Reti, social media e web reputation: analisi di scenario, modelli di valutazione e indicatori di marketing predittivo e di rating reputazionale

Lo scopo di questa tesi di dottorato è l’esplorazione metodologica dei mercati dei Big Data, generati principalmente dai social media attraverso l’analisi delle metriche di misurazione e valutazione degli stessi, al fine di estrarre indicatori inquadrati in una doppia logica temporale. La prima è relativa al passato e, dunque, ai processi di costruzione di valutazione della reputazione in generale e della Web reputation in particolare di persone, organizzazioni, imprese, Istituzioni. La seconda è relativa al futuro, ovvero alla capacità delle metriche di analisi di operare in termini di marketing predittivo di comportamenti o accadimenti futuri su cui strutturare ipotesi di business. Dopo lo scenario generale su capitalismo intellettuale e data driven economy, si approfondisce il tema dei Big Data. L’analisi prosegue con l’esposizione dei principali schemi logici dei social media, con particolare attenzione agli strumenti di misurazione e agli analitycs a supporto del potere di mercato di piattaforme e social network. Tutto questo in termini sia di reputazione e dei relativi meccanismi, che di rischi e della loro gestione in ottica di crisis management. Si prosegue con l’analisi delle metriche e strumenti di misurazione della Web reputation attraverso le tecniche di sentiment analisys, cluster analisys e conjoint analisys. A seguire alcuni casi concreti di costruzione di indici di reputazione: il caso dei risultati del Referendum Costituzionale del 2016 in Italia, effettuata attraverso il metodo della sentiment analisys su un flusso di dati di Twitter; il casi dell’indice di Occupabilità di PHYD, la piattaforma di intelligenza artificiale di Adecco Group; il caso del TECHNIMETRO, un ulteriore indice di reputazione in termini di accesso al mercato del lavoro e di occupabilità. Dopo un approfondimento delle logiche metodologiche della conjoint analisys per comprenderne le principali funzioni di utilità, vengono messi in competizione gli attributi di base (e le relative declinazioni) dei due indici di employability sottoponendoli ad un panel qualificato di intervistati di alto livello, e analizzando i risultati della conjoint analisys in termini di massima utilità delle combinazioni di attributi elaborate con un software di marketing engineering dedicato. Il tutto finalizzato a comprendere come tali combinazioni possano essere valorizzate e sfruttate al meglio in termini di indicatori di reputazione e di logiche predittive delle evoluzioni del mercato.