Una metodologia per l'analisi degli influencer con gli strumenti di Web reputation

Web 2.0 has greatly influenced the manner by which people express their opinions and experiences. More and more people consult the Web 2.0 sites to browse useful tips in order to make the best decisions on various issues, such as the choice of tourist destinations. For companies and institutions are therefore necessary strategies to improve their reputation on the Web. High volumes of content published on the Web, however, require an automated tool that can monitor both the content posted and the most influential authors, or the influencer. This thesis aims to define a methodology for automatic identification of influencers using the tools of Web reputation. We have confirmed the studies carried out on Twitter, according to which the popularity of users is not very related to their Influence, in terms of retweets and mentions. In order to identify the types of the most influential people, we introduce the efficiency metric that weighs absolute volumes of retweets and mentions on user activity, in addition, this objective is achieved by focusing the analysis only on public opinions, to exclude the majority of news sources. Applying the analysis to the fashion industry, we have found a substantial balance between industry experts and influencers people not specialized in fashion: it is therefore essential the adoption, by businesses and institutions, of the tool of automatic detection of influencers.

Il Web 2.0 ha notevolmente condizionato le modalità tramite cui le persone esprimono le proprie opinioni ed esperienze. Sempre più persone consultano i siti Web 2.0 per cercare utili consigli in modo tale da effettuare le decisioni migliori su svariate questioni, ad esempio la scelta delle destinazioni turistiche. Per le aziende e le istituzioni risultano quindi necessarie delle strategie mirate a migliorare la propria reputazione sul Web. Gli elevati volumi di contenuti pubblicati sul Web richiedono tuttavia uno strumento automatico in grado di monitorare sia i contenuti pubblicati sia gli autori più influenti, ovvero gli influencer. Questo lavoro di tesi si pone l'obiettivo di definire una metodologia automatica per l'individuazione degli influencer utilizzando gli strumenti di Web reputation. Sono stati confermati gli studi effettuati su Twitter secondo i quali la popolarità degli utenti è poco correlata alla loro influence, espressa in termini di retweet e mention. Al fine di individuare gli utenti più influenti di tipo people, viene introdotta la metrica di efficienza che pesa i volumi assoluti di retweet e mention sull'attività dell'utente; inoltre, tale scopo viene raggiunto concentrando le analisi solamente sulle opinioni pubblicate, in modo tale da escludere la maggior parte delle fonti di notizie. Applicando le analisi al settore della moda, è emerso infine un sostanziale equilibrio tra influencer esperti del settore e persone non specializzate nella moda: risulta quindi indispensabile l'adozione, da parte delle aziende e delle istituzioni, dello strumento di individuazione automatica degli influencer.