Un’app realizzata da Qlik ha analizzato i candidati a primo cittadino di 5 città italiane per scoprire chi, alla vigilia delle elezioni amministrative, è più attivo e più apprezzato sui canali social
In occasione delle elezioni amministrative del prossimo 5 giugno che chiameranno alle urne i cittadini di 1.363 comuni italiani, Qlik® (NASDAQ: QLIK), leader nella Visual Analytics, ha creato un’applicazione gratuita e interattiva per scoprire chi è il candidato sindaco più Social del Bel Paese.
Qual è il candidato di cui si parla di più? Qual è la lista elettorale più seguita? Chi Twitta di più? Quali sono gli hashtag più utilizzati in ambito elettorale? Chi ha ricevuto più commenti su Facebook?
L’applicazione di Qlik combina una gamma di dati relativi ad alcuni dei candidati a primo cittadino di cinque città italiane: Milano, Roma, Torino, Napoli e Bologna, consentendo di analizzare la loro presenza sui due principali canali social, Twitter e Facebook.
L’app di Qlik fornisce un’analisi temporale a partire dal 14 maggio, aggiornata su base quotidiana, per capire l’utilizzo dei social e l’andamento del sentiment (informazioni soggettive) con l’avvicinarsi delle elezioni. Tra i cinque capoluoghi di provincia analizzati, Roma sembra essere la città più social, con 6.701 Tweet postati riguardanti i candidati, che stacca di gran lunga Milano, con soli 1.958 Tweet. Basta poi un semplice colpo d’occhio per capire l’andamento del sentiment nelle varie città: Bologna, la meno Social, è anche la città con la media del sentiment più positiva (0,57%), mentre Roma, insieme a Napoli (-0,12%) registra la media più negativa (- 0,13%).
Analizzando il solo capoluogo meneghino, il candidato che vanta la più capillare presenza sui Social nelle ultime settimane è Stefano Parisi, con quasi 700 Tweet, un sentiment mediamente positivo di 0,16%, mentre emergono i sentiment mediamente più negativi di Marco Cappato e Gianluca Corrado. #M5s, #iocorropermilano e #parisi sono gli hashtag più ricorrenti. Per quanto riguarda la Capitale invece, con 1.600 Tweet si aggiudica il primo posto Alfio Marchini, seguito da Virginia Raggi (circa 1.500). Giorgia Meloni si aggiudica il sentiment mediamente più negativo di tutti i candidati presi in considerazione (- 1.08%). Tra gli hashtag più diffusi ci sono #Roma, #Comuni5stelle, #Meloni e #MarchiniSindaco.
L’ultima parte dell’app è dedicata a Facebook: qui è possibile analizzare le pagine fan dei candidati, il livello di attività e il sentiment, anche in base a una selezione di argomenti oggetto di campagne elettorali. In totale, i candidati sindaci hanno ottenuto 926.000 commenti sulle loro pagine fan e oltre 8.000.000 di like. Con la semplice selezione del candidato prescelto, è possibile poi ottenere tutti i dati riferiti a quest’ultimo e molto altro.
Le intuizioni e le connessioni che possono emergere analizzando l’app di Qlik sono davvero infinite. Per navigare gratuitamente l’app: http://bit.ly/QlikElezioni
Questa applicazione, realizzata con Qlik Sense®, mette in relazione dati estratti da Twitter e Facebook relativi alle elezioni amministrative del prossimo 5 giugno, attraverso il motore di Sentiment Analysis Repustate e l’indice di gradimento Klout. Si tratta esclusivamente di un’analisi automatica dei dati e non di previsioni o suggerimenti di voto. I dati relativi a Twitter e Facebook sono stati estratti mediante meccanismi Qlik e QVSource che interrogano le interfacce di comunicazione dei Social Network.
Qlik (NASDAQ: QLIK) è un leader nella Visual Analytics. L’offerta di prodotti soddisfa i bisogni sempre crescenti dei clienti, dal reporting all’analisi visuale self-service, fino alle analitiche guidate, integrate e personalizzate. Circa 39.000 clienti si affidano alle soluzioni Qlik per dare significato alle informazioni provenienti da varie fonti, esplorando le relazioni nascoste tra i dati che portano a intuizioni e attivano buone idee. Con headquarter a Rednor, Pennsylvania (USA), Qlik ha uffici in tutto il mondo e più di 1.700 partner che operano in oltre 100 paesi. Per maggiori info: www.qlik.com/it
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