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Dal PIL al BES…al Wired Next Index (WNI)

Dopo il Bes (Benessere Equo e Sostenibile), arriva il Wired Next Index (Wni), il primo indice che misura “la volontà di innovare, la voglia di ripartire e di farcela” dell’Italia. Il Wni, nato da una idea dei giovani docenti dell’Università degli Studi di Milano di Voices from the Blogs, rappresenta uno dei primi esperimenti che punta a mettere assieme i dati provenienti dalle statistiche ufficiali, i cosiddetti dati “freddi”, e quelli “caldi”, provenienti dall’analisi dei social. Insomma un innovativo esperimento di “sentiment analysis”.

Per capire di cosa si sta parlando, meglio sentire direttamente gli ideatori dell’indice.

Anzitutto, cosa si intende per “dati freddi”, quali i pregi e i difetti?

I dati “freddi”, provenienti dalla statistiche ufficiali, sono basati su rilevazioni mensili (se non addirittura trimestrali) di fenomeni quali, ad esempio, il numero di imprese, il numero di occupati, il volume delle esportazioni. Questi sono indicatori economici molto importanti, lo sappiamo, ma per loro natura sono dati che raccontano una storia già accaduta, in gergo si chiamano “backward looking”. Tra questa categoria di dati, ci sono anche alcuni che riguardano le aspettative future degli intervistati, come la fiducia dei consumatori e quella degli imprenditori. Ma anche questi dati, basati su rilevazioni campionarie, arrivano una volta al mese (e di consuetudine sempre a fine mese: ad esempio, il dato sulla fiducia dei consumatori di marzo 2014 è arrivato il 27 marzo) e quindi in ritardo. 

Cosa hanno in comune allora questi dati con i big data?

I big data forniscono indicazioni ad altissima frequenza, multisorgente e sostanzialmente permettono di scattare una foto del presente. Sono i dati del nowcasting. Potremmo dire che completano i “dati freddi” rendendoli più attuali. 

Da dove nasce allora il Wired Next Index?

Come tutte le cose innovative, da una idea apparentemente folle, ma scientificamente sostenibile. Infatti, sulla base di questi dati, Voices from the Blogs ha sviluppato per Wired.it tre indicatori di nowcasting relativamente alla fiducia degli italiani su: ripresa economica del paese; miglioramento delle proprie condizioni personali; politica nazionale. Questi sono quelli che chiamiamo indicatori “caldi”, perché registrano a caldo gli umori (di una parte) degli italiani. 

In che modo si registrano i “sentiments” degli italiani?

Utilizzando dati geolocalizzati provenienti da Twitter (circa il 15% del totale dei Tweet italiani), si producono, con frequenza giornaliera, questi tre indicatori che finiscono nel WNI assieme agli indicatori freddi summenzionati permettendo anche analisi di tipo regionale. 

Ma come va allora l’umore dell’Italia in questo periodo?

Non è la prima volta che WNI registra variazioni di umore, a volte scendendo bruscamente, altre volte impennandosi. Variazioni del WNI che poi vengono ratificate ex-post dalle statistiche ufficiali.

La vera, sorprendente novità è la capacità degli indicatori caldi di fiducia di anticipare il dato che verrà poi registrato dagli indicatori freddi. A tal scopo, abbiamo applicato un’analisi chiamata lead-lag (da “leader” – “lagger”, ovvero un’analisi che permette di scoprire quale, tra due serie storiche di dati, anticipa l’altra e di quanto). Questa teoria è infatti stata di recente sviluppata per dati asincroni, come quelli inclusi nel WNI, da Hoffmann, Rosenbaum e Yoshida (2013)

E così, analizzando il periodo 1 gennaio – 31 marzo 2014 (per un totale di oltre 8 milioni di tweet), è emerso che l’indicatore caldo di fiducia nel miglioramento della propria condizione personale, anticipa mediamente di ben 10 giorni il dato freddo sulla fiducia degli imprenditori e di due settimane quello, sempre freddo, sulla fiducia dei consumatori.

Il dato relativo alla fiducia nella ripresa economica del paese, invece anticipa mediamente il dato freddo sulla fiducia degli imprenditori di circa 18 giorni.

Quale l’utilità di questi indicatori?

Il Wired Next Index, integrando statistiche ufficiali, dati campionari e il nowcasting sui big data , analizzando il presente, aiuta a capire cosa sta per accadere all’Italia e cosa è già accaduto nella testa degli italiani (beh non tutti, ma una quantità enorme di essi rappresentata dagli 8.108.086 tweet analizzati).

 

 

 

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