elaborando

 sentimenti e umori (anche) attraverso la scrittura. Può una macchina leggere questi stati d'animo?

Di questo si occupa un fiorente filone di ricerca informatica, la sentiment analysis. L'obiettivo è semplice: il giorno che si riuscirà a "calcolare" l'opinione di chi lascia in giro tracce informatiche (blog, facebook, twitter, forum vari), l'azienda X potrà verificare in modo automatico e continuo cosa ne pensa la gente del suo prodotto Y, ad esempio. Oppure scegliere rapidamente quale mantenere in vita, tra due varianti di prodotto in sperimentazione.
Non siamo ancora a questo punto, la ricerca è ancora al lavoro. Per farsi un'idea (scherzosa) delle difficoltà, immaginate un commento come questo:

Questo post è una ca##ata

Il sentiment è chiaramente negativo. Ora proviamo con:

Questo post è sublime

Semplice anche in questo caso, il commento esprime approvazione. Ma cosa esprimerà:

Questo post è una sublime ca##ata

Quale dei due "sentiment" è il nucleo del giudizio, tra sublime e ca##ata?

In attesa che la teoria maturi in una accettata routine, è comunque interessante dare un'occhiata agli esperimenti. Repubblica.it riporta uno studio di ricercatori del College of Computer and Innovation Science della Northeastern University e della Harvard University: un'analisi dell'umore negli Stati Uniti, attraverso i tweet, i brevi messaggi (massimo 140 caratteri) lasciati su Twitter.com.

Bene: l'umore è buono quando ci si sveglia e di sera, mentre non è al massimo quando siamo al lavoro. E poi: meglio nei fine settimana, il punto peggiore si raggiunge, con un preoccupante picco in giù, il giovedì pomeriggio.
Ah, chi vive nella costa est degli Stati Uniti vive gli umori tre ore prima di quelli della costa ovest, che comunque sono un pelo più allegri.

Insomma, per arrivarci non ci voleva tutta questa analisi. Ma forse il risultato positivo è proprio nell'aver "calcolato" gli umori giusti. Segno che l'algoritmo funziona.

Buon sabato.

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