poi un filtraggio di 60 parole volto a intercettare i messaggi più attinenti ala ricerca. Non vengono considerati ad esempio quelli off topic, come il Festival di Sanremo, ma ci si concentra su temi più prettamente economici come l’analisi dei trend, mercato del lavoro, disoccupazione, spread, scelte del governo, politiche pubbliche.
Istat (Agf)
Sono queste le conversazioni intercettate dal sistema e che sono in grado di trasmettere un segnale giornaliero continuo, ad alta frequenza, regolare e più immediato delle solite ricerche a carattere mensile o annuale. L’indice, inoltre, ci fornisce una riflessione “sulla reattività del pubblico presente sul social media riguardo a determinati eventi particolarmente importanti, come un dato impattante sulla disoccupazione, positivo o negativo, o l’uscita di un comunicato stampa”.
Un algoritmo condiviso
Per estrapolare questa mole di informazioni si mettono in comune, con altri istituti di ricerca e con la comunità scientifica internazionale, gli algoritmi prescelti. “Sull’utilizzo dei big data c’è un dibattito enorme” sottolinea ancora Monducci. “Per questo tutte le strumentazioni metodologiche, livello europeo e internazionale, vengono sempre condivisi”. Un network attivo e impegnato nel testare la capacità di questi dati, come nel caso di quelli presi da Twitter, di fare notizia attraverso informazioni affidabili. Anche perché ci si muove, è ovvio, in un contesto diverso dalla statistica tradizionale e dalla solita stratificazione sociale rappresentativa. In questo caso stiamo parlando della comunità presente sui social media.
Quali sono i trend della ricerca
La frequenza giornaliera del Social Mood on Economy Index ha comportato per l’individuazione della componente stagionale l’utilizzo di una metodologia differente dallo standard Istat e una procedura di destagionalizzazione che ha garantito una maggiore disponibilità di informazioni e una migliore individuazione degli effetti dei giorni lavorativi e di altri eventi giornalieri che influenzano l’andamento della serie. Nella sezione “allegati” è riportata la serie storica giornaliera dell’indice, relativa al periodo che va dal 10 febbraio 2016 al 31 dicembre 2018.
Secondo quanto riportato dall’Istat: “La componente di trend mostra un andamento decrescente fino a ottobre 2017, mantenendo poi un andamento stazionario fino a 5 aprile 2018. Nel corso del 2018, l’indice ha registrato un andamento discordante: alla frenata segnata nel mese di maggio è seguito un andamento crescente fino a settembre. Tuttavia nei mesi successivi, nonostante una breve risalita in corrispondenza della prima metà di novembre, l’indice ha registrato nuovamente una brusca frenata ad inizio dicembre, mese in cui si è stabilizzato su un livello negativo”.
Per quanto riguarda le medie mensili, invece, “la serie destagionalizzata mostra un trend negativo nella prima parte del periodo fino a settembre 2017 dopo aver registrato un picco positivo a settembre 2016. La serie assume un profilo più altalenante nel corso del 2018 con una maggiore stabilità fino a maggio. Dopo i miglioramenti registrati a novembre, l’indice destagionalizzato diminuisce nell’ultimo mese”.
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