Dalla prima comparsa del COVID-19 ad oggi, tutta la popolazione mondiale si è confrontata con il rischio del contagio, con le conseguenze della malattia e si è per necessità adattata alle misure di prevenzione. Lo sconvolgimento che questo ha comportato ha avuto una ripercussione sul benessere emotivo delle persone. Su più fronti sono state raccolte testimonianze rispetto all’aumento o all’aggravamento di problematiche psicologiche.

L’intelligenza artificiale ha permesso di studiare questo fenomeno da un’altra prospettiva, consentendo di mappare le emozioni della popolazione, espresse sui social media.

Expert System, azienda italiana che si occupa di intelligenza artificiale e semantica, in collaborazione con  Sociometrica, ha monitorato il sentimento del Paese, attraverso la raccolta e la classificazione in tempo reale dei testi di migliaia e migliaia di post, pubblicati sulla piattaforma Twitter. L’analisi ha preso in considerazione il periodo dal 23 marzo al 29 maggio scorso, che corrisponde alle settimane più critiche della pandemia in Italia e all’inizio della Fase 2.

Di ogni testo pubblicato, la tecnologia di intelligenza artificiale di Expert System ha estratto le emozioni, che sono state poi analizzate ed interpretate da Sociometrica, fino ad ottenere delle vere e proprie mappe.

Questo sistema consente di andare oltre la tradizionale sentiment analysis, che si basa sulla registrazione degli elementi semantici e lessicali utili a determinare l’attitudine di chi scrive rispetto ad un evento specifico. Prende in considerazione gli aggettivi utilizzati per descrivere una situazione e alcuni indicatori di intensità, oltre a verbi e sostantivi che possono veicolare un sentimento positivo o negativo. Gli algoritmi semantici considerando e bilanciano tutte queste informazioni e ne estraggono un giudizio complessivo che colloca il testo su una scala a cinque livelli: negativo, parzialmente negativo, neutro, positivo, molto positivo.

La tecnologica combinata di Expert System e Sociometrica consente di affiancare alla tradizionale sentimen analysis un approccio basato sull’emotion detection, che permette di approfondire l’analisi e andare oltre il semplice bilanciamento tra positivo e negativo, arrivando a identificare l’emozione specifica espressa nel testo. Questo dà un’immagine più chiara del punto di vista dei cittadini e della connotazione emotiva con cui un evento viene accolto e discusso.

La tecnologia di intelligenza artificiale di Expert System lavora su una tassonomia di circa 80 diverse categorie che descrivono emozioni, come paura, tristezza, ansia, desiderio, empatia, odio, vergogna, maleducazione, amore, felicità ecc. Consente di sfruttare gli elementi chiave della sentiment analysis e affiancare a questi la comprensione profonda del testo e la possibilità di risolvere ambiguità data dall’emotional detection.

Il sistema è stato applicato all’analisi di oltre 28.000 post pubblicati su Twitter nel periodo compreso tra il lockdown e l’inizio della Fase 2 in Italia.

Quello che è emerso è che all’inizio lo stato emotivo predominante era l’ansia. La gente doveva ancora capire che cosa stesse succedendo e le informazioni legate al virus e al contagio erano ancora frammentarie. L’emanazione del primo decreto di chiusura ha fatto emergere la paura. Paura di potersi ammalare, paura delle conseguenze della malattia e della morte. La terza fase ha invece visto come protagonista la tristezza, legata allo sconvolgimento della propria vita personale e alla difficoltà di vedere la fine, di prevedere i tempi della pandemia.

All’avvio della Fase 2, con l’avvicendamento delle prime riaperture e delle prime possibilità di spostamento è subentrato un sentimento generale che è stato definito come “maleducazione”, e che fa riferimento all’utilizzo si sostantivi e espressioni linguistiche offensive e poco civili. Questo si indirizza da un lato verso chi impone le regole e dall’altro verso chi le trasgredisce.

Nono sono tuttavia mancate emozioni positive come quelle dirette al personale sanitario in servizio e quelle relative alla speranza verso il futuro. Sono tuttavia sempre state prevalenti le emozioni negative.

In ogni caso è indubbio che la popolazione abbia vissuto un carico emotivo intenso e variegato. Un’analisi così puntuale del sentiment nazionale non sarebbe stata possibile senza il contributo all’intelligenza artificiale. Poter vedere le emozioni delle persone rappresentate in una mappa, che fotografa un momento specifico nel tempo, da senza dubbio una prospettiva diversa alle cose.

La stessa tecnica è stata applicata in ambiti molti diversi, dalla politica, al turismo, all’economia. Sicuramente i dati raccolti in questo modo potrebbero essere di ispirazione per molte decisioni che riguardano tutta la popolazione.