In this paper we present an investigation of the emotional content conveyed by words in online conversations captured on Twitter. A multivariate technique applied to co-occurence of words together with Correspondence Analysis is adopted in order to find clusters of meaningful words detecting emotional categories that provide meaning to everyday events. Specifically, given the current historical period, where the European Union has to gain trust in its citizens, a corpus of 155000 tweets selected through the Italian keywords ”Europa” and ”EU” is analyzed. Results show clearly how the textual content is structured according to the different emotional expressions. Abstract In questo articolo `e presentata un’analisi testuale che esplora il contenuto emozionale delle parole nelle conversazioni su Twitter. `E stata adottata una tecnica di analisi multivariata applicata alla co-occorrenza delle parole assieme all’analisi delle corrispondenze al fine di raggruppare le parole in cluster di significato e individuare le categorie e le emozioni che danno senso agli eventi – ossia, i significati attribuiti agli eventi dagli attori partecipanti a un determinato contesto. Dato il particolare periodo storico in cui versa l’Unione Europea, che si trova a dover guadagnare la fiducia dei propri cittadini, `e stato preparato ed analizzato un corpus di 155000 tweet selezionati attraverso le keyword “Europa” ed “EU”. I risultati mostrano chiaramente come il contenuto testuale `e strutturato secondo le differenti espressioni emozionali del fenomeno.

Social emotional data analysis. The map of Europe / Pelagalli, MARIA FELICIA; Greco, Francesca; De Santis, Enrico. - ELETTRONICO. - 114:(2017), pp. 779-784. (Intervento presentato al convegno SIS 2017 Statistics and Data Science: new challenges, new generations tenutosi a Florence (Italy) nel 28–30 June 2017).

Social emotional data analysis. The map of Europe

PELAGALLI, MARIA FELICIA;Greco, Francesca;De Santis, Enrico
2017

Abstract

In this paper we present an investigation of the emotional content conveyed by words in online conversations captured on Twitter. A multivariate technique applied to co-occurence of words together with Correspondence Analysis is adopted in order to find clusters of meaningful words detecting emotional categories that provide meaning to everyday events. Specifically, given the current historical period, where the European Union has to gain trust in its citizens, a corpus of 155000 tweets selected through the Italian keywords ”Europa” and ”EU” is analyzed. Results show clearly how the textual content is structured according to the different emotional expressions. Abstract In questo articolo `e presentata un’analisi testuale che esplora il contenuto emozionale delle parole nelle conversazioni su Twitter. `E stata adottata una tecnica di analisi multivariata applicata alla co-occorrenza delle parole assieme all’analisi delle corrispondenze al fine di raggruppare le parole in cluster di significato e individuare le categorie e le emozioni che danno senso agli eventi – ossia, i significati attribuiti agli eventi dagli attori partecipanti a un determinato contesto. Dato il particolare periodo storico in cui versa l’Unione Europea, che si trova a dover guadagnare la fiducia dei propri cittadini, `e stato preparato ed analizzato un corpus di 155000 tweet selezionati attraverso le keyword “Europa” ed “EU”. I risultati mostrano chiaramente come il contenuto testuale `e strutturato secondo le differenti espressioni emozionali del fenomeno.
2017
SIS 2017 Statistics and Data Science: new challenges, new generations
Multivariate analysis; correspondence analysis; emotional modeling; clustering
04 Pubblicazione in atti di convegno::04b Atto di convegno in volume
Social emotional data analysis. The map of Europe / Pelagalli, MARIA FELICIA; Greco, Francesca; De Santis, Enrico. - ELETTRONICO. - 114:(2017), pp. 779-784. (Intervento presentato al convegno SIS 2017 Statistics and Data Science: new challenges, new generations tenutosi a Florence (Italy) nel 28–30 June 2017).
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